当我让ChatGPT为我画“花”，但它竟不知道“花”还有其他意思？

夏由此至，万物皆盛。

共赴繁花似锦，共赏语言之美。

这个五一假期小伙伴们有没有去赏花呢？

小编在游玩时看到了很多美丽的花儿，

它们和自然交相辉映，

构成一幅生动和谐的画面。

出于对花的热爱，今天小编突发奇想，想考察一下人工智能对“花”的理解。首先，小编让ChatGPT尝试画“花”：

看来作为一个AI语言模型，ChatGPT没有画画的功能。于是小编想让它帮忙写出画“花”的代码：

在Python上运行代码后，终于看到了它画出的“花”，是一个由花瓣和花蕊组成的花朵：

接着，小编想看看New Bing是怎样画“花”的：

可以看到，两种人工智能模型画的“花”都包括花朵。除了上面提到的“花朵”外，New Bing画的“花”里还有“开花植物”这一整体。那么究竟什么是“花”呢？“花”的语义是什么？“花”除了上述这些花朵和开花植物外，还有其他语义吗？我们日常生活中的“棉花、烟花、雪花”里的“花”是“花”吗？

今天，让我们跟随邵斌教授一起探索“花”的语义，为您一一揭晓上述问题的答案。

邵斌教授在《英汉词汇对比研究》的第六章，基于原型理论，对汉语“花”的义项和英语flower的义项进行对比研究，从而揭示一些英汉语词义对比的一般规律。

（点击图片，了解图书详情）

先看汉语的“花”，根据《现代汉语词典（第5版）》，“花”共有18个义项，列举如下：

首先，义项①是“花”的基本义，即原型义。其他16个义项（义项⑱为姓氏，与别的义项没有关联，故排除）在语义上有联系，但它们之间不是无序的随意排列，而是围绕原型义素形成的辐射性语义网络，其引申过程大多依赖于隐喻和转喻认知机制。隐喻是以一个概念域的经验来理解另一个概念域的经验，着眼点是两个概念域的相似之处。具体到此处，便是以花来比喻各种事物、动物以及人。一是以花喻物，关注其形状的相似性，有义项③、④、⑤、⑧、⑬、⑰，分别以花比喻形状像花朵的东西，如雪花、火花、灯花、烟花、礼花、花纹、袖子磨花、棉花、挂花等。以花喻物，也可着眼于花的某一特征，如“形状小”。义项⑭便是某些小的像花的东西，如泪花、油花、葱花、花卷等。由此又引申为其他幼小的动物，如蚕花、鱼花，即义项⑮。二是以花喻人，义项⑩以花来比喻精英人物。据《汉字源流字典》，“花”和“华”同源（谷衍奎 2003：763）。在古汉语中，作为“花”的同义词，“英”“华”“秀”“精”“菁”等皆有精华或精英之义（王云 2003），故有含英咀华、采花撷英等成语。至于花为何可以比喻“精华”，王云认为，古代中西民族的思维中曾经存在着一条认知链，即花=（红色）=血=生命（灵魂）=精华，如果循着这一思路来分析，那么“精英”义更似花的转喻所致。不过，本书认为，花是植物的精华部分，犹如英雄之于大众，因两者都脱颖而出，故具有相似性，可视为隐喻。义项⑪以花比喻年轻漂亮的女子，如校花，也是着眼于两者的相似之处，即外表好看，给人以愉悦之感。该含义在古代还进一步引申，用于专指妓女，即义项⑫，于是有花街柳巷、寻花问柳等词。事实上由义项⑪还引申出“风流浪荡”的含义，词典中并未列出，如花花公子、花天酒地、花心、花花肠子等词。至于义项⑯，“天花”的称名有两种来源，一说天花患者痊愈后脸上会留有麻子，形状像花，二说因其症之变化有若天上花之多变而叫作“天花”，即变化如天花，类似语义有“天花乱坠”一词可证。无论何种解释，“天花”都是由花的基本义项经隐喻引申而来的。

其他义项则依赖于转喻认知机制。转喻是同一个概念域中的各个实体之间在心理空间上相邻从而产生的各种替代关系，如以部分代整体、容器代内容等。义项②即以作为植物的一部分的花代指观赏性的开花植物这一整体，是以部分代替整体。义项⑥表颜色或种类错杂的，即由花转向花的特征，由事物代替特征，将花的颜色或种类繁多这一特征加以凸显，花猫、花花绿绿便由此而来。与此相关的是该特征需要人的视觉来感知，因此花的特征投射到相关的主体者身上，便有了义项⑦（眼睛）模糊迷乱这一含义，即视觉模糊，眼花缭乱、老眼昏花等词语便由此而来。显然，这也是转喻的结果。这一含义从视觉进一步转移到感觉，于是就有了义项⑨，指用来迷惑人的、不真实或不真诚的，即感觉模糊，花招、花言巧语、花架子、花哨等词便有该含义。上述“花”的义项可由图6.3加以呈现（隐喻用M表示，转喻用Me表示）：

再看英语的flower，根据《美国传统英语词典（第4版）》，flower有12个义项，其中名词有9项，动词有3项，分别如下所示：

英语flower的各个义项也构成以原型义为中心的辐射性网络。义项①和②为原型义。

Dirven & Verspoor（2004：30）提出了判断某义项是否是该多义词的原型义项的三种方法：一是要看其义项凸显性，哪个意义首先跃入脑海；二是通过统计手段看该义项的使用频率是否最高；三是观察该义项对于其他义项的解释力，判断它是否更基本。这可能就解释了为什么两种人工智能模型都画出了“花朵”：因为它是flower的原型义之一，使用频率最高，所以最先跃入了它们的“脑海”。

义项③转指开花植物整体，属于转喻。义项④则由花这一物体转向开花的条件或时间，也是转喻，并由此隐喻为巅峰或盛年，即义项⑥。与汉语相似，义项⑤也是指与花相似的物体，这是隐喻。义项⑦指精华和精英，也同样是隐喻。义项⑧着眼于开花这一过程，指的是事物自然的发展或结果，即由花转喻为开花这一过程，又进一步隐喻事物发展的自然过程，属于转喻加隐喻机制。义项⑨似无关联。义项⑩、⑪和⑫分别由花这一物体转向与之相关的动作，都是转喻。其中义项⑪既有转喻又有隐喻。

两相对照可得出以下结论：一是多义词的各个义项相互关联，以原型义为基础，依据隐喻和转喻机制向外扩展和引申，进而形成辐射网络。无论是汉语的“花”还是英语的flower，都是如此。这是不同语言中多义词的词义共性。

二是两个语义相似的词语在原型义上具有对应性，而在边缘义上则难以对应。以“花”为例，作为原型义的花，如鲜花、桃花、花朵等，大多可译为flower或blossom。但其他边缘义的“花”，则不能译作flower。如“（激情的/革命的/希望的/爱情的）火花”译为spark of chemistry/revolution/hope/romance，“花招”译为tricks，“眼花缭乱的”译为giddy/dazzled等。反之，英语flower所表示的“自然的发展或结果”也是一个边缘义，该词义在汉语中则不存在。上文例句“His attitude was simply a flower of his general good nature.”中的flower就无法直译为“花”。

三是不同语言的隐（转）喻有共通之处。人类具有相同的身体构造和感觉器官，面对相同的物质世界，具备相同的感知和认知能力，能够获得相似的概念结构。具有不同文化背景的人仍有相同的认知机制，会产生文化共识，进而产生相似的隐喻。在这一点上无论中外，人心大同。表现在不同的语言中，即有许多类似的隐喻表达，这就是不同语言文化中隐喻的同质性。比如，英语flower的“巅峰或盛年”这一隐喻含义，该义项虽然未在汉语词典中列出，但汉语中也有类似形式可表达这一含义，如“花样年华”基本对应英语的the flower of one’s youth。又比如，“花”或flower都可以用来指精英人士，the flower of Chinese youth即可译为“中国青年中的佼佼者”。

四是不同文化中的隐（转）喻也具有异质性。隐喻是人类在自身体验过程中在事物之间建立的关联，而体验不能孤立于特定的社会文化。在不同的语言文化中隐喻概念系统也存在差异，这就是隐喻的异质性。Ungerer & Schmid（2006：45）在论述范畴的认知观时提出，认知范畴的原型依赖于储存在大脑中的认知模型（cognitive model），而认知模型又依赖于文化模型（cultural model）。我们认为，文化模型可解释不同文化中隐喻的异质性。隐喻是认知主体通过想象和联想，发现或创造两个事物之间的相似性而产生的，而想象和联想的认知主体是处于具体文化语境之中的社会语言人。因此，隐喻认知会不可避免地打上文化的烙印。比如，汉语中以花比喻年轻漂亮的女子，还进一步引申指妓女，又有了“风流浪荡”的含义，这些都跟中国封建社会中的郎才女貌、才子佳人等说法有关，这是由中国文化的文化模型所决定的，因而在英语文化中难以找到对应的隐喻。

以上内容选自《英汉词汇对比研究》第六章“语言学理论视角下的英汉词汇对比”，作者：邵斌。

想了解更多英汉词汇对比相关研究，欢迎关注《英汉词汇对比研究》一书！