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言语是人类表达和交流的重要工具，反映了人的思想和情感。人类日常使用的自然言语包含了词汇、语音、语义和语法等方面，而计算机语言则是按照特定规则编写的，由数字、字符及语法规则组成，用于机器程序的编写。自然言语有多种语种，而计算机语言则根据编程规则分为不同的类型。人类通过自然言语进行对话、交流、写作和思考的能力被称为言语智能，这是人类智能的一个重要组成部分。相对地，计算机能够识别计算机语言、运行程序并执行操作，计算机语言可以视为内置在机器中的语言。

如果计算机能够理解人类的自然语言，实现自然语言的翻译，理解并执行人类的命令，甚至与人类进行对话，是否可以认为计算机具备了与人类类似的言语智能？本文将探讨这一问题。

自然语言与计算机语言的定义

自然语言是人类日常生活中的主要交流工具，它承载了词汇、语法和语音系统。每种自然语言都有其独特的词汇、语法和语音体系，并且可以通过翻译和转换与其他语言进行交流。人类的语言系统既稳定又变化，词汇和基本语法在一定时期内保持稳定，但在使用过程中会不断演变和发展。

计算机语言是按照规定规则编写的，包括机器语言、汇编语言和高级语言等，用于指导计算机进行各种操作。计算机语言的设计初衷是为了让人更好地控制和操作计算机。当前，所有计算机的动作和步骤都是按照预先编写的计算机语言执行的。计算机的工作流程包括接收输入、匹配目标、生成响应。在执行任务时，计算机首先需要理解人类的输入命令，将自然语言转化为计算机语言，然后通过编译或解释过程将其转化为机器代码。

计算机语言是人机交互的媒介。计算机语言可以在结构中识别并翻译自然语言，执行操作并生成结果。其中的翻译过程是人机合作的关键环节。机器只有在理解人类输入的命令后才能继续执行操作。智能机器的出现使得机器能够通过语音和图像识别理解人类的命令，而这种能力主要依赖于语料库分析、强化匹配搜索和深度学习技术。

自然语言与计算机语言的逻辑

自然语言在使用过程中不可避免地存在歧义和模糊性，各种语言之间的翻译也常常存在误解和偏差。为了处理自然语言中的歧义和模糊性，学者们提出了形式化语言的概念。形式化语言旨在通过一套通用的符号系统来消除歧义，使逻辑推理更加准确。逻辑学家试图通过形式化系统和符号准确描述自然语言所描述的世界，从而提高推理、分析和判断的准确性。

自然语言可以视为一种符号系统，其中的词汇是文化背景下表达观念的符号。自然语言中的逻辑不仅体现在语法结构上，也体现在语义之中。上下文和语境可以帮助解决自然语言中某些词汇的歧义和模糊性。维特根斯坦认为，自然语言是用来表达对象的，一个命题或语句的意义来源于其真实对象。我们学习语言的过程就是掌握词汇与对象之间的联系。自然语言的逻辑比形式化语言的逻辑多了一个维度，因为它包含了人类心智的逻辑能力。

计算机语言也是一种形式化语言，它是人为赋予计算机的内部语言。计算机在理解和执行人类命令时，需要将自然语言转化为计算机语言，然后再进行程序操作。自然语言的形式化描述对于计算机程序的机械模拟至关重要，但理解力模拟不同于机械模拟。机械模拟涉及的是形式特性，而理解力模拟涉及的是准语义特性。当前，计算机主要依靠机械模拟并通过逻辑语言与人类自然语言进行交互。因此，尽管计算机可以处理自然语言，但这种处理方式与自然语言之间的相互翻译有所不同。

自然语言与心智

自然语言不仅是人类表达的工具，还是人类思想的媒介。心智是智能的一部分，包含了知觉、感觉、记忆、学习、理解和创新等多种能力。心智能力包含了对自然语言的理解。在日常生活中，我们通过自然语言获取关于描绘对象的声音、形象和内涵。我们通过自然语言不仅能记住某个事物的名称，还能通过语音、动作、表情和肢体语言理解其中的情感和感受。自然语言的意义不仅限于单个词汇的含义，还包括了指向对象的形象、语音、讲述者的意图以及当时的语境。自然语言的意义是在社会交往和对话中完全展现的，对这些意义的全面把握需要心智能力。

自然语言的学习也是心智能力的表现。乔姆斯基认为，语言和语法结构是人类心智的本质和特征。无论个体经历和个人能力有何差异，他们在构建语言系统时都会采用极为相似的方法。心智中先天就拥有认知结构和语言能力，在后天使用过程中逐渐强化对语法规则的掌握。“从某种基础层面上来说，我们不是在学习语言，而是语言在心智中自然成长。”

蒯因认为，语言之所以能表达意义，是依赖于行为习得的。人们在语言行为中表现出的心智能力是逐渐后天习得的。掌握并运用语言的心智能力是后天的，并可以通过训练得到强化。在蒯因看来，我们掌握语言的能力来自于公共知识，是一种人类共同经验知识背景的传承，而非先验的存在。

机器语言与心智

在人工智能领域，图灵测试是一种评估机器是否具备智能的方法。如果一个人与一台机器进行足够长时间的对话，无法分辨回答来自机器还是人，则认为这台机器具备智能。图灵测试将机器具备智能定义为几个方面：机器能够回答输入的问题，解释语词的意义，理解由语词组成的句子，将一种语言翻译成另一种语言。语言能力是判断计算机是否具备智能的重要标准。

如果智能必然要求掌握语言能力，那么人类使用的自然语言虽然有模糊不清和歧义难解的部分，但其表达能力却强于形式化语言。计算机如果要具备真正的智能，必须具备在不同语境中理解自然语言的能力。然而，这一能力在现有技术中几乎无法实现。德雷福斯在其著作《计算机不能做什么》中提到，机器要获得智能，需要解决自然语言中的歧义问题。虽然现在已有强化匹配搜索和大数据的支持，自然语言的歧义问题得到了部分缓解，但要真正理解并运用一门语言，除了需要掌握必要的推理规则（包括专家知识推理和常识推理），还需要具备上下文环境的理解能力。

结论

随着技术的发展，计算机在处理自然语言方面取得了显著进展，特别是在文本挖掘、信息提取、跨语言信息处理和人机交互等领域。然而，自然语言不仅包含语词符号的组合，还具有文化属性。语言的习得不仅仅是掌握语词和语法规则，还包括对文化的理解和认同。因此，现有的智能机器无论在自然语言处理方面达到何种程度，都无法真正具备人类的心智能力。未来，如果智能机器能够掌握人类的语言能力，那么它们将具备与人类相当甚至更强的智能。然而，这在当前的计算机语言框架下是不可能实现的。至于未来机器能否通过新的技术突破学会“外语”，那将是另一个值得探讨的问题。