表面上，大语言模型是一种基于深度学习技术，通过对海量文本数据进行训练，能够生成和理解自然语言文本的人工智能工具。实际上，大语言模型的理论根源可以追溯到维特根斯坦的《逻辑哲学论》，其对语言与逻辑关系的探讨为语言模型的设计提供了基础框架，强调了语言作为世界映射的功能。然而，大语言模型在实现上与维特根斯坦在《哲学研究》中提出的语言游戏理论和语义的语境化要求还存在显著差距。《哲学研究》强调语言的意义源于其在具体语境中的使用，而大语言模型虽然能够生成流畅的文本，但在理解语言的多样性和动态性方面仍显不足，难以像人类一样灵活地根据语境调整语言的使用和意义的生成。

一、大语言模型真正的根是《逻辑哲学论》

维特根斯坦的《逻辑哲学论》被认为是大语言模型起源的重要思想基础，主要体现在以下几个方面：

1. 语言与世界的对应关系

维特根斯坦在《逻辑哲学论》中提出了“图像论”，认为语言是对世界的逻辑映射。他指出，语言的意义在于其能够描述现实世界中的事实，而有意义的命题必须能够清晰地与事实相对应。这一观点为大语言模型的设计提供了理论支持，因为大语言模型的核心任务之一就是通过语言生成来描述和解释现实世界。

2. 语言的逻辑结构

维特根斯坦强调语言的逻辑结构，认为语言的边界决定了我们认知世界的边界。他试图通过逻辑分析来揭示语言的本质，这种对语言逻辑结构的重视为后来的符号主义人工智能提供了理论基础。符号主义AI试图通过逻辑规则和符号系统模拟人类的认知过程，这与《逻辑哲学论》中对语言逻辑结构的分析有相似之处。

3. 语言的可说与不可说

维特根斯坦在《逻辑哲学论》中提出了“可说的东西”和“不可说的东西”的区分。他认为，语言能够清晰表达的内容是可说的，而超出语言表达能力的领域则是不可说的。这一观点对大语言模型的设计有重要启示：大语言模型虽然能够生成大量有意义的文本，但在面对一些无法用语言清晰描述的内容时，也会显得无能为力。

4. 对语言的批判与分析

维特根斯坦将哲学研究归结为对语言的批判和分析。他认为，哲学问题的本质是语言问题，通过对语言的分析可以澄清思想。这种对语言的批判性思维为大语言模型的研究提供了哲学基础，因为大语言模型的开发需要对语言的逻辑和语义进行深入分析。

5. 语言的交互功能

维特根斯坦的后期思想虽然否定了《逻辑哲学论》中的部分观点，但他对语言的交互功能的强调也为大语言模型提供了启示。大语言模型的核心功能之一是通过语言与人类进行交互，而这种交互功能正是维特根斯坦所关注的语言的实际应用。简言之，维特根斯坦的《逻辑哲学论》为大语言模型的发展提供了重要的哲学基础和理论支持，尤其是在语言与世界的对应关系、语言的逻辑结构、语言的可说与不可说等方面。

二、大语言模型距离《哲学研究》还很遥远

1. 大语言模型的特点

（1）基于统计和模式匹配的原理

大语言模型是通过对海量文本数据的学习，识别出语言中的模式和规律来进行语言生成和理解的。它本质上是一种基于统计概率的工具，通过对大量文本数据的分析，找出词语之间的关联和出现频率等信息。例如，当输入一个句子的开头部分时，模型会根据数据中类似句子的后续内容来预测下一个最可能的词语或短语。

（2）缺乏对语言本质的深刻理解

尽管大语言模型在语言生成上能够生成看似合理、流畅的文本，但它并不真正“理解”语言的意义。它只是根据数据中的模式和关联来生成或理解语言，而没有像人类一样对语言背后的概念、情感、意图等有真正的理解。比如，当模型生成一个关于哲学观点的论述时，它可能只是根据已有的文本模式拼凑出一段话，而并不真正理解哲学概念的内涵。

（3）对语境的处理有限

虽然大语言模型在一定程度上能够处理语境信息，但与人类对语境的敏感性和灵活性相比仍有差距。它主要依赖于输入的文本内容来判断语境，而对于一些复杂的、隐含的语境信息，可能无法准确捕捉。例如，在一个对话场景中，一个人的语气、表情、肢体语言等都会对语境产生影响，但这些非文本信息是大语言模型难以获取和处理的。

2.维特根斯坦在《哲学研究》中对语言的探讨

（1）语言的复杂性

维特根斯坦认为语言并非一个单一的、固定的系统，而是由多种多样的语言游戏构成的。不同的语言游戏有着不同的规则和目的，语言的意义也是在这些具体的语言游戏中得以体现的。例如，“游戏”这个词在不同的语境下可以指代体育比赛、儿童玩耍、电脑游戏等多种不同的事物，每种用法都有其独特的规则和意义。

（2）语境依赖性

语言的意义高度依赖于语境。同一个词语或句子在不同的语境中可能有不同的含义。维特根斯坦强调，要理解一个词语的意义，必须将其放在具体的使用情境中去考察。比如，“银行”这个词在“我去银行取钱”和“河的两岸是高高的堤坝和宽阔的银行”这两个句子中的含义完全不同，只有结合具体的语境才能准确理解其意义。

（3）动态性

语言是动态的，它的意义和用法会随着时间和语境的变化而变化。语言的发展和演变是一个不断动态变化的过程，新的词语和表达方式不断涌现，旧的词语和用法也会逐渐改变或消失。如随着互联网的发展，许多网络流行语进入了日常语言的使用中，它们的意义和用法也在不断地发展和变化。

3. 二者的差距

（1）对语言本质的理解深度

大语言模型只是从表面的文本数据中提取信息来进行语言生成和理解，而维特根斯坦所探讨的语言的本质是语言作为一种人类活动的复杂性和多样性，以及语言与人类生活、思维、文化等的密切联系。大语言模型无法像人类一样从哲学的高度去理解语言的本质。

（2）对语境的敏感性

大语言模型虽然能够处理一定的语境信息，但它的语境处理是基于文本数据的，对于复杂的、隐含的语境信息以及非文本的语境因素，如语气、表情、文化背景等，无法像人类一样敏感地捕捉和理解。而维特根斯坦强调的语境依赖性是全方位的，包括语言使用的所有相关因素。

（3）对语言动态性的适应性

大语言模型的训练数据是相对固定的，虽然可以通过不断更新数据来适应语言的变化，但它的适应性是有限的。而维特根斯坦所描述的语言动态性是一个自然的、不断发展的过程，人类能够自然地适应语言的变化，而大语言模型需要人为地进行数据更新和模型调整才能跟上语言的发展。平心而论，大语言模型在语言生成和理解方面虽然取得了显著进展，但与维特根斯坦在《哲学研究》中所探讨的语言的复杂性、语境依赖性和动态性相比，仍存在巨大差距。大语言模型更多地是从技术的角度对语言进行处理和模拟，而维特根斯坦是从哲学的高度对语言的本质和特性进行深入的思考和探讨。

三、除了语言模型，维特根斯坦的思想对人工智能领域其他的影响

除了对语言模型的影响，维特根斯坦的思想还在多个方面对人工智能领域产生了深远的影响：

1. 对符号AI的批判与启发

维特根斯坦的《哲学研究》对符号AI的核心技术基础——现代逻辑——提出了批判。符号AI依赖于逻辑推理和符号表征，但维特根斯坦指出，语言的意义并非仅仅来自其逻辑结构，而是源于其在特定语境中的使用。这一观点促使人工智能研究者重新思考符号AI的局限性，推动了对更灵活的语言处理方式的探索。

2. 语言游戏与语义理解

维特根斯坦的“语言游戏”理论强调语言的多样性和语境依赖性。他认为，语言的意义在于其使用，而不是固定的逻辑形式。这一观点对自然语言处理（NLP）领域产生了重要影响，启发了研究人员开发能够理解上下文和语义多样性的模型，例如word2vec、GloVe和ELMo等技术。这些技术通过上下文嵌入来捕捉单词的动态意义，与维特根斯坦的思想高度契合。

3. 对人工智能意识和智能的思考

维特根斯坦的思想促使人们思考人工智能是否能够真正理解和使用语言，以及人工智能的意识和智能的本质。他的语言游戏理论强调语言与人类行为和社会实践的紧密联系，这引发了对人工智能是否能够真正“理解”语言的讨论，也推动了对人工智能伦理和社会影响的反思。

4. 对人工智能通信的启示

维特根斯坦认为语言不仅反映现实，还塑造了我们对现实的理解。这一观点对人工智能通信提出了挑战：如何让机器像人类一样理解和生成语言？这促使研究人员探索更复杂的人机交互方式，例如通过上下文感知和语义理解来实现更自然的对话。

5. 对认知科学的影响

维特根斯坦强调语言和意义的相互依存关系，这一思想被广泛应用于认知科学中，特别是在研究语言与认知之间的联系方面。他的哲学观点帮助认知科学家重新审视人类语言处理的机制，以及如何在人工智能中模拟这些机制。

6. 对编程语言设计的启示

维特根斯坦的名言“语言的边界就是世界的边界”也被应用于编程语言的设计中。如果编程语言能够更简洁、直观地表达程序员的意图，程序员的思维就能更加聚焦于问题的核心，从而提高编程效率。这一观点对编程语言的设计和优化提供了哲学基础。

概括而言，当前风风火火的大语言模型AI仅仅是初步实现了维特根斯坦《逻辑哲学论》中提出的语言与世界的映射关系，而对于他在《哲学研究》中提出的语言游戏理论和语义的语境化要求还存在显著差距。无论如何，维特根斯坦的思想不仅对语言模型的发展起到了关键作用，还在符号AI、自然语言处理、人工智能意识、人机交互、认知科学和编程语言设计等多个领域产生了深远的影响。