Эпизод 2. Морфология нейросети: Текст против Языка.

Анализ лекции В.А. Плунгяна через призму архитектуры трансформеров.

Проблема: LLM демонстрируют владение синтаксисом (Text), но не имеют доступа к денотатам реального мира (Language). В инженерном смысле: модель оперирует формой без содержания.

Декомпозиция выпуска:

Ошибка выборки: Почему обучение на терабайтах текста («Разговорник») не равнозначно когнитивному освоению языка.

Отсутствие тела: Критика эмпирического опыта. Без биологического носителя («Hardware») понятия «я», «здесь» и «сейчас» (шифтеры) являются математической фикцией.

Каспар Хаузер как датасет: Разбор исторического прецедента изоляции от языковой среды и его корреляция с pre-training этапом GPT.

Вывод: Мы наблюдаем не рождение разума, а совершенную имитацию речевого акта.

📁 Материалы выпуска:
Оригинальная лекция В.А. Плунгяна (Лекция 2):    • Плунгян В.А. - Введение в теорию языка - 2...  
Предыдущий выпуск (Эпизод 1):   • Почему Python недостаточно: Теория языка к...  

⏱ Таймкоды дискуссии:
00:00 — Intro: Фермерство vs Зоология (Рекап)
01:30 — Гипотеза А: LLM как стохастический попугай
03:15 — Аргумент Плунгяна: Разница между Языком (Системой) и Текстом (Продуктом)
05:40 — "Кремниевый Маугли" и проблема Pre-training
08:20 — История Каспара Хаузера: Исключение, подтверждающее правило?
10:50 — Парадокс "Я" (Shifter): Ложь или функциональная координата?
13:10 — Вердикт: От кодинга к исследованию

🔔 Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить Эпизод 3. Мы пойдем еще глубже в архитектуру смысла.

#DataScience #AI #PhilosophyOfAI #Plungian #Плунгян #LLM #KasparHauser #NLP #MachineLearning