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Audio Edition: Can AI Models Show Us How People Learn? Impossible Languages Point a Way.
2025/5/22
Quanta Science Podcast
A
Adele Goldberg
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Christopher Potts
I
Isabel Papa-Dimitrio
J
Jeff Mitchell
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Julie Collini
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Richard Futrell
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Ryan Neft
T
Tal Linzen
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Tim Hunter
Tal Linzen: 作为一名计算语言学家，我认为当前语言模型的行为难以解释。即使它们在某些方面模仿了人类的语言能力，其内在机制可能与人类截然不同。这不仅仅是定义上的争论，而是关系到我们是否能从机器学习中真正获得关于语言学习的新见解。如果语言模型只是在表面上模仿，那么机器学习可能无法为语言学提供有价值的理论支持。
Adele Goldberg: 我认为对大型语言模型不应轻易否定。最初，人们认为它们无法学习语言，后来又认为它们可以学习任何东西。但这项研究表明，语言模型并非能无差别地学习所有语言，这对于理解人类，尤其是婴儿的语言学习过程，具有重要意义。我认为这项研究非常及时且重要。
Tim Hunter: 作为一名语言学家，我认为人类天生就擅长学习某些事物，同时也天生不擅长学习其他事物。我们不能孤立地说人类天生擅长学习某些东西，而不考虑他们天生不擅长学习的东西。在普遍的计算原则下，将一个词放在另一个词下游四个词的位置似乎并没有什么特别复杂的，但我们观察了无数的语言，却没有发现任何一种语言遵循这种模式。
Isabel Papa-Dimitrio: 我认为语言模型是研究人类语言结构和本质的首个可干预实验工具。由于缺乏动物模型，语言模型为我们提供了一个独特的机会，可以以一种前所未有的方式探索人类语言的奥秘。
Jeff Mitchell: 我认为语言模型以一种非常线性的方式看待语言，它们只是试图学习下一个词。这种学习模式仅仅关注先前出现的词，并预测接下来可能出现的词，而忽略了语言的深层结构。
Christopher Potts: 最初，我对于 Julie Collini 的研究项目持保留态度，因为我认为训练大量的语言模型并解决一些困难的概念问题可能需要投入大量的时间和精力。但 Julie 坚持不懈，最终我们同意她负责训练模型。
Julie Collini: 作为一名计算机科学专业的学生，我发现许多人都认为 Transformer 模型可以学习任何东西。因此，我决定对 Chomsky 的观点进行验证，看看现代语言模型是否真的能够轻松掌握不可能的语言。
Richard Futrell: 我认为理论上，一个全能的预测器在处理不可能的语言时，不会比处理可能的语言更困难。然而，实验结果表明，语言模型在学习不可能的语言时遇到了更大的困难。
Ryan Neft: 我认为 Kellini 等人的论文以一种中立的方式研究了理论语言学文献中的高度理论性主张。即使不相信或质疑研究结果或方法，不可能语言的连续体也很有用。这项研究成果颇丰，因为它开启了许多不同的途径和问题。
Deep Dive
This chapter explores the debate surrounding whether AI language models truly learn languages in a way that mirrors human learning. It discusses the contradictory views of experts and introduces the concept of 'impossible languages' as a testing ground.
- AI language models were initially built without considering decades of linguistic research.
- The models' ability to learn 'impossible languages' challenges traditional theories of language acquisition.
- The chapter highlights the importance of understanding whether AI models learn languages superficially or genuinely.
Shownotes Transcript