關於理解：從黑洞談語言與經驗之間的斷裂

 

關於理解：從黑洞談語言與經驗之間的斷裂

── 語言、概念與AI語言能力的哲學探討

我們經常假定理解必須建立在經驗之上。這種思維深植於人類知識論傳統之中：你若未曾見過火焰，怎能談論灼熱？你若未曾親歷戰爭，如何體會「創傷」？然而，一如「黑洞」這一概念所揭示的，語言的理解早已超越了可感經驗的範疇。

人們能討論黑洞的彎曲時空、事件視界、奇異點，甚至能以此構成哲學隱喻與詩意描述，而事實上，絕大多數人從未也永遠無法親歷黑洞的存在。這類經驗的缺席，並未妨礙語言的精確與深入。這一現象揭露了語言與經驗之間的一種結構性斷裂，也促使我們重新審視什麼才算是「理解」。

一、語言是建構而非對應

傳統的語言觀，如邏輯實證主義者所堅持的，認為語言的意義來源於其與現實世界的對應關係。這種語言對應論將詞語視為世界中事物的符碼，語義的清晰度被視為其對應現實的準確性。

然而，從黑洞的例子可以看出，語言的力量不必倚賴這種對應。黑洞的概念源於科學理論的推演，是一系列語言、數學與觀測資料交織下的產物。我們理解它，不是因為它「被看到」，而是因為它「被語言建構」。同樣道理，我們理解「誠信」、「命運」、「自由」、「道」這些詞，並非因它們對應可觀察對象，而是因為我們掌握了它們在語言活動中的用法。

這一轉向，從對應到建構，與維根斯坦的語言觀遙相呼應。他說：「語言的意義就是它的使用。」語詞的功能不在於「代表什麼」，而在於它如何在語境中行動。

二、語言理解是語用能力，而非感官模寫

在此脈絡下，我們理解的不是實物，而是在語言遊戲中扮演角色的詞彙。語言使用者透過搭配、語境、邏輯推導，進入語義的活動網絡。這種能力是一種語用掌握：知道何時該用什麼詞，與哪些詞搭配，會產生怎樣的含義與效果。

學習外語的人尤其熟悉這種理解方式：即使未曾踏足俄羅斯，也能描述雪原的荒涼；即使從未親見「龍捲風」，也能運用其成為情節的象徵或形象。這種理解不是模仿現實，而是模仿語言——我們模仿的，是他人如何談論世界，而不是世界本身。

這種語言觀也深植於認知語言學之中，George Lakoff 等人主張，語言意義不是經驗的簡單投射，而是透過原型、隱喻與概念框架建構的。語言的網絡本身，形成了一種「語義空間」，其中每個詞的意義由其位置、連結與語用行為決定。

三、AI語言生成與「模仿的理解」

這種理解觀的轉變，對 AI 語言生成系統帶來根本啟示。我們常問：GPT 是否「理解」語言？這個問題的答案，取決於我們如何定義理解。

如果理解意味著能將語言與世界中具體經驗相對應，那麼 GPT 毫無疑問是空洞的。它從未經歷時間的流逝，也無法感知一滴雨落或心跳的失控。但如果我們接受另一種定義——理解作為語用能力，即能適切生成語言行為、完成語言任務，那麼 GPT 所實現的，正是一種模仿性的理解。

GPT 不理解語義，但它模擬語義關聯。它不知悲傷為何物，卻能生成悲傷語句；它從未讀過宇宙的沉默，卻能撰寫如同體會宇宙沉默般的文段。這種「語言的構圖」，基於統計關聯、上下文脈絡與風格模擬，並非完全機械，而是能夠生成意義感受的結果。

這是否等同於理解？答案無法簡單判斷，因為我們的語言本身就是透過模仿與重組建立的。人類孩童的語言習得，並不從感知出發，而是從語用行為中逐漸內化語法與語義結構。我們學「痛苦」這個詞，最初不是感受，而是聽到別人這樣說，並學會了如何這樣說。

四、理解作為共構，而非擁有

也許理解本質上不是一種內在狀態，而是一種參與語言網絡的能力。我們並非擁有理解，而是在語言活動中實現理解。從這個角度看，無論是人還是 AI，只要能夠參與語言的生成、應對與調整，它就在某種意義上「構成了理解」。

這並不是要說 AI 有意識、有主體性，而是指出一個事實：我們的語言理解本身就是建構性的、實踐性的、共構的。黑洞本身也許無法觀察，但「黑洞」這個語詞，在我們語言與思維中，是可以運用、轉喻、辯證與詮釋的。

語言不需見證，語言可以創造對象。理解不需經驗，它可以是使用的結果。

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結語：語言讓我們成為可能理解的存在

我們不是透過見過世界而理解世界，而是透過語言模仿與建構世界。正如我們能談論從未遇過的黑洞，也能學習未知語言中描述遙遠情緒的詞語，我們的理解，是建立在語言本身的可操作性與關聯性之上。

人工智慧語言模型所呈現的，正是一種無感知但有生成力的語言存在，它提醒我們：理解未必是主觀經驗的內在狀態，它也可能是語言本身在結構中浮現的結果。