今天,当我们惊叹于大语言模型(LLM)的通才能力,或者惊呼 AI Agent 能够自主调用工具执行任务时,你是否想过:AI 为什么能处理人类极其复杂的语言?
这真的是大力出奇迹吗?4月19日(周日)21:00,微软研究院高级研究员华文越将带来一场堪称“打通任督二脉”的硬核分享——《从语言哲学到 AI 智能体》(From Philosophy of Language to AI Agents)。
本期分享将揭示一个令人震撼的真相:AI 技术演进的每一步,都是对过去 150 年语言哲学史的完美复现。语言学家与 AI 科学家,其实一直在攀登同一座山。

核心看点
在本次分享中,我们将跳出枯燥的代码和算法表象,从高维的哲学视角,重新审视 AI 走向人类语言核心的历程。
⚙️ 自然语言与编程语言的“同构”之谜
早期的哲学家试图用逻辑学解析语言,却频频碰壁。为什么 Haskell 语言和 State Monad的概念,能够成为解决自然语言上下文难题的关键?
🤖 AI Agent 架构的哲学密码
AI Agent(智能体)为何能自主执行任务 ?当我们追溯多智能体通信协议(如 FIPA-ACL)的源头时,为什么会发现它们的架构竟然硬编码了维特根斯坦和奥斯汀的“言语行为理论”?
🧮 Transformer 词向量的“先知”
1957 年,语言学家 Firth 曾断言:“通过一个词的上下文来认识它”。这句话为何在半个世纪后成为了现代 NLP 的“圣经”?语义是如何摆脱词典的定义,彻底变成高维空间中可以被计算的“统计共现关系”的?
🌳 大模型黑盒里的“乔姆斯基幽灵”
乔姆斯基坚信语言拥有先天的“树状语法结构(AST)”。可是,完全不学语法、纯靠统计“下一个Token”暴力训练出来的预训练大模型,它的黑盒内部到底有没有涌现出语法树?纯粹的统计经验主义,最终能生出理性主义的果实吗?
过去 150 年,哲学家们不断提出关于人类语言的终极难题;而今天,计算机科学家们正在用算法和算力给出解答。这不仅是一部 AI 发展史,更是一场跨越百年的智慧共振。
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时间
北京时间:2026.04.19 (周日) 21:00-22:00美东时间:2026.04.19 (周日) 09:00-10:00
直播平台
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嘉宾
华文越,微软研究院 AI Frontiers 组高级研究员。她曾在加州大学圣塔芭芭拉分校(UCSB)担任计算机科学博士后研究员,与 William Wang 教授合作。她在罗格斯大学新不伦瑞克分校(Rutgers University-New Brunswick)获得博士学位,导师是 Yongfeng Zhang 教授。她的研究重点是 LLM 智能体的安全性与效率、多智能体交互以及 LLM 推理。她入选了 2025 年 KAUST AI 新星(AI Rising Star),并在 ACL、EMNLP、ICLR、NeurIPS、TACL 等顶级自然语言处理和机器学习会议上发表了 40 多篇论文。
个人网站:https://wenyueh.github.io/
主持人
王文轩,中国人民大学信息学院讲师,人工智能治理研究院研究员,入选国家高层次青年人才项目。2024 年博士毕业于香港中文大学,研究方向为大模型安全和大模型应用,近五年发表 A 类论文 40 余篇,发表论文获 ACM SIGSOFT 杰出论文奖,EMNLP 最佳论文提名,深圳科协优秀论文奖。谷歌学术总引用五千余次,多个大模型项目在开源社区排名第一。
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编辑 | 宁钰成 中国科学院大学
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