澳科大国际学院张洪明院长受邀走进「同济高等讲堂」
共探学术前沿

2026年5月25日，澳门科技大学国际学院院长、教育发展中心总监张洪明讲座教授应邀在同济大学「同济高等讲堂」进行演讲，演讲主题为「此『生成』非彼『生成』——重论辛顿与乔姆斯基之战」。「同济高等讲堂」是该校最高级别的学术讲座平台，现场有300余名师生出席。

张洪明院长受邀在「同济高等讲堂」演讲

张洪明院长以辛顿（Geoffrey Hinton）与乔姆斯基（Noam  Chomsky）的学术论战为演讲切入点，指出当下学界普遍存在概念混淆与逻辑错位问题。他指出，大众热议的AI颠覆语言学、大模型通向通用人工智能等观点存在明显偏差，核心误区在于混淆了两种截然不同的「生成」概念。生成语言学的「生成」依托人脑认知机制，是一套可形式化、可推导的语法规则系统，聚焦人类理解、组织和表达语言的底层规律；而大语言模型的「生成」属于技术、工程层面的文本处理，依靠海量语料统计概率与解码取样输出内容，没有严谨的语法约束与认知逻辑，二者研究内核与本质完全不同，所谓的学术对立实则为伪命题。

为直观展现AI的技术局限，张洪明院长结合翻译、诗词创作案例展开论证，明确指出：机器翻译仅能机械匹配文本符号，无法理解成语背后的文化内涵与语境意蕴，极易出现语义偏差；顶尖大模型在多重规则约束的古典诗词创作中，也只能堆砌文字、拼凑句式，无法实现人脑的布局谋篇、意境营造与规则创新。这充分说明，AI仅具备高效复刻、整合产出的强化能力，并不具备人类独有的创造力、审美力、共情力与文化解读能力。

张洪明院长在演讲中

张洪明院长强调，大语言模型突飞猛进的发展，只是技术和工程方面的突破，而这种突破是依托于语言学界几十年的研究积淀。数据人工标注、词性标记（POS  tags）、语义特征理论、语义网络、句法树等核心基础均源自语言学研究。当大模型遭遇可解释性差、逻辑缺失、内容虚构等瓶颈，仍需要语言学、认知科学等跨学科理论破解，单纯依靠算力、数据与技术迭代无法实现真正的「智能」突破。

在互动环节，针对师生提出的人脑数字化模拟、脑机结合优化AI等问题，张洪明院长回应表示，现阶段人脑复刻、有机大脑培育、芯片植入等技术仍存在诸多技术与生物瓶颈，硅基模型难以复制碳基人脑的认知机制。真正的人工智能升级不是靠算力、用蛮劲、求概率，而是必须深耕人脑、神经、认知、语言与思维生成规律，补齐人文与认知学科短板。

张洪明院长在互动环节回答听众问题