这两天有一个消息，2023年7月，OpenAI的ChatGPT已经发展到可以通过利用抽象语法树（AST）来理解基本的Python代码。这有助于AI理解代码的结构和关系，扩展其功能。这意味着生成式人工智能大语言模型是可以具备一定的理解能力的。这很有可能是又一个突破口和爆发点。
虽然同是语言，计算机编程语言远不如人类使用的自然语言复杂，仅仅靠抽象语法树并不能描述人类语言。但这是一个起点和开端。
抽象语法树通常用于计算机编程语言的语法分析，但对于人类语言的语法分析来说并不是一个直接适用的技术。人类语言具有复杂的语法结构和语义内涵，而且往往没有明确的语法规则。与计算机编程语言不同，人类语言的结构和规则更多地依赖于语境、文化和个人理解。因此，使用AST来分析人类语言需要更加灵活和适应性的方法。
我们可以看到理解人类的自然语言需要分析语法结构和语义内涵，这是最基础的，必不可少。虽然AST在人类语言分析方面有其局限性，但有些自然语言处理任务可以使用类似于AST的技术。例如，在句法分析（语法分析）中，可以使用树形结构来表示句子的语法关系。这种树形结构通常称为句法树，它可以帮助我们理解句子的组成结构和语法关系。
很显然，语法树就是扩展了的AST。语法树又称句法树，是一种用来表示自然语言句子的语法结构的树形结构。语法树由句子的解析构成，可以用来描述句子内部各成分之间的关系，从而确定句子的合法性。在语法树中，每个节点都代表句子中的一个语法成分，如词、短语、从句等。每个节点都包含该成分的类别（如名词、动词、形容词等）和其子节点的关系信息（如并列关系、主谓关系等）。节点的子节点按照它们在句子中的顺序排列，从而形成了一棵树形结构。
语法树只是一种表示句子语法结构的工具，并不涉及具体的语义含义，语义分析理解和数字化表示的普遍手段是语义图。语义图（semantic graph）是一种用于表示自然语言语义信息的图形结构。语义图通过将句子中的实体、概念、关系等信息表示为节点和边，可以形象地展示句子内部的语义关系。在语义图中，节点表示句子中的实体或概念，通常包括名词、动词、形容词等词汇类型。边表示节点之间的语义关系，可以是名词间的修饰关系、动词间的因果关系、句子间的并列关系等。节点和边可以带有标签或属性，用于表示词汇或关系的类型和属性信息。
语义图可以用于自然语言处理中的语义分析和知识表示任务。通过构建语义图，可以更加直观地理解句子内部的语义结构和关系，从而进行语义消歧、概念分类、关系抽取等任务。此外，语义图还可以用于构建知识库和问答系统，帮助计算机更好地理解和处理自然语言信息。
AI大模型可以使用语法树和语义图来加强自己的理解能力。语法树可以帮助大模型更好地理解句子的结构和语法规则。通过将输入的句子转化为语法树，大模型可以更好地理解单词之间的依存关系和句子的层次结构。这有助于大模型更好地进行自然语言理解和生成任务。
语义图可以帮助大模型更好地理解句子的语义信息和内部关系。通过构建语义图，大模型可以更加直观地理解句子中的实体、概念和关系，从而进行更准确的语义分析和推理。此外，语义图还可以提供更多的语义信息，帮助大模型更好地处理多义词和歧义词，提高自然语言处理任务的准确性和效率。
这种嵌入有可能导致AI大模型的一次进步，一种新的能力涌现，这可能成为一个新的爆发点。值得期待。
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