Почему Python недостаточно: Теория языка как фундамент LLM (Разбор В.А. Плунгяна)

Тема: Теория языка в контексте архитектуры ИИ Запуск цикла лекций по адаптации академической лингвистики для ML-разработчиков и промпт-инженеров. В пилотном выпуске — анализ лекции академика В.А. Плунгяна «Введение в теорию языка». Материал рассматривается не с филологической, а с инженерной точки зрения. Ключевые тезисы разбора: Инструментарий: Почему знания Python недостаточно для проектирования сложных семантических систем. Методология: Отличия стохастической генерации от структурированной архитектуры смыслов. Верификация: Применимость критерия фальсифицируемости Поппера к работе нейросетей. Архитектура: Понятие «языковой способности» человека как референс для операционных систем LLM. 📁 Материалы: Оригинальная лекция В.А. Плунгяна: https://youtu.be/naZDrFWSt1w Таймкоды: 00:00 — Вводная часть: задачи цикла. 01:12 — Синтаксис кода vs Структура языка. 03:45 — Практическое владение языком vs Теоретическое моделирование (аналогия Плунгяна). 06:20 — Веса в нейросетях и лингвистическая интерпретация. 09:15 — Проблема научности ИИ: критерий Поппера. 12:30 — Заключение: инженерный подход к семантике. #DataScience #NLP #Linguistics #AI