阅读笔记第184/365天
今日阅读《用得上的哲学》
——破解日常难题的99种思考方法
作者：徐英瑾
第五章，语言哲学：你用什么思考？
97、量词是我们身体把握世界的一种方式
量词是汉语中经常出现的一个语言现象。外国朋友学汉语，量词是非常难过的一关，量词复杂又微妙，外国人很难理解，他们一直搞不懂中国人为什么要加量词。
西方哲学家蒯因给出的解释有两个。第1个解释，量词是起的作用是补充前面的数词的。第2个解释，认为东亚人眼中的物体都是不可数的绵延的物质，所以需要量词把这个物体给个体化。这两种解释都是站在西方人立场上琢磨出来的。
前面我们说过认知语言学认为，词语的使用和身体习惯联系在一起的。量词实际上就是我们把握世界的一种方式。量词以一种隐微的方式告诉我们：说话人是以怎样的身体图式与量词所为之服务的名字对象发生联系的。因此，量词的使用能够加强语言表达式的图式细节，增加这些表达式的感染力。
例如：以“枚”这个量词来看，这个字本来的意思是“小树枝”。作为小树枝的这个“枚”，它本身是一个通用量词，流行在秦汉时期。小树枝有个特点就是容易摆弄。小树枝的尺寸与我们手指与手掌大小之间的配合性很好，拿起来很顺手，从认知语言学的角度上来看，“枚”这个词得到偏好，就意味着我们有一种强烈的通过词语掌握世界的欲望——而“枚”所带来的关于“掌控小树枝”的认知图式正好满足了这个欲望。
98、隐喻（打比方）
1）打比方的两种形式，明喻和隐喻。
明喻就是话里明明白白的出现，像这个词（也可以用其他表达方式传递类似的意思），你就知道这是一个比喻。
暗喻的特点是：句子里不会出现像“像”“仿佛”这样的词来明确的告诉别人：这是一个比喻。听话的人得自己体会出这是一个比喻。
2）人工智能可听不懂隐喻。
在明喻和隐喻之间，隐喻更让我们会感到困惑。因为听话人有时不知道，这是在打比方，而大多数人工智能是无法精准地识别隐喻的。
3）人类是如何理解隐喻的？
将喻体各自所具有的特征全部罗列出来，一个个与本体进行尝试性的联系，看看由此导致的新表达，是否能同时满足两个条件：第一，该新表达不是一句废话。第二，该新表达没有与我们已知的事情发生矛盾。如果这两个条件都满足了，这个新表达就可以说是原来的隐喻所要表述的真正含义。
4）人类理解隐喻的重要前提——语境。
有时候一个表达式中，有一个以上的含义都能满足“非矛盾性”条件与“不说废话”条件。这时候就要根据表述语境寻找答案，也就是说，隐喻的解读者需要更仔细的查看上下文，以寻找相关的暗示。
99、人工智能无法取代人类译员。
我们生活在一个多元文化的世界中，在很多场合我们都需要把一种语言翻译成另外一种语言。随着人工智能技术的发展，很多人都在四处鼓吹说，以后我们就不需要专业的翻译人才了，日后用翻译软件就可以搞定所有的翻译工作。但是，作者认为，目前的翻译软件在根底上很难克服下面的学理障碍：
难点一，人工智能无法具有“言语行为”
语言是一种工具，它是用来解决生活中的一些问题的。人类使用语言不仅可以表达自己这想法，还可以把语词作为工具来办事情，用语言发出命令、警告、承诺，并以取得一定的效果为目的的行为。如果一个译员不知道这些语言表达式是用来解决什么实际问题的，而只是通过书本了解到了他们的表面特征，那么相关的翻译工作就不能成功。人工智能软件，要么只能根据对象词语的字面意思对其进行信息处理，要么只能根据历史上既有的翻译方法来邯郸学步，却根本缺乏自主设立语用场景，进行翻译创新的能力。
难点二，人工智能无法处理隐喻
隐喻会给翻译带来麻烦，一方面是因为我们有时候需要动脑子才能看出一个句子是个隐喻，另一方面更是因为不同的民族打比方的方式是有所不同的：一个民族打比方的方式，另外一个民族很可能会不理解。
译者需要以同情的态度设想译文使用者的认知图景是什么，用他们听得懂的话来翻译说者语言表达式的意思。当下的机器翻译技术是很难做到这一点的。
难点三，人工智能无法形成认知图景。
人类译员在听到或看到外语的语句时，脑海里就会浮现出相应的图景，他要先看到这幅图景是什么才能琢磨出怎么用语言把它说出来。而人工智能无法形成认知图景的。
启发和思考：作者有一种新的担忧：人类自己变得越来越愚蠢。人类打败机器的两大法宝，第一是思维的创新性，第二是思维的复杂与严密性，但在现在的时代，却恰恰是一个贬低厚重文化、思维日趋肤浅的“小时代”。如果从现在开始，人类的词汇量越来越贫乏，越来越不能从伟大的文化传统中汲取文化营养，以至于大家都丧失了根据自己的新鲜经验创造新的语言表达式的能力，一张口就说那些缺乏真正感悟的“口水话”，那么我们的思维套路就会被机器一一掌握，我们就会成为机器的梦中之鳖，我们的人性与独特性都会被机器的机械性所压倒。如果这一切真的不幸发生了，人类的智慧之所以被机器所感超，并不是因为机器变成了人，而是因为人变成了机器。
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