夜雨聆风今天，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
