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根据以上情形,我们可以为发音不同但拼写相同的现象找到另一个原因:它可以帮助我们识别源自相同词根的不同单词。这表明,英语的拼写体系并不完全以音素为基础。在某些时候,英语字母的确代表音素;但在有的情况下,一组字母序列可以用来代表一个特定的语素。实际上,语素拼写体系往往比你想象的更为有用。毕竟我们阅读的目的是理解文章的意思,而不是把它朗读出来。语素拼写体系可以帮助读者区分同音异义的单词,例如“meet”和“mete”。它还可以提示读者一个单词中包含了另一个单词(而不仅仅是一个语音上的冒牌货)。例如,语素拼写告诉我们“overcome”中包含了单词“come”,因此它的过去式一定是“overcame”,而“succumb”虽然也包含了[kum]的音,但语素却并不是“come”,因此它的过去式不是“succame”而是“succumbed”。同样,“recede”的名词形式是“recession”,而它的同音词“re-seed”的名词形式则是“re-seeding”。
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从某种程度上说,语素拼写体系一直为汉语使用者提供着良好的服务,尽管它也存在一些先天缺陷,例如当读者遇到一个新字或罕见字时,就会感到无从下手。互不相通的方言可以共用一种书面语言,即便说话者南腔北调。同样,现代人也可以读懂数千年前的众多历史文献。马克·吐温曾经说过我们自身的罗马文字系统的这种惰性现象:“他们把它写成‘Vinci’,却把它读作‘Vinchy’,外国人在拼写上总是比发音要好。”
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当然,英语拼写体系还有不少可以改进之处,但它的表现已经比人们想象的要好得多,这是因为拼写体系并不需要对应实际的语音,它的作用是代表潜藏于语音之下的抽象的语言单位,因为这才是我们真正聆听的对象。
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[1] 汉普蒂·邓普蒂(Humpty Dumpty):英国童谣中从墙上摔下跌得粉碎的蛋形矮胖子。——译者注
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[2] 山梨正明故意用日本口音来说“election”(大选)一词,使之听上去像“erection”(勃起)。——译者注
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[3] 说方言:特指在宗教拜神仪式中讲出一些不为人知的语言。——译者注
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[4] 20世纪美国作家,其作品常具讽刺意味。——编者注
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[5] “udder”为乳房的意思,与“utter”(彻底的)同音。——译者注
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[6] 实际为“endangered species”,濒危物种。——译者注
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[7] 实际为“Soviet Jewry”,苏联犹太人。——译者注
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[8] 实际为“violence in the streets”,街头暴力。——译者注
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[9] 实际为“natural resource”,自然资源。——译者注
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语言本能:人类语言进化的奥秘
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在科学家看来,人脑对语言的理解能力实在超乎想象。人们几乎可以“同步”完成接收和理解语言这一极其复杂的任务。记忆负担轻的语言,才是好语言;不产生歧义的句子,才是好句子。语迹,是理解语言的必要心理活动,脑电图证实了这种记忆负担的存在。
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语言本能:人类语言进化的奥秘 人脑对语言的理解能力超乎想象
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在过去的很多世纪里,人们一直害怕自己设计发明的机器会比自己更聪明、更强大,或者抢掉自己的饭碗。长久以来,这种恐惧都是各类科幻故事反复表现的主题。早在中世纪时,犹太人中就流传着关于“高伦”(Golem)的传说,它是一个由黏土制成的假人,由于嘴里刻着神的名字,从此获得了生命。而在电影《2001:太空漫游》中,一台名为哈尔的计算机向人类发起了进攻。但是,在20世纪50年代,当一种被称为“人工智能”(artificial intelligence,简称AI)的工程学科诞生之时,这些虚构的故事似乎就要成为可怕的现实了。如果一台计算机可以算出圆周率π的小数点后100万位,或者能够帮助公司分配薪资酬劳,人们并不会觉得有什么不妥,但是一夜之间,计算机居然拥有了论证逻辑定理的能力,而且还下起了高深的国际象棋。在随后的几年中,一些计算机已经击败了众多棋界高手。在治疗细菌感染、投资养老基金等方面,计算机程序的表现也比大多数专家更为出色。从表面上看,一旦计算机开始胜任这类智能型的工作,我们距离科幻电影中的世界似乎就不再遥远。到那时,你可以轻松地为自己订购一台“C3PO”机器人或者“终结者”,因为现在只剩下一些简单的任务有待开发。据说在20世纪70年代,人工智能的创始人之一马文·明斯基(Marvin Minsky)给一个研究生布置的暑期课题就是“人工视觉”。
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然而迄今为止,家用型机器人仍然只存在于科幻世界之中。近35年的人工智能研究所收获的主要经验是:困难的工作非常简单,而简单的工作却无比困难。一个4岁大的孩子已经能够辨认出一张人脸,拿起一支铅笔,穿过一个房间,或者回答一个提问。对于这种智能表现,我们认为这是再正常不过的事情,但实际上,它所解决的是工程学上难度最大的一类问题。在汽车广告中,我们经常会看到在流水线上工作的机器人,你可不要被它们所吓倒,它们的工作只不过是焊接和喷漆而已,这些笨拙的大家伙并不需要去看、去拿或者去摆放任何东西。如果你想故意刁难某个人工智能系统,不妨问它几个无厘头的问题:芝加哥和面包盒哪一个更大?斑马穿不穿内衣?地板会不会跳起来咬你一口?如果苏珊出门去商店购物,她的头有没有跟她一起去?多数情况下,人们对自动化的担忧都是一种误解。随着新一代智能产品的出现,最有可能被机器取而代之的工种是股票分析师、石油化工工程师以及假释委员会成员,而园丁、前台接待或者厨师的工作在未来数十年内还不会受到冲击。
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读懂一个句子的含义,也是一种高难度的“简单任务”。为了与计算机交流,我们不得不学习它们的语言,因为它们还不够聪明,无法掌握人类语言。然而,我们很容易对计算机的理解能力做出过高的估计。
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最近举办了一次计算机程序的设计大赛,看看是否有一台计算机可以完美地骗过使用者,让他误以为自己是在和另一个人进行对话,这就是“洛伯纳大奖赛”(Loebner Prize)。这个大奖的设立,是基于艾伦·图灵曾经的一个设想。在1950年发表的一篇著名论文中,图灵提出了一个建议,关于“机器是否具有思考能力”的哲学问题,最好的解决方法就是举办一次模拟比赛:一边是真人,一边是可以模拟人类聊天的计算机程序,然后由一位裁判通过终端显示器分别与他们进行对话。图灵认为,如果裁判无法对二者做出分辨,那么我们就没有理由否认计算机具有思考的能力。抛开哲学问题不谈,大赛组织者非常清楚,还没有哪个聊天软件有能力赢走这10万美元的大奖,因此为了公平起见,他们设立了一个1 500美元的小型奖励。按照比赛规则,裁判必须接受程序设计者或者真人聊天对象所选择的某个话题,而且不允许设置“圈套和陷阱”,例如相同的问题问上10遍,或者问一些诸如“斑马穿不穿内衣”之类的问题。对话内容必须“合乎常理”。在与若干聊天软件和真人对象分别进行7分钟左右的交流之后,裁判要判断聊天对象说的是否像“人话”,并以此为标准对聊天对象做出排名。结果,所有真人对象的排名都在计算机之上。不过,有大约半数的裁判将一款聊天软件误判为人类,这款软件也因此获胜。
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这听起来是一项了不起的成就,但实际上并非如此。因为比赛规则束缚了裁判的手脚。如果想要确认自己的聊天对象是人类还是机器,使用一些“不合常理的圈套和陷阱”是一种行之有效的办法,这原本是此类测试的关键所在。此外,获胜的程序设计者巧妙地利用了设定话题的权力,他选择的是“不着边际的对话”,而这其实算不上一个真正的话题。所谓的“不着边际”,本身就意味着可以答非所问,缺乏逻辑:
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