語言認知和語言計算的基礎知識

原文摘自：《中國社會科學文摘》2023年第4期P17—P18

作者單位：中國科學院自動化研究所、腦與智能科技研究院；暨南大學人工智能學院。

語言認知研究是探討人類大腦如何處理和理解語言的關鍵領域，它不僅對揭示人類語言智能的基礎有重要意義，還有助于推動基于腦啟發的語言技術的發展。與此同時，隨著計算機科學的進步，機器理解和生成自然語言的能力也得到了顯著提升。這些進展為探索語言學習、演化的機制提供了新的視角。 在探討大腦如何處理和理解語言方面，研究者們關注了文本的表征與組合方式、連續的學習能力、多模態信息融合及計算模型的可解釋性等核心問題。人類的大腦能夠高效地存儲和檢索大量的語言信息，并且通過層級編碼的方式組織復雜的句法結構。此外，人腦的記憶系統允許我們快速處理新的詞匯和概念，同時將這些新知識與先前的知識相結合。 相比之下，機器學習領域的研究側重于構建更加智能的語言計算模型，以實現更自然的對話互動和信息檢索能力。隨著深度學習技術的發展，基于神經網絡的方法已經可以模擬出復雜的人類語言理解過程，如預測下一個詞匯或句法結構，并且能夠處理多模態數據輸入。 未來的研究方向將集中在如何結合腦科學與計算機科學技術，探索更加高效、靈活的語言學習機制，以及開發具有高可解釋性的計算模型。通過解析人類大腦的工作機理，研究者們希望為設計更智能的機器語言系統提供理論指導和實踐方案。

文本表征和組合方式的研究展示了大腦如何編碼概念含義，并且使用不同的表征方式來處理不同類型的概念；在句法結構方面，則采用層級編碼的方式如樹型結構來組織詞匯信息。這種高效的存儲與計算機制使得人類能夠“舉一反三”地學習新知識，同時快速適應新的語言環境。

連續學習能力的研究表明，在嬰兒期人們就已經具備了從少量樣本中提取出大量規則的能力，并且通過記憶系統將這些規則儲存下來，以備將來使用。這種靈活的記憶機制為構建能夠從小規模數據集中進行高效學習的計算模型提供了靈感。

語言交互學習強調了人與他人互動過程中的語言習得方式的重要性。未來的研究可以通過借鑒這種交互式的學習模式來改進現有模型的設計，在多模態信息融合方面，研究者們也在探索如何有效地結合不同類型的感官輸入（如視覺和聽覺）以提高計算系統的性能。

語言認知和計算研究領域的交叉合作有望推動我們更好地理解人類大腦如何處理復雜的信息任務，并開發出更先進、更具適應性的機器學習系統。

(責任編輯：佚名)