本期问题意识:
我们对维特根斯坦的学习,一直从不同的角度切入,但对语言的综观非常重要,他在《哲学研究》中说:
122 我们对某些事情不理解的一个主要根源是我们不能综观语词用法的全貌。我们的语法缺乏这种综观。综观式的表现方式居间促成理解,而理解恰恰在于:我们“看到联系”。综观式的表现这个概念对我们有根本性的意义。
因此在漫长的693节中,利用节目讲第一部分分为的65个小章节,我尝试对《哲学研究》第一部分进行一个串讲,希望能够给予维特根斯坦的语言观一个综观性的理解。
本期问题意识:
我们对维特根斯坦的学习,一直从不同的角度切入,但对语言的综观非常重要,他在《哲学研究》中说:
122 我们对某些事情不理解的一个主要根源是我们不能综观语词用法的全貌。我们的语法缺乏这种综观。综观式的表现方式居间促成理解,而理解恰恰在于:我们“看到联系”。综观式的表现这个概念对我们有根本性的意义。
因此在漫长的693节中,利用节目讲第一部分分为的65个小章节,我尝试对《哲学研究》第一部分进行一个串讲,希望能够给予维特根斯坦的语言观一个综观性的理解。
这让我想起上回跟一个计算机视觉博士的对话。我不相信机器能真正理解语言,理解音乐和艺术。他觉得现在NLP已经很出色了,而且学科发展迅猛,有一天机器可能会真的能像人类一样使用语言,和ai对话会让人察觉不出异样。
我当时反对他的论点就是这句话。我觉得语言不是一个封闭盒子里的一个个单一的概念,而是一张网,要勾连自己生活的经验去理解语词的使用。单纯知道一些概念在不同语言里的对应关系和一些语法规则,足够机器去做粗浅的翻译,但这谈不上理解,更不可能指望机器写诗。这不是巨大的数据集能解决的问题,因为这种来自生活及和他人沟通的经验是无限的。机器学习开车、理解音乐艺术同理,我并不相信它能处理意外情况,能理解人的目的、感受去创造打动人的艺术作品。
所以我虽然是个码农,一点都不相信机器能真正在这些领域替代人类的智能,只能帮人类完成一些很基础的任务。当然这也是一个暂时无法实证的信念。let's see :)