A Philosophical Introduction to Language Models -- Part I: Continuity With Classic Debates
作者: Raphaël Millière, Cameron Buckner
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-01-08
💡 一句话要点
探讨语言模型与经典哲学辩论的连续性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 语言模型 哲学辩论 认知科学 人工智能 语义能力 组合性 文化知识
📋 核心要点
- 当前对语言模型的认知能力的争论反映了对人工神经网络作为认知模型的长期哲学辩论。
- 本文通过对语言模型的哲学探讨，提供了对其在认知科学和语言学中意义的深入分析。
- 强调了语言模型成功的同时，指出了对其内部机制理解的不足，呼吁更多实证研究。
📝 摘要（中文）
大型语言模型如GPT-4在多种语言任务中表现出色，部分任务与人类智能特征相关。这引发了关于我们能否有意义地赋予语言模型任何语言或认知能力的争论。本文作为两篇伴随论文的第一部分，旨在为哲学家提供语言模型的基础知识，并对其在认知科学、人工智能和语言学经典辩论中的重要性进行有见地的调查。我们讨论了组合性、语言习得、语义能力、基础、世界模型和文化知识传递等主题，认为语言模型的成功挑战了对人工神经网络的若干长期假设，同时强调了进一步实证研究的必要性，以更好地理解其内部机制。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在探讨语言模型在认知能力上的争议，现有方法未能充分解释其与人类智能的关系，导致对其能力的理解存在局限。
核心思路：通过哲学视角分析语言模型的成功，挑战传统对人工神经网络的假设，提出需要重新审视其在语言理解和生成中的角色。
技术框架：文章结构包括对语言模型的介绍、与经典哲学辩论的关联、以及对未来研究方向的展望，涵盖多个相关主题。
关键创新：文章的创新在于将语言模型的成功与哲学辩论相结合，提出了新的思考框架，强调了语言模型在认知科学中的重要性。
关键设计：讨论了组合性、语言习得等概念，提出这些概念在理解语言模型能力时的重要性，并指出需要更多实证研究来验证这些理论。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
文章强调语言模型的成功挑战了传统对人工神经网络的假设，提出了对组合性和语义能力的新理解，呼吁更多实证研究以探讨其内部机制。这一观点为未来的研究提供了新的方向。
🎯 应用场景
该研究为哲学家和人工智能研究者提供了一个新的视角，帮助他们理解语言模型的能力及其在认知科学中的地位。未来，研究结果可能推动更深入的实证研究，促进人工智能与人类认知的交叉领域发展。
📄 摘要（原文）
Large language models like GPT-4 have achieved remarkable proficiency in a broad spectrum of language-based tasks, some of which are traditionally associated with hallmarks of human intelligence. This has prompted ongoing disagreements about the extent to which we can meaningfully ascribe any kind of linguistic or cognitive competence to language models. Such questions have deep philosophical roots, echoing longstanding debates about the status of artificial neural networks as cognitive models. This article -- the first part of two companion papers -- serves both as a primer on language models for philosophers, and as an opinionated survey of their significance in relation to classic debates in the philosophy cognitive science, artificial intelligence, and linguistics. We cover topics such as compositionality, language acquisition, semantic competence, grounding, world models, and the transmission of cultural knowledge. We argue that the success of language models challenges several long-held assumptions about artificial neural networks. However, we also highlight the need for further empirical investigation to better understand their internal mechanisms. This sets the stage for the companion paper (Part II), which turns to novel empirical methods for probing the inner workings of language models, and new philosophical questions prompted by their latest developments.