إن العيوب التي تكشف عنها النماذج اللغوية الكبيرة في حلقات الاستدلال العملي المعقدة دفعت اهتمام المجتمع الأكاديمي للانتقال تدريجيًا من مسار البحث "البيانات الكبيرة + القواعد الضعيفة" إلى مسار "البيانات الصغيرة + القواعد القوية"، وهذه التحول بحاجة ماسة إلى دعم نتائج علم اللسانيات الشكلية. في هذه المقالة، نعالج نقاط الضعف في الاستدلال العملي للنماذج اللغوية الكبيرة من خلال اقتراح نمذجة رسمية للاستدلال العملي بناء على علم اللسانيات الشكلية كاستراتيجية استجابة، ونستكشف العلاقة النظرية بينهما؛ ثم نركز على تمرين علم اللسانيات الشكلية لتعزيز قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على الاستدلال العملي، من خلال ثلاث نواحٍ: الشكلية في عملية الاستدلال العملي، تفسير نتائج الاستدلال العملي، وقابلية حساب نماذج الاستدلال العملي، لرسم مسار الدمج والتطوير الذي يمكن لعلم اللسانيات الشكلية أن يمد به النماذج اللغوية الكبيرة، مما يبرز قيمة وأهمية علم اللسانيات الشكلية في بحوث وتطوير الذكاء الاصطناعي المتمثل بالنماذج اللغوية الكبيرة، على أمل دعم النماذج اللغوية الكبيرة في التقدم نحو ذكاء اصطناعي عام قادر على فهم العقل البشري.

علم اللسانيات الشكلية;الاستدلال العملي;النماذج اللغوية الكبيرة;الذكاء الاصطناعي