【感想・ネタバレ】言語能力は人工知能で解明できるかのレビュー

折田奈甫 / 藤井友比呂 / 小野創 / ノーバート・ホーンスティン

生成文法とはどういう考え方で，なぜ経験主義と対立するのか．世界の言語研究者の間で白熱した議論を巻き起こした，生成文法の重鎮ホーンスティンのブログから，言語進化，人工知能（大規模言語モデル），ニューラルネット，子どもの言語獲得，文法理論に関する記事を訳出．立場の異なる多彩な指定討論者が議論を深める．

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折田の物言いは癪に触るが、内容は刺激的だった。

言語をコミュニケーションに用いることや、言語の（生成文法のいう）特質が、進化の前段階（という表現が正しいか微妙）で獲得されていたという点。
他の霊長類にも見られる情報の共有、サブアッセンブリ方式が可能であることから推測できる併合の基礎となる認能力など。
サブアッセンブリは効率性と柔軟性という利点を持つ。
【林　美里】


ニューラルネットワークモデル　細胞固有記憶仮説
機械学習　大規模言語モデル
連合　ヘブ則
情報処理アプローチ


刺激の貧困説
韓国語の否定の作用域（移動を仮定する意義）