认知语言学与人工智能
认知语言学与人工智能
【摘要】：认知与语言的问题是哲学家、心理学家、语言学家、人类学家历来关心的一个重大问题。现代语言学各种理论的不断创新和科学技术的迅速发展使人们开始重视认知与人工智能的研究。认知语言学作为认知科学与语言学的交叉学科，其理论与方法对人工智能的研究，尤其是人工智能中自然语言处理方面的研究大有帮助，文章拟将从认知语言学与人工智能的具体理论出发，介绍两者之间相互促进的关系。
【关键词】：认知语言学；人工智能；自然语言处理
1. 人工智能的定义及发展简史
1.1 什么是人工智能
人工智能是相对于人脑的神经生理智能而言的。人脑的神经生理智能通常称为智慧，人工智能是探索和模拟人的感觉和思维过程的规律，并进而设计出类似人的某些智能的自动机的科学。其实质就是把人的某些神经生理智能赋予机器，让机器模拟和代替人的某些智能。所以人工智能也可以称为”机器智能”或”智能模拟”。
1.2 目前人工智能学科研究和应用的主要领域
主要是以下几个方面：（1）问题求解；（2）逻辑推理与定理证明；（3）自然语言处理；（4）专家系统。其中自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识--世界知识和期望作用，生成和理解自然语言，可以说是人工智能研究最重要的一个方面。
2. 认知语言学对于人工智能的意义
2.1 认知语言学与人工智能的关系
2.1.1 认知科学与人工智能的关系
认知科学是研究人类感知和思维信息处理过程的科学，包括从感觉的输入到复杂问题的求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和计算机智能的性质。认知科学是现代心理学、信息科学、神经科学、数学、科学语言学、人类学乃至自然哲学等学科交叉发展的结果。它是人工智能重要的理论基础。
认知科学和语言学的交叉学科，认知语言学，也在这一领域中，主要是在自然语言理解方面发挥着作用。
走进认知语言学
走进认知语言学 摘要：认知语言学是近年来语言学的研究热点，它是在新的哲学观和认知观基础上，以人们对世界的经验和对世界进行感知和概念化的方法来研究语言的新兴语言学科。本文从认知语言学的产生发展、定义、基本假设、基本理论和研究方法五个方面浅谈了对该理论的认识和理解。 关键词：认知；认知语言学；现代汉语 语言是人类最重要的交际工具和进行思维的工具，为了让语言更好的为人类的交际活动服务，我们必须要研究语言，从不同的角度研究语言，运用各种各样的理论和方法来研究它的方方面面，这是一个漫长而艰难的过程。作为一名在读的汉语言文字学专业的研究生，我需要掌握各种语言理论知识，不仅要了解旧的语言理论，更要关注最新的学术问题，为以后的现代汉语的学习研究打下扎实的理论基础。在语言理论的课堂上，我第一次认识、了解了一种新的语言理论——认知语言学。 一、我对认知语言学的认识 认知语言学是从二十世纪六十年代产生，经过了七八十年代的发展，形成的一个系统而完整的理论体系。认知语言学理论的产生与当时科学理论的大背景是一致的。随着计算机时代的到来，认知科学应运而生，它是一门综合学科，涉及计算机自然语言理解、人工智能语言学、心理学、系统论等多种学科，这其中也包括了认知语言学。 （一）认知语言学的产生与发展 认知语言学发端于20世纪70年代，自80年代中期以来，它的研究范围已扩展到了语言学的各个领域。认知语言学最初是针对“语义”的研究提出来的。美国生成学派以Langacker为首的语义学家们认为语义部分才是句法生成的基础,他们从底层语义关系的研究中得出结论，认为自然语言的句法不是自主的，不能独立于语义，而语义也不能独立于人的认知。至此,他们摆脱了乔姆斯基的句法形式研究，走上了认知语言学的道路，成为了认知语言学的奠基人。
人类智能与人工智能的认识
人类智能与人工智能 姓名：康李伟学号：2015387950721 学院：生化学院 随着信息技术的发展，人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。机器思维和人工智能在未来发展的可能性和重要性有其值得重视的一面，但机器思维只是人的思维在一定程度上的延伸和补充，而不是一种独立的思维，机器思维同人类思维二者虽然存在着一定的相似之处，但由于其思维的物质承担者不同，在智能活动中的地位和思维程序也不同，所以有本质的区别。 什么是人类智能呢？人类智能就是人类认识世界和改造世界的才智和本领。人类之所以能成为万物之灵，是因为人类具有能够高度发展的智能。它包括“智”和“能”两种成分。“智”主要是指人对事物的认识能力；“能”主要是指人的行动能力，它包括各种拔能和正确的习惯等等。人类的“智”和“能”是结合在一起而不可分离的。人类的劳动、学习和语言交往等活动都是“智”和“能”的统一，是人类独有的智能活动。意向是人类智能的一个重要方面。人的活动是有目的的、自觉的活动，一刻也离不开自己意向的主导。注意、需要、意图、情绪、意志、理想等都是人的意向活动形式。保持积极的意向、恰当的情绪和顽强的斗志等等，对人类智能的发展和发挥是十分重要的。思维是人类智能的核心。人类智能的特点主要是思想，而思想的核心又地思维。“人是一种思维的动物”，没有思维就没有人类的智能。有了思维，人类才能形成各种较复杂的意向，从而主导着人的活动，表现出人类所特有的自觉能动性。有了思维，人类才能探索自然界的奥秘，发现自然现象背后的规律。有了思维，人类才能发明各种技术，突破自己认识器官和行动器官的限制，大大提高改造世界的能力。 而人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 人工智能的本质是对人类智能思维的模拟从方法论上讲模拟一般分为 两种结构模拟和功能模拟结构模拟方法根据系统之间形态结构的相似性运 用物理模拟和数学模拟方法用模型去模拟对象通过模型来间接地研究原型 的规律性这种传统模拟方法在科学技术的发展过程中发挥了巨大的作用。 但是当系统之间在形态和结构上相差极大，或原型的结构机制没有得到充分的理解时，结构模拟方法就很难进行对人脑进行结构模拟，就是仿照人脑的结构机制试图制造出类人脑，其模拟的前提是人脑这个原型的结构机制已有了可靠的理解。但是由于人脑这一巨大系统的极端复杂性，当代脑科学尚没
人工智能,语言与伦理-网课答案
人工智能，语言与伦理-网课答案 1. 单选题深度学习中的“深度”是指( )。 中间神经元网络的层次很多 2. 单选题从儒家的立场来看,德性是靠( )的。 熏养 3. 单选题实际的翻译中有时要破坏句子原有的句法结构,根据( )重新组织句子。 意义 4. 单选题金谷武洋认为日本人是( )看待世界的。 虫子的视角 5. 单选题把归纳逻辑抬到比较高的位置的哲学家是( )。 大卫·休谟 6. 单选题在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是( ) 自然语言处理 7. 单选题机械主义的说明方式不能囊括人类的( )。 感觉 8. 单选题 SHRDLU系统实际上是一个( )。 积木系统 9. 单选题 ( )无法得知,因为他人的行为和表现有伪装性。
10. 单选题弱人工智能是指仅仅模拟人类大脑的( );强人工智能是指其本身就是一个( )。 智能;心智 11. 单选题深度学习的实质是( )。 映射机制 12. 单选题框架与框架之间的粘接剂叫做( )。 框间关系 13. 单选题影响基于中间语的机器翻译思路的哲学家是( )。 莱布尼茨 14. 单选题深度学习的数据材料来源于( )。 互联网 15. 单选题语言不仅仅是句法问题,更是( )的问题。 音韵 16. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。 约翰·塞尔 17. 单选题塞尔论证的合法性前提是,他的中文屋系统和一般的计算机系统之间是( )。 同构的 18. 单选题计算机之父是( )。 艾伦·图灵 19. 单选题人工智能作为一门学科的建立时间是( )。
20. 单选题德性论者关心的是( )。 道德主体 21. 单选题击靶德性论致力于将“德性”兑换成平时我们所经常用到的( )。 德性名目 22. 单选题深度学习归根结底是一个( )。 映射机制 23. 单选题提出强人工智能与弱人工智能的人是( )。 约翰·塞尔 24. 单选题下列属于基于统计的自然语言处理进路的是( )。 基于贝叶斯公式 25. 单选题 ( )的思想激发了基于中间语的机器翻译思路。 莱布尼茨 26. 单选题 ( )是非常接近欧陆现象学运动的语言学流派。 认知语言学 27. 单选题基于规则与统计的混合进路的日然语言处理进路背后的哲学根据是( )的哲学。 康德 28. 单选题量词在汉语中的演化史,以( )时代作为一个重要的转折点。 两汉
浅议人工智能对社会发展的影响
大学研究生学位课程论文 课程名称：科学技术与社会 论文题目：浅议人工智能对社会发展的影响 浅议人工智能对社会发展的影响 内容摘要：人工智能作为20世纪以来发展极为迅速的一个学科领域，其对社会的影响也越来越引起人们的重视。本文试图从STS的角度着重说明人工智能对人类的经济利益、社会和文化生活 等方面的影响。 关键字：人工智能、经济利益、社会和文化生活 人工智能，也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。人工智能的研究及应用领域包括问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、机器学习、人工神经网络、机器人学、模式识别、机器视觉、智能控制、智能检索和智能调度与指挥等等。自人工智能出现以来，科学家们在这些领域的研究已经取得了非常惊人的成果，同时，这些人工智能研究成果也证明了在某一特定方面计算机可以超越人的能力。人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这里我们抛开其对科学技术发展中的作用不谈，从STS的角度着重说明这一技术对人类的经济利益、社会和文化生活等方面的影响。 一、人工智能对经济发展的促进 人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益。科学家要发展人工智能技术是需要很大的投入的，咋看起来不仅没有促进经济的发展，反而是在大量消耗着资金。其实，在当今时代，技术的发展是以人类的意志为转移的，人类开发人工智能最主要的目的还是要为人类服务，当然经济利益的回报，无疑是最直接最有效的，尤其是对企业而言，如果这个技术能为其带来高额的经济利益，那无疑会得到优先的发展。 人工智能对经济的促进作用不单是对个别企业和行业，随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大范围的推广，产生更大的经济效益。专家系统的应用就是一个很好的例子。 一般的说，专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部具有大量专家水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来解决该领域的问题。
认知语言学
认知语言学是语言学中的一种新范式, 它包含许多不同的理论、方法及研究课题。认知语言学肇始于20 世纪70 年代, 80 年代中期以后其研究范围扩展到了语言学中的许多领域, 如句法、意义、音系以及语篇等。其成熟的重要标志是1989 年春在德国杜伊斯堡召开的第一次国际认知语言学会议以及1990 年出版的5认知语言学6杂志。自诞生之日起, 认知语言学就把自己置于认知科学这一大学科中, 与哲学、心理学、人类学、计算机科学以及神经科学等结下了不解之缘, 并逐渐成为当代语言学中的一门显学。 在过去20 多年里, 认知语言学研究在几个重要领域里已卓有成效, 如范畴化、概念隐喻、转喻、多义性、拟象性以及语法化等( 参见文旭1999, 2001) 。尽管认知语言学家内部在具体方法、感兴趣的课题、研究的切入点等方面还存在一些差别, 但他们的研究目标和基本原则有许多共同之处。为了进一步理解并准确把握这一新的认知范式, 本文拟对认知语言学的研究目标、基本原则、研究方法作一些解释与探讨。认知语言学的研究目标 语言是人类表达观念和思想的最明确的方式之一。从/ 表达观念和思想0的角度来研究人类语言, 这种观点就是通常所说的/ 认知观0。这种观点认为, 语言是认知系统的一部分, 而认 知系统由感知、情感、范畴化、抽象化以及推理等组成。这些认知能力与语言相互作用并受语言的影响, 因此从某种意义上来说, 研究语言实际上就是研究人类表达或交流观念和思想的方式。 当代语言学的一个基本特点就是对认知现实主义( cognitive realism) 的承诺, 即确认语言是一种心理或认知现象。语言学诸多门派都以探索隐藏在大脑中具有普遍性的人类语言机制作为终极目标, 换句话说, 语言分析的目的不只是描写人们的语言行为, 而是解释引起语言行为的心理结构和心理过程, 揭示语言行为背后内在的、深层的规律。像乔姆斯基、杰肯道夫(R. Jackendoff) 、兰格克(R. Langacker) 、雷科夫(G. Lakoff) 、比尔沃思(M. Bierwisch ) 以及赫德森(R. Hudson) 这些代表不同理论方法的语言学家, 他们的研究都具有这一目的。如果仅从这一目的来看, 那么乔姆斯基的生成语法、杰肯道夫的概念语义学、赫德森的词语法(word gram2 mar) 与兰格克、雷科夫等人的认知语言学是完全一致的, 这样他们的理论似乎可以合法地称为/ 认知语言学0。然而/ 认知的承诺0只是一个纲领性的东西, 它本身对语言理论的具体研究原则和方法并不起支配作用, 对语言描写的内容和形式也未作具体的要求。因此, 尽管乔姆斯基的生成语法、杰肯道夫的概念语义学、赫德森的词语法与兰格克、雷科夫等人的认知语言学都许下认知的承诺, 但前者与后者代表的却是两个极端, 所以前者也就不属于今天公认的认知语言学。 认知语言学主要包括雷科夫、兰格克、菲尔莫(C. Fillmore) 、约翰逊(M. Johnson) 、杰拉茨(D. Geeraerts) 、福科尼耶(G. Fauconnier) 以及塔尔米(L. Talmy) 等人的语言学理论或方法。它认为自然语言是人类心智的产物, 其组织原则与其他认知领域中的组织原则没有差别。语言作为人类认知的一个领域, 与其他认知领域密切相关, 并且本身也是心理、文化、社会、生态等因素相互作用的反映。语言结构依赖并反映概念的形成过程, 而概念的形成过程又以我们自身的经验为基础, 即是说, 语言不是一个由任意符号组成的系统, 其结构与人类的概念知识、身体经验以及话语的功能相关, 并以它们为理据。语言单位( 如词、短语、句子) 是通过范畴化来实现的, 而范畴化通常以典型( prototype) 为基础, 并且涉及隐喻和转喻过程。语言单位的意义以身体经验为基础, 其描写需参照相关的认知结构, 如通俗模型( folk models) 、文化模型( cultural models) 以及认知模型( cognitive models) 。把语言使用置于人类经验基础之上的最重要结果之一, 就是要首先强调意义的研究。正如维尔茨比卡(Wierzbicka 1988: 1) 指出: / 语言是一个整合的系统, 在这个系统中一切都通力协作, 传递意义) ) ) 词、语言结构以及言外手段( 包括语调) 。0费斯米尔( Fesmire 1994: 150) 也指出, 认知语言学摆脱了主流生成语言学的传统, / 尽力解决人类是如何理解自己世界的意义这一问题0, 并且把自己/ 置于人类经验这一潮流中, 而不是纯粹的形式王国里0, 因此, 认知语言学/ 发展了一套人类理解的生态理论0。简言之, / 认知语言学明确地承诺要把意义的身体维度、文化维度以及想象维度( imaginative dimension) 结合起来0。很明显, 意义是认知语言学研究的重要内容, 而隐喻就成了认知语言学研究的焦点。语言学也就不再是对语言内部特征的一种自足的解释, 而是揭示和解释人类认知的一种有力工具。 据上论述, 我们大致可明确认知语言学的研究目标: 寻找不能脱离形体的概念知识的经验证据, 探索概念系统、身体经验与语言结构之间的关系以及语言、意义和认知之间的关系, 即所谓的/ 关系问题0( the relationship question) , 发现人类认知或概念知识的实际内容, 从而最终揭示人类语言的共性、语言与认知之间的关系以及人类认知的奥秘。显然, 认知语言学的这一宏伟目标与当今人类最感兴趣的四大课题之一/ 揭示人类智能的奥秘0完全一致。 三、认知语言学的理论原则 认知语言学中虽有不同的理论方法, 但它们在很大程度上是相互一致的, 具有共同的理论原则。兰格克( 1987: 2) 曾把认知语言学的理论原则概括为三个重要主张: 第一, 语义结构并不是普遍的, 在很大程度上因语言而异。语义结构建立在约定俗成的意象( conventional image) 基础之上, 其描写与知识结构有关。第二, 语法或句法并不构成一个自主的表征形式层次, 相反, 语法实际上具有符号性, 存在于语义结构的规约符号化中。第三, 语法与词汇之间没有意义上的区别。词汇、形态和句法形成一个符号结构的连续统, 这些符号结构虽因不同的参数有别, 但可以任意划分为不同的成分。雷科夫从更基本的层次阐述了认知语言学的理论原则。不过, 他是用/ 承诺0 ( commit2 ments) 来谈的。他( 1990: 3) 认为, 认知语言学有 两个根本承诺: 第一, 概括的承诺: 对支配人类语言各个方面的一般原则进行描写; 第二, 认知的承诺: 从语言学以及其他学科出发, 使对语言的解释与有关心智和大脑的一般知识一致。当然, 兰格克和雷科夫提出的理论原则只代表两家之言, 并未囊括认知范式中所有的基本原则。笔者认为, 至少有六个基本原则可以把认知语言学中的不同理论方法联系起来: 1) 概念语义原则 意义等同于概念化( conceptualization) , 即心理经验的各种结构或过程, 而不是可能世界中的真值条件: 一个表达式的意义就是在说话人或听话人的大脑里激活的概念, 更为具体地说, 意义存在于人类对世界的解释中, 它具有主观性, 体现了以人类为宇宙中心的思想, 反映了主导的文化内涵、具体文化的交往方式以及世界的特征。这一原则表明, 意义的描写涉及词与大脑的关系, 而不是词与世界之间的直接关系。 2) 百科语义原则 词及更大的语言单位是进入无限知识网络的入口。对一个语言表达式的意义要进行全面的解释, 通常需要考虑意象( 视觉的和非视觉的) 、隐喻、心理模型以及对世界的朴素理解等。因此, 一个词的意义单靠孤立的词典似的定义一般来说是不能解决问题的, 必须依赖百科知识方可达到目的。 3) 典型范畴原则 范畴并不是由标准) 属性模型( criterial2at2 tribute models) 定义的, 也不是由必要和充分特征定义的(Lakoff 1987; Taylor 1989) ; 相反, 范畴是围绕典型、家族成员相似性, 范畴中各成员之间的主观关系组织起来的。 4) 语法性判断的渐进原则 语法性判断涉及范畴化。一个话语的语法性或可接受性并不是二分的, 即要么可接受, 要么不可接受, 而是渐进的。因此, 语法性判断是渐进的, 并且同语境、语义以及语法规则密切相关。认知语言学家并不像生成语法学家那样, 要把语法写成是一部生成一种语言中所有并且是唯一合乎语法的句子那样的语法, 因为语法性判断具有渐进性、可变性以及语境的依赖性, 要实现生成语法学家所期望的目标显然十分艰难。 5) 语言与其他认知机制相关原则 认知语言学之所以为认知语言学, 是因为它要在一般的认知中寻找语言现象的类似物。认知语言学家积极吸收心理学关于人类范畴化、注意以及记忆等的研究成果来丰富自己的理论, 从而使认知语言学更加具有活力。由此可见, 语言与其他认知机制具有密切的关系。
《人工智能与认知科学》期末考核要求及评分标准
人工智能读书报告要求： 此读书报告是在读书提纲基础之上撰写完成。 要求： 一、内容： 1、你所读的书目，作者、出版社等基本信息； 要求：所读书目与你所选的课题有关。 2、你所重点精读的章、节、标题及主要讲述的内容。 要求：章、节、大小标题可采用原文，但所学的或收获的内容要点要求自己语言概括，每部分字数不少于200字） 3、思考与质疑部分： 包括对提纲中所不懂的内容的进一步学习；所提问题的回答；所质疑问题的进一步探讨。 本部分字数不做具体要求，多则多写，少则少写。 贴士：此部分需要同学们扩展阅读，寻找资料，自主学习，积极探寻，完成对自己疑问的解答。在此过程中，欢迎同学们与我讨论交流。 6、对本次读书的小结，要求：不少于1000字。 可包括： 你对本次阅读主要研究内容、方法及总体认识及未来发展方向的展望等。 你的评价、思考、质疑等。 或者你的想象，你的收获等。 二、格式要求：
大类通识课程读书报告Array 课程人工智能与认知科学 姓名 学号 教师杨丽华 日期2014年**月**日
《人工智能与认知科学》课程读书报告成绩评定表学号姓名
报告题目（黑体二号） 姓名学号（宋体小四）阅读书目：（宋体加粗小四，下同） 编者： 出版社： 报告正文： 第一层次（章）（题序和标题用小二号黑体字） 第二层次（节）（题序和标题用小三号黑体字） 第三层次（条）（题序和标题用四号黑体字） 第四层次正文用宋（或楷）体小四号 （英文用新罗马体12号） 思考及质疑：（宋体加粗小四） 正文用宋（或楷）体小四号页面设置：注意装订线，页码一律用小5号居中标明。小结（小二号黑体字） 其他同章、节、条及正文要求。 参考文献：（宋体加粗小四） 顺序要根据引用先后顺序排列，序码用[1][2]。格式如： [1] 余敏. 出版集团研究[M]. 北京：中国书籍出版社，2001: 179-193. [2]蒋有绪，郭泉水，马娟，等. 中国森林群落分类及其群落学特征[M]. 北京: 科学出版社，1998.
《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案
《人工智能语言与伦理》章节测试题与答案 1.1 1.【多选题】对人工智能常见的误解有哪些?( ) A、人工智能就是机器学习 B、机器学习只是人工智能中的一个方向 C、人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多 D、人工智能就是深度学习 答案：AD 2.【判断题】哲学思维对于人工智能的重要性表现在,哲学所强调的批判性思维有助于认清人工智能发展中的问题。( ) 答案：√ 3.【判断题】深度学习在人工智能领域的表现并不突出。( ) 答案：× 1.2 1.【单选题】计算机之父是( )。
A、约翰·麦卡锡 B、艾伦·图灵 C、赫尔伯·西蒙 D、马文·明斯基 答案：B 2.【单选题】人工智能与计算机学科的关系是( )。 A、计算机学科的主要驱动力是人工智能研究 B、计算机是人工智能研究的一个领域 C、人工智能是计算机学科的一个分支 D、人工智能与计算机学科没有联系 答案：C 3.【判断题】符号AI是将人的思维通过逻辑语言制成流形图让计算机去执行。( ) 答案：√ 4.【判断题】通用问题求解器需要寻找全局最优解。( ) 答案：×
5.【判断题】符号AI无法面对人类经验的变动性。( ) 答案：√ 1.3 1.【单选题】( )是现在新出现的人工智能的研究方向。 A、深度学习 B、人工神经元网络 C、贝叶斯网络 D、类脑人工智能 答案：D 2.【单选题】深度学习中的“深度”是指( )。 A、计算机理解的深度 B、中间神经元网络的层次很多 C、计算机的求解更加精准 D、计算机对问题的处理更加灵活 答案：B
3.【多选题】人工神经元网络与深度学习的关系是( )。 A、人工神经元网络是深度学习的前身 B、深度学习是人工神经元网络的一个分支 C、深度学习是人工神经元网络的一个发展 D、深度学习与人工神经元网络无关 答案：AC 4.【判断题】符号AI不是人工智能的正统。( ) 答案：× 5.【判断题】相比于人工神经元网络和深度学习,类脑人工智能对人类大脑的神经回路具有更深入的了解。( ) 答案：√ 1.4 1.【单选题】深度学习的实质是( )。 A、推理机制 B、映射机制 C、识别机制
人工智能的认知革命解读
人工智能的认知革命 国际上有很多非常有影响力的大牛或者是大咖论述过这个问题。例如，最伟大的科学家之一霍金讲：“人工智能不一定是好事。”比尔盖茨也说：“人工智能让我比较担忧。”最新的创业偶像马斯克说：“我们需要万分警惕人工智能，它们比核武器更加危险。”我们把他们叫做“人工智能威胁派”。
而另外一方面，业界有很多人，包括在座的很多专家，大家其实从另外一个角度看待人工智能，我们把他们叫“人工智能的理智派”。比如，机器学习大神Michael Jordan，Facebook的Yann Lecun等。
可以看到有一个问题是大家都关心的，那就是机器什么时候能实现智能的突破？我们知道，计算机出现到现在大概70年左右。那么我们就要问一下，人类的智能是怎么突破的？非常有意思的是，人类历史学家对这个问题研究了很长时间，而且已经得出了结论。以色列的一位年轻的历史学家尤瓦尔.赫拉利的《人类简史：从动物到上帝》中写到：七万年前，从非洲大陆走出来的智人实现了“奇点”的突破，占领了整个世界。 所以大家就会想知道，七万年前来自非洲的猿人到底发生了什么，好像智力一下子突然开窍了，统一了地球呢？猿人在地球上已经存在了300到400万年了，到7万年前才实现了智能的突破，这里面是一个非常长的时间。而计算机出现的时间刚刚只有几十年的时间，和猿人产生智能的时间周期相比，计算机刚刚度过的时间只能算一瞬间。
最近讨论比较热的一个话题是，神经科学对人工智能发展促进的可能性。最近这两年，美国政府已经顺利完成人工基因测序的研究。美国和欧洲正在开展一个新的为期十年的40亿美金的基础研究投资，美国叫“大脑图谱”，欧洲叫“人类大脑项目”。在这个方面，我国各个方面也在积极推进“中国脑计划”，比如中科院卓越创新工程里面，也涉及了这方面的研究。
对人工智能的认识
人工智能 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”，本文在阐述人工智能定义的基础上，具体介绍人工智能的应用技术。 关键词：人工智能；机器思维；符号智能 本学期我们学习了人工智能导论这门课，该课程主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。人工智能是使计算机能够思维，使机器具有智力，能够在各类环境下像人一样自主的交互式的执行各种任务的一种综合性的技术。下面我将对我所认识的人工智能技术做一个简要的概述。 人工智能技术是包含符号智能、计算智能、集成智能和分布智能等在内的智能科学技术。它一方面用于建立人类智能模型，一方面用于建立智能（专家的）计算机系统。这两者之间既有联系，又不是同一回事，它如同研究鱼类游走与船只运行一样。计算机程序（语言）是建立人类思维过程理论最适宜的表达工具，就像各种微分方程式是物理学理论的表达语言一样。当计算机的程序把一个复杂符号系统的状态和时间轨迹描绘出来时，也正像一组微分方程式把物理理论过程描述出来一样，可以说是建立了一个符号系统的理论。从生物的观点来看，智能实际上是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的（头脑）结构被保存下来，智能水平随之提高。基于这种认识，我们采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。通过神经计算、进化计算、模糊计算、免疫计算、DNA计算和人工生命构成计算智能系统。由于人本身的复杂性行为，需要使用某种已有的智能技术才能模拟，像一些低等动物如六脚爬行动物使用某种智能技术（如遗传算法）即可模拟其行走捕食等行为，对人行为的模拟再结合智能计算方法可以出现各种复杂的智能系统。在逻辑上和物理上协调各自的智能行为，实现人工智能问题的程序化求解。因此，计算机程序就具有了思维的能力。从这个观点来看待人类的思维模拟过程，计算机就可以模拟人类思维说明许多难以说清楚的现象，如直觉、顿悟和灵感等。人工智能方法需解决不完全信息处理、机器学习、复杂系统构造和自动化等方面的问题。为此，“现场人工智能”的概念被提出，强调研究人工智能问题，必须把它放在应用环境中，与环境交互作用，才能构造出实用化的系统。 人工智能是一门正在快速发展的年轻学科，它的研究和应用领域十分广泛，对其中的不少问题专家们还在深入研究，其前景诱人，但又任重而道远。 参考文献：王万森.人工智能原理及其应用.北京：电子工业出版社，2010 Artificial Intelligence Abstract: AI (Artificial Intelligence) is to use artificial methods and techniques to imitate , extension and expansion of human intelligence ,to achieve some of the “machine thinking” . In explaining the basis of the definition of artificial intelligence , it detailed analyses the application methods . Key words: Artificial Intelligence ；Machine Thought ；Symbol Smart
_认知文体学_语篇分析中的语言与认知_介绍
2004年9月 第36卷 第5期 外语教学与研究(外国语文双月刊) For eign L anguage T eaching and Research(bimonthly) Sept.2004 Vol.36No.5 认知文体学 语篇分析中的语言与认知 介绍 重庆大学 刘国辉 E.Semino&J.Culpeper(eds.).2002.Cognitive Stylistics Language and Cognition in Tex t A nalysis.Amsterdam/Philadelphia:John Benjamins Publishing Com pany.Xvi+ 333pp. 一 认知文体学 语篇分析中的语言与认知 由英国兰卡斯特大学两位学者Semino和Culpeper主编并作序,汇集12位作者在认知语体方面的最新研究成果而成。其目的是展现认知文体学的研究现状和文体学今后的发展方向。 认知文体学作为一种研究视角,既新也旧。旧是因为文体学一直关注语篇与读者的语篇解读,语言形式与效果的关系。比如M ukar ovsky(1970)的 前景化 理论(F oregrounding theor y)在当代英美文体学的发展过程中就起过重要作用,它特别关注语言选择和语言模式的认知效果。不过,认知文体学与传统的文体学还是有所不同。一般来说,传统文体学倾向于用语言理论或框架来解释或预测语言材料的解读,而认知文体学则关注语言分析或语言形式选择的认知结构和认知过程,这就为语篇及其解读的关系提供了更系统、更详尽的描述。 二 该书前三章涉及认知语言学的一些核心概念在特定具体语篇中的应用。在第一章,Cr aig Hamilton阐释了 概念整合 或 复合 理论如何解释隐喻、类比和讽喻在Christine de P izan15世纪的语篇T he Book of the City of L adies中的运用。他的分析系统地解释了读者对这本书的直觉理解,以及不同历史时期和不同文化群对此解读的相同性和差异性。最后,他声称: 今天很多学者都明白文学批评需要转向认知,以免它成为一种完全伪造而又无意义的事业。 他还说,像 女性读者 和 性别记忆 等时髦概念缺乏合适的科学基础。第二章,M arg ar et F reeman认为对思维和语言体验认知的关注必然导致语篇,尤其诗歌物理结构形态的重新评估。他分析了Emily Dickinson原创的两首诗歌手稿,由于多次印刷,评论家认为它们已经模糊不清了。他展现了人们如何用认知手法来获得这两篇文章的合适解读,以及Dickinson个人概念宇宙中的知识域和概念隐喻。他强调: 认知诗学有较强的解释力在于它能够解释语篇意义的产生和合适理解。 第三章,Yanna Popova讨论了Henry James的T he Fig ure in the Carpet,这个故事有歧义,引起了文学批评者的不同解读。Popova在此并不是想解歧,而是想利用认知语言学概念来洞察歧义存在的原故所在。她还考察了James神话大约三十个不同的版本,并分析了其中的两种主要解读。她认为利用认知语言学方法可以区分基本的 原型 解读和其它非基本的解读,即解读的变异。这些不同的解读并非同样可以接受,因此她提出: 在解读理论中需要提出一个介于多元化和客观存在之间的中间地带。 第四章到第八章是认知语言学理论和其它理论方法的折中应用。同时第七章和第八章还指出了认知语言学范式的不足。第四章Peter Stockw ell分析了M il ton四首不同篇章结构的商籁体,从指示语、句法结构、否定以及概念隐喻、吸引(attraction)、分心(distr ac 398
认知科学的几个基础理论问题-智能科学与人工智能
认知科学的几个基础假设 刘晓力 一、认知科学概况 认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。 认知科学不同的研究进路 认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路 心理学进路 语言学进路 生物物理学进路 神经生理学进路 人工智能进路 广义进化论进路 复杂性科学进路 认知科学的起源 认知科学起源于不同学科领域，特别是： 图灵机概念的产生 人工智能研究的兴起 心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立 心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。 二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh （1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题 1）知识和概念化是人工智能的核心吗？ 2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？ 3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？ 4）学习能否与认知相分离加以研究？ 5）是否有对于所有认知的统一结构？ 这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的？ Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的； 思想大部分是无意识的；
认知语言学不是什么和是什么
认知语言学不是什么和是什么 浏览了“北大中文论坛- 汉语语言学- 认知、心理与逻辑” （https://www.360docs.net/doc/b03283618.html,/bbs/forum.php?fid=83）的一些关于认知语言学的贴子，觉得 “认知语言学”这个名称算得上个难以躲避的陷阱了，太容易引人望文生义了。认知语言学不是什么和是什么，还是个问题。这个问题，我每次教认知语言学，都要碰到。例如这个学期开的课，是“汉语认知语言学”。第一次课的一个重点，就是讲认知语言学不是什么和是什么。第二次课一开始，我就问了一个问题：认知语言学是不是类似于心理语言学的语言学分支学科？每个学生的回答都是：是的，是从认知角度研究语言的学科。这样的回答，让我悲伤地想到：第一次课对此问题的唠叨毫无效果，跟他人的思维定势搏斗，何其吃力。没有办法，只好变本加厉地唠叨。 简而言之，正确答案是：认知语言学不是语言学的分支学科，而是当代语言学的一个学派。它是功能主义语言学这个大学派中的小学派。这个大学派还包括不少小学派，如西海岸学派（学者主要在美国西海岸的加州。代表性学者之一是也做汉语的安珊笛。专做汉语的李讷也属于此学派）、俄勒冈学派、系统功能语法学、词语法学等。这个大学派是当代语言学两大对立学派之一，另一大学派就是形式主义语言学（包括古典形式主义——结构主义语言学和当代形式主义——生成与法学）。这两大学派的最大基本假设对立，是语言系统及其子系统（广义句法系统[包括传统的语法和词汇]、语音系统、广义语义系统[包括狭义语义系统、语用系统、话语系统]）是不是自足的。形式主义语言学的假设是自足的，功能主义语言学的假设是不自足的。 认知语言学与功能主义语言学中的其他小学派有不少差异，如着重语言的心理因素，不同于系统能语言学等学派的着种语言的社会因素，并在上世纪80年代后期建立了三个类似的心理[广义]句法模式（Lakkof 的《女人、火和危险的东西》、Langacker的《认知语法学基础》第一卷、Fillmore和Kay的《结构式语法学教科书》）；主张意义是百科知识，不同意把语义系统分割为语言知识的狭义语义系统和百科知识的语用系统；主张主观论（如语义塑造等过程中的主观作用），不同意某些功能主义学者（如安珊笛）的客观论。尽管认知语言学着重语言的心理因素，但它并非只考虑心理因素，不能把它缩水为从认知角度研究语言。从认知（或心理）角度研究语言，是当代语言学各学派的普遍倾向，并非认知语言学的专利。R. Hardson 在《英语词语法学》的开头列出了当代语言学的10个倾向，其中之一就是“认知主义”。当代语言学的认知主义倾向，是其教父Chomsky从一开始就提出的。他早已有力地批驳了结构主义语言学的行为主义倾向，把语言假设为认知子系统。 “认知语言学“这个名称，为什么容易引人望文生义呢？大概是因为有“认知”这个时髦译名，而且这玩意儿加在“语言学”前面，让这个名称看起来像心理语言学、社会语言学、计算语言学等现役的或退役的边缘学科或交叉学科（如前二者早已是语言学的核心学科了，但曾经是边缘学科）。“认知”译自英语名词cognition或形容词cognitive。老的译名就是“认识”，没什么神秘色彩了吧：）。传统上把心理活动分为三类：认识、情感和意志。三者之中，只有认识得到了密集研究。汉语的“认识”，原是个多义的常用词，再做术语，有容易引人望文生义的缺点。新造个“认知”译名做术语，有好处。再者，用“认识”来译cognitive 打头的名称，就会有容易误解为动宾结构的“认识心理学”（认知心理学）、“认识科学”（认知科学）、“认识语言学”（认知语言学）、“认识语义学”（认知语义学）、“认识语法学”（认知语法学）、“认识音系学”（认知音系学）、“认识人类学”（认知人类学），也不如新造个“认知”来译。 认知主要指人类的信息加工杨宁兄提出了一个很好的问题。认知语言学确实有被时髦地滥用的倾向。认知语言学确实和心理语言学有很大交叉。但是想一想“认知心理学”这个词，就可以知道两者不同。有“认知心理学”而没有“心理认知学”，可见认知科学可以看作心理学一部分。两者的不同，可以说认知科学主要把认识过程看作一种信息处理加工过程。所以“认知”也不等于一般的“认识”。我们用“认知”的场合不用“认识”，原因也不仅限于杨宁兄所说的。 认知科学的主要奠基人George Miller 的名著：“神奇的数字7+2”，其副标题就是“人类信息加工能力的某些局限”(此文我翻译后发表在《心理学动态》1983(4)期)。这篇文章的英语 原文前几年有被人贴到了网上(https://www.360docs.net/doc/b03283618.html,/user/smalin/miller.html)。可见此文的地位之重要。现在许多人常常提到这个数字七，我不知道有多少人看过了原文或译文。但大家接受它，可见符合我们的心理直觉。Miller 在发表此文的同时，发表了另一篇重要文章：“人类记忆与信息贮存”此文我翻译后发表在，《思维科学》1986(1)期。这个杂志是山西出的，英文题目就叫Cognitive Science 。不知这个杂志现在还在不在？ 不过后来认知科学的发展，范围越来越大，认知语言学跟心理语言学也就越来越难分了。我觉得认知语言
人工智能与认知过程
人工智能与认知过程 摘要： 人工智能是研究、设计和应用智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力、以延伸人类智能的科学。而认知过程是指人们认识活动的过程，即个体对感 觉信号接收、检测、转换、简约、合成、编码、储存、提取、重建、概念形成、 判断和问题解决的信息加工处理过程。为了能够更好地实现人工智能，首先要 对两者之间建立一定的联系。 关键词人工智能；认知过程；神经网络 前言 人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸扩展人类智能的学科。想要很好地实现人工智能，必须要对人脑工作方式进行充分的了解，因此，对认知过程需要有充分的认识。 人的认知过程是一个非常复杂的过程，指人认识客观事物的过程，即是对 信息进行加工处理的过程，是人由表及里，由现象到本质地反映客观事物特征 与内在联系的心理活动。它由人的感觉、知觉、记忆、思维和想象等认知要素 组成。 一、人工智能 1.人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使 机器具有类似于人的智能。历史发展史：①孕育（1956年之前）；②形成（1956年－1969年）[1969年第一届国际人工智能联合会议，1979年成立美国人工智能联合会]；③发展（1970年至今） 2.人工智能研究的基本内容： ①知识表示——人工智能的永恒主题：将人类知识形式化或者模型化。知识表示方法：符号表示法、连接机制表示法；
②机器感知：使机器（计算机）具有类似于人的感知能力。以机器视觉(machine vision)与机器听觉为主。 ③机器思维：对通过感知得来的外部信息及机器内部的各种工作信息进行有目 的的处理。 ④机器学习：研究如何使计算机具有类似于人的学习能力，使它能通过学习自 动地获取知识。 ⑤机器行为：计算机的表达能力，即“说”、“写”、“画”等能力。 二、人工智能模拟认知过程所涉及的相关知识 1、知识表示及推理 知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理解知识。 ①产生式的基本形式 一般形式：PQ 或IFPTHENQ 语义：如果前提P被满足，可推出结论Q或执行Q所规定的操作。P是前提,Q是 结论或动作,前提和结论可以是由逻辑运算符AND、OR、NOT组成的表达式。 例IF上课认真听讲AND下课及时复习 THEN将会取得好成绩 ②常见的知识表示方法：产生式系统，框架结构，语义网络，过程性知示，面向对 象知识表示，基于本体的知识表示法，产生式的基本形式 ③产生式系统的基本结构 规则库：描述领域知识的产生式规则集 综合数据库：记录求解（或推理）过程中各种信息的数据结构 推理机：负责匹配到得出结论的整个问题求解过程. ④产生式表示法的优点和缺点 优点：a.自然性知识表示形式自然，便于推理。b.模块性便于进行模块化处理， 利于规则库的扩展和管理。c.有效性可以表示不确定性知识和确定性知识。d.直观 性前提和结论部分非常直观，便于对规则进行设计。 缺点：a.效率不高；b.不能表达结构性知识。 ⑤框架的一般形式：
浅谈认知语言学
浅谈认知语言学 发表时间：2018-10-22T16:13:42.363Z 来源：《语言文字学》2018年第10月作者：封锋林聖典肖冲 [导读] 认知语言学对于语言学教学具有重大影响和意义，它体现人们对于语言的认知能力，有助于人们对语义的理解。 武警警官学院四川成都 610213 摘要：认知语言学对于语言学教学具有重大影响和意义，它体现人们对于语言的认知能力，有助于人们对语义的理解。框架语义学，作为认知语言学的重要分支，它从语境的角度解释词汇的含义，是人们理解词义的重要联系和过渡过程。然而，人们对于该理论的了解和认识并不多，关注并深入研究该理论的学者也屈指可数。本文对于框架语义学的核心思想、哲学基础、理论目标、理论方法及其在应用中的作用和影响有所探析，同时，对其所得到的评价及几点不足也有所提及。 关键词:认知语言学; 社会语言学; 社会认知语言学 1认知语言学理论概述 虽然语言普遍地只是被看作是人类之间一种交流的工具，但是其认知能力和方法尤为关键，它也是连接各类语言学之间的一个锁链。一个人的认知能力和方法，可以体现出其心理活动以及周围的环境特征。认知语言学的理论方法有很多种分支和分类，例如认知语义学、框架语义学、认知语法、构式语法等。 对于认知语言学的基本思想，乔姆斯基（Chomsky）提出了几个基本假设。其一，语言是一个自足的系统，它具有数学的特征，其自足性使其可以基本脱离范围更广的认知系统加以研究。其二，语法（尤其是句法）是语言结构的一个独立部分，与词汇和语义有着根本的区别。其三，如果意义在语法分析范围内，那么，最恰当的描述方法是通过建立在真值条件基础上的某种形式逻辑[1]。 在认知语言学中，人们对于语义的理解极其重要。正如《认知语言学杂志》（Journal of Cognitive Linguistics）在1990年首刊编者按中所述，认知语言学的研究路向将语言视为“组织、处理、传达信息的工具”，即语言最重要的是语义。所以，语言研究的认知方法主要侧重于语义。其中，框架语义学虽然并不算其分支中最热门的理论，但是，它在理解语义中的作用和影响同样不可忽视。 2框架语义学的基本理论 2.1核心思想 在人们理解词汇和句子的过程中，即在理解一个概念结构中的任何一个概念时，必须以理解它所适应的整个结构为基础，理解它所存在的概念结构，当这样一个概念结构中的一个概念被置入一个文本或交谈环境中时，该概念结构中其他所有概念都自动被激活。那么，基于对框架语义学的应用，人们在词语所激活的语义框架中理解词语的意义，并且，通过对真实场景的反复体验，人们会在大脑中形成一种意象图式[3]。因此，框架是人们在大脑中形成的一种框架概念结构，是一种相对抽象的结构[4]。 2.2哲学基础 框架语义学是由菲尔莫尔最早提出的自然语言语义学的一个具体路向[5]，并以经典主义哲学及皮亚杰（J.Piaget）的楗构论为思想基础。同时，语义又是非自主的，是和经验紧密结合的，那么，语义是以经验为基础的[6]。所以，框架语义学又属于经验主义语义学（empirical semantics）的范畴，它源自经验语义学传统，而不是形式语义学（formal semantics），它与经验之间相互联系，并不代表割裂[7]。因此，框架语义学是以经典主义哲学、建构论以及经验主义为哲学基础的语言学理论思想。 2.3理论目标 框架语义学作为一种理论思想，为词义的研究提供了一种具体且便捷的方式，也为描述新词语创生、旧词添加新义，以及将语篇中各成分的意义组配成语篇整体意义的原则提供了一种有效的方法[8]。因此，框架语义学的理论目标就是在结合语境以及相关背景知识的同时，帮助人们理解词义、句义以及语篇的含义。 2.4理论方法 菲尔莫尔认为，框架语义学中的“框架”并非是在现实中的实体，而是一个概念意识上的原型，它可以充分解释真实情景与词语使用之间相互适应的复杂性，并且受到特定语境的影响[9]。因为语义会随着环境的变化而变化，那么，如果要理解一个单词的含义，就要运用联想的方法，进而掌握与这个单词有关的知识，了解与之相关的同一框架或交替框架的词汇的含义，并且熟悉其语境，理解一个框架中相互联系的概念的含义。 在借助于框架语义学理解语义的过程中，许多多义词都可适用于多个不同的框架，同样的，一种事实经常可以在不同的框架中进行阐述，一个情景可以用两种相对立的方式框定[10]。因此，语言的框架结构还应该是灵活可变的。 3框架语义学在教学中的作用及影响 框架语义学主要是描述语义和句式结构的理论，其应用主要集中在对于意义的研究，尤其是在词汇语义研究方面。例如，陈勇提出，在框架理论的指导下，词汇的同义现象应被分为框架之间的同义、同一框架内的同义这两种情况。而李春华和李勇忠则从认知功能的角度出发，以理想化的认知模型为基础，系统分析了框架转化在建构意义中的重要作用。另一方面，毛海燕以汉语框架网络知识库为基础，研究英汉词汇对比的程序和方式，构建了一个特殊的词汇语义对比模型，并且对该模型进行了一定程度的尝试性应用[11]。类似这类研究都使框架语义学对于语义理解的意义显得尤为重要，使人们对于框架语义学的理解更为深刻，也为语言学中语义语境方面的研究提供了重要的启发意义。 在阐释词汇、句法和语义现象的同时，框架语义学在编撰字典和创新语料库等方面也有所运用，同时，它还有助于第一语言习得、外语学习和外语教学。双语框架语料库可被用于课堂教学过程中，学生学习单词及其语义框架。而语义框架提供的背景知识可以提高学生学习单词及其他新知识的效率。教师则可使用语料库里的有关信息来编写练习，以弥补教学软件的不足。框架语义学作为认知语义学的一部分，是人们理解词义的过渡和桥梁，它以概念框架结构为基础，使人们在理解及表达语义的同时，对其框架中相互联系的概念、范畴及背景知识也有所了解。 4结语 认知语言学框架内的术语研究是一个全新的研究领域，这一领域已开始被冠之以专名“认知术语学”。[10]认知术语学是术语学与认知语言学相结合的产物，其中需要探讨和解决的问题还有很多。比如说，不同类型思维活动之间、某一知识领域概念的不同发展阶段之间存在