我明白。返回的贝叶斯统计模型中的语言和认知的角度。你认为一句名言，说一个句子的概率是对自己不知所云......
乔姆斯基：那么你可以得到一个数字，如果你想要的，但它并不意味着什么。
这并不意味着什么。但它似乎喜欢那里的几乎一个平凡的方式，以统一的概率方法与承认，那里有非常丰富的内部心理陈述，包括规则和其他象征性的结构，和概率论的目标是刚刚到链接嘈杂的稀疏数据在世界上与这些内部的标志性建筑。不承诺你说任何有关如何获得这些结构 - 他们本来可以在那里一起，或有部分的一些参数被调整的，不管你的概念是。但是，概率论只是作为一种胶之间的噪声数据，并且非常丰富的精神表示。
乔姆斯基：嗯... 概率论没有什么错，没有什么错误的统计数据。
但它有一定的作用吗？
乔姆斯基：如果你可以用它，挺好的。但问题是什么是你使用它呢？首先，第一个问题是，是否有任何一点了解噪声的数据吗？有一些点理解这是怎么回事窗外吗？
好了，我们轰炸[嘈杂的数据是Marr的一个例子，我们正面临着嘈杂的数据的时候，我们的视网膜...
乔姆斯基：这是真的。但他说的是：我们的生物系统的问自己，如何挑选出的，噪音的东西是重要的。视网膜是不是要复制的噪声。它可以说我要去看看这个，这和其他的事情。它说，语言习得是相同的。新生的婴儿正面临着巨大的噪音，威廉·詹姆斯（William James）被称为“喧嚣繁芜的困惑，”只是一个烂摊子。如果说，猿或一只小猫或一只鸟或任何与噪声，这就是它结束。然而，人类的婴儿，不知何故，瞬间本能地，挑选出的噪音，这是与语言相关的一些零散的部件。这是第一步。那么，它是如何做呢？它没有做统计分析，，因为APE可以做大致相同的概率分析。寻找特别的东西。所以，心理语言学，neurolinguists，和其他人试图以某种方式调整，以特定的环境方面的计算系统和神经生理学的发现的特定部分。好了，事实证明，实际上有反应的神经回路，特定种类的节奏，这发生在语言，如音节长度等。有一些证据表明，这是，婴儿的大脑正在寻求的第一件事情之一-韵律结构。回去到Gallistel和Marr，它得到了我做这些事情“，并说，这是说”好了，这里的一些计算系统内了9个月，典型的婴儿已经拒绝了-消除其作品库-语音中不使用自己的语言的区别。因此，最初，当然，任何婴儿被调谐到任何语言。而是说，日本在9个月的孩子将还没有反应过来的RL区别了，这是一种淘汰。因此，该系统似乎理清很多的可能性和限制，还仅仅是语言的一部分，并有一个狭窄的那些。可以弥补非语言的婴儿永远无法做到这一点，那么你正在寻找其他的事情。例如，进入一个更为抽象的一种语言，现在有大量的证据，这么简单的事情线性顺序什么之前什么，没有进入的句法和语义的计算系统，他们只是没有设计的寻找线性顺序。所以，你发现压倒性的距离，更抽象的概念，而不是直线距离计算，你可以找到一些神经生理学的证据证明这一点，太。就像如果人工语言的发明和教导，像你这样的人，使用线性顺序否定一个句子的第三个词做的事情。人可以解决这一难题，但显然的标准语言的大脑区域没有被激活-激活其他地区的，所以他们把它当作一个谜，而不是作为一种语言问题。您需要更多的工作，但是...
您认为这是令人信服的证据，激活的大脑区域的激活或缺乏...
乔姆斯基：这是证据，你当然会想要更多。但是，这是什么样的证据，无论在语言学方面，你看语言的工作方式， -他们没有像第三个词在句子中使用的东西。以一个简单的句子，如“本能的老鹰飞游”，“本能”，“游泳，它不会去飞，即使它没有任何意义。这是自反的。“本能地”，副词，不是寻找最近的动词，它的结构最突出的一个。这是一个困难得多的计算。但是，这是唯一使用过的计算。线性的顺序是一个很容易计算，但它从来没有使用过。有一吨类似这样的证据，和一个小的神经语言学证据，但它们指向相同的方向中。你去到更复杂的结构，这就是你的，发现越来越多的。
这是，至少在我看来，尝试发现系统实际上是如何工作的，就像在视觉在Marr的实验室，西蒙·厄尔曼等人发现了一些非常了不起的事情，如刚性原则。你不会发现，通过数据的统计分析。但他没有找到它通过精心设计的实验。那你看的神经生理学，看看你能找到的东西，这些计算。我认为这是相同的语言，相同的学习算术能力，规划，几乎所有的东西你看。只是想分析前处理混乱的数据是不可能的，因为它不会得到伽利略的任何地方，就像让你随时随地。事实上，如果你回到这，在17世纪，这是不容易的人，如伽利略和其他主要科学家说服NSF [美国国家科学基金会的一天 - 即贵族 - 任何任何意义。我的意思是，为什么研究滚动的球，不存在摩擦的飞机。为什么不学习花卉生长的吗？好吧，如果你试图通过研究花卉生长在那个时候，你会得到也许是什么东西看起来像一个统计分析。