乔姆斯基对话Gary Marcus: 那些有关GPT-3的迷思带偏了人工智...

增加系统参数

从词序中拼凑意义

对世界运作方式的理解

对语言的理解

为什么人类语言是这样的？

计算机语言能学会任何东西吗？

工程能力强，但是它立足于什么科学？

以及工程（比如深度学习方法）与科学的发展关系

就像：望远镜对于认知能力的扩充

理解机制不同于：制造出有用的产品/服务

语言与认知之间的规律关系

技术与人类的关系

局部最大值，资本逻辑，投入行业领域的钱，群体在做的事

语言学领域

数据的逻辑，复制延续，没有真实世界的模型

制造出符合语法的句子

大型语言模型对于语言学研究的贡献

通过基于计算理论开发的技术趋近人类智能

建立语言生成系统

从一个想理解的句子开始

单词序列预测

意义到数据的映射

语言符号知识

基于知识/神经网络

受限于数据库的“知识”

next decade of AI

符号与数据

获得认知能力的基础

【问题之概念描述】

使用技术成果推进对于心智的研究