導 論 關于人工智能，別上科幻影視的當 一 以人工智能為主題的科幻影視之基本要素間的沖突 二 主流科幻影視作品對于人工智能的三大誤解 三 影視界對于人工智能的誤讀的外溢 小結性評論 **章 現在的人工智能，尚且不能“說人話” 一 為何讓機器“說人話”很重要？ 二 目前的機器是否真會“說人話”？ 三 為何自然語言處理需要哲學？ 本章小結 第二章 ChatGPT 或許會加劇人類社會的“自欺” 一 重述薩特的“自欺”論 二 作為“常人”之音復讀機的 ChatGPT 三 ChatGPT 、刺客與被刺者 本章小結 第三章 ChatGPT 或許會模糊科學共同體的“顏面” 一 和辻哲郎論“臉” 二 進化論視野中的“無臉人” 三 ChatGPT 時代“臉”的模糊化 本章小結 第四章 機器翻譯之“八仙過海” 一 行為主義 二 外在論的語義學 三 萊布尼茨的“理想語言”假說 四 喬姆斯基的“深層句法”假說 五 休謨式的統計學進路 六 康德式的混合式進路 七 孔子式的基于實例的理解進路 八 新瓶裝舊酒：大語言模型 第五章 機器翻譯與認知語言學 一 對深度學習路徑的反思 二 認知語言學論翻譯 三 認知語言學技術刻畫之難點 四 由“納思系統”另辟蹊徑 本章小結 第六章 大森哲學讓人工智能說“心語” 一 現有的人工智能路徑，都談不上具有“**人稱” 二 大森是如何利用維特根斯坦去反對維特根斯坦的？ 三 納思系統中的“私人語言” 本章小結 第七章 讓機器說日語可不容易 一 日語言說者對于具身性的敏感性 二 主流自然語言處理技術為何處理不了具身性？ 本章小結 第八章 如何讓機器懂漢字之“六書”？ 一 《馬氏文通》以來的漢語語法研究史批判 二 《說文解字》的微言大義 三 如何讓機器懂“六書”？ 四 機器也能會意 五 懂“六書”的機器有何用？ 第九章 機器能夠把握漢語或日語中的量詞嗎？ 一 統計學機制真懂量詞嗎？ 二 蒯因的量詞論及其疏漏 三 漢語演化史與認知語言學視野中的量詞 本章小結 第十章 機器能夠把握隱喻嗎？ 一 隱喻，讓“微軟小冰”與 ChatGPT 都感到無力 二 關于隱喻的種種理論 三 斯特恩的隱喻理論 四 納思系統如何懂隱喻？ 本章小結 總 結 機器人杰夫與查派何以說人言？ 后 記