一、报告概况
二十世纪以来，在研究人类认知活动的一些领域，包括哲学、逻辑学和人工智能研究等，都出现了可以称之为“语言崇拜”的现象，即过分重视语言，过分夸大语言的作用，同时忽视人类大脑中非语言的表征和信息处理能力。这可能已经带来了一些不利的后果，包括分析哲学中的所谓语言转向及它所带来的关于人与世界关系的扭曲图景，以及延缓了人工智能研究上某些更有意义的探索。学界也一直存在着对这种“语言崇拜”的质疑，包括人工智能研究中对符号主义的质疑，以及哲学中对语言转向的批评等。本报告尝试从分析语言的真正功能、语言与世界在维度上的差异这两点出发，对“语言崇拜”进行一些反思。
二、问答记录
Q：表示提问 A：表示回答 S：表示补充
王老师Q：就描述具体场景而言，比如抓瓶子，如果用一维语言去完全描述，那么结果将很复杂；但是对于描述一类具体场景而言，一维语言反而有优势。
叶老师A：如果没有对具体东西（场景）的认识的话，那么抽象的东西（场景）是无法解释的。
刘老师Q：为什么不说一维的语言恰好抓住了世界的本质？
叶老师A：如果不关心空间结构的话，那可能没问题。但是，如果关心的话，那么使用一维的语言的话将会导致信息丢失、扭曲，再进一步重构的话会很复杂。
王老师Q：语言是一维的是不是跟沟通方式有关系？信息要如何传递？比如在打电话时，就只能传递一维的东西。
叶老师A：这正是我想表达的关于语言在表征中所起的作用。语言是用来传递表征，而不是直接表征世界。
刘扬老师Q：比如从A处到B处，人脑是通过搜索场景、模式来完成的，Ta是高度抽象画的，似乎不去记忆大量的三维数据；机器是通过磁面储存，表面上看是二维的，但因有轨道的关系，它实际上是一维的。因此，是不是有个数据压缩问题，人脑的容量问题？
叶老师A：脑内信息很可能是抽象化的，被压缩的。但可能不是一维的储存方式。
刘老师Q：现在的人工智能想要模拟的恰好不是人类智能的那部分。我们说某个数学家很聪明时并不是指他能用手去抓某样东西（抓东西这样的事情小孩都能做到），而是说他能思考，能对符号串进行操作。但是现在的人工智能研究却相反，认为能抓东西等才是智能，符号操作是最简单的事了。（我认为在人工智能研究上应该用更高级的东西来补充对一维符号的操作，比如数学家在证明某些几何命题时，是在语言基础上运用了某种高级直观。）
叶老师A：目前认为能实现的系统，其复杂度低，比如计算机进行符号操作。但是对于不能实现的系统，其复杂度高，如计算机不能抓东西等。
罗广龙Q：什么是语言表征，语言、命题与表征三者之间的关系是什么？为什么说命题是一维的？
叶老师A：所谓语言表征就是指用语句、命题来表征。命题是一个符号串，因此是一维的。
周老师Q：本报告跟AlphaGo的关系是？
叶老师A：没有很直接的关系，在讨论更一般的人工智能。
周老师Q：我认为说声音导致了语言的一维化是不够的，语言之所以是一维的，是不是因为背后有个一个一个的语义单位，而我们不能同时思考两个问题？如果语言交流者使用立体全息图景传递信息的话，那么他想表达什么？
刘老师Q：因为我们是一维的语言，所以才有四维的东西。当语言使用者使用四维语言时，是不是维数就没有了意义？
高懿老师Q：我们思考时是不是就是一维的比较好思考？我们有个注意力机制，而一维的语言足够表现这种机制。
王老师Q：同意知识表征不应用一维语言来表征。我有几个问题：1.实际看来，几何直观有可能更接近于对代数符号的直观，而不是视觉直观？
2.为什么盲人几何能学，而代数不能学？
叶老师A：1.不太清楚；
2.这个可以理解，大多数的盲人的视觉表征系统是好的，因而通过触觉等能较好的习得几何。但由于不能看到代数符号，因而无法进行代数里的操作。
（整理人：陈千千）
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