本文轉(zhuǎn)載自公眾號“讀芯術(shù)”(ID：AI_Discovery)

在過去的幾周里，筆者一直在和最喜歡的無政府主義辛迪加主義者諾姆·喬姆斯基進行電子郵件交流。最初聯(lián)系是為了確認，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)的最新發(fā)展是否促使喬姆斯基重新考慮他的著名語言學(xué)理論——普遍語法。

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談話觸及了深度學(xué)習(xí)可能存在的局限性，ANNs在多大程度上模擬了生物大腦，同時也涉及了更多的哲學(xué)領(lǐng)域。因為這是場非正式的討論，在這篇文章中不會直接引用喬姆斯基教授的話，筆者將嘗試總結(jié)其中的關(guān)鍵內(nèi)容。

諾姆·喬姆斯基是誰?

筆者非常欣賞喬姆斯基的作品，尤其是他對美帝國主義、新自由主義和媒體的批判。我們的觀點有些微分歧的地方是關(guān)于他對大陸哲學(xué)家(特別是法國后結(jié)構(gòu)主義者)的摒棄。

也許因為筆者過多地從?？?、拉康和德里達的作品中汲取靈感而有些思想固化，但我總能發(fā)現(xiàn)喬姆斯基對哲學(xué)的分析方法在道德上很有吸引力，但它們有點太“干凈”了，因而無法令人滿意地解釋我們的世界。

盡管喬姆斯基對這些后結(jié)構(gòu)主義杰出人物的不屑是顯而易見的，但他的哲學(xué)觀點實際比他的批評者所認為的更為微妙。

普遍語法

聲明在前，筆者并不是語言學(xué)家，但在這一節(jié)中，我將嘗試對普遍語法理論作一個概述。

在喬姆斯基之前，語言學(xué)上的主流假設(shè)是，人類天生就像一張白紙，通過強化來習(xí)得語言。也就是說，孩子們聽到父母說話，他們模仿他們聽到的聲音，當(dāng)他們正確地使用一個詞或結(jié)構(gòu)一個句子時，他們會受到表揚。

喬姆斯基的研究表明，強化只是故事的一部分，人類大腦中一定普遍存在著固有結(jié)構(gòu)，有助于語言習(xí)得。他的主要論點是：

• 兒童習(xí)得語言的速度太快，而輸入的數(shù)據(jù)太少，無法用強化學(xué)習(xí)來解釋(這也被稱為“刺激的貧乏”論點)。
• 即使面對與人類相同的數(shù)據(jù)，動物也無法習(xí)得語言。20世紀60年代有一個著名的實驗，語言學(xué)家們試圖教一只名叫“NimChimpsky”的猩猩學(xué)習(xí)手語。但10年后，他除了一些基本的交流技能外，仍然無法與人交流。
• 所有人類語言之間都有共性。這表明，即使語言已經(jīng)獨立發(fā)展，因為人類大腦結(jié)構(gòu)相同，所以也存在著普遍的特征。
• 孩子們并不是天生就學(xué)習(xí)一種特定的語言。如果你在德國撫養(yǎng)一個出生在肯尼亞的孩子長大，他們會像德國孩子一樣容易地學(xué)會德語。

這個關(guān)于基因編碼的語言能力的理論在科學(xué)界得到了廣泛的接受，但是接下來有一個不言而喻的問題，“這種普遍語法實際上看起來像什么?”勇敢的研究人員很快開始發(fā)現(xiàn)所有人類語言的共同特性，但對于我們天生的語言能力是什么形式，仍然沒有達成共識。

可以有把握地假設(shè)，普遍語法不包括具體的語法規(guī)則，但更有可能是一種基本的認知功能。喬姆斯基假設(shè)，在人類歷史的某個時刻，人類發(fā)展出了執(zhí)行一種簡單的遞歸過程的能力，稱為“合并”，這是我們在人類語言中看到的語法結(jié)構(gòu)的屬性和約束的原因。

它有點抽象，但本質(zhì)上“合并”是指獲取兩個對象并將它們組合成一個新對象的過程。雖然這種能力看似平淡無奇，但在精神上結(jié)合概念，并遞歸地這樣做，卻是一種令人不解的強大能力，它允許我們構(gòu)建“無數(shù)種層次結(jié)構(gòu)的表達式”。

這一微小但至關(guān)重要的基因飛躍不僅可以解釋我們的語言交流能力，而且可以得出結(jié)論，它至少部分地在更廣泛的范圍內(nèi)對我們的數(shù)學(xué)天賦和人類創(chuàng)造力負有責(zé)任。這種“融合”突變發(fā)生在我們的一個祖先身上，大約10萬年前，它可能是區(qū)分人類和其他動物的關(guān)鍵因素之一。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

聯(lián)系喬姆斯基教授的主要原因是，筆者想聽聽他對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的看法。ANNs是機器學(xué)習(xí)模型的一個子集，它以人類大腦為模型，并以類似的方式學(xué)習(xí)(通過查看大量的例子)。這些模型只需要很少的硬編碼，并且可以用相對簡單的架構(gòu)執(zhí)行相當(dāng)廣泛的復(fù)雜任務(wù)(例如圖像標記、語音識別、文本生成)。

這種方法的一個有益例子是谷歌開發(fā)的AlphaGo Zero模型，它學(xué)會了圍棋，最終被人類世界冠軍擊敗。最令人印象深刻的是，它被訓(xùn)練在沒有硬編碼或人工干預(yù)的情況下完成所有這些，這就是“白板”(tabula rasa)。

雖然ANNs肯定不是人類大腦的完美類比，但我問喬姆斯基教授，這些模型是否表明，我們實際上并不需要硬編碼的認知結(jié)構(gòu)來從分散的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。

喬姆斯基正確地指出，ANNs對于高度專業(yè)化的任務(wù)是有用的，但這些任務(wù)必須受到嚴格的限制(盡管考慮到現(xiàn)代計算機的內(nèi)存和速度，它們的范圍可能看起來很大)。他把ANNs比作在高層建筑上工作的巨型起重機。

盡管令人印象深刻，但這兩種工具都存在于具有固定邊界的系統(tǒng)中。這一推理思路與我的觀察相符:我所目睹的所有深度學(xué)習(xí)突破都發(fā)生在非常特定的領(lǐng)域，我們似乎沒有接近人工普遍智能之類的東西。

喬姆斯基還指出，越來越多的證據(jù)表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能準確地模擬人類的認知，大腦的計算系統(tǒng)是相對豐富的，涉及的內(nèi)容甚至可能擴展到細胞水平。

如果喬姆斯基是對的(就其價值而言，我認為他是對的)，那么深度學(xué)習(xí)研究的進展意味著什么?歸根結(jié)底，人類的大腦并沒有什么神奇之處。它只是一種由原子組成的物理結(jié)構(gòu)，因此完全有理由相信，在未來的某個時刻，我們可能能夠創(chuàng)造出一種具備一般智能能力的人工大腦。

盡管如此，目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只提供了這種認知的模擬，而根據(jù)喬姆斯基的邏輯，如果我們不首先提高對有機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運作方式的理解，我們就不可能到達下一個前沿。

道德相對主義

對現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，人工智能的道德使用是一個顯著的擔(dān)憂，但有時，在一個具體的領(lǐng)域，這個概念可能有些模糊和主觀。喬姆斯基的工作不僅為深度學(xué)習(xí)的未來提供了一個獨特的技術(shù)視角，他的普遍語法也有著深刻的道德含義，因為語言是我們討論和解釋世界的方式。

例如，喬姆斯基的觀點是，上述先天神經(jīng)結(jié)構(gòu)排除了道德相對主義，而且肯定存在普遍的道德約束。道德相對主義有許多不同的流派，但其核心原則是倫理決定不存在客觀基礎(chǔ)。

道德相對主義者斷言，雖然我們可能會深深相信“奴隸制是不道德的”這樣的說法，但我們沒有經(jīng)驗的方法來向不同意這種觀點的人證明這一點，因為任何證明都必然依賴于價值判斷，而我們的價值觀最終是外生的，是由文化和經(jīng)驗決定的。

喬姆斯基認為，道德表現(xiàn)在大腦中，因此根據(jù)定義，道德是一個生物系統(tǒng)。所有的生物系統(tǒng)都在變化著(自然變化和受到不同的刺激)，但它們也存在局限性。以人類的視覺系統(tǒng)為例：實驗表明，它具有一定的可塑性，是由經(jīng)驗塑造的(尤其是在幼兒時期)。

通過改變提供給人類視覺系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，你可以改變受體的分布，從而改變個體感知水平線和垂直線的方式。然而，你不能把人的眼睛變成昆蟲的眼睛，或者賦予某人看x光的能力。

根據(jù)喬姆斯基的理論，生物系統(tǒng)(包括道德)可以發(fā)生很大變化，但不是無限的。他接著說，即使你相信我們的道德是完全從文化中衍生出來，你仍然需要以同樣的方式獲得文化，就像你獲得任何系統(tǒng)一樣(這是普遍性的先天認知結(jié)構(gòu)的結(jié)果)。

我對這種解讀最初的保留意見是，如果我們假設(shè)道德只是“合并”(或同樣原始的東西)的結(jié)果，那么盡管這可能會施加理論上的約束，但我的直覺是，我們的道德可能會變化如此之大，以至于實際上不可能做出普遍的總結(jié)陳論。

過去，喬姆斯基討論過道德進步是如何遵循某些趨勢的(例如，接受差異，拒絕壓迫等)，但很難看出這些廣泛的趨勢是如何從這樣簡單的原子認知結(jié)構(gòu)中持續(xù)出現(xiàn)的。

當(dāng)我把這一點告訴喬姆斯基教授時，他認為這種觀點是虛幻的，當(dāng)我們不理解事物時，它們看起來比它們實際的樣子更加多樣化和復(fù)雜。他舉了一個寒武紀大爆發(fā)以來動物體型變化的例子。

僅僅在60年前，生物學(xué)上的主流觀點是，有機體的差異如此之大，必須以個體為基礎(chǔ)進行研究，但我們現(xiàn)在知道，這是完全錯誤的，物種之間的遺傳變異相當(dāng)小。復(fù)雜獲得系統(tǒng)的變化必須是最小的，否則我們就無法獲得它們。