Поэтому на тему обсуждения - "Искусственный интеллект и прикладная лингвистика: можно ли научить компьютер думать", считаю, что пока нынешний уровень развития методов программирования задач принятия решений, программирование ИИ программ, есть только Имитация интеллектуальной деятельности, а не ее вариация.

Компьютер может принять  рассчитанное или шаблонное решение, но нет методов заставить его думать или понимать!

Образ никак нельзя представить в форме знаков или символов. Образ - это образ. А символ - это символ. (Хотя, символ так же  воспринимается, как образ. Тоже сенсорное восприятие)
По сути, символ - это ссылка на файл. Слово "бегемот" - это ссылка, открывающая множество файлов, содержащих информацию о бегемотах, хранящуюся в человеческой памяти.
Слова - это поисковик.  А сама информация находится в сети. В ассоциативной.
(У меня сразу вышел образ; картинка, как бегемот гонится за негром - лесником. Догонит - убьёт.)

Для чего человеческому мозгу нужны символы?  Потому что очень много  информации. Мы её копим всю жизнь.
Поисковые системы нашего мозга - ассоциативная и словесная.
Ассоциативная - для внутреннего употребления, для мышления.
Словесная  для внешнего - для восприятия, быстрого поиска и передачи информации.
Не для мышления. Мысль формулируется словами, а не наоборот.
(Представила я картинку с бегемотом, - теперь могу очень подробно описать её словами... высказать своё мнение... сделать выводы на будущее: не надо подходить к бегемотам)

Вся сложность проблемы состоит в том, что  человечество неправильно расставило акценты.
Оно считает разумным - "поисковик" - слова, а не информацию - образы.
Мыслящий компьютер, это машина, которая должна анализировать информацию.
А что именно будет считаться информацией?...

Пока, специалисты рассчитывают нейронные сети по аналогу с человеческими. Это возможность выбора в пределах заложенных программ...

Нужно ли компьютеру именно образное мышление? Это вопрос!
Если цель, чтобы машина понимала смысл слов... тогда надо учить компьютер распознавать  картинки... и накапливать банки образных данных на каждое слово. А это вещь крайне непростая. Только представить, какое количество образов необходимо для понимания такого несложного слова, как  "любовь". Это только кажется, что смысл несёт само слово... Но ту колбасу или салат, которые мы так любим...  нужно представлять, хотя бы подсознательно.
(Хотя, в принципе... самая большая сложность - в распознавании образов. А банки данных постепенно накопятся)

Вопрос: Нужно ли дублировать человеческий разум? Лично я - никогда в жизни не освою те простенькие операции, которые производит  мой, далеко не мощный, компьютер. Но, с удовольствием, пользуюсь его возможностями.

В названии  темы заявлено слово "лингвистика"... вероятно, всё-таки, цель -  понимание машиной слов.
Вот только лингвисты, в данном случае, не помогут...
Они  разбираются со смыслом слов, но роль образа до них не доходит.

"Искусственная нейронная сеть
Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса [1]. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др."

Просто когда компьютер учиться распознавать картинки - программист создает связь "набор точек"=> "символ" (название образа из набора точек) и далее программа уже работает фактически с символом, как если бы вместо картинок, в ИИ программе сразу текстом вводились символы.

Распознование образов это преобразование: набора точек =>  в набор текстовых наименований - предметов, изображенных данными точками. Причем много ресурсов уходит лишь! на "компиляцию" точек в названия!

Почему я ранее высказался, что нет методов понимания - поскольку нет способа описать образ иным средствами, кроме символов, что и приводит к переходу от образа к набору символов.

Ведь для человека образ - это что-то естественное, а для машины - есть только символ или их комбинации. Ведь модель компьютера - это машина Тьюринга: символьный автомат, калькулятор работающий с символами и числами. А изображение для компьютера  - это лишь набор точек, в котором программа распознавания, определяет предметы - формирует названия сущностей изображенных  этими точками.

Скорей всего математическая модель нейронной сети - это  упрощенной модель, что-то на подобии карты Птолемея, в сравнении с Google-map (фотографии Земли из космоса ).