本文最初发表于 Medium 博客，经原作者 Walid Saba 博士授权，InfoQ 中文站翻译并分享。

背景

基于三个技术（理论上的、科学上的）原因，由数据驱动 / 定量 / 统计 / 机器学习的方法（我统称为 BERT 学（BERTology）），是完全毫无希望的、徒劳的努力，至少在语言理解方面是如此。我明白，这是个很大的主张，特别是鉴于当前的趋势、媒体的误导性宣传，以及科技巨头们在这一完全有缺陷的范式上花费了巨额资金。正如我在自己的出版物、研讨会和帖子中所反复提到的那样，人们常常跟我说：“但是，所有那些人真的都错了吗？”好吧，现在我要统一地回答：“是的，他们确实可能都错了。”我是以伟大的数学家 / 逻辑学家波特兰·罗素（Bertrand Russell）的智慧说出这番话的。罗素曾经这样说过：

一个观点已被广泛持有的事实并不能证明它不是荒谬绝伦的。（The fact that an opinion has been widely held is no evidence whatsoever that it is not utterly absurd.）