机器学笔记专栏

1一本索绪尔没写过的名著

说起来，索绪尔某种意义上算是幸运的。他于1913年逝世于日内瓦，死时几乎已回归到籍籍无名的状态，却永久躲开了两次世界大战的浩劫。

3年后，1916年，一本署名斐迪南·德·索绪尔的书，在乏人问津的状态下出版——当时一战正打得热火朝天、死伤枕藉，很少有人会去注意这么一本叫作《普通语言学教程》的书名乏味，内容对当时绝大多数人来说也很枯燥的教科书。而且这本书根本不是索绪尔本人“写”的(正如著名结构主义文学理论家乔纳森·卡勒所说，“他对语言学和其他学科的影响都来自一些他从未写过的东西”)，而是他最后的几个学生——甚至未必称得上是标准意义上的学生，因为他只是在同事退休后匆忙接手了三学期课，而负责编辑工作的有两位甚至都没听过他这门课——整理出版的一部课堂笔记。6年后，大战尘埃落定余波未平之际，这本书终于出了第二版，然后再要等上整整27年，它才能在下一场大战又已落幕而冷战尚未开启的1949年，迎来自己的第三版。

但就是这么一本几乎名不正言不顺的“著作”，成了20世纪后半叶整个蔚为壮观的结构主义、符号学运动乃至作为它们的“逻辑后果”的解构主义、后现代主义的源头，更不必说语言学研究本身因此而发生的翻天覆地的变化。

作为最新的后续，我想说，甚至对于理解什么是真正的AI，对于在两条激烈斗争的AI发展“路线”(符号主义vs联结主义)中何去何从，对于我们究竟应怎样看待AI与人类智能之间的关系，它都依然极具启发性——只要我们还能在一片浮躁和喧嚣中，真正潜下心来读一读这本乍看很枯燥却预埋了无数思想上的“炸点”的“课本”。毕竟，火热的GPT系列是基于所谓“大语言模型”，那么你对语言和语言学一无所知的话，又怎么能真正理解GPT们到底在干什么和怎么干呢?并且当你深入了解了GPT们的运行方式，倒过来，很可能你会对人类语言(乃至完全基于语言的人类思维)的构造、功能及其运用，从根源上生成一种全新的、前人从未设想过的理解——再一次，就像马克思说的，“人体解剖是猴体解剖的一把钥匙”。

2符号与符号主义

木心说“唯美主义伤在不懂得美”，借用这个很聪明的“句式”，我想说，“(作为AI主要流派之一的)符号主义伤在不懂得符号”。

不妨以眼下明确以符号主义方式理解AI，并且在硅谷深具影响力的前创业企业家、现神经科学和认知心理学家盖瑞·马库斯为例。

马库斯虽然礼貌地对目前AI领域的进展表达了有限的认可，却在《如何创造可信的AI》一书中集中火力攻击了当下的主流——机器学习，尤其是机器学习中大火的“深度学习”。他认为：

“从现实角度来看，深度学习只不过攻克了智能机器这一巨大挑战中的一小部分。深度学习这类技术缺乏表示因果关系(例如疾病及其症状之间的关系)的方法，很可能在面对‘兄弟姐妹’或‘与之相同’等抽象概念时遇到问题。深度学习无法进行逻辑推理，在抽象知识的理解方面也有很长一段路要走……”

所以很显然，马库斯就是新一代对符号的本质不甚了了的“符号主义”者。他攻击主要基于统计学的深度学习，因为“统计数字经常能近似地表示意义，但永远不可能抓住真正的意思”，“如果不能精准地捕捉每个单词的意义，就更不能准确地捕捉复杂的思想或描述它们的句子”。

正是基于这一点，马库斯对于无人驾驶之类的AI技术应用不屑一顾，认为它们离可以真正“上路”还很遥远，理由和深度学习不能精准把握每一个单词的意义是一样的：当无人驾驶的汽车驶出实验环境，来到真正的公路上时，它会迷失于沿路各种千奇百怪的从未出现在训练数据集中的事物，因无法精准识别出它们究竟是什么东西，而无法做出合理的决策。

而事实上，每一个多少懂点索绪尔符号任意性理论的人，都知道无人驾驶根本不需要去识别出遇到的每一样东西到底是什么，它只要构建一个有效的差别系统就可以了：根据比如动量值来建立一个差异，从而区分出两种对立状态，有的东西可以撞，有的东西不可以撞，一个初步的自动驾驶系统就可以建立起来了，其他的都是进一步的细化工作。

此外，索绪尔明确指出“整体语言”是一个社会性的系统，而“个体语言”或“言语”是个人对这一系统的运用。再放到譬如无人驾驶上来，真正的AI无人驾驶，并不是一个产品，也不可能仅仅是企业行为——它必须是基于相关产品的整体社会转型。无人驾驶并不是说有一辆车，比如最好的特斯拉，它可以在现有的公路状况和城市环境下，将行驶过程中出现事故的可能性压低到可以忽略不计的程度。真正的无人驾驶一开始就是一个社会系统工程，是整个社会在出行方式上的根本转型。这种转型不仅要发生在所谓“交通”的整个运作模式上，也同时必须发生在每一个人的出行方式及其规范上。

打个比方，就像手机支付，不是某个人、某款手机、某家商场甚至某个支付系统的事情，而是整个社会的“支付生态”从收银机和刷卡向扫码的彻底转变。此时，个人的行为模式也(至少在某一重要方面)发生巨变，比如几乎不再随身携带钞票，因而钱包濒于淘汰，但手机却须臾