淺談語文資料處理

黃 惇 勝 撰文
2021-01-04

 雖然佛教禪宗有「不立文字、以心傳心」之說;但語文仍是人類歷史上的偉大發明,它不僅是溝通的媒介、記憶的符號,更是思考的工具。毫無疑問地在沒有語文的時空條件下,吸收(溝通)、記憶、理解(判斷思考)與創造(創造思考)都會受到很大的限制。

 平常我們不會覺得語文乃至語文資料處理的重要性,尤其母語總是自然就會。除非我們大腦記憶的東西越來越多,思考的事情越來越複雜,腦負荷的壓力越來越大時,特別自1980年代以後資訊傳遞速度越來越加快,所謂知識爆炸及創新競爭時代的來臨,才會體認到語文資料處理的重要。

 多年來我曾應邀到有全球晶圓代工龍頭之稱的台積電、講授有關語文性資料處理課程,也曾在國家文官培訓所、公務人力中心與經濟部委託企業經營管理顧問協會按年辦理的高級顧問訓練班、管顧公司及包含中國大陸在內的其他產官學研領域,講授與語文資料處理方法密切相關的KJ法課程,顯見各行各業對語文資料處理方法的重視。

 語文資料處理的基本概念首先是語文的資料化,也就是要把語文變成一種可以操作處理的資料,包括大腦內部思維的卡片外化以及「一念一卡」的單元觀念同質化。其次也要體認到語文資料處理的關鍵性操作要領,包括語文資料的蒐搜與引發、抽象與具體性、抽象層次與具體類似性、理語文與情語文、以及兩極與多極思考、線型與非線型思考等的認知應用。

 再其次有關語文資料組合方法,基本上與一般定量處理方式略同。視需要可為歸納、演繹或假說檢定等,譬如KJ法就是無我直觀統合的歸納法,回饋(Feedback)導向的特性要因圖,關聯圖、系統圖、矩陣圖、箭線圖、PERT等與前推(Feedforward)導向的PDPC法、KT法潛在問題分析等屬於線型思考的演繹法,而像NM法的A(Area)型、S(Serial)型、D(Discover)型乃至H(Hardware)型則是一種假說檢定法。這些方法的用途不外乎創造性或判斷性問題解決兩種。

 最後談到語文資料處理與高科技的結合,目前外語翻譯機準確率據悉已接近100%,上述以判斷性問題解決為導向的語文資料處理方法高科技應可搭配。但以創造性問題解決為導向的語文資料處理方法則仍有限界,就號稱人工智慧的AI而言,如何透過深度學習進行與人類大腦無異的語文資料統合、頓悟、創造等,仍有待觀察。

 

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