语言学（linguistics）在人工智能（AI）的应用都有哪些？
好几年前写的答案，有些观点我现在想法有些出入，黑理论语言学黑得有点过。最近几年在AI业界做语音与语言技术，又有一些新的感悟，我再打点补丁。 语言学AI中的应用那算是计算语言学或者自然语言处理了。理论语言学最大的贡献在于构建symbolic系统，不过最近十年整个AI领域走上了完全数据驱动的路，任何依赖知识，逻辑，规则的研究范式都面临边缘化。AI的整个知识表示(knowledge representation)的分支都彻底边缘化，更不要说利用规则的计算语言学方法。未来一个可能的发展方向是利用语义学，将自然语言转换为语义表示，然后叠加知识，进行推理。 以下为原回答。 我是语言学系出身的，很多人以为自然语言处理的理论基础是语言学，很遗憾这个想法大错特错。 当前的理论语言学(theoretical linguistics)主流研究越走越偏，对计算语言学(computational linguistics)/自然语言处理(natural language process)几乎没有任何贡献。包括音系学(phonology)，乔姆斯基一系列句法模型(Chomskian syntax)，形态学(morphology)，语用学(pragmatics)。 主流语言学难以应用的最大问题在于symbolic representation的假设。语言学的模型把语言都写成二进制，非黑即白，要知道自从20世纪80年代开始，AI的人就已经意识到了概率的重要性。概率与传统语言学完全背离。而且理论语言学的人并不喜欢讨论实际自然语言数据，尤其喜欢坐着想句子。著名斯坦福计算语言学大神Christ Manning，也是语言学系出身，但最近十几年几乎再也没发过跟理论语言学有关的论文。 主流贡献相对大一点的分支有形式语义学(formal semantics)，但过于依赖手写规则(handwritten rules)，大规模推广有困难，面临的问题跟传统专家系统类似。两个冷门的句法模型dependency grammar和combinatorial categorical grammar (CCG)在句法分析领域有一定市场。 对AI领域有帮助的理论都是语言学以及相关学科中偏门的领域，包括语音学(phonetics，语音识别的理论基础，不过语言学很多人不把语音学当作语言学分支)，词汇语义(lexical semantics, 主要以LSA, LDA等一系列模型间接实现)，历史语言学(historical linguistics)和类型学(typology)对于多语言的技术开发比较有一定启发。 心理语言学(psycholinguistics)依靠行为实验(behavior experiments)，大脑成像技术(brain imaging)以及认知建模(cognitive modeling)研究人类实际语言使用，可谓计算语言技术的理论后盾。计算语言学顶级会议ACL每年专门设分领域接收认知模拟的研究。认知建模也是我做的最多的一块。 AI领域志在逼近人类智能，研究人类智能的认知科学才是AI的理论基础，而不是理论语言学。