如何教人工智能说人话？

　　AI的本质是什么？自然语言和人工语言的区别在哪里？ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑，还是某种误入歧途的“假AI”？我们绝不许诺美丽空洞的AI前景，而是告诉读者，未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜，对于智能科学基本原理的蔑视，是目前AI研究的大危机。在我们看来，今天万众期待的ChatGPT，只是新时代的“牛顿炼金术”。

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导　论　关于人工智能，别上科幻影视的当 一　以人工智能为主题的科幻影视之基本要素间的冲突
二　主流科幻影视作品对于人工智能的三大误解
三　影视界对于人工智能的误读的外溢
小结性评论 第一章　现在的人工智能，尚且不能“说人话” 一　为何让机器“说人话”很重要？
二　目前的机器是否真会“说人话”？
三　为何自然语言处理需要哲学？
本章小结 第二章　ChatGPT 或许会加剧人类社会的“自欺” 一　重述萨特的“自欺”论
二　作为“常人”之音复读机的 ChatGPT
三　 ChatGPT 、刺客与被刺者
本章小结 第三章　ChatGPT 或许会模糊科学共同体的“颜面” 一　和辻哲郎论“脸”
二　进化论视野中的“无脸人”
三　 ChatGPT 时代“脸”的模糊化
本章小结 第四章　机器翻译之“八仙过海” 一　行为主义
二　外在论的语义学
三　莱布尼茨的“理想语言”假说
四　乔姆斯基的“深层句法”假说
五　休谟式的统计学进路
六　康德式的混合式进路
七　孔子式的基于实例的理解进路
八　新瓶装旧酒：大语言模型 第五章　机器翻译与认知语言学 一　对深度学习路径的反思
二　认知语言学论翻译
三　认知语言学技术刻画之难点
四　由“纳思系统”另辟蹊径
本章小结 第六章　大森哲学让人工智能说“心语” 一　现有的人工智能路径，都谈不上具有“第一人称”
二　大森是如何利用维特根斯坦去反对维特根斯坦的？
三　纳思系统中的“私人语言”
本章小结 第七章　让机器说日语可不容易 一　日语言说者对于具身性的敏感性
二　主流自然语言处理技术为何处理不了具身性？
本章小结 第八章　如何让机器懂汉字之“六书”？ 一　《马氏文通》以来的汉语语法研究史批判
二　《说文解字》的微言大义
三　如何让机器懂“六书”？
四　机器也能会意
五　懂“六书”的机器有何用？ 第九章　机器能够把握汉语或日语中的量词吗？ 一　统计学机制真懂量词吗？
二　蒯因的量词论及其疏漏
三　汉语演化史与认知语言学视野中的量词
本章小结 第十章　机器能够把握隐喻吗？ 一　隐喻，让“微软小冰”与 ChatGPT 都感到无力
二　关于隐喻的种种理论
三　斯特恩的隐喻理论
四　纳思系统如何懂隐喻？
本章小结 总　结　机器人杰夫与查派何以说人言？ 后　记