<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>آیت الله علی اکبر رشاد</PublisherName>
				<JournalTitle>ذهن</JournalTitle>
				<Issn>1735-0743</Issn>
				<Volume>27</Volume>
				<Issue>107</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2026</Year>
					<Month>09</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Artificial Intelligence in the Chinese Room: Exploring Meaning Understanding with Large Language Models</ArticleTitle>
<VernacularTitle>هوش مصنوعی درون اتاق چینی؛ واکاوی درک معنا توسط مدل‌های زبانی بزرگ</VernacularTitle>
			<FirstPage>31</FirstPage>
			<LastPage>54</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">738957</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22034/zehn.2026.2090523.2212</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>حمید</FirstName>
					<LastName>محسنی</LastName>
<Affiliation>استادیار گروه مطالعات فضای مجازی و هوش مصنوعی پژوهشگاه فرهنگ و اندیشه اسلامی</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0009-0005-7128-8456</Identifier>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2026</Year>
					<Month>06</Month>
					<Day>06</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>The main issue of this research is to investigate the possibility of &quot;understanding meaning&quot; in large language models; an issue that has gained increasing importance with the expansion of the use of these models and the attribution of cognitive concepts to them. The aim of the research is to critically analyze this claim by relying on the distinction between &quot;form&quot; and &quot;concept&quot; and to analyze it with the focus on John Searle&#039;s &quot;Chinese Room&quot; argument. The research method is analytical-conceptual and based on the examination of philosophical texts and computational linguistics studies. The findings show that language models, despite their high ability to process and produce language, operate solely on the basis of syntactic and statistical patterns and lack access to communicative intent and reference to the outside world. Therefore, what is considered as &quot;understanding&quot; remains at a formal level. The result is that attributing understanding meaning to these models, in the strict philosophical sense, is not justified and the realization of meaning requires some kind of connection with the real world.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">مسئله اصلی این پژوهش، بررسی امکان «درک معنا» در مدل‌های زبانی بزرگ است؛ مسئله‌ای که با گسترش کاربرد این مدل‌ها و نسبت‌دادن مفاهیم شناختی به آنها اهمیت فزاینده‌ای یافته است. هدف پژوهش، تحلیل انتقادی این ادعا با تکیه بر تمایز میان «شکل» و «مفهوم» و واکاوی آن با محوریت استدلال «اتاق چینی» جان سرل است. روش تحقیق، تحلیلی-مفهومی و مبتنی بر بررسی متون فلسفی و مطالعات زبان‌شناسی محاسباتی است. یافته‌ها نشان می‌دهد که مدل‌های زبانی، علی‌رغم توانایی بالا در پردازش و تولید زبان، صرفاً بر اساس الگوهای نحوی و آماری عمل می‌کنند و فاقد دسترسی به قصد ارتباطی و ارجاع به جهان خارج هستند. ازاین‌رو، آنچه به‌عنوان «فهم» تلقی می‌شود، در سطحی صوری باقی می‌ماند. نتیجه آنکه نسبت‌دادن درک معنا به این مدل‌ها، به معنای دقیق فلسفی، موجه نیست و تحقق معنا مستلزم نوعی ارتباط با جهان واقعی است.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">مدل‌های زبانی بزرگ</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">درک معنا</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">استدلال اتاق چینی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://zehn.iict.ac.ir/article_738957_3ea0cc6f129761752cc8dd5f068afa47.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
