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作者：俞建梁;
单位：南京航空航天大学;
摘要：本文深入探讨了乔姆斯基语言理论与大语言模型(LLM)之间的理论张力，聚焦双方对语言本质与智能机理的核心分歧。通过梳理乔姆斯基对LLM的批判及LLM对乔氏理论的反向挑战，文章指出，二者争议的根源在于对内语言与外语言层面的不同侧重。基于此，本文提出语言学理论与LLM技术的互鉴路径：通过结合理性主义的符号逻辑与联结主义的数据驱动方法，弥合规则与统计的鸿沟；同时借助跨学科研究，揭示语言的复杂性与智能的本质。这一融合不仅为语言研究提供新视角，亦为人工智能向兼具解释性与泛化能力的认知模型发展指明方向。
