語(yǔ)言、邏輯與大型語(yǔ)言模型——從古代哲學(xué)抽象思維到人工智能的演進(jìn)
送孩子上補(bǔ)習(xí)班的路上,孩子突然和我說(shuō)起來(lái)白馬是不是馬的問(wèn)題。我驚異于這個(gè)問(wèn)題的來(lái)源,她說(shuō)是看到了雜志上關(guān)于公孫龍子的“白馬非馬”和“離堅(jiān)白”的介紹和討論,才有這樣的問(wèn)題。我拼湊著腦袋里的蛛絲馬跡,試圖解釋公孫龍子的學(xué)說(shuō)。雖然沒有給孩子解釋明白這個(gè)如何抽象出來(lái)的閉環(huán)邏輯,但是自己卻突然意識(shí)到名和實(shí)之間的邏輯關(guān)聯(lián)不就是現(xiàn)在的大語(yǔ)言模型所正在探索的領(lǐng)域嗎?于是歸納思路,便有此文。
回顧一下,歷史上的抽象思維與現(xiàn)代大型語(yǔ)言模型(LLMs)之間存在某種關(guān)聯(lián)。這種觀點(diǎn)揭示了人類在不同時(shí)代對(duì)語(yǔ)言和推理本質(zhì)的持續(xù)探索。早在數(shù)千年前,哲學(xué)家們就開始思考語(yǔ)言的奧秘及其與現(xiàn)實(shí)的關(guān)系,而今,人工智能領(lǐng)域的前沿技術(shù)——大型語(yǔ)言模型,正以一種全新的方式處理和生成語(yǔ)言,這不禁引人深思,探究這兩者之間是否存在著某種深層的聯(lián)系。我嘗試著在中國(guó)古代哲學(xué)家公孫龍子的思想、早期西方邏輯(特別是柏拉圖和亞里士多德的貢獻(xiàn))與現(xiàn)代自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中大型語(yǔ)言模型的興起之間建立聯(lián)系。而這個(gè)核心論點(diǎn)在于,這兩個(gè)歷史背景下的抽象思維都可以被視為大型語(yǔ)言模型嘗試通過(guò)自然語(yǔ)言生成思想和影響現(xiàn)實(shí)的方式的先驅(qū)。通過(guò)考察古代哲學(xué)對(duì)語(yǔ)言和邏輯的深刻探究與現(xiàn)代人工智能的進(jìn)步,我們也許可以更深入地理解當(dāng)今大型語(yǔ)言模型的能力及其對(duì)社會(huì)產(chǎn)生的潛在影響。
公孫龍子的哲學(xué)思想概要
公孫龍子,作為中國(guó)古代戰(zhàn)國(guó)時(shí)期名家學(xué)派的代表人物,以其對(duì)邏輯和語(yǔ)言哲學(xué)的深入研究而聞名 1。名家學(xué)派活躍于公元前4世紀(jì)至3世紀(jì),其特點(diǎn)是對(duì)概念的精確定義和對(duì)看似悖論的論證的濃厚興趣 3。在這一學(xué)派中,公孫龍子尤為突出,他通過(guò)一系列著名的悖論,如“白馬非馬”和“離堅(jiān)白”,深刻地揭示了語(yǔ)言、概念與現(xiàn)實(shí)之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。
“白馬非馬”是公孫龍子哲學(xué)思想中最具代表性的悖論之一。在《公孫龍子》一書中記載的辯論中,辯者主張“馬”是用來(lái)指稱形狀的,而“白”是用來(lái)指稱顏色的,因此,“白馬”既指稱了形狀又指稱了顏色,與僅僅指稱形狀的“馬”是不同的 5。這一看似荒謬的論斷引發(fā)了后世諸多解讀。一種觀點(diǎn)認(rèn)為,這個(gè)悖論源于中文中“是”字的歧義,它可以表示“屬于某個(gè)類別”或“等同于某個(gè)事物” 1。辯者可能認(rèn)為“白馬”并不等同于“馬”(因?yàn)椤鞍遵R”是更具體的概念),而反駁者則將其理解為白馬不屬于馬這個(gè)類別(這顯然是錯(cuò)誤的)。還有學(xué)者提出,公孫龍子可能只是在強(qiáng)調(diào)在某種特定的解釋下,這個(gè)命題可以是成立的 5。此外,由于古代漢語(yǔ)不區(qū)分抽象名詞(如“馬性”)和具體名詞(如“一匹馬”),這可能也導(dǎo)致了理解上的混淆 5。《列子》則解釋說(shuō),“白馬非馬”是因?yàn)椤懊愑谛巍?nbsp;5?!肚f子》則從屬性的角度進(jìn)行分析,認(rèn)為用屬性來(lái)證明屬性不是屬性,不如用非屬性來(lái)證明屬性不是屬性有效 5。《孟子》則指出,“白”字在指稱白馬和老年人時(shí)具有不同的內(nèi)涵,暗示了語(yǔ)境的重要性 5。一些學(xué)者認(rèn)為,“白馬非馬”的爭(zhēng)論是基于類別和同一性的混淆 1,而另一些學(xué)者則認(rèn)為公孫龍子實(shí)際上是在強(qiáng)調(diào)“并非所有的馬都是白馬”這個(gè)事實(shí) 1。更有學(xué)者從語(yǔ)用學(xué)的角度,認(rèn)為公孫龍子可能意在強(qiáng)調(diào)“白馬”和“馬”這兩個(gè)詞的用法和所指不同 6。
另一個(gè)著名的悖論是“離堅(jiān)白”。這個(gè)悖論以一塊既堅(jiān)硬又白色的石頭為例,認(rèn)為人們?cè)诳催@塊石頭時(shí)只能看到它的白色而感覺不到它的硬度,而在觸摸它時(shí)只能感覺到它的硬度而看不到它的白色,因此,硬度和白色是分離的,它們不能同時(shí)在同一事物上顯現(xiàn) 1。公孫龍子認(rèn)為,硬度和白色是相互獨(dú)立的屬性或概念,即使它們同時(shí)存在于一個(gè)物體中,也可以在概念上將它們分開 2。這種將共同存在的性質(zhì)在概念上進(jìn)行分離的做法,體現(xiàn)了一種高度的抽象思維。
這兩個(gè)悖論都反映了公孫龍子對(duì)“名”(語(yǔ)言符號(hào))與“實(shí)”(客觀實(shí)在)之間關(guān)系的濃厚興趣 1。他對(duì)“名實(shí)”的研究被認(rèn)為是名家學(xué)派中最深刻和最系統(tǒng)的 1。公孫龍子的哲學(xué)并非僅僅停留在文字游戲?qū)用?,而是試圖通過(guò)這些看似奇特的論證,揭示語(yǔ)言的復(fù)雜性以及人類概念化和分類事物的方式 5。他所提出的問(wèn)題,例如語(yǔ)言的指稱性、概念的普遍性與特殊性之間的關(guān)系,以及屬性的獨(dú)立性等,都體現(xiàn)了他對(duì)語(yǔ)言和現(xiàn)實(shí)之間關(guān)系的深刻思考。
早期西方邏輯的主要線索
早期西方邏輯的起源可以追溯到古希臘,經(jīng)歷了從樸素的論證到系統(tǒng)化研究的漫長(zhǎng)發(fā)展過(guò)程 13。在眾多的思想家中,柏拉圖和亞里士多德的貢獻(xiàn)尤為突出,他們?yōu)槲鞣竭壿嫷陌l(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
柏拉圖的理式論是其哲學(xué)體系的核心組成部分。他認(rèn)為,我們所感知的物理世界并非真實(shí)的存在,而只是永恒、完美且不變的“理式”(Forms)的摹本或影子 20。例如,我們所看到的各種各樣的馬都是對(duì)“馬”這種理式的不同程度的模仿;而“美”、“正義”等概念也存在著完美的理式 20。這些理式存在于一個(gè)超越物理世界的獨(dú)立領(lǐng)域,是事物的真正本質(zhì) 20。柏拉圖的理式是普遍的概念,超越了具體的個(gè)體實(shí)例,體現(xiàn)了高度的抽象性。他區(qū)分了理式世界和感官世界,前者是真實(shí)的、可知的,后者是虛幻的、只能產(chǎn)生意見的 2。理式論試圖解決普遍性問(wèn)題,即如何解釋不同個(gè)體之間共享的共同屬性。
亞里士多德是西方邏輯史上第一位進(jìn)行系統(tǒng)性研究的哲學(xué)家 13。他認(rèn)為邏輯是哲學(xué)乃至一切科學(xué)的工具(“Organon”) 13。亞里士多德最主要的成就是他對(duì)形式邏輯的系統(tǒng)闡述,特別是他的三段論理論 27。三段論是一種演繹推理的形式,由一個(gè)大前提、一個(gè)小前提和一個(gè)結(jié)論組成 27。例如:“所有人都是會(huì)死的;蘇格拉底是人;因此,蘇格拉底是會(huì)死的” 27。亞里士多德的邏輯關(guān)注命題的結(jié)構(gòu),以及如何根據(jù)前提必然地得出結(jié)論,而與命題的具體內(nèi)容無(wú)關(guān) 29。他引入了術(shù)語(yǔ)(主詞和謂詞)和量詞(所有、一些、沒有)的概念,用于分析命題之間的邏輯關(guān)系 26。亞里士多德的邏輯體系強(qiáng)調(diào)論證的有效性取決于其形式結(jié)構(gòu),而非內(nèi)容真假,這體現(xiàn)了高度的抽象性。他還提出了范疇理論(如實(shí)體、數(shù)量、性質(zhì)等),作為邏輯區(qū)分的基礎(chǔ) 28。此外,斯多葛學(xué)派在早期西方邏輯的發(fā)展中也做出了重要貢獻(xiàn),尤其是在命題邏輯方面 26。
柏拉圖的理式論試圖把握事物的普遍本質(zhì),而亞里士多德的形式邏輯則旨在構(gòu)建一套抽象的推理規(guī)則。這兩者的共同之處在于,它們都試圖超越具體的經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)象,探究思想和推理的基本結(jié)構(gòu),體現(xiàn)了早期西方哲學(xué)對(duì)抽象思維的重視。
公孫龍子哲學(xué)和早期西方邏輯中抽象思維與現(xiàn)代大型語(yǔ)言模型運(yùn)作的聯(lián)系
現(xiàn)代大型語(yǔ)言模型(LLMs)通過(guò)識(shí)別和操縱海量文本數(shù)據(jù)中的模式來(lái)處理和生成語(yǔ)言 35。LLMs中的詞嵌入技術(shù)將詞語(yǔ)表示為高維空間中的抽象向量,從而捕捉詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系 41。這種表示方法可以看作是柏拉圖理式或公孫龍子對(duì)名稱含義關(guān)注的一種計(jì)算類比。詞嵌入將具體的詞語(yǔ)抽象化為數(shù)學(xué)空間中的點(diǎn),使得語(yǔ)義上相近的詞語(yǔ)在空間中的距離也更近,這體現(xiàn)了一種從具體到抽象的映射。
公孫龍子的“白馬非馬”悖論與LLMs處理語(yǔ)言中的分類和特異性的方式之間存在著有趣的聯(lián)系。例如,LLM可以理解“白馬”屬于“馬”的范疇,但這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)在具體的含義和用法上并不完全相同。當(dāng)用戶提出關(guān)于馬的問(wèn)題時(shí),LLM可以返回關(guān)于各種顏色和品種的馬的信息;而當(dāng)用戶明確詢問(wèn)白馬時(shí),LLM則會(huì)聚焦于白色的馬。這種對(duì)概念層級(jí)和屬性的區(qū)分,與“白馬非馬”所探討的類別與個(gè)體、普遍與特殊的差異有著異曲同工之妙。
“離堅(jiān)白”悖論中對(duì)硬度和白色這兩種屬性的抽象分離,也與LLMs識(shí)別和處理文本中實(shí)體的不同屬性的方式類似。LLM可以理解一塊石頭同時(shí)具有“硬度”和“白色”這兩種不同的特征。在處理文本時(shí),LLM能夠識(shí)別出句子中不同實(shí)體的屬性,例如,“紅色的蘋果”中,“紅色”是“蘋果”的一個(gè)屬性。這種對(duì)屬性的識(shí)別和理解,與公孫龍子將硬度和白色視為可以獨(dú)立思考的概念有著相似之處。
雖然LLMs并不直接使用亞里士多德的三段論,但其底層的計(jì)算邏輯使其能夠執(zhí)行問(wèn)答和文本摘要等任務(wù)。LLMs通過(guò)學(xué)習(xí)大量的文本數(shù)據(jù),識(shí)別出問(wèn)題和答案之間的模式,以及文本中的關(guān)鍵信息。這種模式識(shí)別和信息提取的過(guò)程,可以看作是一種基于統(tǒng)計(jì)的邏輯推理。例如,當(dāng)用戶提出一個(gè)問(wèn)題時(shí),LLM會(huì)搜索其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中與該問(wèn)題相關(guān)的文本,并根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式生成答案。這種過(guò)程雖然與亞里士多德的演繹推理有所不同,但都旨在從已知的信息中得出新的結(jié)論。
關(guān)于LLMs是否真正“推理”或僅僅通過(guò)模式匹配來(lái)模擬推理,一直存在著爭(zhēng)論 35。這種爭(zhēng)論與歷史上對(duì)公孫龍子意圖及其邏輯本質(zhì)的討論遙相呼應(yīng)。一些人認(rèn)為L(zhǎng)LMs只是在玩弄語(yǔ)言,而另一些人則認(rèn)為它們正在進(jìn)行某種形式的計(jì)算性抽象推理。
大型語(yǔ)言模型試圖“產(chǎn)生思想”或至少模擬認(rèn)知過(guò)程的觀點(diǎn)
LLMs令人印象深刻地生成連貫且上下文相關(guān)的文本的能力,常常使人覺得它們似乎具備某種形式的“思想”。然而,關(guān)于LLM的輸出是否可以被視為一種“思想”或“推理”,以及這種比較在多大程度上有效,仍然是一個(gè)備受爭(zhēng)議的話題 35。
盡管LLMs在生成看似有意義的文本方面表現(xiàn)出色,但與人類認(rèn)知相比,它們?nèi)匀淮嬖诿黠@的局限性。首先,LLMs缺乏真正的理解和常識(shí)推理能力 36。它們主要依賴于模式匹配,而不是對(duì)概念的深刻理解 35。其次,LLMs在長(zhǎng)期推理、因果推理和反事實(shí)思維方面存在困難 35。此外,LLMs可能會(huì)繼承訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見 36。最根本的是,目前的LLMs缺乏意識(shí)、意圖和主觀體驗(yàn) 42。
將LLMs的“思考”過(guò)程與公孫龍子和早期西方邏輯學(xué)家探索的抽象推理進(jìn)行比較,可以看出,雖然在符號(hào)和概念的操縱方面存在一些表面上的相似之處,但其底層的機(jī)制和目標(biāo)卻有著本質(zhì)的不同。公孫龍子和早期西方邏輯學(xué)家試圖通過(guò)理性思辨來(lái)理解語(yǔ)言、概念和現(xiàn)實(shí)的本質(zhì),而LLMs則是通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)來(lái)模擬語(yǔ)言的生成。因此,目前將LLMs理解為用于語(yǔ)言處理和生成的復(fù)雜工具更為恰當(dāng),而不是真正的人工通用智能。
大型語(yǔ)言模型如何通過(guò)處理和生成自然語(yǔ)言來(lái)影響現(xiàn)實(shí)世界中的感知、信念和行為
大型語(yǔ)言模型通過(guò)處理和生成自然語(yǔ)言,正在以多種方式影響著現(xiàn)實(shí)世界中人們的感知、信念和行為 47。LLMs被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域 48,例如:生成文章、博客帖子和營(yíng)銷材料等內(nèi)容;在客戶服務(wù)中充當(dāng)聊天機(jī)器人和虛擬助手;進(jìn)行語(yǔ)言翻譯;分析數(shù)據(jù)并提取情感和主題等見解;以及提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦和定制化的營(yíng)銷信息。在醫(yī)療保健領(lǐng)域,LLMs可以輔助生成患者報(bào)告和支持醫(yī)學(xué)研究;在教育領(lǐng)域,它們可以提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
LLMs的這些應(yīng)用正在對(duì)社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。它們生成的內(nèi)容和傳播的虛假信息可能會(huì)影響人們的感知和信念 47。LLMs在各個(gè)領(lǐng)域的決策過(guò)程中也發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。由于LLMs生成文本的質(zhì)量越來(lái)越接近人類水平,它們也可能被用于操縱和宣傳 47。此外,LLM的自動(dòng)化能力還可能對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)產(chǎn)生影響,例如導(dǎo)致某些行業(yè)的就業(yè)崗位流失和加劇數(shù)字鴻溝 47。同時(shí),LLMs也引發(fā)了關(guān)于偏見、公平、隱私和責(zé)任等倫理問(wèn)題 47。
這種影響可以追溯到語(yǔ)言的抽象本質(zhì),以及LLMs如何利用這種抽象性來(lái)塑造理解和溝通。正如公孫龍子探討了名稱定義現(xiàn)實(shí)的力量一樣,LLMs展示了一種通過(guò)語(yǔ)言生成來(lái)影響現(xiàn)實(shí)的計(jì)算能力。LLMs能夠生成看似權(quán)威的答案,參與看似有理有據(jù)的討論,從而影響人們對(duì)事物的看法。大規(guī)模生成類人文本的能力使得LLMs成為塑造輿論和影響現(xiàn)實(shí)世界行為的強(qiáng)大工具。
結(jié)論
古代哲學(xué)對(duì)語(yǔ)言和邏輯的探究與現(xiàn)代人工智能的進(jìn)步之間的聯(lián)系是深刻且引人深思的。公孫龍子和早期西方邏輯學(xué)家對(duì)抽象概念的探索,為我們理解當(dāng)今大型語(yǔ)言模型的能力和影響提供了寶貴的見解。
我在文章之中探討了公孫龍子的悖論與LLMs在處理分類和特異性方面的相似之處;“離堅(jiān)白”中對(duì)屬性的抽象分離與LLMs的特征提取之間的聯(lián)系;亞里士多德的形式邏輯與LLMs底層計(jì)算邏輯的關(guān)聯(lián);以及古代對(duì)語(yǔ)言力量的關(guān)注與LLMs通過(guò)語(yǔ)言影響現(xiàn)實(shí)的能力之間的呼應(yīng)。
也許人類歷史對(duì)語(yǔ)言和邏輯領(lǐng)域抽象概念的探索,已經(jīng)為理解現(xiàn)代人工智能的潛力與局限性提供了重要的哲學(xué)背景。在人工智能時(shí)代,古代哲學(xué)提出的關(guān)于語(yǔ)言、真理和推理本質(zhì)的基本問(wèn)題依然具有現(xiàn)實(shí)意義。研究抽象思維的歷史發(fā)展,可以為我們提供有價(jià)值的視角,從而更好地理解人工智能發(fā)展的潛在軌跡和倫理考量。跨學(xué)科的研究方法,將哲學(xué)、歷史和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合,對(duì)于全面理解人工智能對(duì)人類的意義至關(guān)重要。古代哲學(xué)的智慧之光,也許將是照亮我們探索語(yǔ)言、思想和現(xiàn)實(shí)未來(lái)道路的火炬。
特征? | 公孫龍子? | 早期西方邏輯 (柏拉圖 & 亞里士多德)? | 大型語(yǔ)言模型 (LLMs)? |
關(guān)注點(diǎn)? | 語(yǔ)言與現(xiàn)實(shí) | 理式與推理 | 語(yǔ)言處理與生成 |
關(guān)鍵概念? | “白馬非馬”,“離堅(jiān)白”,名實(shí) | 理式論,三段論,范疇 | 詞嵌入,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模式識(shí)別 |
抽象機(jī)制? | 屬性的概念分離,普遍與特殊的區(qū)分(通過(guò)論證) | 通過(guò)理性區(qū)分普遍與特殊 | 語(yǔ)言中模式和關(guān)系的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) |
局限性? | 可能導(dǎo)致悖論性的結(jié)論,可能與經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)實(shí)脫節(jié) | 可能與經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)實(shí)脫節(jié) | 缺乏真正的理解、常識(shí)和意識(shí) |
潛在影響力? | 通過(guò)論證和修辭影響思想 | 通過(guò)邏輯演繹和哲學(xué)論述影響思想 | 通過(guò)文本生成和信息塑造影響感知、信念和行為 |
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35.The Great Debate: Do Language Models Reason? | by Greg Robison, ???https://gregrobison.medium.com/the-great-debate-do-language-models-reason-e99a26f77753???
36.The Strengths and Limitations of Large Language Models, ???https://newsletter.ericbrown.com/p/strengths-and-limitations-of-large-language-models???
37.The Limitations of Large Language Models in the Quest for AGI: A Neuroscience Perspective | by Spencer Antonio Marlen-Starr | GoPenAI, ???https://blog.gopenai.com/the-limitations-of-language-models-in-the-quest-for-agi-a-neuroscience-perspective-6028c52d68ef???
38.Large Language Models Are So Unreasonable! - Wand AI, ???https://wand.ai/blog/large-language-models-are-so-unreasonable/???
39.The Working Limitations of Large Language Models - MIT Sloan Management Review, ???https://sloanreview.mit.edu/article/the-working-limitations-of-large-language-models/???
40.The Limitations of Large Language Models for Understanding Human Language and Cognition | Open Mind | MIT Press, ???https://direct.mit.edu/opmi/article/doi/10.1162/opmi_a_00160/124234/The-Limitations-of-Large-Language-Models-for???
41.Neural Networks and Philosophy of Language - Towards Data Science, ???https://towardsdatascience.com/neural-networks-and-philosophy-of-language-31c34c0796da/???
42.The debate over understanding in AI's large language models - PNAS, ???https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2215907120???
43.Multi-AI collaboration helps reasoning and factual accuracy in large language models, ???https://news.mit.edu/2023/multi-ai-collaboration-helps-reasoning-factual-accuracy-language-models-0918???
44.On the Language of Thoughts in Large Language Models - OpenReview, ???https://openreview.net/forum?id=3wrMRYuLlQ???
45.Encouraging Divergent Thinking in Large Language Models through Multi-Agent Debate, ???https://aclanthology.org/2024.emnlp-main.992/???
46.Logical Reasoning in Large Language Models: A Survey - arXiv, ???https://arxiv.org/html/2502.09100v1???
47.The Ethical Implications of Large Language Models in AI, ???https://www.computer.org/publications/tech-news/trends/ethics-of-large-language-models-in-ai/???
48.Understanding the Impact of Large Language Models (LLMs) on ..., ???https://gaper.io/impact-of-large-language-models-llms/???
49.Philosophy of artificial intelligence - Wikipedia, ???https://en.wikipedia.org/wiki/Philosophy_of_artificial_intelligence???
50.(PDF) LLMEra: Impact of Large Language Models - ResearchGate, ???https://www.researchgate.net/publication/381250937_LLMEra_Impact_of_Large_Language_Models???
51.The transformative impact of large language models on medical writing and publishing: current applications, challenges and future directions - PMC, ???https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11362003/???
52.The impact of LLMs on Humankind. - by Carlos Kuhn - Medium, ???https://medium.com/@carlosclaitonkuhn/the-impact-of-llms-on-humankind-4addcbe257c0???
本文轉(zhuǎn)載自:??上堵吟??,作者:一路到底孟子敬
