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意思的解析 意思是什么意思( 三 )


在这个模型中，“新”的概念可能以下列方式出现:
●体验中出现从未见过的词语或感知模式，如第一次出现“鸸鹋” 。
●生成复合词“压缩体验”，如将“停车信号为红色”、“停车信号为灯光”组合成“停车信号为红灯” 。如果这个组合是系统之前没有考虑过的，那么“红灯”就是系统产生的新概念 。
●如果一个概念的意义在一段时间内发生了不可逆的重大变化，比如一个“非基本意义”变成了一个“基本意义”，可以说是演变成了一个新概念 。比如“短信”的含义，现在和二十年前有很大的不同 。
后两种方式往往使复合项在反复出现或发挥重要作用后逐渐作为一个整体使用，使其意义无法还原为其成分的意义 。例如，在某些情况下，说“红灯”可能与“红”和“光”无关 。这可以看作是对上一篇文章《计算机能有创造力吗？补充:计算机不仅能创造新方法，还能创造新概念 。
由于概念和词语的意义是由相关经验决定的，而不同的系统总是有不同的经验，所以意义从根本上说是个人的和主观的 。虽然有相似经验的系统会有相似的概念，但一般不可能做到完全一样 。意义的“客观性”成分主要是交流和社会化的产物，因为这些过程为不同的系统提供了相似的言语经验和社会经验，促使它们按照约定和习俗使用词语 。如果你想让别人明白你的意思，你最好用一种大家都能接受的方式来使用语言，尽管你独特的经历会让你对如何用词有新的想法 。比如《人工智能》中:什么是“智能”？一方面，我对“智力”这个词的常见用法提出了挑战，另一方面，我试图为这个词提出一个新的工作定义，并在本义的“深”中找到依据 。社会范围的语义变化是由“分化”和“规范”这种相互冲突的努力引起的 。一方面，大部分人的“语义出轨”已经被纠正或忽略，但总有一些新奇的用词方式引起越来越多的共鸣，以至于它们或远或近地传播，甚至最终成为“标准语义”的一部分 。在这个过程中，有“墨守成规”和“标新立异”的理由，因为前者维护语言的存在，后者促进语言的发展 。具体例子摔跤的结果取决于双方的实力对比 。
上面介绍的“纳特模式”与传统的语义理论有着本质的区别 。目前，很多人仍然把计算机视为一个“物理符号系统”，认为其中的符号只有参考外界的事物才有意义 。为了解决这个“指涉”或“解释”超出系统本身控制的问题，常见的对策是为具有感性运动模式的符号提供“基础” 。这仍然是在指称语义学框架内解决意义问题的一种尝试 。问题是词的意义不能完全归结为知觉运动模式(虽然有时是主要成分) 。纳特模型中的术语可以称为“符号”，但它对系统的意义并不取决于一个外部的参照或解释，而是体现在它与系统内部其他符号的联系上 。这种联系是对系统经验(包括但不限于知觉运动的经验)的选择性总结，而不是一成不变的定义或理论 。系统对这个符号的处理不仅基于它的形式，还基于它的意义 。这样的系统不仅能理解符号的意义，还能改变和创造符号的意义 。参照语义学在这个模型中仍然有用，但仅限于提供一种在数学和其他领域使用“纯抽象概念”的方法 。
实际上，上面提到的所有概念理论都是试图用关系来描述概念，但原型理论用的是内涵关系，范例理论用的是外延关系，理论理论主要用的是信念系统中的关系(尤其是因果关系) 。由于Nath模型考虑了所有的概念关系，前述理论可以视为其特例 。对于一个特定的概念，它的意义可能确实主要是由某一种关系决定的，但更常见的是各种关系都有贡献 。
实际上，把“意义”看作“一切关系的总和”远不是什么新思想 。过去在哲学、心理学和人工智能中也有过类似的思想，但因为一些弱点，没有成为意义理论的主流 。Nath模型就是基于解决这些弱点 。一个常见的批评是，这种确定意义的方式被视为系统内的循环定义，与外界无关 。纳特模型中的概念不是由其他概念定义的，而是由经验概念关系描述的 。比如“苹果是一种水果”这种知识，既没有用“水果”来定义“水果”，也没有用“水果”来定义“苹果”，而是用它们的关系来同时贡献它们的意义，而这种关系来自于外界 。将“意义”描述为“一切关系的总和”的另一个问题是，它过于笼统，不能解决具体问题 。这种Nath模型的对策是将各种概念关系统一表示和处理为广义关系及其变体 。最后一个意见是质疑当我们使用一个概念时，如何能涉及所有其他概念 。在这一点上，Nath模型的不同之处在于，它指出了系统在使用一个概念时，通常只涉及其部分意义，同时解释了意义的语境关联性 。


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