物与词

一 智能是一个语言学问题 1.世界是语言的 世界之所以能被描述，是因为其具有可被测量观察的属性和变量，形成了现象，当人类观察和定义到这种现象及其变量，创建了媒体符号予以指征，形成了媒体语言。对应的，被指征的存在的事物，其就是自身的语言，这种存在以能量和物质的方式构成了世界，它们是实在的物的语言，我们可以称之为物语。人类构建的文字，音乐，绘画，雕塑等语言，依赖于媒体表达。我们可以称之为媒语。计算机代码，也是一种媒语。其基础构成的0和1，可以用电，也可以用磁，也可以用光作为载体和媒体。而其约定的指征的意义，又以0和1两种符号作为表达。 所有的语言都是符号系统。语言学的基础是符号学。作为符号学的开端，索绪尔创建了符号的模型和基础理论。他将符号分为了符形和符意两个部分。符形是它的形式或者载体，符意是其携带或者指征的意义。中文“树”和英文“tree”，它们所差别的就是符形，而其所指代的意义都是木本植物。人类的媒语是一种约定，尤其是文字语言。媒语也是一种符号系统。而自然存在的事物也是如此。其存在的物质能量本身就是其符形，其属性或者所具备的物理化学特性就是其符意。人类对自然的研究，正是不断的对自然存在的拆分和破译，不断地创造新的媒语指征揭示所对应的物语。例如原子，电子，夸克。物理和化学等自然科学，是对世界的解读和使用媒语为之构建的语言学模型。整个自然科学就是解读自然的物语并用媒语为之建立模型的语言学成就和结果以及过程。当然，图表，公式，数字，以及动画，都是一种媒语。 2.知识是语言的 显而易见，人类的知识体系主要是以文字语言，图表，公式，数字构建的。图表公式和数字，是一些特殊的符号语言。还有一些知识，存在于文化和习惯中，以及口语与记忆中，或者存在于经验中。它们也是一种符号体系。只不过是没有被提取或者整理成严密和公共化的语言体系。即使是模糊的经验，工艺流程，行为，甚至我们的思考都是一种程序。程序，本身是一个语言序列。动物的行为植物的生长代谢，都是一种或者多种程序的混合，程序，是语言的动态序列。因此，人类所有的知识，都是语言或者类语言。 正是因为人类创造了媒语，可以将很多经验，认识，用媒体语言记录和传播，因此成为了知识汇集记录转载传播的知识池，这种可以高效记录和传播的外部媒体载体语言，成为了人类大脑和意识的外部存储器，网络，输入与输出设备，甚至外部的计算器，大大促进了人类的文化和文明的发展。或者说，构成了人类文明的基础。 人类构建的高等级知识以学科的方式被创建，而事实上每一个学科的构建和成熟，都以形成文字语言的理论和学说呈现。每一个学科都以文字和图表以及公式的方式，完备的叙述和呈现自身。当然，本论文也是如此。 3.智能为什么是一个语言学问题 人类和原始人存在着巨大的智力差别。原始人和现代人的孩子在出生时其实差别甚小。或者说现代出生的时候其实就是一个原始人甚至是一个小野兽。甚至一万年前的人类的大脑容量比现代人更大。他们后天的差异是造成这种差别的核心原因。他的经历和受教育的差异，构成了智力的差异。而现代人所受的教育，核心是体验和词语化。一个受教育的过程就是一个构建词库，扩充词库，和不断强化优化词语之间的关联性和解释关系的过程和体验。朝鲜和韩国的国民的基因体质差别微乎其微，而他们的受教育与经验之后的词语库，和词语解释关系的差别，构成了他们作为社会的整体以及个人的知识能力的较大差异。类似的这样的很多证据，可以帮助我们理解到，智能，取决于你认识多少事物，掌握多少词语，以及词语之间的关系构建，以及它们之间的解释关系的差异。 人类的思考，是以文字和图表为主要的方式进行的。我们一再解释图表是另外一种特殊的语言和符号系统。但其依然是一种语言系统。而语言是一个演进累计逐步构建的系统。人类的语言的源头，都有其*初的简单的普遍的常规的源自世界的自然现象及其变化和变量的原型。*初的语言不过是对*基础的自然现象的特征和变量和变化的指征。在此基础上，人类不断的细分现象及其变量，发现*初的朴素的逻辑，并以此为基础不断扩展发展而来。人类的整体的智力也伴随着这个语言和词语库的发展而发展。物理学，化学，即使今日复杂如此，也不过是特殊的细致的专门词典。 计算机技术的发展，更是证明了智能是语言的产物。运行于计算机的电流，不是智能。恰恰是其电流所承载的软件在硬件中进行运算，产生了低级基础的智能。以至于中国人把计算机这个事物翻译为电脑。这些目前看来很微弱的，需要人干涉的低级智能，是一种智能毫无疑问。而这种智能产生于软件，也就是程序之中。软件和程序不过是人类预定规范形成的一种特殊的二进制代码语言而已。即使是软件所运行的硬件，也是一种被指令代码化的逻辑硬件。那些硬件内置的逻辑也是一种语言。当然，没有软件运行的计算机硬件，智能约等于零。 我们用这样一些比较和分析的办法，可以理解到智能存在于语言中。从计算机和软件的关系中也可以理解到人类不过是一台生物化学的语言机器，和其中运行的语言程序。其他生物也是如此。 因此，脑科学和类脑计算，试图通过彻底的破解脑部的物理化学构造来理解智能的这种方法固然可以，但艰难而且并无必要。对于人类的语言如何产生，如何扩展，如何发展，对于语言学的进化演进历史，以及语言规律本身的分析和理解，是另一个高效的路径。甚至，对语言和人的认知的特征的解读，有可能完全不需要了解脑的细节构造，而构建出类似的处理语言和图表的人工智能，如果能够无障碍的使用语言和图表，并进一步拥有一些自定义语言，自学习能力，那么那个人工智能就足以成为超越人的智能。就如同，不同指令和结构的cpu，都可以产生高效的程序。我们不必在结构上破解复制一个cpu，却可以在指令层面上兼容，从而生产一个兼容的cpu一样。类似于AMD不需解剖理解INTEL芯片，从指令代码上兼容，就可以达到类似的效果。 因此，从语言的角度看待智能完全是一个语言问题。人工智能更是如此。即使是使用多种的数学方法，也依然是一个语言问题。数学，也是一个特殊的符号语言系统。甚至，我们可以判断，理解继承人类的语言语法词库和词语关系，是类脑计算人工机器意识的核心途径，甚至是*佳路径。