计算和AI:从MIT人学视野

语言学 麻省理工学院语言学教授
 


在STATA中心,麻省理工学院语言学的家

行动
“重要的是,几乎所有的变革性新工具的机构来自研究人员在那里工作的语言学家边对边与计算研究人员谁能够对语言语法和其他系统的计算性能之间来回转换。”



系列 |计算和AI:从MIT人学视野
 

自20世纪50年代麻省理工学院语言学集团一直从事语言的研究,以及一流的博士研究生,1961年考入小组的研究旨在发现的规则和特定语言的结构基本表示,他们揭示了什么决定在个体和物种的形式和语言发展的一般原则。该计划涵盖了语言学(语音学,音韵学,词法,句法,语义和心理语言学)的传统子域以及与脑和认知的哲学和逻辑学,语言科学与技术,计算机科学,人工智能,以及研究的接口。
 

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问:你希望有什么好处从领域知识,观点和方法,语言学纳入计算的施瓦茨曼大学的研究和课程出现?

在麻省理工学院语言学的科学使命是了解人类语言的本质。这一使命的兴奋反映语言的我们人类的中心地位。语言是人类最具特色的属性之一,和人类语言的许多方面是独一无二的美。此外,语言是在试图解释人类思想的丰富性和复杂性的核心组成部分。

在我们的科研任务的服务,在麻省理工学院的语言学家解决许多不同但密切相关的问题:什么样的法律背后个别语言和语言的工作带来什么影响?该系统是如何体现在心灵和大脑,以及如何与其他认知能力做它互动?它是如何通过收购的孩子?它是如何用来沟通和思考?

因为现代语言学的乔姆斯基,它的成立以来几十年的跨越工作在麻省理工学院已经形成和转化的基础和无与伦比的方式领域,已经理解的是,这些问题需要科学的调查是明确正式和计算:语言是人类心灵的最复杂的符号系统,具有独特而复杂的计算特性之一 - 其中最重要的也许是有限的手段来表达无限的一套想法的能力。

机会

语言学理论的核心问题,那么,是要弄清楚这个适当的计算车辆:参与的递归过程及其计算性质的类型。应对这一挑战,需要理解的抽象系统的逻辑,我们已经在我们的头脑,图表通过对比假设这个系统,并比较这些预测与实际语言使用的数据(通过语言实地调查,语料库研究是否收集作出的预测,或实验室试验)。

财富已积累了多年的追求应对这些挑战的礼物与计算的施瓦茨曼大学生接触的许多自然点的发现 - 我们特别受到新的机会,发现该学院能为我们的电场激发。也许最明显的机会,关注有关语言的形式属性以及它们在该学习系统,解析形式计算实现特定的假设之间的相互关系,并产生人类的语言。这些包括对语言的研究人员和有关理论计算机科学或语言技术的实用方面的研究具有重大而同样重要的领域。


“最近在语音学和音韵学的发展为我们提供了一种我们可能期望从与不断增加的功率和模拟从机器学习技术的复杂整合形式语言学的知识和技能进步的指示/人工智能”。



lingiSTics和机器学习

还有我们从中看到特别令人兴奋的可能性,并在不同的,复杂的,和未解决的问题计算起来,在理论和实践语言学研究的两大领域。第一关注句子的结构及其基本单位(字),结构产生怎样的意思,和句子的含义如何促进思想和通信:字段语言学家通话 语法,语义, 正式的语用学。第二个关注的生产,声音和手势,他们的基本单位的看法,并管理其组合定律:字段语言学家称之为 语音音韵学.

而工具的应用在机器学习开发/人工智能(AI)在语法,语义和形式语用学的问题仍然十分处于起步阶段,近期在语音学和音韵学的发展为我们提供了一种进步,我们的指示/人工智能从整合的知识和形式语言学的技能与不断增加的功率和模拟从机器学习技术的复杂性可能期望。

例如,计算实现学习特定的语音语法的算法已经增加了我们的学习能力核心问题的认识;算法计算一组可能的语言,一个特定的理论预测,使我们能够开发更精确的实证检验。这些工具允许自动分析,从语料库或字典和理论如何适合证明语言的范围统计比较归纳学习。

重要的是,几乎所有的变革性的新工具都来自研究人员在事业单位主管语言学家工作并排侧计算研究人员谁能够对语言语法的计算性能和之间的其他系统的转换来回。

语法,语义和语用正规的领域,我们设想类似的变革性的进展。例如,更精确的计算和实现的如何与心灵的其他子系统句法和语义知识交互(例如,数量,社会认知,目标识别等),都需要作出bt365手机语言知识的部署细粒度的量化预测模型实时,或作为语言的经验,社会和认知发展中的作用语言知识的增长。


"在这些领域的发展将不可避免地导致的具体性质和人类语言的计算性质的起源有更深的了解。”



21ST-century跃进

在这些方面取得的进展将使我们能够开发语言知识的更好的接地和更综合的理论,将不可避免地导致的人类语言的计算性能的具体性质和起源有更深的了解。唯一的理论和计算工作的历史脱节持有我们回到在这些领域。时间是21显然成熟ST-century跃进在这些地区,也有研究者新兴谁可以提供帮助。

从计算方面,有一个平行的脱节,与进步更清楚后果。在自然语言处理系统要工作至今尚未关注人类如何解决类似的任务,如理解句子。在过去的10年中,这些系统的性能令人难以置信的进步,但这些进步已经为英语不成比例地大,这提供了巨大的资源,培训模式,以及缺乏许多复杂的结合,语序,和词汇的条款模糊性在许多其他语言中。更重要的是,即使有这样的优势,英语句子的含义,所有的母语轻松了解基本方面仍然难以实现电脑。

可解释人工智能模型

最终,我们认为,在诊断和改善自然语言处理将是“可解释的AI模式”的一个重要因素 - 计算的透明模式,提供了他们用来完成任务的知识的解释的表示。这方面的知识可以比我们所知道的人类知识的形式;毕竟,人是最复杂和精确的语言机器在那里,提供评估和评价人工系统的成就最高的吧。

也就是说,在语言学理论 - 为了成功地进行这种比较,一个计算研究人员必须很好地表征的方式是什么人知道的语言精通。当然,这样的工作也常常导致惊喜,当描述语言或揭示事实的计算模型发现的意想不到的方式语言学家以前没有注意到的。所以,我们有很多值得互相学习。


 

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麻省理工学院语言学

麻省理工学院语言学教授

MIT 语言学 Alumni & Dissertations, 1965-present

计算的麻省理工学院施瓦茨曼
 

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通过shass通信准备系列
院长梅利莎贵族的办公室
丛书主编和设计师:埃米莉·希斯坦德,通讯主管
系列共同主编:凯瑟琳奥尼尔,副新闻经理

公布2019年9月22日