23、自然语言与通用算法：探索人工智能语言奥秘

自然语言与通用算法：探索人工智能语言奥秘

1. 自然语言特性与意义构建

自然语言具备同时处理符号、动作、深度、时间性、颜色和形状等特性，这与相关研究成果相符。在视觉结构点捕捉方面的知识可用于语言思考，因为维度空间由子系统捕捉，刺激经子系统传递到中央系统进行解读，而解读依赖于语言。例如，面部的三个维度会转化为数值，与固定值对比后产生显著调制，从而构建意义。

以“有个男人在山上，我正拿着旗帜看着他”这句话为例，通过分析能明确看到语言在意义构建中的递归和层级特性。意义构建可用方程 (x_{n + 1} = x_{n} + y_{n + 1}) 表示，这是典型的分形方程，类似曼德勃罗方程。

语言递归具有重要意义：一是回应了对相关研究的批评，展示了语言现象与心理现象的联系；二是证实了语言能产生特定认知结构。尽管不同常规语言会使母语者产生认知差异，但不可否认语言通用结构的递归过程对认知和世界观有着强大的决定作用。

认知（自然智能）是一个动态过程，需借助语言（逻辑 - 公理结构）才能实现。

2. 通用自然语言算法的价值与目标

通用自然语言算法旨在解决人工智能中的歧义性和维度灾难等问题。它并非提供解决某一问题的具体算法，而是描述特定数据结构或算法实现背后的核心步骤。其价值在于让人工智能在运用语言规则时，能模仿自然语言构建意义。

程序员可先理解通用算法的结构化方法，再将其转化为编程语言，并根据具体情况进行修改和完善，从而复制自然语言的行为。

3. 通用语言算法的基本元素

3.1 公理特性

语言的分形特性源于其公理特性。语言如同植物和动物一样，具有递