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人工智能哲学 · 第 327 页

PDF 物理页索引 335 · 人工智能哲学

书名
人工智能哲学
作者
未记录
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327
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章节
人工智能哲学
UUID
7f418071-0fdc-4a5a-a4c5-82dd1979d9c2
来源类型
original_book
页面 SHA-256
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关系二:堤坝

牛顿式联结论拦截住经典的瀑布,其方法是引入层次-1推导规则运作于其上的条目(符号串)与联结论网络“运作于其上的”条目(亚符号)之间的维度切换。层次-1理论可对网络行为的某些(理想化的)方面加以描述。但是网络既不体现推导规则的显式知识或默认知识,也不体现这些规则得以定义的概念层次的结构。

关系三:分流

次等模型表述了一种实际性能取决于两个系统的较复杂的事态。一个是日常在线系统,适用于牛顿式联结论者所描述的那种语言能力理论,即它同某些内蕴行为相匹配,但未体现出经典知识。另一个是附加资源,可利用外部符号来建立,它是对经典机器的模拟。它本身能够体现出语言能力理论中所说明的推导规则和概念层次结构。次等模型提出许多相互作用的(虚拟)构造,使得关于“正确的”认知构造的辩论更加复杂了。

因此联结论者必须以某种方式使自己与经典语言能力模型的细节保持距离。对于在线的联结论加工形式,这种模型不具有恰当的提示作用,虽然它们可能对这种加工的结果(的一个子集合)或另外某个认知资源具有描述作用。但是这种联结论和语言能力理论的错位,引起了一个严重的问题。因为经典主义方法论保证了对于已建立模型的认知现象作出有用而准确的较高层次的理解。联结论者却不同,可能看起来有一些工作系统,但是对这些系统并没有较高层次的理解,所以在一定意义上没有对认知现象作出解释。

12 联结论、语言能力和解释方式

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