Noam Chomsky: 诺姆·乔姆斯基：语言、认知与深度学习
Noam Chomsky: Language, Cognition, and Deep Learning
嘉宾：Noam Chomsky
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01原文文稿 · 00:00–10:01
以下是与诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）的对话。
他确实是我们这个时代最伟大的头脑之一，
也是我们文明史上
被引用次数最多的学者之一。
他在 MIT 工作了六十多年，
最近也加入了亚利桑那大学，
我们就是在那里见面做了这次对话。
但我第一次见到诺姆是在大约四年半前，
在 MIT。
我刚到那里的头几天，
我记得在 Stata 中心坐电梯，
按下某个楼层的按钮，
抬头一看，发现电梯里只有我和诺姆·乔姆斯基
两个人在坐电梯。
只有我，和过去一个世纪乃至历史上语言学、
认知科学、哲学
和政治思想的开创性人物之一。
我讲这个傻故事，是因为我认为
生活是由一些有趣的小小决定性时刻构成的，
你永远不会忘记它们，原因也许过于诗意，
难以解释。
那就是我的其中一个时刻。
诺姆对我和数百万人来说都是一种激励。
能在亚利桑那与他坐下来交谈，我真的深感荣幸。
我专程飞去那里就是为了这次对话。
而在一个罕见而令人心碎的时刻，
一切都布置好并测试过之后，
摄像机被挪动时，不小心
按到了录制键，停止了录制。
所以我有我们两个人的良好音频，但没有诺姆的视频。
只有我的视频，我那张睡眠不足
但兴奋的脸，我会留着它
作为对我自己失误的提醒。
大多数人收听这档播客时只听音频版本，
而不是在 YouTube 上观看。
但对我来说仍然令人心碎。
我希望你能理解，并且仍然像我一样
享受这次对话。
诺姆展现出的智识深度，
以及他愿意真正倾听我，
一个穿着西装、样子滑稽的俄罗斯人，
这让我感到谦卑，我对此深怀感激。
你们有些人知道，这档播客对我来说是个副业，
我的主要旅程和梦想是构建
能为世界做些好事的 AI 系统。
后一项工作占去我大部分时间，
但目前大多是私下进行的。
而前者，也就是播客，
我是倾注了全部心血的。
我希望你能感受到这一点，即便我搞砸的时候。
我最近开始在开场介绍的末尾加广告。
我会在介绍完本期内容后做一两分钟，
永远不会在中间插广告
打断对话的流畅。
我希望这对你可行，
不会损害收听体验。
这里是人工智能播客。
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或者在 Twitter 上联系我，
Alex Friedman，拼写为 F-R-I-D-M-A-N。
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这个组织，我再说一遍，
我亲眼见过它激励女孩和男孩
梦想去设计一个更美好的世界。
现在，请听我与诺姆·乔姆斯基的对话。
我为这个荒谬的哲学问题道歉，
但如果有外星物种造访地球，
你认为我们能和他们找到一种共同的语言
或交流协议吗？
——有一些论证认为我们可以。
事实上，其中之一是马文·明斯基（Marvin Minsky）提出的。
大约 20 或 30 年前，
他和他的学生丹·博布罗（Dan Bobrow）
做过一个简短的实验。
他们基本上运行了最简单的
图灵机，只是想看看会发生什么。
大多数都崩溃了，
要么陷入无限循环，要么停止。
少数持续运行下来的，基本上给出了
类似算术的东西。
他由此得出的结论是，
如果某个外星物种发展出更高的智能，
他们至少会有算术。
他们至少会有最简单的计算机会做的事情。
而事实上，他当时并不知道这一点，
但自然语言的核心原理
是基于一些运算的，这些运算在极限情形和最小情形下
会产生类似算术的东西。
所以可以设想，可以基于人类语言的核心属性
和算术的核心属性
建立一种交流方式，
而这些属性也许是普遍共有的。
所以这是可以设想的。
——语言的结构是什么，
作为我们心智内部系统的语言
与表达出来的外部系统相比？
——这不是二选一。
它们是语言的两个不同概念。
——不同的。
——一个简单的事实是，你身上有某种东西，
你的一种特质，有机体的一部分，也就是你，
决定了你说的是英语，
比如说，而不是他加禄语。
所以有一个内部系统。
它决定了你的语言中无限多个表达的
声音和意义。
它是有定位的。
显然它不在你的脚上。
它在你的大脑里。
如果你看得更仔细，
它在你大脑的特定构型里。
这基本上就像你笔记本电脑的内部结构，
它有的任何程序都在里面。
现在，你可以用语言做的事情之一，
其实是个次要的事情，
就是用它把你脑子里的东西外化。
实际上，你使用语言的绝大部分
是思考，内部的思考。
但你可以做你我现在正在做的事。
我们可以把它外化。
嗯，我们所外化的这些东西
是一个外部系统。
它们是大气中的声响。
你可以在这个词的另一种意义上
把它称为语言，
但这并不是一组备选项。
它们只是不同的概念。
——那么语言的根在我们大脑中扎得有多深？
在我们的心智中，它是又一个像视觉一样的功能，
还是某种更根本的东西，
人类心智中的其他一切都由它发端？
——嗯，在某种程度上，它像视觉。
我们的遗传禀赋中有某种东西
决定了我们拥有哺乳动物的而不是
昆虫的视觉系统。
我们的遗传禀赋中也有某种东西
决定了我们拥有人类的语言能力。
没有其他生物拥有任何稍微类似的东西。
所以从这个意义上说，它是内部的。
现在，有一个悠久的传统，
我认为是有道理的，至少可以追溯到
早期科学革命的几个世纪以前，
认为语言是人类生活的核心。
人类认知本性的核心。
它是源头。
它是构造思想并表达思想的方式。
是它形成了思想。
而且它有根本性的创造能力。
它是自由的、独立的、无界的，等等。
而且毫无疑问，我认为是
我们创造能力的基础，
也是其他非凡的人类能力的基础，
这些能力造就了这个物种独一无二的成就
和不那么伟大的成就。
——思考和推理的能力。
你认为那与语言深深相连吗？
你认为我们的，内部语言系统
本质上就是
我们内部推理所用的机制吗？
——毫无疑问它是我们推理的机制。
也可能还有其他的，
毫无疑问还有其他功能参与推理。
我们有一种科学能力。
没人知道它是什么。
但不管它是什么，它使我们
能够追求某些方向的努力和探究，
并判断什么有意义、什么没有意义，
并达到对世界一定程度的
理解，
它使用语言，但超出了语言。
就像使用我们的算术能力
并不等同于拥有这种能力。
——能力的概念，我们的生物学、进化，
你谈过它基本上定义了
我们的能力、我们的极限和我们的范围。
你能试着定义一下极限和范围是什么吗？
还有更大的问题，
你认为有可能找到
§02原文文稿 · 10:03–20:13
人类认知的极限吗？
——嗯，这是个有趣的问题。
人们通常相信，大多数科学家相信，
人类智能原则上可以回答
任何问题。
我认为这是一个非常奇怪的信念。
如果我们是生物有机体，而不是天使，
那么我们的能力应该有范围和极限，
它们是相互关联的。
——你能定义这两个术语吗？
——嗯，我们举个具体的例子。
你的遗传禀赋决定了
你可以有视觉系统，
有手臂和腿等等，
因此成为一个丰富、复杂的有机体。
但如果你看同样的遗传禀赋，
它也阻止你向其他方向发展。
没有任何一种经验
能使胚胎
发育出昆虫的视觉系统，
或是长出翅膀而不是手臂。
所以，赋予丰富性和复杂性的这种禀赋
同时也为可以达成的事设定了界限。
现在，我假定我们的认知能力
属于有机世界的一部分，
因此它们应该具有相同的性质。
如果它们没有内置的能力
去发展出丰富而复杂的结构，
我们就什么都理解不了。
就像如果你的遗传禀赋
不迫使你长出手臂和腿，
你就只会是某种随机的阿米巴般的生物，
完全没有结构。
所以我认为，假设
存在极限是合理的，
而且我认为我们甚至对它们是什么有一些证据。
比如说，在科学史上有一个经典时刻，
就在牛顿的时代。
从伽利略到牛顿，
现代科学建立在一个根本性的假设上，
牛顿也接受这个假设，
即世界，整个宇宙，
是一个机械物体。
而他们所说的机械，大致是指
欧洲各地熟练工匠
所制造的那类人工制品，
齿轮、杠杆等等。
他们的信念是，嗯，
世界只是这种东西的一个更复杂的变体。
牛顿，令他惊讶和苦恼的是，
证明了并不存在机器，
存在不接触的相互作用。
他同时代的莱布尼茨和惠更斯等人
只是把这斥为回到新经院哲学的
神秘主义。
牛顿也同意。
他说这完全是荒谬的。
任何有科学头脑的人
都不可能接受这一点，哪怕一刻。
事实上，他用余生
试图以某种方式绕开它，
许多其他科学家也是如此。
那正是对伽利略或牛顿而言
可理解性的标准。
除非你能在机器中复制它，
否则理论就没有产生一个可理解的世界。
他表明你做不到。
没有任何机器。
最终，经过长久的挣扎，花了很长时间，
科学家们就把这当作常识接受了。
但那是一个重要的时刻。
那意味着他们放弃了对
可理解世界的寻求。
那个时代的伟大哲学家
对此理解得很清楚。
比如大卫·休谟，在他对牛顿的颂词中，
写道，牛顿是有史以来最伟大的思想家等等，
他说牛顿揭开了自然的许多秘密，
但通过展示机械哲学、机械科学的
不完美，
他留给我们的是，他表明存在永远
将保持神秘的奥秘。
而科学只是改变了它的目标。
它放弃了那些奥秘，它解决不了，
就把它搁置一边。
我们只寻找可理解的理论。
牛顿的理论是可理解的。
只是它们所描述的不可理解。
嗯，洛克也说过同样的话。
我认为他们基本上是对的。
如果是这样，那就表明了
人类认知的极限。
我们无法达到理解世界、
找到一个可理解的世界的目标。
这种机械哲学，从伽利略到牛顿，
有充分理由认为
那是我们对事物如何运作的本能概念。
所以，比如说，当用东西测试婴儿时，
如果这个在动，然后那个在动，
他们就会发明某种一定是看不见的东西，
在两者之间使它们移动。
——对，我们喜欢物理接触。
我们大脑里有某种东西在寻求——
——让我们想要这样的世界，
就像它想要一个
有规则几何图形的世界一样。
比如笛卡尔指出过，
如果有一个婴儿
从未见过三角形，
而你画了一个三角形，
婴儿看到的将是一个变形的三角形，
而不是它实际上无论多古怪的图形。
你知道，三条线没有完全合拢，
其中一条有点弯曲等等。
我们只是把一种世界观强加在世界上，
按完美几何物体的方式。
现在已经表明，这远远不止于此，
如果你用速示器展示，
比如说几盏灯在闪，
连续做三四次，
人们实际看到的是一个运动中的刚性物体，
而不是实际存在的东西。
基本上我们都从电视机上知道这一点。
所以这给了我们关于潜在极限的暗示，
关于我们的认知。
——我认为是的，但这是一个很有争议的观点。
如果你在科学家中做个民意调查，
认为我们不可能理解任何东西。
——让我问一下，给我个机会说说这个。
我刚在一家叫 Neuralink 的公司待了一天，
他们做的是设计
所谓的脑机接口。
他们试图在大脑中做成千上万次读数，
能够读取神经元在放电什么，
然后再反向刺激，所以是双向的。
你认为他们的梦想是扩展
大脑获取信息的能力，
大概是增加
我们搜索 Google 之类的带宽吗？
你认为我们的认知能力可能被扩展，
我们的语言能力、我们的推理能力
可能因为在其中加入一台机器而得到扩展吗？
——在某种意义上可以扩展，
但那种意义几千年前就已知了。
一本书就扩展了你的认知能力。
好，所以这也可以扩展它。
——但这不是根本性的扩展。
并不是完全新的东西可以被理解。
——嗯，没有任何东西会超出
我们天生的认知能力。
就像你不能把视觉系统
变成昆虫系统。
——嗯，我是说，想法是，
想法是也许你不能直接，
但你可以映射。
——你可以，但我们已经，
我们不做这个实验就知道。
你可以映射蜜蜂看到了什么，
并以我们能理解的形式呈现出来。
事实上，每个研究蜜蜂的科学家都这么做。
——但你不认为有比蜜蜂更大的东西
是我们可以映射，然后突然发现
某种东西，能够理解量子世界，
量子力学，能够开始
理解得通吗？
——MIT 的学生学习并理解量子力学。
——但他们总是把它还原为婴儿式的、物理的东西。
我是说，他们并没有真正理解。
——哦，你不……有些东西，
那也许是另一个领域，在那里
理解有极限。
我们理解理论，
但它所描述的世界毫无意义。
所以，你知道，比如那个实验，
薛定谔的猫，
你可以理解理论，
但正如薛定谔所指出的，
那是一个不可理解的世界。
这也是爱因斯坦始终对量子理论
非常怀疑的原因之一，
他把自己描述为一个经典实在论者，
想要可理解性。
——在这方面他和婴儿有共同之处。
那么回到语言学。
请容许我，
在你一生研究语言
和研究人类心智的过程中，你见到的
语言最美丽或最迷人的方面是什么，
或者语言学、
认知科学中最迷人的想法是什么？
——嗯，我认为已经发现的语言最深层
也最令人困惑的性质，
有时被称为结构依存性。
我们现在对它理解得相当好，
但很长时间里它都令人困惑。
我给你举个具体的例子。
假设你说，
the guy who fixed the car carefully packed his tools（修好车的那个人小心地打包了他的工具）。
这是有歧义的。
他可能是小心地修车，
§03原文文稿 · 20:15–29:58
也可能是小心地打包工具。
假设你把 carefully 放到前面，
carefully the guy who fixed the car packed his tools。
那就是小心地打包，而不是小心地修理。
事实上，即使这毫无意义你也会这样理解。
所以假设你说，carefully，
the guy who fixed the car is tall。
你必须把它解释为 carefully he's tall，
尽管这毫无意义。
而请注意，这是一个非常令人困惑的事实，
因为你把 carefully 关联的，
不是线性上最近的动词，
而是线性上更远的动词。
线性上的接近是一种容易的计算，
但在这里你做的是一个更，
看起来更复杂的计算。
你做的事情基本上把你带到了
更远的东西那里。
如果你看句子的实际结构，
短语在哪里等等，
结果是你挑出的是
结构上最近的东西，
但线性上更远的东西。
但请注意，线性的就是你所听到的 100%。
你从来听不到结构，也不可能。
所以你所做的是，
顺便说一句，这是普遍的，
所有构式，所有语言。
而我们被迫去做的是执行
看起来更复杂的计算，
对我们从未听到的材料，
而我们忽略了我们所听到的 100%，
以及最简单的计算。
到现在甚至已经有了
部分被理解的神经基础。
而且现在有很好的理论
解释为什么这是真的。
这是对语言令人惊讶的本质的一个深刻洞见，
有许多后果。
——让我问你一个机器学习的领域，
深度学习。
近十年来基于神经网络的机器学习
取得了很多进展。
当然，神经网络研究可以追溯到几十年前。
你认为深度学习、
基于神经网络的机器学习的极限是什么？
——嗯，要给出真正的答案，
你就得理解正在发生的确切过程，
而这些相当不透明。
所以很难证明一个定理
说明什么能做、什么不能做。
但我认为大体上是相当清楚的。
我是说，把技术细节放到一边，
深度学习所做的是拿大量的
例子，找出一些模式。
好，这可能很有意思。
在某些领域确实如此，但我们在这里必须问
一个问题。
这是工程还是科学？
工程，是指只是试图造出有用的东西，
科学，是指试图
理解世界要素的某些东西。
拿 Google 的解析器来说。
我们可以问这个问题。
它有用吗？
是的，它相当有用。
你知道，我用 Google 翻译。
所以在工程的层面上它有点值得拥有，
就像一台推土机。
它告诉你任何关于人类语言的东西吗？
零。
什么都没有。
而且事实上，这非常引人注目。
从一开始，
它就和科学完全无关。
那么 Google 解析器在做什么？
它取一个巨大的文本，
比如说《华尔街日报》语料库，
然后问我们能多接近地得到
语料库中每个句子的正确描述。
嗯，语料库中的每个句子
基本上都是一个实验。
你产生的每个句子都是一个实验，
问的是：我是一个合乎语法的句子吗？
答案通常是肯定的。
所以语料库中大多数东西都是合乎语法的句子。
但现在问问你自己，有没有哪门科学
是拿着无缘无故进行的
随机实验，
试图从中发现什么？
比如，如果你是化学博士生，
你想拿到论文，你能说，
嗯，我就做很多，
把很多东西混在一起，没有目的，
也许我会发现点什么。
你会被系里笑出门去。
科学试图寻找关键实验，
那些回答某个理论问题的实验。
它不在乎覆盖几百万个实验。
所以它一开始就与科学相去甚远。
而且一直这样下去。
所以人们通常对，比如说，Google 的解析器所问的问题是：
它的表现有多好，
或者某个解析器在一个语料库上表现有多好？
但还有另一个从来没人问的问题。
它在违反所有语言规则的东西上
表现有多好？
比如，拿我提到的
结构依存性的例子来说。
假设有一种语言，用线性邻近性
作为解释的方式。
深度学习在这上面会非常轻松地奏效。
事实上，比在真实语言上容易得多。
这算成功吗？
不，这是失败。
从科学的角度来看，这是失败。
它表明我们根本没有发现
这个系统的本质，
因为它在违反系统结构的东西上
表现得一样好，甚至更好。
而且它还不止如此。
这并不是反对去做这件事的论据。
拥有这样的设备是有用的。
——是的，所以神经网络有点像近似器，
看，这里有行为主义之争的回响，
对吧，行为主义。
——不止是回响。
深度学习领域的许多人说他们得到了平反。
（莱克斯笑）
比如特里·塞伊诺夫斯基（Terry Sejnowski）在他最近的书里说，
这为斯金纳式的行为主义平反了。
这跟它没有任何关系。
——是的，但我认为当数据集巨大时
其实有某种根本的不同。
不过你的观点非常中肯。
但你认为我们能否用神经网络学习、近似
语言那种有趣而复杂的结构，
从而在某种程度上帮助我们
理解科学？
——有可能。
我是说，你会发现你之前没注意到的模式，
比如说，有可能。
事实上，这很像一种语言学，
叫语料库语言学。
比如，假设你有某种语言，
它的所有说话者都已去世，
但你有记录。
于是你就看这些记录，
看看能从中弄清什么。
当然最好是有真实的说话者，
这样你可以做关键实验。
但如果他们都死了，你就做不了。
所以你就得试着看看，仅凭
手头的数据能发现什么。
你能学到东西。
实际上，古人类学就很像这样。
你不能对两百万年前发生的事
做关键实验。
所以你多少被迫只能拿现有的数据，
看看能从中弄清什么。
好，这是一项严肃的研究。
——那么让我冒险进入另一大块著作
和哲学问题。
你说过，社会中的邪恶源自制度，
而不是本来就出自我们的本性。
你认为大多数人是善的，
他们有善意，
还是大多数人都有故意作恶的能力，
这取决于他们的成长，
取决于他们的环境、情境？
——我不会说它们不源自我们的本性。
我们做的任何事都源自我们的本性。
而我们拥有某些制度而不是另一些，
是人性表达自身的一种方式。
但据我们所知，
人性可以产生
许多不同种类的制度。
已经发展出来的那些特定制度
与历史的偶然性有关，
谁征服了谁，诸如此类。
它们并不扎根于我们的本性，
不是就它们对我们的本性是本质性的而言。
所以如今人们常常主张，
像市场体系这样的东西
就是我们本性的一部分。
但我们从大量证据中知道，
这不是真的。
还有各种其他的结构。
这是关于现代历史某个时刻的特定事实。
另一些人则主张，经典自由主义的根源
其实是在论证，有时被称为
对自由的本能，
即不受非正当权威支配的本能，
才是我们本性的核心。
那就与此相反了。
我们并不知道。
我们只知道人性能容纳这两种。
——如果你回顾你的一生，
在你的智识生活或总体生活中，
有没有哪个时刻会从记忆中跳出来，
§04原文文稿 · 30:00–35:39
带给你幸福，
让你很想再次重温？
——当然。
坠入爱河，有了孩子。
——那么，你向世界提出了
语言学中许多了不起的想法，
以及认知科学中的想法。
就想法而言，当它们第一次出现在你脑海中时，
有哪些让你兴奋，
让你很想重温那些时刻？
——嗯，我是说，当你对某件事有所发现，
而那件事令人兴奋的时候，
比如说，哪怕只是观察到结构依存性，
并由此得出对它的解释。
但主要的东西看起来只是常识。
所以如果你回到，
拿你关于外部语言和内部语言的问题来说，
你回到比如 20 世纪 50 年代，
几乎完全把语言视为一个外部对象，
心智之外的东西。
而在我看来，这显然不可能是真的。
就像我说的，你身上有某种东西
决定了你说的是英语，
而不是斯瓦希里语之类的。
但这其实不是什么发现，
只是一个观察，是显而易见的。
你可以说这有点像 17 世纪，
现代科学的开端，17 世纪。
它们源自愿意对看起来显而易见的事情
感到困惑。
看起来很明显，一个沉重的铅球
会比一个轻的铅球落得更快。
但伽利略并没有
因为它看起来显然如此而被打动。
所以他想知道这是否是真的。
做了实验，实际上是思想实验，
从未真正做过它们，
这些实验表明这不可能是真的。
从这样的东西中，从这类观察中，
为什么球会落到地上，
比如说，而不是上升？
看起来很明显，直到你开始思考它。
因为，比如说，为什么蒸汽会上升？
我认为现代语言学的开端，
大约在 50 年代，有点像这样，
就是愿意对从某个角度看
显而易见的现象感到困惑。
比如，当时结构语言学有一种教条，
几乎是官方教条，在 50 年代，
认为语言之间可以以任意的方式
彼此不同，
每一种都必须单独研究，
不带任何预设。
事实上，生物学家中也有类似的观点，
关于有机体的本质，
认为每一个都……当你看它们时
它们如此不同，几乎任何东西，
你几乎可以是任何东西。
嗯，在这两个领域，人们都已经了解到
这离事实很远。
对于什么可以是一个有机体，或什么可以是一种语言，
都有非常狭窄的限制。
但这就是探究的本质。
——一般意义上的科学，是的，探究。
那么我们人类的一个奇特之处
是我们的有死性。
欧内斯特·贝克尔（Ernest Becker）对此做过总体探索。
你思考过有死性的价值吗？
你想过自己的死亡吗？
——我 12 岁左右的时候想过。
我曾想过，我并不太在意自己的死亡，
但我担心的是，
如果我的意识消失了，
整个宇宙会不会也消失？
那很吓人。
——你找到那个问题的答案了吗？
——没有，没人找到过答案，
但我不再为此困扰了。
这有点像伍迪·艾伦（Woody Allen）的一部电影，
你可能还记得，他小时候去看心理医生，
医生问他，
“你有什么问题？”
他说：“我刚得知宇宙在膨胀。
我受不了。”
——还有另一个荒谬的问题：
你认为我们在这里存在的意义是什么，
我们在地球上的生命，我们短暂的一瞬？
——那是我们通过自己的活动来回答的事情。
没有一般性的答案。
我们决定它的意义是什么。
——行动决定意义。
——意义是指重要性的意义，
不是“椅子意味着这个”那种意义，
而是你生命的重要性是你自己创造的东西。
——诺姆，非常感谢你今天的交谈。
这是极大的荣幸。
非常感谢。
感谢收听这场与诺姆·乔姆斯基的对话，
也感谢我们的冠名赞助商 Cash App。
下载它，使用代码 LEXPODCAST，
你会得到 10 美元，另有 10 美元会捐给 FIRST，
这是一个 STEM 教育非营利组织，激励着数十万
年轻的头脑去学习，
去梦想设计我们的未来。
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感谢收听，希望下次再见。
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