2026年5月25日，澳門科技大學國際學院院長、教育發展中心總監張洪明講座教授應邀在同濟大學“同濟高等講堂”進行演講，演講主題為“此‘生成’非彼‘生成’——重論辛頓與喬姆斯基之戰”。“同濟高等講堂”是該校最高級別的學術講座平台，現場有300餘名師生出席。
張洪明院長受邀在“同濟高等講堂”演講
張洪明院長以辛頓（Geoffrey Hinton）與喬姆斯基（Noam Chomsky）的學術論戰為演講切入點，指出當下學界普遍存在概念混淆與邏輯錯位問題。他指出，大眾熱議的AI顛覆語言學、大模型通向通用人工智能等觀點存在明顯偏差，核心誤區在於混淆了兩種截然不同的“生成”概念。生成語言學的“生成”依託人腦認知機制，是一套可形式化、可推導的語法規則系統，聚焦人類理解、組織和表達語言的底層規律；而大語言模型的“生成”屬於技術、工程層面的文本處理，依靠海量語料統計概率與解碼取樣輸出內容，沒有嚴謹的語法約束與認知邏輯，二者研究內核與本質完全不同，所謂的學術對立實則為偽命題。
為直觀展現AI的技術局限，張洪明院長結合翻譯、詩詞創作案例展開論證，明確指出：機器翻譯僅能機械匹配文本符號，無法理解成語背後的文化內涵與語境意蘊，極易出現語義偏差；頂尖大模型在多重規則約束的古典詩詞創作中，也只能堆砌文字、拼湊句式，無法實現人腦的佈局謀篇、意境營造與規則創新。這充分說明，AI僅具備高效復刻、整合產出的強化能力，並不具備人類獨有的創造力、審美力、共情力與文化解讀能力。
張洪明院長在演講中
張洪明院長強調，大語言模型突飛猛進的發展，只是技術和工程方面的突破，而這種突破是依託於語言學界幾十年的研究積澱。數據人工標注、詞性標記（POS tags）、語義特徵理論、語義網絡、句法樹等核心基礎均源自語言學研究。當大模型遭遇可解釋性差、邏輯缺失、內容虛構等瓶頸，仍需要語言學、認知科學等跨學科理論破解，單純依靠算力、數據與技術迭代無法實現真正的“智能”突破。
在互動環節，針對師生提出的人腦數字化模擬、腦機結合優化AI等問題，張洪明院長回應表示，現階段人腦復刻、有機大腦培育、芯片植入等技術仍存在諸多技術與生物瓶頸，硅基模型難以複製碳基人腦的認知機制。真正的人工智能升級不是靠算力、用蠻勁、求概率，而是必須深耕人腦、神經、認知、語言與思維生成規律，補齊人文與認知學科短板。
張洪明院長在互動環節回答聽眾問題
