語言研究要與未來接軌

陸儉明

我國的語言研究不斷地繼承、發(fā)展，做了大量的工作，無論是在語音、詞匯還是語法、修辭方面，都產(chǎn)出了大批研究成果，但還遠遠跟不上時代和科技發(fā)展的需要。這突出表現(xiàn)在，語言學在當今飛速發(fā)展的、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“計算機深度學習”的人工智能事業(yè)中，逐漸被邊緣化。不是人工智能不需要語言學知識，而是已有的語言研究成果不怎么適應人工智能研究的需要。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“計算機深度學習”的特點是“從原始特征出發(fā)不斷自動學習高級特征組合”。人工智能的發(fā)展靠的是“數(shù)據(jù)”“算力”“算法”三駕馬車驅(qū)動。人工智能“數(shù)據(jù)”部分極需要“有效的語言學知識”——從“范疇”（語音的、語義的、句法的、語用的等）到“規(guī)則”都給以“特征化”刻畫、描寫的語言研究成果，可是我們以往在“特征”研究方面是個軟肋。

要讓語言研究跟上時代和科技發(fā)展的需要，語言工作者必須樹立“與未來接軌”的意識與理念，必須了解與認識當今時代和科技發(fā)展的大趨勢。當今時代發(fā)展的大趨勢是“和平與發(fā)展”，全球共同構(gòu)建人類命運共同體;科技發(fā)展的大趨勢是逐步走上“數(shù)字化”之路，各學科進一步走融合交叉之路。

反思以往的語言研究，習慣于理性主義地探究語言各個不同層面的規(guī)則，更多地注重“理論”思辨，注重對語言現(xiàn)象的“解釋”。這就語言研究本身而言很需要，無可非議;可是對各層面“特征”的研究與描寫則基本沒用力，而這是語言研究數(shù)字化所必不可少的。數(shù)字化就是將信息轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，以便于計算機存儲、計算。語言研究要滿足“數(shù)字化”要求，那么語言和語言研究成果的各個層面、各種單位、各種規(guī)則的性質(zhì)都必須用“特征”來加以呈現(xiàn)。此外，以往語言研究對具體的“語言使用”，特別是對作為交際主體的人的能動性，以及在交際過程中除語言符號本身之外的其他非語言本體知識的作用，很不重視。未來的語言學研究應該更注重跟其他學科研究的互動。在這方面，計算語言學、心理語言學的創(chuàng)立與發(fā)展已為我們樹了個樣板。

中國語言學要走“數(shù)字化”之路，走與其他學科融合交叉之路，語言學工作者自身一定要努力開展各層面“特征”的研究，要積極探究語言學與其他不同學科間的關(guān)聯(lián)性和相互作用，找到語言學與其他學科融合交叉的切入點、支撐點和著力點。同時，必須解決學科體制上的問題。在我們國家，語言學至今未能成為一級學科，還是依附于“中國語言文學”“外國語言文學”和“少數(shù)民族語言文學”，還只是個二級學科。這樣的學科體制已嚴重影響我國語言學科的發(fā)展。一方面導致我國的語言研究基本上還是停留在語言內(nèi)部各層面打轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)，研究者不容易打開思路;另一方面語言學在我國不能成為一個“母本”學科，不能確保語言學與其他學科融合交叉，更不易走上數(shù)字化之路。因此必須解決學科體制上的問題。

我們期盼中國語言學更快地走上數(shù)字化的道路，以使語言學能為當代科技特別是人工智能出力，能在構(gòu)建人類命運共同體事業(yè)中做出自己的貢獻。