笛卡尔认为语言是思想的唯一确定标志，因为只有人类才能通过语言自由地表达思想，这是人之为人的根本特征。
笛卡尔认为：
- 人类个体,不管是愚蠢的人、白痴还是最笨的小孩,都能够通过语言表达和交流思想。
- 人类的行为是自由的，人类能够通过语言自由地表达思想，这是人之为人的根本特征。
- 人类的心灵是人之为人的本质
因此，只有人类才能通过语言表达思想,这是人类与机器的根本区别。
与其他哲学家如维特根斯坦持有不同观点
- 维特根斯坦 在前期受到罗素的影响,认为可以构建一种理想的人工语言,通过逻辑规则来确定语言的意义。他认为逻辑可以阐释哲学的根本问题
- 但在后期,维特根斯坦转而认为,语言的意义不是由逻辑规则决定的,而是取决于语言在特定生活形式（上下文）中的使用。他认为,不同的日常语言观导致了前后期观点的转变
也就是说,维特根斯坦反对笛卡尔将语言与思想划等号的观点。他认为,语言的意义不是先验的,而是取决于语言在实际使用中的情境（Context：上下文）和规则。
大语言模型
人工智能的进步，尤其是像 GPT-4 这样的大型语言模型，挑战了长期以来的哲学观点。
笛卡尔断言语言是思想的明确指标，这确实是一个重要的观点。然而，由于这些大语言模型展示了在没有真正理解或意识的情况下生成连贯且适合语境的语言的能力，它迫使我们重新考虑语言和思想之间的关系。
人工智能的进步凸显了人类认知的复杂性以及“思考”含义的复杂性。
如果机器可以在不理解的情况下产生复杂的语言输出，那么它就迫使我们完善“理解”、“意义”和“智能”的定义和理论。这一发现不仅推动了人工智能领域的发展，也促使我们重新审视认知科学的基础概念。
语言是一种高度封装的模块
对于那些一直认为语言是高度封装模块的人来说，这听起来是个好消息。
对于那些认为语言是大脑中一种特殊的、封装的模块的人来说，语言模型的成功表明语言处理可以相对独立于其他认知功能运行。这与语言可能是一个具有自身规则和机制的孤立模块的观点相一致。
总结
事实上，区分语言的使用和发明至关重要。笛卡尔关于语言是思想的标志的主张强调了有意义和创造性地使用语言的能力，这在历史上一直被视为人类独有的特征。
人工智能（包括大型语言模型）并不像人类一样发明语言。相反，人工智能系统从现有数据中学习模式，并根据这些模式生成文本。它们缺乏人类语言使用的意向性、创造力和理解力
虽然这些模型可以模拟语言使用的各个方面，但它们并没有真正的理解能力，也没有从头开始创造新概念的能力。这凸显了一个重要的区别：人工智能可以通过高级模式识别和生成来模仿语言，但它并不参与人类语言创造背后的创造性、有意识的过程。这一区别凸显了人工智能的局限性，以及人类认知能力在现实生活中的持续独特性。