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题名辛顿与乔姆斯基在语言知识来源问题上的分歧
被引量：1
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作者
丁晓梅
冯志伟
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机构
大连海事大学外国语学院
新疆大学中国语言文学学院
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出处
《外语研究》
北大核心
2025年第2期25-33,F0003,共10页
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基金
国家社科基金项目“生成式人工智能赋能语言学多模态学科知识图谱建设与应用研究”(编号:24BYY079)的阶段性成果。
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文摘
本文简述了大语言模型的发展历程,分析了大语言模型的机理和大语言模型的局限性,指出了辛顿和乔姆斯基在语言知识来源问题上的分歧,说明了所罗门诺夫归纳法是大语言模型的理论基础,建议把数字智能与人类智能结合起来,构建人机协作共同体。本文认为,语言学又将面临一场“人工智能革命”,这是继“乔姆斯基革命”之后的又一次语言学革命,这场人工智能革命将比“乔姆斯基革命”更加深刻,它将重塑语言学的面貌,把语言学的发展推向一个崭新的阶段。
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关键词
大语言模型
数字智能
人类智能
语言机能
所罗门诺夫归纳法
人机协作共同体
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Keywords
large language model
digiral intelligence
human intelligence
language faculty
solomonoff induction
human-machine collaborative community
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分类号
H030
[语言文字—语言学]
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