Tolgahan Toy

In contemporary artificial intelligence, the challenge is making intricate connectionist systems—comprising millions of parameters—more comprehensible, defensible, and rationally grounded. Two prevailing methodologies address this complexity. The inaugural approach amalgamates symbolic methodologies with connectionist paradigms, culminating in a hybrid system. This strategy systematizes extensive parameters within a limited framework of formal, symbolic rules. Conversely, the latter strategy remains staunchly connectionist, eschewing hybridity. Instead of internal transparency, it fabricates an external, transparent proxy system. This ancillary system’s mandate is elucidating the principal system’s decisions, essentially approximating its outcomes. Leveraging natural language processing as our analytical lens, this paper elucidates both methodologies: the hybrid method is underscored by the compositional vector semantics, whereas the purely connectionist method evolves as a derivative of neural semantic parsers. This discourse extols the merits of the purely connectionist approach for its inherent flexibility and for a pivotal delineation: segregating the explanatory apparatus from the operational core, thereby rendering artificial intelligence systems reminiscent of human cognition.

Anlambilimsel bileşimsellik ilkesi, herhangi bir ifadenin anlamının o ifadenin parçalarının anlamlarının bir fonksiyonu olduğunu bildirmektedir. İlke Gottlob Frege’nin dilsel anlamı fonksiyon argüman uygulaması olarak ele alan çalışmalarına dayanmaktadır. Bileşimselliğin, Richard Montague ile birlikte biçimsel anlambilim içerisinde merkezi bir rol aldığı görülmektedir. Bileşimsellik ilkesi, dilsel yapı ve anlamsal yapı arasında homomorfik bir ilişki bulunduğunu bildirmektedir. İlkenin savunucuları bileşimselliğin dilin sistematik ve üretken yapısına önemli katkılar sağladığını iddia etmektedirler. Wlodek Zadrozny, bu görüşe karşı olarak, bileşimselliğin dilin sistematik yapısına herhangi bir katkı sağlamadığını iddia etmektedir. Zadrozny, iddiasını temellendirmek için, herhangi bir anlambilimsel yapının bileşimsel olarak kodlanabileceğini gösteren bir ispat ortaya atmıştır. Zadrozny herhangi bir anlambilimsel yapı için böyle bir anlam fonksiyonunun var olduğunu ise Peter Aczel’in iyi-yapılanmamış kümeler kuramına dayandırmaktadır. Çözüm Lemması bize böyle bir anlam fonksiyonunun var olduğunu bildirmektedir. Zadrozny’nin iddiasına karşı önemli bir itiraz bulunmaktadır. Elde edilen anlamsal yapının asıl anlamsal yapıyı kodlamak için yeterli olmadığı iddia edilmektedir. Bu iddianın temelinde eş anlamlılık olgusu bulunmaktadır. Eş anlamlı ifadelerin yer değiştirme ilkesine uymadığı, bileşimsel olmayan anlambilimsel yapıların elde edilen bileşimsel yapılar tarafından temsil edilemeyeceği iddia edilmektedir. Bu çalışmada, Zadrozny’nin ispatı incelenerek, eş anlamlılık üzerinden yapılan itiraz cevaplandırılmaktadır. İtirazın konusu olan eş anlamlılığın, anlambilimsel olarak korunması gereken bir özellik olmadığı iddia edilmektedir.

The standard approach to model how human beings understand natural languages is the symbolic, compositional approach according to which the meaning of a complex expression is a function of the meanings of its constituents. In other words, meaning plays a fundamental role in the model. In this work, because of the polysemous, flexible, dynamic, and contextual structure of natural languages, this approach is rejected. Instead, a connectionist model which eliminates the concept of meaning is proposed.