米切尔还认为 ， 与AguerayArcas的论点相反 ， 海伦·凯勒的例子恰恰证明 ， 感官的实际体验对语言理解很重要 。

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「在我看来 ， 海伦·凯勒的例子恰恰显示了她对颜色的理解是如何具体化的 。 她将颜色概念映射到了气味、触觉、温度等概念上 。 」米切尔写道 。
至于注意力 ， 米切尔表示 ， AguerayAcras的文章中提到的神经网络中的「注意力」与我们所了解的人类认知中的注意力有很大区别 。
但Mitchell也表示 ， AguerayAcras的文章是「发人深省」的 ， 尤其是现在 ， 谷歌、微软这样的公司越来越多地将大型语言模型部署在我们的日常生活中 ， 更显出这个问题的重要性 。
参考资料：
https://thenextweb.com/news/ai-understand-what-we-are-saying-scientists-divided-syndication
https://bdtechtalks.com/2020/02/03/google-meena-chatbot-ai-language-model/
https://medium.com/@blaisea/do-large-language-models-understand-us-6f881d6d8e75
【谷歌机器智能大牛：AI模型要真正理解人类语言，关键是“序列学习”】https://www.quantamagazine.org/what-does-it-mean-for-ai-to-understand-20211216/

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