语言、逻辑与大型语言模型——从古代哲学抽象思维到人工智能的演进

送孩子上补习班的路上，孩子突然和我说起来白马是不是马的问题。我惊异于这个问题的来源，她说是看到了杂志上关于公孙龙子的“白马非马”和“离坚白”的介绍和讨论，才有这样的问题。我拼凑着脑袋里的蛛丝马迹，试图解释公孙龙子的学说。虽然没有给孩子解释明白这个如何抽象出来的闭环逻辑，但是自己却突然意识到名和实之间的逻辑关联不就是现在的大语言模型所正在探索的领域吗？于是归纳思路，便有此文。

回顾一下，历史上的抽象思维与现代大型语言模型（LLMs）之间存在某种关联。这种观点揭示了人类在不同时代对语言和推理本质的持续探索。早在数千年前，哲学家们就开始思考语言的奥秘及其与现实的关系，而今，人工智能领域的前沿技术——大型语言模型，正以一种全新的方式处理和生成语言，这不禁引人深思，探究这两者之间是否存在着某种深层的联系。我尝试着在中国古代哲学家公孙龙子的思想、早期西方逻辑（特别是柏拉图和亚里士多德的贡献）与现代自然语言处理领域中大型语言模型的兴起之间建立联系。而这个核心论点在于，这两个历史背景下的抽象思维都可以被视为大型语言模型尝试通过自然语言生成思想和影响现实的方式的先驱。通过考察古代哲学对语言和逻辑的深刻探究与现代人工智能的进步，我们也许可以更深入地理解当今大型语言模型的能力及其对社会产生的潜在影响。

公孙龙子的哲学思想概要

公孙龙子，作为中国古代战国时期名家学派的代表人物，以其对逻辑和语言哲学的深入研究而闻名 ¹。名家学派活跃于公元前4世纪至3世纪，其特点是对概念的精确定义和对看似悖论的论证的浓厚兴趣 ³。在这一学派中，公孙龙子尤为突出，他通过一系列著名的悖论，如“白马非马”和“离坚白”，深刻地揭示了语言、概念与现实之间错综复杂的关系。

“白马非马”是公孙龙子哲学思想中最具代表性的悖论之一。在《公孙龙子》一书中记载的辩论中，辩者主张“马”是用来指称形状的，而“白”是用来指称颜色的，因此，“白马”既指称了形状又指称了颜色，与仅仅指称形状的“马”是不同的 ⁵。这一看似荒谬的论断引发了后世诸多解读。一种观点认为，这个悖论源于中文中“是”字的歧义，它可以表示“属于某个类别”或“等同于某个事物” ¹。辩者可能认为“白马”并不等同于“马”（因为“白马”是更具体的概念），而反驳者则将其理解为白马不属于马这个类别（这显然是错误的）。还有学者提出，公孙龙子可能只是在强调在某种特定的解释下，这个命题可以是成立的 ⁵。此外，由于古代汉语不区分抽象名词（如“马性”）和具体名词（如“一匹马”），这可能也导致了理解上的混淆 ⁵。《列子》则解释说，“白马非马”是因为“名异于形” ⁵。《庄子》则从属性的角度进行分析，认为用属性来证明属性不是属性，不如用非属性来证明属性不是属性有效 ⁵。《孟子》则指出，“白”字在指称白马和老年人时具有不同的内涵，暗示了语境的重要性 ⁵。一些学者认为，“白马非马”的争论是基于类别和同一性的混淆 ¹，而另一些学者则认为公孙龙子实际上是在强调“并非所有的马都是白马”这个事实 ¹。更有学者从语用学的角度，认为公孙龙子可能意在强调“白马”和“马”这两个词的用法和所指不同 ⁶。

另一个著名的悖论是“离坚白”。这个悖论以一块既坚硬又白色的石头为例，认为人们在看这块石头时只能看到它的白色而感觉不到它的硬度，而在触摸它时只能感觉到它的硬度而看不到它的白色，因此，硬度和白色是分离的，它们不能同时在同一事物上显现 ¹。公孙龙子认为，硬度和白色是相互独立的属性或概念，即使它们同时存在于一个物体中，也可以在概念上将它们分开 ²。这种将共同存在的性质在概念上进行分离的做法，体现了一种高度的抽象思维。

这两个悖论都反映了公孙龙子对“名”（语言符号）与“实”（客观实在）之间关系的浓厚兴趣 ¹。他对“名实”的研究被认为是名家学派中最深刻和最系统的 ¹。公孙龙子的哲学并非仅仅停留在文字游戏层面，而是试图通过这些看似奇特的论证，揭示语言的复杂性以及人类概念化和分类事物的方式 ⁵。他所提出的问题，例如语言的指称性、概念的普遍性与特殊性之间的关系，以及属性的独立性等，都体现了他对语言和现实之间关系的深刻思考。

早期西方逻辑的主要线索

早期西方逻辑的起源可以追溯到古希腊，经历了从朴素的论证到系统化研究的漫长发展过程 ¹³。在众多的思想家中，柏拉图和亚里士多德的贡献尤为突出，他们为西方逻辑的发展奠定了坚实的基础。

柏拉图的理式论是其哲学体系的核心组成部分。他认为，我们所感知的物理世界并非真实的存在，而只是永恒、完美且不变的“理式”（Forms）的摹本或影子 ²⁰。例如，我们所看到的各种各样的马都是对“马”这种理式的不同程度的模仿；而“美”、“正义”等概念也存在着完美的理式 ²⁰。这些理式存在于一个超越物理世界的独立领域，是事物的真正本质 ²⁰。柏拉图的理式是普遍的概念，超越了具体的个体实例，体现了高度的抽象性。他区分了理式世界和感官世界，前者是真实的、可知的，后者是虚幻的、只能产生意见的 ²。理式论试图解决普遍性问题，即如何解释不同个体之间共享的共同属性。

亚里士多德是西方逻辑史上第一位进行系统性研究的哲学家 ¹³。他认为逻辑是哲学乃至一切科学的工具（“Organon”） ¹³。亚里士多德最主要的成就是他对形式逻辑的系统阐述，特别是他的三段论理论 ²⁷。三段论是一种演绎推理的形式，由一个大前提、一个小前提和一个结论组成 ²⁷。例如：“所有人都是会死的；苏格拉底是人；因此，苏格拉底是会死的” ²⁷。亚里士多德的逻辑关注命题的结构，以及如何根据前提必然地得出结论，而与命题的具体内容无关 ²⁹。他引入了术语（主词和谓词）和量词（所有、一些、没有）的概念，用于分析命题之间的逻辑关系 ²⁶。亚里士多德的逻辑体系强调论证的有效性取决于其形式结构，而非内容真假，这体现了高度的抽象性。他还提出了范畴理论（如实体、数量、性质等），作为逻辑区分的基础 ²⁸。此外，斯多葛学派在早期西方逻辑的发展中也做出了重要贡献，尤其是在命题逻辑方面 ²⁶。

柏拉图的理式论试图把握事物的普遍本质，而亚里士多德的形式逻辑则旨在构建一套抽象的推理规则。这两者的共同之处在于，它们都试图超越具体的经验现象，探究思想和推理的基本结构，体现了早期西方哲学对抽象思维的重视。

公孙龙子哲学和早期西方逻辑中抽象思维与现代大型语言模型运作的联系

现代大型语言模型（LLMs）通过识别和操纵海量文本数据中的模式来处理和生成语言 ³⁵。LLMs中的词嵌入技术将词语表示为高维空间中的抽象向量，从而捕捉词语之间的语义关系 ⁴¹。这种表示方法可以看作是柏拉图理式或公孙龙子对名称含义关注的一种计算类比。词嵌入将具体的词语抽象化为数学空间中的点，使得语义上相近的词语在空间中的距离也更近，这体现了一种从具体到抽象的映射。

公孙龙子的“白马非马”悖论与LLMs处理语言中的分类和特异性的方式之间存在着有趣的联系。例如，LLM可以理解“白马”属于“马”的范畴，但这两个术语在具体的含义和用法上并不完全相同。当用户提出关于马的问题时，LLM可以返回关于各种颜色和品种的马的信息；而当用户明确询问白马时，LLM则会聚焦于白色的马。这种对概念层级和属性的区分，与“白马非马”所探讨的类别与个体、普遍与特殊的差异有着异曲同工之妙。

“离坚白”悖论中对硬度和白色这两种属性的抽象分离，也与LLMs识别和处理文本中实体的不同属性的方式类似。LLM可以理解一块石头同时具有“硬度”和“白色”这两种不同的特征。在处理文本时，LLM能够识别出句子中不同实体的属性，例如，“红色的苹果”中，“红色”是“苹果”的一个属性。这种对属性的识别和理解，与公孙龙子将硬度和白色视为可以独立思考的概念有着相似之处。

虽然LLMs并不直接使用亚里士多德的三段论，但其底层的计算逻辑使其能够执行问答和文本摘要等任务。LLMs通过学习大量的文本数据，识别出问题和答案之间的模式，以及文本中的关键信息。这种模式识别和信息提取的过程，可以看作是一种基于统计的逻辑推理。例如，当用户提出一个问题时，LLM会搜索其训练数据中与该问题相关的文本，并根据学习到的模式生成答案。这种过程虽然与亚里士多德的演绎推理有所不同，但都旨在从已知的信息中得出新的结论。

关于LLMs是否真正“推理”或仅仅通过模式匹配来模拟推理，一直存在着争论 ³⁵。这种争论与历史上对公孙龙子意图及其逻辑本质的讨论遥相呼应。一些人认为LLMs只是在玩弄语言，而另一些人则认为它们正在进行某种形式的计算性抽象推理。

大型语言模型试图“产生思想”或至少模拟认知过程的观点

LLMs令人印象深刻地生成连贯且上下文相关的文本的能力，常常使人觉得它们似乎具备某种形式的“思想”。然而，关于LLM的输出是否可以被视为一种“思想”或“推理”，以及这种比较在多大程度上有效，仍然是一个备受争议的话题 ³⁵。

尽管LLMs在生成看似有意义的文本方面表现出色，但与人类认知相比，它们仍然存在明显的局限性。首先，LLMs缺乏真正的理解和常识推理能力 ³⁶。它们主要依赖于模式匹配，而不是对概念的深刻理解 ³⁵。其次，LLMs在长期推理、因果推理和反事实思维方面存在困难 ³⁵。此外，LLMs可能会继承训练数据中存在的偏见 ³⁶。最根本的是，目前的LLMs缺乏意识、意图和主观体验 ⁴²。

将LLMs的“思考”过程与公孙龙子和早期西方逻辑学家探索的抽象推理进行比较，可以看出，虽然在符号和概念的操纵方面存在一些表面上的相似之处，但其底层的机制和目标却有着本质的不同。公孙龙子和早期西方逻辑学家试图通过理性思辨来理解语言、概念和现实的本质，而LLMs则是通过对大量数据的统计学习来模拟语言的生成。因此，目前将LLMs理解为用于语言处理和生成的复杂工具更为恰当，而不是真正的人工通用智能。

大型语言模型如何通过处理和生成自然语言来影响现实世界中的感知、信念和行为

大型语言模型通过处理和生成自然语言，正在以多种方式影响着现实世界中人们的感知、信念和行为 ⁴⁷。LLMs被广泛应用于各种领域 ⁴⁸，例如：生成文章、博客帖子和营销材料等内容；在客户服务中充当聊天机器人和虚拟助手；进行语言翻译；分析数据并提取情感和主题等见解；以及提供个性化的产品推荐和定制化的营销信息。在医疗保健领域，LLMs可以辅助生成患者报告和支持医学研究；在教育领域，它们可以提供个性化的学习体验。

LLMs的这些应用正在对社会产生深远的影响。它们生成的内容和传播的虚假信息可能会影响人们的感知和信念 ⁴⁷。LLMs在各个领域的决策过程中也发挥着越来越重要的作用。由于LLMs生成文本的质量越来越接近人类水平，它们也可能被用于操纵和宣传 ⁴⁷。此外，LLM的自动化能力还可能对经济和社会产生影响，例如导致某些行业的就业岗位流失和加剧数字鸿沟 ⁴⁷。同时，LLMs也引发了关于偏见、公平、隐私和责任等伦理问题 ⁴⁷。

这种影响可以追溯到语言的抽象本质，以及LLMs如何利用这种抽象性来塑造理解和沟通。正如公孙龙子探讨了名称定义现实的力量一样，LLMs展示了一种通过语言生成来影响现实的计算能力。LLMs能够生成看似权威的答案，参与看似有理有据的讨论，从而影响人们对事物的看法。大规模生成类人文本的能力使得LLMs成为塑造舆论和影响现实世界行为的强大工具。

结论

古代哲学对语言和逻辑的探究与现代人工智能的进步之间的联系是深刻且引人深思的。公孙龙子和早期西方逻辑学家对抽象概念的探索，为我们理解当今大型语言模型的能力和影响提供了宝贵的见解。

我在文章之中探讨了公孙龙子的悖论与LLMs在处理分类和特异性方面的相似之处；“离坚白”中对属性的抽象分离与LLMs的特征提取之间的联系；亚里士多德的形式逻辑与LLMs底层计算逻辑的关联；以及古代对语言力量的关注与LLMs通过语言影响现实的能力之间的呼应。

也许人类历史对语言和逻辑领域抽象概念的探索，已经为理解现代人工智能的潜力与局限性提供了重要的哲学背景。在人工智能时代，古代哲学提出的关于语言、真理和推理本质的基本问题依然具有现实意义。研究抽象思维的历史发展，可以为我们提供有价值的视角，从而更好地理解人工智能发展的潜在轨迹和伦理考量。跨学科的研究方法，将哲学、历史和计算机科学相结合，对于全面理解人工智能对人类的意义至关重要。古代哲学的智慧之光，也许将是照亮我们探索语言、思想和现实未来道路的火炬。

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本文转载自：​​上堵吟​​，作者：一路到底孟子敬