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诗词与数学的思维异同

已有 6179 次阅读 2008-6-21 07:32 |个人分类:池蛙集|系统分类:人文社科

在拙文《读昌凤君诗词,谈数语与诗语的联系》中,多位朋友有所点评,博友考槃在涧也提出如何让机器无序的加工而得到有序的结果?人如何做到对规则突破而又能形成美感?并言及诗人作诗时的思维模式,可能跟数学有天壤之别。在回复中,写得有点长了,意由未尽,在此就以博文发表。

 

 

诗词与数学的思维异同

 

 

陈绥阳

 

2008-6-20

 

 

        博友考槃在涧点评曰:对于语言,我心里有个疑问:事实上,语言高手对语言的加工和驾驭很多时候是无序的,是很难用规则描述的。当然,经典语言一旦产生,就会形成规则。比如东边日出西边雨,道是无晴却有晴这样的双关,一旦产生就能够形成新的规则。问题是,人如何做到对规则突破而又能形成美感?如何让机器无序的加工而得到有序的结果?目前的人工智能究其根本还是基于数学,但我们知道,诗人作诗的时候的思维模式,可能跟数学有天壤之别。

 

 

        针对博友的问题,大致回答如下:

 

1、如何让机器无序的加工而得到有序的结果?

 

        给出七个空格,规则如下:

 

平平仄仄平平仄

 

那么,在前后文无关文法中,平声字集合里面的字进入“平”空格的概率是相同的,仄声字集也类似。这样,就可产生许许多多奇形怪状的句子,而莫名其义。然而,诗句中的字的出现经常是依赖于前面一个字的出现,如“东边日出西边雨”中的“边”字,就与“东”字出现的概率有关。于是,语句就可能是“马尔科夫链”(先不考虑拗救),即每一个字符的出现仅依赖于它的前面的那一个,这就有了关联。因此,马尔科夫链可用来建立关联规则。反过来讲,“东”字后面,可能是“方”、“边”、“西”、“来顺”等,这就构成一个有联系的网络。于是,马尔科夫链、语义网络等工具,有可能被应用。

        那么,“东边”后面能否跟上“日出”呢?这就要对古诗集进行学习,这就导出“机器学习”的问题。这里,学习的一个目的可以是建立语义网络。如果不计语义和美感,这一点是比较容易作到的。

        顺便提一下,早期语音识别用的模型是隐马氏模型。

 

 

2、人如何做到对规则突破而又能形成美感?

 

        首先,要考虑“美感”是如何形成的。

        由孤零零的字,形成一首诗,要经过三次加工。

 

        第一次,语句要合乎语法,如平仄与诗韵。只要抽象出规则,就有可能产生诗句的生成系统,而有可能象计算机程序编译系统一样对语句进行语法检查。

 

        第二次,语句要有读者能理解的语义。语义就是一种对符号的解释,或者说是符号到事物的映射,即指称。例如:“牛”是一个字符,可以解释成动物,即具体的黄牛、花牛、秦川牛等,也可以解释成一种状态,如某人、某事“很牛”,如“牛市”、“NB”等。又如“红杏飘香(元宵 点绛唇 杏飘香)”,至少可以有如下三种解读:“飘香的红杏”、“美丽的姑娘(见“发明狂”点评)”、“学业有成的学子(郑融君新诗)”。

        如果对所有文字符号都给以解释,就会使自然语言产生歧义,产生悖论。例如,将字符“牛”解释成“牛的集合”,就会有“黄牛不是牛”,“花牛不是牛”等与人的潜在理解不一致的地方。实际上,这些语句是“黄牛不是牛集合”,“花牛不是牛集合”,这就可以理解了。把这些语句颠倒过来,有“牛的集合不是牛”,这也是可以理解的,然而这就是语义悖论之源。

        因而,指称、语义网络不能解决全部问题。正确的解读,靠“悟”性,什么是“悟性”?我在拙文《无偈不通》中有说明,这里,用非禅的理性语言,就是“语用”。

 

        第三次,美感来源于语用。语用是人与语言的关系,人与人在使用语言上的关系,这种关系是共同的文化、心理、历史、知识、素养、逻辑的与非逻辑的,等等要素及其互相作用的结果。由语用而产生语境,在特殊的语境中,可以揭开在文字表面下丰富的文化内涵与情感内涵。

        例如,“红杏飘香”这个字符串,能不能使作者和读者的思维与想象力在它的视觉或听觉的撞击下,收敛到同一个吸引子状态。如果能,就叫共鸣,共鸣也是和谐,和谐是美的基础。共鸣也是理解,因而基于理解的科学,也能唤起人的美感。所以,读诗词能否正确解读,理解作者的创作意图是与作者产生共鸣的基础。

        由一个吸引子状态到另一个吸引子状态,就产生联想,产生模糊。有联想就有更宽阔的视野,更悠久的长河。于是,读者就产生了诗的“味觉”,“嗅觉”,即色、香、味、形,所谓“秀色可餐”、“满口嚼香”的文化吃食。例如《点绛唇 杏飘香》:

 

        红杏飘香,枝头难负轻纱搂。惜枝枝瘦,几欲催红透。

        见有风来,飞燕揭纱走,和羞透,只是挥手,又把香杏嗅。

 

其中,催红透、香杏嗅、和羞透、枝枝瘦等是也。有了理解、联想、共鸣与模糊,才可能进行再创作,而再创作就是原意在另一个语境中语义的形象再现。例如,郑融先生对《点绛唇 杏飘香》的解读:

 

淡淡的清香,浸洗着山上的草木

早晨的雾霭,轻轻地拥抱着杏树

清瘦的枝条,催促果子快快成熟

飞燕剪风,揭走了轻纱般的晨雾

熟透了的杏子,含羞地告别故枝

风中的树枝,向她频频招手祝福

我拾起了红杏,爱不释手

让那醉人的芳香,沁入肺腑

 

这是解读,也是再创作,与《点绛唇 杏飘香》在不同的语境中表达了相似的语意,有似曾相识燕归来的感觉。这就是语用的神奇作用。

        需要重复说明的一点是,语法与语义的形式化研究,即符号化的数学研究,都已展开并有丰富成果,恰恰是语用的形式化研究至今难以下手。这就是机器作诗,难以突破的环节。语用中涉及大量的“常识”,在人工智能中,恰好是“常识”最难以处理,而不是专业领域知识最难处理。因为,常识是人类整体的基础知识,远远超过机器的处理能力。

        有人曾从行为心理学入手,探索建立个人的心理学模型。而从物理学的观点来看,也许是人脑模型没有建立起来,或者说,是1011~12次方级的脑细胞网络存储的动力学模型没有建立起来。从生命科学的角度,是人对大脑的活动机制、对智能生命现象的诠释还非常盲然。

 

3、诗人作诗的时候的思维模式,可能跟数学有天壤之别

 

        文学艺术的思维模式是生动的形象思维,而数学的思维模式是抽象的逻辑思维,二者是不同的,但二者也有本质上的联系。

       

        通常认为,数学的典型思维方式是证明,其实,这是数学知识的表示形式。所谓证明就是一个命题序列,如

A1A2……Ak……Am

其中Ak要么是公理,要么是它前面命题推出的命题,而Am是证明的结论。由此可见,证明的思维表现是单调的,网上有人称为线性的。

       

        然而,数学的根本问题不是证明,而是发现。发现的思维方式是多样的,有观察、类比、归纳、分析、直觉、猜想等,这些方式是发散的、非单调的。一个非单调思维的典型例子是:

 

    前提:    鸟会飞       (常识)

    前提:    鸵鸟是鸟

    结论:    鸵鸟会飞

 

事实上,鸵鸟不会飞。这说明,常识“鸟会飞”不完整,而应进行知识的补充,从而,思维活动又回到起点,即有反馈。

        联想,是发散型、发现型思维的基本特征。用数学的“术语”来解释“联想”,是认为:这是神经网络在接受外部信息后,在网上产生了一个非线性动力学行为,这个信息传递的行为如果收敛到一个稳定的状态,就得到一个认识并形成记忆;如果外部信息在一个大的范围内作用于这个神经网络都能收敛到这个稳定状态,则称其为吸引子;信息在网上的传递过程中,也可能由混沌而到达多个吸引子,则形成联想。

        人工神经网络试图描述上述过程,但其规模实在无法与人脑相比。然而,却也道出了诗人作诗时其思维模式的本质,因为,联想是科研与艺术所共有的。在生命科学的层面上,可能看到二者的某种统一。

    一个重要的区别是,基于图灵模型的计算机是数字计算机,处理离散后的编码,而人的神经网络是模拟“计算机”,大规模地并行处理连续的模拟量,如摄取一幅图。

        大规模并行处理新型计算模型,如量子计算机、分子计算机也得到广泛的重视。

 

        无独有偶,也如关燕清先生讲的:“如何‘取象’于‘科学技术’,而‘立意’为‘人文关怀’,值得深思和尝试。”

 

 



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