本主题是有关计算机语言处理系列文章的第二篇。

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　　　　　　　　　　　　　　　　　强人工智能的语言处理
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　目　　　　录
　　１、强人工智能和语言处理。
　　２、语言处理要解决系统对语言理解的问题。
　　３、语言处理要解决对人类语言资料的阅读和吸收问题。
　　４、语言处理要解决与人类的语言交流问题。
　　５、语言处理要解决叙述故事、过程的问题。
　　６、语言处理要解决表达自己思想的问题。
　　７、语言处理要解决论证理论的问题。
　　８、语言处理要解决系统拿出自己的发明创造的问题。
　　９、总结。

　　无论是用计算机来做人类的办公室助手，还是用计算机来做强人工智能，语言处理都是计算机不能缺失的一项工作。我们在此处着重讨论，语言处理在强人工智能方面的目的和任务。
　　１、强人工智能和语言处理。
　　我在《用语言做智能系统的信息基础》一文中已经讨论得出结论，使用普通家庭电脑实现强人工智能，语言会是计算机唯一的信息。因此，语言处理处于至关重要的地位。
　　即便是采用全信息模拟，也就是用具有接受各种信息能力的计算机系统（它的结构要比应用机器人还要复杂），也需要有语言处理技术的参与。
　　因此，语言处理问题一直将是人工智能的重要课题。

　　２、语言处理要解决系统对语言理解的问题。
　　强人工智能具有类似于人类的智能，因此它对外界输入的、内部储存的自然语言都是理解的，而不是仅仅按照程序的机械安排，死板地进行处理。
　　什么是理解？
　　理解是在系统内部建立两份（或多份）信息间的联系。其中一些信息可以解释另一些信息。对于可以得到多种信息的系统来说，用来解释的信息可以是各种感觉信息。对于只能用语言作为唯一信息的计算机系统来说，被解释的与用来解释的信息就都是语言。
　　如何处理用语言解释语言的问题，是语言理解的关键技术难题。更是一个关键的认识难题。
　　认识上困难在于：人们常常把逻辑与语言混为一谈，逻辑不允许词语的相互解释，很多人也就认为语言不能相互解释。其实语言不过是一种人类用来交流，用来描述事物的工具，它本身与逻辑无关。如果语言一定要遵循逻辑规则，世界上的词典就几乎全部非法了。
　　逻辑是思维过程中的一种规律，它可以是思维过程更加条理，表述更加清晰。逻辑会经常附着于语言上，用语言表述出来。但是逻辑并不能规定语言的表述规律。
　　破除了对语言必须逻辑化的错误认识，才能摆脱语言理解的认识难题。
　　语言理解的技术难题解决起来很难很难，我们以后会慢慢讨论。

　　３、语言处理要解决对人类语言资料的阅读和吸收问题。
　　有了对语言理解的问题的解决方案以后，才能谈得到“对人类语言资料的阅读和吸收”。
　　目前很多人都很关心“图灵检测”问题，想让计算机与人正常交流，而不被观察者发觉交流对手是计算机。要做到这一点，计算机必须具有足够的知识，才能不被发觉交谈对手是计算机。甚至，计算机应该掌握一些“欺骗”技巧，以便躲过观察者设计的分辨诡计。
　　然而，计算机要做到这些，必须以“对人类语言资料的阅读和吸收”为基础才行。而“对人类语言资料的阅读和吸收”又必须要以计算机能够理解自然语言才行。
　　即便是在解决了“计算机理解自然语言问题”以后，解决“对人类语言资料的阅读和吸收”也还需要很多专门的技术，它们也是很难很难的技术。需要我们逐一解决它们。

　　４、语言处理要解决与人类的语言交流问题。
　　计算机要能够与人类进行语言交流，也需要在解决了“计算机理解自然语言问题”以后，才能够实现。
　　计算机与人类进行语言交流，有两个水平。
　　第一个是低水平交流。计算机只要做到有什么说什么，不必把自己伪装成人类。这类交流用处很大，一般可用在三个方面：第一方面是用做计算机学习语言。我主张计算机系统要用学习的方式构建语言数据库，交流就是这种学习的形式。第二方面是用作对人类进行心理辅导，以降低心理工作者的负担。第三个方面是对学生进行学习辅导，以减少教师面对面辅导的负担。
　　第二个是高水平交流。也就是可以让语言处理系统以假乱真地通过“图灵检测”的交流。在这种交流中，计算机系统不仅要具有丰富的知识，还要熟悉人类语言交流的很多习惯，才能让观察者分不出真假。计算机既然要把自己伪装成人类，就好要能识破人类为识别出计算机设置的各种陷阱、诡计。这很像是一个计算机与人类在下棋，计算机要能够用尽心思识破观察者与对话人共同设置的识别迷局，其难度要远远高于计算机与人类下围棋。

　　５、语言处理要解决叙述故事、过程的问题。
　　计算机要能够向人类“叙述故事、讲述过程”，还需要在解决了“计算机理解自然语言问题”以后，才能够实现。
　　计算机向人类“叙述故事、讲述过程”，也有两个水平。
　　第一个是低水平叙述。比如它要把自己“听”（接受）的一个故事，用自己的语言讲述出来。再比如它要把自己“听”（接受）的几个故事，连接在一起用自己的语言讲述出来。或者把自己的操作经历、活动经历，按顺序讲述出来。
　　尽管这还是一种低水平讲述，但是实现起来技术难度还是是挺大的。例如战胜围棋高手的那个设备，就不会自己把为什么下哪一步棋说出来。
　　第二种是高水平叙述。那就是在收集到大量故事以后，把这些故事组织成小说。需要说明的是，计算机写小说并不是什么新鲜事，十几年前，就有一篇计算机写的小说闻名遐迩。不过我们不欣赏那种计算机写小说的技术。它是先由人编写好小说的逻辑关系式，然后由计算机按逻辑关系式表达出语言。实质上，小说的骨干还是由人写出来的。
　　我们主张的计算机写小说，要由计算机自己列出小说提纲，收集相关素材，确定各种人物。并根据自己确定的方案，在没有任何人为控制下，写出小说。

　　６、语言处理要解决表达自己思想的问题。
　　有人把计算机产生自己的思想看得很神秘。其实思想并不是一个很神秘的东西。它是在一个系统具有意识（或模拟意识）后，从自己意识角度看到的不同于他人的那些东西的概括和总结。
　　在对思想有了明确的认识后，使系统产生思想的问题，也就好解决了。我们在第二段讨论语言理解时，就指出语言理解可以把外部的语言资料，变成自己的资料。这里所谓的自己，就是指得是意识。也就是说，语言理解是把输入到系统的语言，由简单的存储状态转变为由意识掌控的状态。当系统的意识掌控的资料足够多的时候，意识机制就会在思维操作的支持下，对资料进行概括和总结。这种操作使得意识机制掌控的资料得到高度的浓缩。这些浓缩后的意识机制掌控的资料，就是该系统自己的思想。
　　显然，系统自己的思想于外界输入的资料关系密切，获得不同外界资料的系统会有不同的思想。即便是获得相同外部资料的系统，也会由于获得资料顺序的不同，系统经历的不同，会有思想的差异。因此不同系统思想的差异性是绝对的，原因是十分明显的。
　　了解了系统产生自己思想的过程，解决表达自己思想的问题也就不难解决了。它无非是把自己的思想，用第５段的方式叙述出来就是了。

　　７、语言处理要解决论证理论的问题。
　　系统有了自己的思想，就产生了提出自己的见解、理论的现象。而系统为了让外界（别人、其它智能系统）理解自己的见解、理论，就需要解决论证理论的问题。
　　很多人错误地认为，要解决论证理论的问题就必须采用逻辑推理操作了。其实问题要远比这复杂得多，很多问题要是用思维操作中那些不是逻辑推理的操作来完成，才能彻底解决。思维操作的逻辑推理分支，仅仅是在最后的论证中起作用。

　　这里有这么六点工作要解决：
　　第一要解决观点的提出。这首先是要使系统能够进行一些观点的提出。又分别有三种情况：由大量整理资料中产生新的观点；由部分事实或部分思考中产生的新观点；由纯思考产生的新观点。三种情况中只有前一种依据较为可靠，后两种观点产生的一句都不十分可靠，它们属于猜想（或部分猜想）。
　　第二要解决观点的外查询。系统内部提出的观点，有时是系统外部已经玩得不能再烂的观点。如果在这类观点上花功夫，显然没有什么意义。因此系统要把内部提出的观点，拿到外部去查询。看系统观点的有意义程度，如果此类观点较为新颖，才有进一步加工的价值。
　　第三要解决理论的提出。系统把一系列自己提出的有意义的观点，用思维操作的综合操作、抽象造作、概括操作等加以总结提炼。按理论的形成规则表示出来。就完成了理论的提出。

　　第四要解决论证资料的收集问题。由于系统是自己完成提出理论和论证理论工作的，不可能由别人帮助它收集论证资料，收集论证资料的工作必须由它自己完成。
　　第五要解决论证方式的确定问题。由于系统是自己完成提出理论和论证理论工作的，不可能由别人帮助它写出推理的逻辑形式，因此如何进行推理要由系统在逻辑推理方式中自己选择并确定。可以看出，系统论证理论的问题，远比推理机推理论证复杂得多。推理机推理不需要自己选择推理方式。
　　第六要解决最后论证工作。在前五项工作都准备好的情况下，就可以有条有理的用语言把理论论证表达出来。完成论证理论的工作。逻辑推理操作仅仅在此步骤中，才有用处。

　　８、语言处理要解决系统拿出自己的发明创造的问题。
　　系统自己拿出发明创造来，对于人工智能系统是一个很高水平的要求。但是实现起来也并非非常困难。因为我们只要抓住产生发明创造的关键操作，系统自己拿出发明创造来，就会随之实现。
　　那么，什么是产生发明创造的关键操作呢？它就是想象操作。首先要注意的是，目前有很多人把想象与联想混为一谈，把联想错当成想象。
　　联想是一种回忆操作，一个人（或一个系统）的联想再丰富，想到的也都是已经记忆下的东西。因此它是回忆操作的一个分支。
　　而想象则不同，一个人（或一个系统）想象出的东西，即便再简单，也不是已经记忆下的东西。它是这个人（或这个系统）新构想出的东西，它必须是原有记忆中所没有的东西。

　　想象有两种类型：一种是再造型想象。它以原有记忆资料为模板，把原有记忆资料重新装配，过拆分后重新装配，从而得到原有记忆中没有的东西。另一种是反向思维型想象。它也以原有记忆资料为模板，但是专门从模板没有过的组织形态去思考，拼装出记忆资料认为不可能的东西。
　　一个人（或一个系统）的发明创造，就从上述两类想象出发。经历过提出想象、完善想象、从技术上实现想象、修改技术成果、获得发明创造，这样一些环节。最后完成发明创造。
　　一个人（或一个系统）的发明创造的每一个环节，都离不开语言的协助。最后还要有语言把发明创造的全过程，总结和记录下来。甚至要通过语言参与的理论活动，把发明创造有技术上升为理论，并加以论证。

　　９、总结。
　　我们上面讨论的八项内容，对语言处理工作提出了相当高的要求。这八项内容的实现，就相当于一个与人类类似的智能系统已经构造完成。
　　　　　　　　　　　　　（本文于２０１６年４月１６日完成）