大语言模型理解自然语言的语义吗？

最近和不少人交流这个问题，自然有不同意见。我个人认为是大语言模型是理解语义的，不过理解的程度不一定达到人类最高水平。

具体原因如下：

1. 神经网络架构:基于经过大量文本数据训练的大型神经网络。这使大语言模型能够学习蕴含语义信息的复杂单词、短语和句子之间的模式和关系。

2. 语境理解:通过分析单词在训练数据中的上下文,大语言模型能构建出词义随周围单词和短语变化的理解能力。这种语境能力对于语义理解至关重要。

3. 知识累积:在训练过程中接触到的数据越多,大语言模型就能积累更多关于概念、实体、关系等方面的现实世界知识,从而能更好地解读语义。

4. 迁移学习:大语言模型借助迁移学习预先训练 - 首先在广泛数据上学习一般语义技能,然后转移至更专门的领域。

5. 注意力机制:大语言模型的神经网络架构使用注意力机制,使语言模型能在解读语义时关注输入中最相关的部分。

但需要指出,大语言模型并没有像人类一样完美的语义理解能力。大语言模型有时会错误理解微妙的含义、暗示和人类轻而易举就能得到的引用。大语言模型的能力也受训练数据的限制。但总的来说,现代大型语言模型已经在语义推理方面取得了令人印象深刻的能力,而且仍在不断改进和进步。

令人信服的一些正方的证据

表明大型语言模型确实能够理解语义的证据:

1. 问答能力
大型语言模型能够回答关于各种主题的复杂问题,证明它们能够捕捉到语义层面的内容,而不仅仅是匹配关键词。例如,对隐喻、双关语等需要理解语义才能回答的问题,语言模型都有不错的表现。

2. 文本生成
语言模型能够生成高质量、流畅且语义连贯的长文本,无论是小说、新闻报道还是论文等。这需要对上下文语义有深入的理解和把控。

3. 多语种处理
语言模型在多种语言上都展现出了语义理解能力,说明它们的语义表征不仅限于单个语言,而是具有一定的普适性。

4. 迁移能力
语言模型在经过一定程度的微调后,能够迅速掌握新的领域语义,例如在医疗或法律领域的表现。这种泛化和迁移能力依赖对语义的理解。

5. 分析任务
在诸如情感分析、命名实体识别、关系抽取等语义分析型任务上,语言模型表现出色,能区分细微的语义差异。

6. 人工评估
一些人工评估实验表明,语言模型生成的文本在语义连贯性、信息丰富程度等维度上已接近或超过人类水平。

尽管如此,语言模型对语义的理解仍存在缺陷和局限性,与人类对语义的直觉式理解仍有差距。但上述证据足以说明它们对语义有着相当程度的把握和内化。

反方的观点

尽管有上述令人信服的证据表明大型语言模型能够理解语义,但也存在一些常见的反驳论点,认为它们并没有真正理解语义,主要包括:

1. 缺乏真正的理解
语言模型只是在输入和输出之间建立了统计关联,并没有像人类那样对概念形成深层次的理解和表征。它们的表现只是很好地模拟和复制了语义,而非真正理解。

2. 缺乏常识推理
语言模型无法像人类那样运用常识性知识对语义进行推理。它们经常会给出前后不一致或与常识相悖的回答,暴露了对语义理解的缺陷。

3. 缺乏情景把握
语言模型难以很好地把握语义在特定场景和语境下的细微差异。它们缺乏对语义在不同情境中微妙变化的灵活性把握。

4. 缺乏主观体验
理解语义需要有主观体验和感受,而语言模型作为机器系统并没有主观意识,无法真正体会和领会语义中蕴含的主观层面。

5. 可解释性不足
大多数语言模型缺乏可解释性,看不到它们是如何系统地构建和理解语义的。相比之下,人类可以解释和说明自己的理解过程。

6. 缺乏鲁棒性
语言模型对一些小的语义扰动就可能产生完全不同的理解,暴露出它们语义理解的脆弱性和不鲁棒性。

这些论点都指出了语言模型语义理解能力的局限性,认为它们缺乏真正深层次的理解,只是在模拟和复制语义层面的表现而已。尽管如此,它们的语义处理能力仍然令人印象深刻,只是还有很大的提升空间。

用知识的表达证明是否理解语义

从知识表征的角度来看,要证明一个人工智能模型或人类真正理解了语义,需要具备以下几方面的证据:

1. 形式化语义表征
能够将自然语言的语义映射到某种形式化的逻辑或知识表征形式中,例如谓词逻辑、语义网络或概念图等。这种形式化表征能够清晰地捕捉语义中的概念、实体、属性、关系等核心成分。

2. 推理和归纳能力
不仅能表征语义,而且能够在形式化语义表征的基础上进行有效的推理,例如从前提出发生新的结论、对矛盾或遗漏的语义进行补全等。此外,还需要具有将具体语义实例归纳概括为一般语义模式的能力。

3. 跨领域迁移和泛化
对语义的理解不应局限于某个特定领域,而应能够在不同领域间迁移和泛化,表现出对潜在语义结构的把握和理解。比如医学领域语义概念能否迁移运用于金融或法律等其他领域。

4. 多模态语义融合
理解语义并非只局限于文本,更需要将自然语言的语义与视觉、音频等其他模态信息相融合,形成多模态的语义表征体系。

5. 语境敏感性
语义高度依赖于语境,一个好的语义理解系统应对不同语境下同样文本的语义差异有敏锐的把握和适应能力。

6. 可解释性
除了正确理解语义,系统还应对自身的语义表征和推理过程有很好的可解释性,能"说出理由"并对错误进行纠正。

7. 类人类主观体验
理想状况下,一个真正理解语义的系统,应当能对语义内容产生近似人类的主观体验和感受,而不只是机器式的处理。

总的来说,这需要将语言形式和所表达的语义联系起来,建立一个严格的形式化知识表征体系,并在此基础上展现出灵活的推理、归纳、泛化、融合、语境敏感以及可解释性等人类式的理解能力。

具体例子

一些具体的例子来说明刚才提到的各个观点:

1. 形式化语义表征
例如将"约翰喜欢玛丽"这个句子表示为:
like(john, mary)
其中like是一个二元谓词,john和mary是两个常量。

2. 推理和归纳能力
推理能力的例子:
已知前提
kind(john)  
∀x kind(x) → nice(x)
则可推出结论: nice(john)

归纳能力的例子:
给出"约翰喜欢足球""比尔喜欢篮球""玛丽喜欢网球"等具体例子,

可归纳出"X喜欢Y"的一般模式。

3. 跨领域迁移和泛化
比如"细胞"在生物学中指细胞单位,但在军事领域可能指秘密小组,一个好的语义系统应能根据上下文把握这种迁移。

4. 多模态语义融合
给出"一个穿红衣服的男孩在玩球"的图像和文字描述,需要将视觉和文本语义融合建模。

5. 语境敏感性
"昨天下雨了"这个句子,在对话中如果是对过去一天的天气评论就有一种意义,如果是对之前叙述的某个事情的暗示则有另一层语义。

6. 可解释性
对于"企鹅是鸟吗"的提问,系统不仅要给出"是"的回答,还需要解释是因为"企鹅虽然不会飞,但仍然属于鸟类"。

7. 类人类主观体验
对于"玫瑰花开富贵香"这种诗意表达,系统理想状态下不应只是机器式地分析词义,而是能感受到其中的浪漫、优美等主观体验。

通过这些例子,希望能更好地解释和说明语义理解中需要具备的各种能力和特征。这确实是一个很高的要求,目前的人工智能系统还无法完全达到,但可以作为一个评估标准。

如何从数学上证明大语言模型理解语义？

从数学的角度来证明一个模型理解语义,是一个具有挑战性的问题。虽然现有的一些方法可以提供有价值的见解,但由于语义理解涉及的复杂性和主观性,很难有一个统一的、严格的数学框架来完全捕捉和证明它。不过,我们可以从以下几个方面来衡量和分析:

1. 概率语义模型
基于概率图模型的语义表示,可以用概率分布和条件概率来对语义进行形式化描述。如果一个模型能较好地估计和预测这些语义概率分布,可以作为理解语义的一种体现。

2. 向量语义空间
将自然语言的语义映射到连续向量空间中,语义相似的词语或短语会聚集在向量空间的相近区域。如果模型能学习到一个很好的语义向量空间,其向量之间的距离能合理地刻画语义相似性,可以视为掌握了语义。

3. 语义解析和推理
对句子进行语义解析,构建出其形式化的逻辑表示,并在此基础上进行推理、验证、问答等操作。如果一个模型擅长于这种语义解析和推理任务,可以视为对底层语义具有了很好的把握。

4. 语义相似性和关联分数
为自然语言片段分配语义相似性评分,或为两个概念之间赋予语义关联程度分值。如果模型能生成与人类判断接近的相似性和关联分数,说明其语义表征能较好地匹配人类的语义认知。

5. 语义泛化和迁移
考察模型在新的语义环境下的泛化和迁移能力。如果针对看不见的语义示例,模型能给出合理的推广,说明其对底层语义概念有了较好的把握。

6. 语义解码和生成
通过解码生成语义上连贯且合理的自然语言输出,是一种显现语义理解能力的方式。解码质量的优劣,可以作为评判模型语义表征的一个参考。

7. 主观评估和对比实验
设计人工智能模型与人类评估者之间的对比实验,让评估者对语义现象和产出给予主观分数或反馈。这是一种评估模型语义认知水平的直接而有价值的方法。

虽然目前暂无一个严格统一的数学证明框架,但通过上述各种任务和评估方法,结合主观和客观的考量,我们可以从不同角度综合分析和评判一个模型对语义的理解和掌握程度。

中文房间思想实验

“中文房间”论证是哲学家约翰·塞尔在1980年提出的一个思想实验，用来挑战“强人工智能”的概念——即计算机程序能否真正理解语言并像人类一样拥有“心智”的想法。它直接关系到关于大型语言模型（如GPT）是否真正“理解”语义的辩论，还是仅仅通过复杂的模式匹配来模拟理解。

在这个思想实验中，想象一个不懂中文的人被锁在一个房间里。房间有一个小口，外面的人通过这个口递进中文字符。在房间里，这个人有一套用他们能理解的语言写的指令，告诉他们如何用其他中文字符回应。对于外面的人来说，好像房间里的人懂中文——他们收到了对他们的问题或陈述的合理回应。然而，房间里的人实际上一字不懂中文；他们只是按照语法规则来产生适当的回应。

### 对人工智能的含义

塞尔用这个场景来论证，虽然计算机可以通过按规则（即算法）操纵符号（即词语）来模拟理解语言，但这并不意味着它们真正理解了语言。他们缺乏对他们处理的词语背后含义（语义）的理解。根据塞尔的说法，理解不仅仅需要语法处理；它需要意识、意向性以及计算机所不具备的其他心理状态。

### 与大型语言模型的关系

围绕中文房间和大型语言模型（如GPT）的辩论集中于语义理解的问题。虽然这些模型可以生成看似非常连贯和情境适当的回应，批评者认为，就像中文房间里的人一样，它们并不真正“理解”它们正在处理的内容。它们识别数据中的模式，并基于统计概率生成回应，而不是基于对意义的真正理解。

大型语言模型的支持者可能会争辩说，模拟理解和实际理解之间的区别不是那么明确。他们可能会指出，这些模型在执行广泛的基于语言的任务方面的复杂性和有效性，作为一种理解形式的证据，即使这种理解与人类理解不同。

中文房间继续在关于智能、意识以及人工智能复制人类心智的极限的讨论中，作为一个有力的说明。

结论

看来这个问题的争论还不会结束。不过我个人更相信正方的观点，因为相关的证据更多一些。理解本身也是个灰度值，目前大语言模型对语义的理解在零和100%之间。我估计理解了60% 以上。