当系统使用一个概念来解决当前问题时 ， 一般不可能使用概念的全部含义(除非概念极其简单) ， 而只能使用其中的一部分 ， 这就造成了“当前含义”和“一般含义”的区别 。前者通常只是后者的一小部分 ， 其内容选择受到很多因素的影响 ， 包括确定性程度、简单性、过去的有用性、与当前情况的相关性等 。因为这些因素是不断变化的 ， 同一个概念在不同的时间在系统中往往有不同的当下意义 。经过足够的经验 ， 一些概念会形成相对稳定的“基本意义”或“本质” ， 从中可以推导出概念意义的其他部分 ， 而在其他概念中 ， 这种“内核”可能找不到 ， 从而无法为系统提供太多的效用 。因此 ， 不同的概念对系统有不同的价值 。
在这个模型中 ， “新”的概念可能以下列方式出现:
●体验中出现以前从未见过的词语或感知模式 ， 如第一次“鸸鹋” 。
●生成复合术语“压缩体验” ， 如将“停止信号为红色”、“停止信号为浅”组合成“停止信号为浅红色” 。如果这个组合之前没有被系统考虑过 ， 那么“红灯”就是系统产生的新概念 。
●如果一个概念的意义在一段时间内发生了不可逆转的重大变化 ， 比如一个“非基本意义”变成了一个“基本意义” ， 可以说是演变成了一个新概念 。比如“短信”的含义 ， 现在和二十年前有很大的不同 。
后两种方式往往使复合项在反复出现或发挥重要作用后逐渐作为一个整体使用 ， 使其意义不能还原为其成分的意义 。例如 ， 在某些情况下 ， 说“红灯”可能与“红”和“光”无关 。这可以看作是对上一篇文章《计算机能有创造性吗？补充:电脑不仅能创造新方法 ， 还能创造新概念 。
由于概念和词语的意义是由相关的经验决定的 ， 不同的系统总是有不同的经验 ， 因此意义基本上是个人的和主观的 。虽然具有相似经验的系统会有相似的概念 ， 但通常不可能实现完全相同 。意义的“客观性”成分主要是交流和社会化的产物 ， 因为这些过程为不同的系统提供了相似的言语体验和社会体验 ， 促使它们按照习俗和习惯使用词语 。如果你想让别人理解你的意思 ， 你最好用每个人都能接受的方式使用语言 ， 尽管你独特的经历会给你关于如何使用单词的新想法 。比如《人工智能:什么是“智能”？一方面 ， 我挑战了“智能”这个词的普遍用法 ， 另一方面 ， 我试图为这个词提出一个新的工作定义 ， 并在“深”的本义中寻找依据 。社会范围的语义变化是由这种“分化”和“规范”的冲突努力引起的 。一方面 ， 大部分人的“语义脱轨”被纠正或忽略 ， 但总有一些新奇的用词方式引起越来越多的共鸣 ， 以至于远播或近播 ， 甚至最终成为“标准语义”的一部分 。在这个过程中 ， 有“守规矩”和“不落俗套”的原因 ， 因为前者维护语言的存在 ， 后者促进语言的发展 。具体例子中摔跤的结果取决于双方的力量对比 。
上面介绍的“纳特模型”与传统的语义理论有着根本的不同 。目前很多人还把电脑当成一个“物理符号系统” ， 认为里面的符号只有参考外界的事物才能有意义 。为了解决“参照”或“解释”超出系统自身控制的问题 ， 常见的对策是为具有感知运动模式的符号提供“基础” 。这仍然是在指称语义学框架内解决意义问题的一种尝试 。问题是词的意义不能完全归结为知觉运动模式(虽然有时是主要成分) 。纳特模型中的术语可以称为“符号” ， 但它对系统的意义并不依赖于外部的参考或解释 ， 而是体现在它与系统内其他符号的联系上 。这种联系是对系统经验(包括但不限于知觉运动的经验)的选择性总结 ， 而不是一成不变的定义或理论 。系统对这个符号的处理不仅基于它的形式 ， 而且基于它的意义 。这样的体系不仅可以理解符号的意义 ， 还可以改变和创造符号的意义 。参考语义在这个模型中仍然有用 ， 但它仅限于提供一种在数学和其他领域使用“纯抽象概念”的方法 。
事实上 ， 上述所有的概念理论都试图用关系来描述概念 ， 但原型理论使用内涵关系 ， 范例理论使用外延关系 ， 理论理论主要使用信念系统中的关系(尤其是因果关系) 。由于纳特模型考虑了所有的概念关系 ， 上述理论可以视为其特例 。对于一个特定的概念 ， 它的意义可能确实主要是由某种关系决定的 ， 但更常见的是各种关系都有贡献 。
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