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20世紀90年代初，一場統計革命席卷了人工智能 (AI)，并在 2000 年代達到高潮。神經網絡化身為現代深度學習 (DL) 凱旋歸來，并席卷了人工智能的所有子領域。盡管深度學習最具爭議的應用是自然語言處理 (NLP)，但仍舊帶來了經驗主義的轉向。
NLP 中廣泛使用數據驅動的經驗方法有以下原因：符號和邏輯方法未能產生可擴展的 NLP 系統，導致 NLP （EMNLP，此指數據驅動、基于語料庫的短語，統計和機器學習方法）中所謂的經驗方法的興起。
這種向經驗主義轉變的動機很簡單：在我們深入了解語言如何運作以及如何與我們口語談論的內容相關之前，經驗和數據驅動的方法可能有助于構建一些實用的文本處理應用程序。
正如EMNLP的先驅之一肯尼思·丘奇（Kenneth Church）所解釋的，NLP數據驅動和統計方法的擁護者對解決簡單的語言任務感興趣，其動機從來不是暗示語言就是這樣運作的，而是"做簡單的事情總比什么都不做好"。
丘奇認為，這種轉變的動機被嚴重誤解，他們以為這個“可能大致正確的”（ Probably Approximately Correct ，PAC）范式將擴展到完全自然的語言理解。
“新一代和當代的NLP研究人員在語言學和NLP的理解上有差別，因此，這種被誤導的趨勢導致了一種不幸的狀況：堅持使用"大語言模型"（LLM）構建NLP系統，這需要巨大的計算能力，并試圖通過記住海量數據來接近自然語言。
這幾乎是徒勞的嘗試。我們認為，這種偽科學方法不僅浪費時間和資源，而且引誘新一代年輕科學家認為語言只是數據。更糟糕的是，這種方法會阻礙自然語言理解（NLU）的任何真正進展。
相反，現在是重新思考 NLU 方法的時候了。因為我們確信，對 NLU 的"大數據"方法不僅在心理上、認知上甚至計算上都是難以操作的，而且這種盲目的數據驅動 NLU 方法在理論和技術上也有缺陷。
雖然 NLP（自然語言處理）和 NLU（自然語言理解）經常互換使用，但兩者之間存在巨大差異。事實上，認識到它們之間的技術差異將使我們認識到數據驅動的機器學習方法。雖然機器學習可能適合某些 NLP 任務，但它們幾乎與 NLU 無關。
考慮最常見的"下游 NLP"任務：
綜述--主題提取--命名實體識別（NER）--（語義）搜索--自動標記--聚類
上述所有任務都符合所有機器學習方法的基礎可能大致正確（PAC） 范式。具體來說，評估一些NLP系統對上述任務的產出是主觀的，沒有客觀標準來判斷某些系統提取的主題是否優于另一個主題。
然而，語言理解不承認任何程度的誤差，它們要充分理解一個話語或一個問題，一個演講者試圖傳達的唯一一個想法。
舉個例子，針對這句話，自然語言理解就需要考慮多種可能：我們有一個退休的BBC記者，曾在冷戰期間駐扎在一個東歐國家嗎？
某些數據庫對上述查詢將只有一個正確的答案。因此，將上述內容轉換為正式的結構化查詢語言查詢是巨大的挑戰，因為我們不能搞錯任何錯誤。
這個問題背后的"確切"思想涉及：
正確解釋"退休的BBC記者"——即作為所有在BBC工作的記者，現在退休了。
通過保留那些在某個"東歐國家"工作的"退休BBC記者"，進一步過濾上述內容。
除了地理限制之外，還有一個時間限制，即這些"退休的BBC記者"的工作時間必須是"冷戰期間"。
以上意味著將介詞短語為"在冷戰期間"，而不是"一個東歐國家"（如果"冷戰期間"被替換為"具有華沙成員資格"，就要考慮不同的介詞短語')
做正確的量化范圍：我們正在尋找的不是在 "一些" 東歐國家工作的記者， 而是“任何”在“任何”東歐國家工作的記者。
上述具有挑戰性的語義理解功能都不能"大致"或"可能"正確——而是絕對正確。換言之，我們必須從對上述問題的多種可能解釋中得到一個唯一的含義。
總而言之，對普通口語的真正理解與單純的文本（或語言）處理是完全不同的問題。在文本（或語言）處理中，我們可以接受近似正確的結果。
這時候，我們應該可以清楚地明白：為什么NLP與NLU不同，為什么NLU對機器來說是困難的。但是NLU 的困難根源究竟是 什么？
首先是"缺失文本現象"（MTP），我們認為它是自然語言理解中所有挑戰的核心。語言交流如下圖所示：演講者將思想“編碼”為某種自然語言中的話語，然后聽眾將話語“解碼”為演講者打算/希望傳達的思想。"解碼"過程是NLU中的"U"--即理解話語背后的思想。
說話者和聽者的思想語言交流
此外，"解碼"過程中需要沒有任何誤差，才能從說話者的話語中，找出唯一一種意在傳達的含義。這正是NLU困難的原因。
在這種復雜的通信中，有兩種優化通信的方案：
說話者可以壓縮（和最小化）在思想編碼中發送的信息量，或者聽者能做一些額外的工作解碼（解壓縮）話語；
演講者多做一部分工作，把所有想要傳達的思想信息告訴聽者，減少聽者的工作量。
該優化減少了說話者的編碼信息，但也遺漏了聽眾可用的信息，但不會造成對話的背景信息丟失。
舉個例子，對比下面黃色框中的未優化的文本和綠色框中優化的（等效但小得多的）文本。
綠色框中較短的信息（我們通常就是這樣說話的）傳達了與較長的盒子相同的思想。通常，我們不會明確說明所有其他內容，因為我們都知道。這種技能幾乎花了人類20萬年的進化。
但這就是NLU的問題所在：機器不知道我們遺漏了什么，它們不知道我們都知道什么。
最終結果是NLU非常困難，如果它們不能以某種方式"整理"我們話語的所有的含義，那么軟件程序將永遠不能完全理解我們話語背后的想法。
NLU的挑戰，并不是解析，阻止，POS標記，命名實體識別等, 而是解釋或揭示那些缺失的信息。并隱含地假定為共享和共同的背景知識。
在此背景下，我們現在提供三個原因，說明為什么機器學習和數據驅動的方法不會為自然語言理解提供解決方案。
上述討論（希望）是一個令人信服的論點，即機器的自然語言理解由于MTP（媒體傳輸協議，Media Transfer Protocol）而變得困難，因為我們日常口語被高度壓縮，因此"理解"的挑戰在于未壓縮（或發現）缺失的文本。
機器的語言理解是困難的，因為機器不知道我們都知道什么。但 MTP 現象正是為什么數據驅動和機器學習方法雖然在某些 NLP 任務中可能很有用，但與 NLU 甚至不相關的原因。在這里，我們提出這個證據：
機器可學習性（ML） 和可壓縮性（COMP）之間的等價性已在數學上建立。即已經確定，只有在數據高度可壓縮（未壓縮的數據有大量冗余）時，才能從數據集中學習，反之亦然。
雖然可壓縮性和可學習性之間的證明在技術上相當復雜，但其實很容易理解：學習是關于消化大量數據并在多維空間中找到一個"覆蓋"整個數據集（以及看不見的的函數具有相同模式/分布的數據）。因此，當所有數據點都可以壓縮時，就會發生可學習性。但是 MTP 告訴我們 NLU 是關于解壓縮的。因此，我們梳理出以下內容：
機器學習是關于發現將大量數據概括為單一函數。另一方面，由于MTP，自然語言理解需要智能的"不壓縮"技術，可以發現所有缺失和隱含的假定文本。因此，機器學習和語言理解是不兼容的——事實上，它們是矛盾的。
ML 本質上是一種基于在數據中找到一些模式（相關性）的范式。因此，該范式的希望是在捕捉自然語言中的各種現象時，發現它們存在統計上的顯著差異。但是，請考慮以下事項）：
獎杯不適合在手提箱，因為它是太
1a.小
1b.大
請注意，"小"和"大"（或"打開"和"關閉"等）等反義詞/反義詞以相同的概率出現在相同的上下文中。這樣，（小）和（大）在統計上等效的，但即使是一個4歲（小）和（大）是顯著不同："它"在（小）是指"手提箱"而在（大）中它指的是"獎杯"。基本上，在簡單的語言中，(1 a ) 和 (1 b ) 在統計上是等價的，盡管在語義上遠非如此。因此，統計分析不能建模（甚至不能近似）語義——就這么簡單！
人們可以爭辯說，有了足夠的例子，一個系統可以確立統計學意義。但是，需要多少個示例來"學習"如何解決結構中的引用（如 （1）中的引用）？
在機器學習/數據驅動的方法中，沒有類型層次結構，我們可以對"包"、"手提箱"、"公文包"等進行概括性陳述，所有這些聲明都被視為通用類型"容器"的子類型。因此，以上每個模式，在純數據驅動的范式中，都是不同的，必須在數據中分別"看到"。
如果我們在語義差異中加入上述模式的所有小語法差異（例如將"因為"更改為"雖然"，這也更改了"它"的正確引用），那么粗略計算告訴我們，機器學習/數據驅動系統需要看到上述 40000000 個變體，以學習如何解決句子中的引用。如果有的話，這在計算上是不可信的。正如Fodor和Pylyshyn曾經引用著名的認知科學家喬治.米勒（ George Miller），為了捕捉 NLU 系統所需的所有句法和語義變化，神經網絡可能需要的特征數量超過宇宙中的原子數量！這里的寓意是：統計無法捕捉（甚至不能近似）語義。
邏輯學家們長期以來一直在研究一種語義概念，試圖用語義三角形解釋什么是"內涵"。
一個符號用來指代一個概念，概念可能有實際的對象作為實例，但有些概念沒有實例，例如，神話中的獨角獸只是一個概念，沒有實際的實例獨角獸。類似地，"被取消的旅行"是對實際未發生的事件的引用，或從未存在的事件等。
因此，每個"事物"（或認知的每一個對象）都有三個部分：一個符號，符號所指的概念以及概念具有的具體實例。我有時說，因為概念"獨角獸"沒有"實際"實例。概念本身是其所有潛在實例的理想化模板（因此它接近理想化形式柏拉圖）
一個概念（通常由某個符號/標簽所指）是由一組屬性和屬性定義，也許還有額外的公理和既定事實等。然而，概念與實際（不完美）實例不同，在數學世界中也是如此。因此，例如，雖然下面的算術表達式都有相同的擴展，但它們有不同的語氣：
內涵決定外延，但外延本身并不能完全代表概念。上述對象僅在一個屬性上相等，即它們的值在許多其他屬性上是不同的。在語言中，平等和同一性不能混淆，如果對象在某些屬性值中是平等的，則不能認為對象是相同的。
因此，雖然所有的表達式評估相同，因此在某種意義上是相等的，但這只是它們的屬性之一。事實上，上述表達式有幾個其他屬性，例如它們的語法結構、操作員數量、操作次數等。價值（這只是一個屬性）稱為外延，而所有屬性的集合是內涵。雖然在應用科學（工程，經濟學等），我們可以安全地認為它們相等僅屬性，在認知中（尤其是在語言理解中），這種平等是失敗的！下面是一個簡單的示例：
假設（1）是真的，即假設（1）真的發生了，我們看到了/ 見證了它。不過，這并不意味著我們可以假設（2）是真的，盡管我們所做的只是將 (1) 中的 '1b' 替換為一個（假設）等于它的值。所以發生了什么事？
我們在真實陳述中用一個被認為與之相等的對象替換了一個對象，我們從真實的東西中推斷出并非如此的東西！雖然在物理科學中，我們可以很容易地用一個屬性來替換一個等于它的物體，但這在認知上是行不通的！下面是另一個可能與語言更相關的示例：
通過簡單地將"亞歷山大大帝的導師"替換為與其相等的值，即亞里士多德，我們得到了（2），這顯然是荒謬的。同樣，雖然"亞歷山大大帝的導師"和"亞里士多德"在某種意義上是平等的（它們都具有相同的價值作為指稱），這兩個思想對象在許多其他屬性上是不同的。那么，這個關于"內涵"的討論有什么意義呢？
自然語言充斥著內涵現象，因為語言具有不可忽視的內涵。但是機器學習/數據驅動方法的所有變體都純粹是延伸的——它們以物體的數字（矢量/緊張）表示來運作，而不是它們的象征性和結構特性，因此在這個范式中，我們不能用自然語言來模擬各種內涵。順便說一句，神經網絡純粹是延伸的，因此不能表示內涵，這是它們總是容易受到對抗性攻擊的真正原因，盡管這個問題超出了本文的范圍。
我在本文中討論了三個原因，證明機器學習和數據驅動方法甚至與 NLU 無關（盡管這些方法可用于某些本質上是壓縮任務的文本處理任務）。以上三個理由本身都足以結束這場夸張的自然語言理解的數字工程。
人類在傳達自己的想法時，其實是在傳遞高度壓縮的語言表達，需要用大腦來解釋和"揭示"所有缺失但隱含假設的背景信息。
語言是承載思想的人工制品，因此，在構建越來越大的語言模型時，機器學習和數據驅動方法試圖在嘗試找到數據中甚至不存在的東西時，徒勞地追逐無窮大。
我們必須認識到，普通的口語不僅僅是語言數據。
編譯來源：Machine Learning Won't Solve Natural Language Understanding (thegradient.pub)
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