Who do you want to be bad? （誰會是壞人？）人工智能機器小愛的問話

人工智能的語言理解一直是一個千古謎團。

正如人工智能機器小愛（A.L.I.C.E）的問話：「Who do you want to be bad ?（誰會是壞人？）」

 

縱觀世界上的140多種語言，漢語是全部語言中的惟一一個特例。

漢語是惟一一個邏輯序與書寫序徹底一致的語言。

 

英語的邏輯序與書寫序，徹底不一樣。

因此，當說出 「Who do you want to be bad ?（誰會是壞人？）」，說漢語的國人，完徹底全找不到這句英語的主謂賓的順序所在。

等你找出這句英語的主謂賓，歐美的白人已經又說出了一大堆話，因此，你的反應對英語而言是「遲鈍「的。

糾其根本緣由，歐美白人的大腦，跟你的，思考的邏輯，完徹底全的不一樣。

 

這是一個思惟邊界的問題。

你的思惟被漢語限制在一個無限的空間以內，而英語則在另外一個平行思惟空間中。你必須越過自身的思惟邊界。

（一個不恰當的例子是，計算機蠕蟲，不超越你本身的思惟邊界，你不可能開發出計算機蠕蟲代碼來。）

 

美國斯坦福大學的David Socher(MetaMind的創始人)，提出的NLP理論，其實，我認爲，並不能無缺的解釋漢語。

糾其根本，漢語的語法，過於粗劣，徹底沒有英語語法的細膩。（例如：漢語中沒有定義表語的概念）

 

想要跟歐美白人的思惟邏輯接軌，首先，須要漢語從新定義本身的語法，必須加入表語概念。

如今的翻譯軟件，翻譯漢語，翻譯的亂七八糟，首要根源就是由於漢語的語法沒有跟英語保持一致性。

這也是國人的思惟，沒法直接理解英語的最根本、最直接的緣由。

 

繼而，人工智能關於漢語的理解，也沒法直接用英語邏輯的算法來實現。

Who do you want to be bad? (誰會是壞人？)

Me, of course not.（固然不是我。）