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辛顿在不同场合的演讲记录，我少说也看过七八篇了；但是，看到他的这个获奖感言以后，我依然感到亲切和激动，甚至有点愧歉；老实说吧，或许更多的是释然。
感到亲切和激动，是因为辛顿这么一位站在当代科学技术最前沿的世界级的科学家，在尤利西斯奖章颁发仪式这一隆重的场合，其获奖感言的主要内容是谈他对于人类自然语言及其心理表征的认识，以及这种认识怎样影响他进行计算机模拟与实现的技术创新。这对从事语言（学）研究及教学的人来说，似乎找到了一点身在当代知识体系的中心而非外围的感觉。多少年来，我们一边坚信着教科书上的结论：“语言是人类思维和交际的工具，语言之于人类就像空气一样须臾不可或缺”，进而沉迷在语言学是人文科学中的领先学科的臆想之中；一边亲历着语言学在人文科学中比较边缘的地位与境遇，眼睁睁地看着整个人文科学在当代科技冲击下愈发边缘化。作为语言学人，我们虽然心有不甘，但是又无力挣扎自举。现在，辛顿现身说法的讲话，说明正确地认识语言是多么地重要，科学的语言学理论对于当代科技是有用和可用的。比如，辛顿说“现代大语言模型（LLM）都可以看作是他1985年制作的一个小语言模型（SLM）的后代”。他这个小语言模型能够成功的关键之一是：把“一个词的意思来自于它与其他词的关系”这种结构主义的词义观，跟“一个词的意思是一个大的特征集合，意思近的词具有近似的特征集合”这种心理学上的词义观统一起来。我们且不论其中的技术细节，倒是有必要指出：辛顿之所以能够把这两种观点统一起来，是因为它们本来并不矛盾和互斥，而且在不同程度上得到了英国语言学家弗斯（“观其邻，知其义”）和美国语言学家哈里斯（“分布相似的词意义也相似”）等的阐发。并且，这些语言学理论对于建立嵌入式词向量表征的指导作用，在一些大语言模型的经典文献中有明确的阐述。这说明科学的语言学理论，在当代科技知识体系中有不可动摇的地位。
感到有点愧歉，是因为辛顿直言不讳地指出：乔姆斯基提出了“语言不是学会的”（而是天生的）这种“疯狂的理论”，并且误导了几代人。辛顿认为“语言显然是学会的。大型神经网络学习语言，学习句法和语义，不需要任何先天结构，只是从随机权重和大量数据中开始学习。”更加令他气恼的是，面对语言模型生成的语言，乔氏却仍然在说：“但这并非真正的语言，这不算数，这是不对的。”好像语言学家在给他使绊子似的。回想起来，在这种质疑统计模型对于处理自然语言的有效性的声浪中，曾经也有我微弱的声音；用林斤澜的小说语言来说，也许称得上是“骂你的嘴里有我的嘴，打你的手里有我的手”。如果上纲上线来看，这算不算是“平庸的恶”，或者是“恶的平庸”？简直是杀人诛心啊！我不禁惶惑起来了。
最终感到释然，是因为辛顿提到“乔姆斯基以前也获得过尤利西斯奖章”，并且调侃说：“名望不会持久”。是的，后之视今定会犹今之视昔。随着时代的变迁，学术思想和科学范式也在不断地进化，语言学理论和深度神经网络技术也会不断地革新。我们不必对当今既有的主流理论和技术斤斤计较，而是要不断地开拓与创新，进行更加切实和有意义的知识生产和传播。我们完全有理由期待更加贴合自然语言的语言学理论和自然语言处理技术的诞生！
作者简介
袁毓林，澳门大学人文学院中国语言文学系讲座教授兼系主任。代表作《语言的认知研究和计算分析》（增订本，商务印书馆，2014年）、《汉语语法研究的认知视野》（商务印书馆，2004年）。
往期回顾
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