1.人工智能的诞生和“转换生成语法” 人工智能诞生之前占主导地位的语法理论是结构主义，其哲学基础是逻辑实证主义。对逻辑实证主义者来说，思维的理想目标是逻辑和演算，最好的形式是“公理系统”。对公理系统的追求有一个基本假设，那就是所有的科学知识都能用某种形式的“语言”作出确切的表述。 1956年在达特茅斯学院召开了一次会议，会上第一次使用了“人工智能”(Artificial Intelligence,AI)这一概念。也就在这次会上，纽厄尔(A.Newell)和西蒙(H.Simon)演示了第一个能从一组给定的前提出发进行逻辑推导的计算机程序，叫做“逻辑推论家”(Logical Theorist)。这一事件至今被认为是机器能执行认知任务的第一个实例，1956年也因此被视为人工智能的诞生之年。[22] 同一年，在语言学领域，诺姆·乔姆斯基提出了“转换语法”(Transformational Grammar)的新理论，后来发表在1957年出版的专著《句法结构》中，从而引起了语言学的一场革命，至今乔氏的语言观（已有所变化）在语言学界仍然占主导地位。《句法结构》阐述了各种基于规则的语言和不同类型的自动机之间的对应关系，其中最有意思的一个结论是，任何一种自然语言都需要一部图灵机(Turing machine)来处理它的语法。乔氏强调语言学的目的就是要形式化地构造出语法的公理系统，用以精确地描写人的语言能力。语言能力是一种关于语言的知识，是一个决定什么是可能有的句子的规则系统。这种规则系统宜用数学上“生成”的思想来描写和组织。“生成语法”的要领是：某一语言的全部合乎语法的句子是从一组抽象的符号通过一套规则的操作而生成出来的。这种操作纯粹是形式的，因为这些符号的语义解释在决定这些规则的应用时并不起作用。当今大多数用计算机来模拟人类认知过程的系统都是基于这种“符号操作”模式，整个人脑被视为一部按程序操作符号的巨型计算机。尽管乔氏一再表白他的语法理论并不是为应用于人工智能而提出来的，但是两者之间的密切联系是显而易见的。 还需指出，“转换生成语法”的哲学基础从逻辑实证主义转向笛卡儿的心灵主义和先验论，这是一个大转变。然而，在把语言看作一个自足的/封闭的系统这一观点上，在重视形式而忽视意义这一取向上，它又是跟传统的结构主义语法一脉相承的。 2.人工智能的兴衰和新的语法理论 人工智能专家一度充满信心：按照逻辑实证主义的方法，一旦已找出某一知识领域的基本公理，就可以用计算机代替人脑来计算其所有的结论。按照符号操作模式（或“符号主义”），人类智能的基本单位是符号，认知过程就是在符号表征下的符号运算，因此思维就是符号计算。下面引用的福德的一段话最能说明传统的人工智能所依据的符号操作模式： “只要我们认为心理过程是计算过程（因此是由表征式定义的形式操作），那么除了将心灵看作别的之外，还自然会把它看作一种计算机。也就是说，我们会认为，假设的计算过程包含哪些符号操作，心灵也就从事哪些符号操作。因此，我们可以大致上认为，心理操作跟图灵机的操作十分类似。”[7:230] 然而，思维不仅仅是逻辑思维和演算。雄心勃勃的“通用问题求解系统”(General Problem Solver)被证明并不像原先预想的那样具有通用性。“积木世界操纵程序”(SHRDLU)没有任何学习能力。所谓的“专家系统”(Expert Systems)也从来没有达到人类专家的那种机敏水平。 人工智能研究者对计算机程序可能具备的能力估计过高，遭到多方面的批评。一个重要的批评者是德赖福斯(Hubert Dreyfus)，他于1972年发表的《计算机不能做什么：人工推理批判》，从现象主义的哲学基础出发，指出了计算机和人之间的若干根本性区别：人有意识，能理解和容忍有歧义的句子，有影响思维的身体经验，有动机和动力，会变得疲倦或失去兴趣，而计算机程序不可能具备任何这样的资质。 另一个有影响的批评者是舍尔(J.Searle)，他举了著名的“中国房间”的例子[17]。假设一个懂英语但不懂汉语的人被锁在一个房间里，在他面前是一组用英语书写的指令，他要回答一页用中文书写的几个问题。按照符号操作模式，只要仔细地按照指令来操作问题中出现的那些符号，他就能用中文写出这一页问题的答案。舍尔认为这是极其荒谬的，计算机缺乏“意图性能”(intentionality)，因此不能理解一种语言中句子的意义。舍尔的论点酿成一场热烈的争论，争论至今还在继续。 将人脑看作符号操作系统的观点与心理学的模块理论(Modular Theory)有密不可分的联系。按照模块理论，人脑的认知系统是由若干模块组成的，有的负责语言，有的负责视觉，有的负责听觉；就语言模块而言，内部又分为语音、句法、语义、语用等模块，各个模块任务专一，互相独立。问题在于这些模块在信息加工过程中不能同时互动，只能按线性次序，由低层到高层单向进行处理。显然模块理论的假设也是建立在将人脑比作电脑的基础之上的，但是这在生物学和神经学上找不到对应的证据。人脑有上千亿个神经元，其联结关系比电脑几百或上千的电极管要复杂得多。还有，电极管的运算速度极快（每秒几百到几千万次），而神经元每秒只能发送或接收几百次脉冲。因此人脑如果像电脑那样按线性次序操作，其演算速度远不能完成复杂的认知过程。
