チャットGPTで使われている大規模言語モデル(LLM)は、言語学が70年以上かかって解けなかった謎をコンピュータが解いた画期的なイノベーションだ。その謎とは、人間は言葉の意味をどうやって知るのかという問題である。たとえば
Time flies like an arrow.
という言葉を初期のAIは「時蠅は矢を好む」と訳した。これが間違いであることを証明するには「時蠅」という蠅がいないことを示す必要があるが、それはコンピュータにはできない。もしそういう蠅がいたら、likeは前置詞ではなく動詞になり、文の構造が変わってしまう。
こういう曖昧さを解決するため、意味論と文法理論（統辞論）を区別する伝統的な言語学に対して、両者を統一的に説明する多くの理論が提案された。その代表がモンタギュー意味論である。これは上の文を
T(x)→F(x)∧L(x)
のような記号論理で表現するものだ。ここでT(x)は時間を示し、F(x)は「飛ぶ」、L(x)は「似ている」という動作で、∧は積集合である。こういう表現で曖昧さをなくせば、意味論も機械的に処理できると思われたが、そこには落とし穴があった。
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