Научная статья на тему 'КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ'

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
2917
461
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА / ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ / COMPUTATIONAL LINGUISTICS / ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Смагин Матвей Романович, Филатова Елена Юрьевна, Кузнецов Игорь Александрович

Человек создал машины, которые помогают людям в разных областях. Однако машину и человека разделяют многие барьеры, одним из которых является языковой барьер. Но надолго ли это?

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

COMPUTATIONAL LINGUISTICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

The man created machines which help people in different ways. However, machine and the man are separated by barriers, one of which is a language barrier. But for how long?

Текст научной работы на тему «КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ»

УДК 519.765

Смагин М.Р., Филатова Е.Ю., Кузнецов И.А.

КОМПЬЮТЕРНАЯ ЛИНГВИСТИКА И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Смагин Матвей Романович, студент 2 курса факультета информационных технологий и управления smagin-matvei@mail.ru

Филатова Елена Юрьевна, старший преподаватель кафедры иностранных языков Кузнецов Игорь Александрович, доцент кафедры иностранных языков Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия 125480, Москва, ул. Героев Панфиловцев, д. 20

Человек создал машины, которые помогают людям в разных областях. Однако машину и человека разделяют многие барьеры, одним из которых является языковой барьер. Но надолго ли это?

Ключевые слова: компьютерная лингвистика; искусственный интеллект.

COMPUTATIONAL LINGUISTICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Smagin M.R., Filatova E.U., Kuznetsov 1.А.

D. Mendeleev University of Chemical Technology of Russia, Moscow, Russia

The man created machines which help people in different ways. However, machine and the man are separated by barriers, one of which is a language barrier. But for how long?

Keywords: computational linguistics; artificial intelligence.

Компьютерная лингвистика (Computational Linguistics), также называемая математической, машинной или вычислительной лингвистикой, -сравнительно новое явление. Идея заключена том, чтобы использовать машины, а позже и искусственный интеллект (ИИ) для работы с естественными языками. Она появилась на основе информатики, математики, ИИ и лингвистики. В особенности на общую лингвистику опирается развитие данного направления[1].

Обработка естественного языка (Natural Language Processing) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.

Отличие традиционных методов обработки естественного языка от компьютерной лингвистики заключено в том, что первое сосредоточено на моделировании всего, что изучает лингвистика в целом, а во втором внимание обращено построение математических моделей, способных описать естественные языки[2]. Основную задачу компьютерной лингвистики можно сформулировать, как построение моделей и соответствующих им алгоритмов и программ для автоматической обработки текста.

Очень сложно дать точное определение понятию «искусственный интеллект». Как указывает председатель Петербургского отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта (РАИИ) Т. А. Гаврилова, в английском языке словосочетание Artificial Intelligence (AI) не имеет той слегка

фантастической антропоморфной окраски, которую оно приобрело в довольно неудачном русском переводе. Слово Intelligence означает «умение рассуждать разумно», а вовсе не «интеллект», для которого есть английский аналог Intellect.

Участники РАИИ дают следующие определения понятия «искусственный интеллект»:

1) Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

2) Свойство интеллектуальных систем выполнять функции, традиционно считаемые прерогативой человека. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс, позволяющий вести общение с ЭВМ без специальных программ для ввода данных.

3) Наука под названием «Искусственный интеллект», которая относится к комплексу компьютерных наук, а создаваемые на её основе технологии к информационным технологиям. Задачей этой науки является воссоздание с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств разумных рассуждений и действий.

Обычно выделяют два направления в работе по ИИ. Первое сфокусировано на оптимизации совместной работы человеческого и искусственного интеллектов. Второе же - на улучшении машин и повышении их "интеллектуальности". Именно первая задача тесно связана с психологией и лингвистикой. В исследованиях по ИИ очень важно обеспечение взаимодействия с ЭВМ на естественном языке. Требуется оснащать программы гибким интерфейсом, потому что большинство пользователей не хотят общения с компьютером на

искусственном языке. Хоть многие проблемы в области обработки естественных языков еще не решены, но прикладные системы оснащаются интерфейсом, позволяющим им понимать естественные языки, но только с определенными ограничениями.

Искусственный интеллект как новое научное направление начал развиваться в середине XX века. Одной из главных причин его развитие стало зарождение математической теории вычислений — теории алгоритмов и создание первых компьютеров.

Возможности новых машин в плане скорости вычислений оказались больше человеческих, поэтому в учёном сообществе зародился вопрос: каковы границы возможностей компьютеров и достигнут ли машины уровня развития человека? В 1950 году один из пионеров в области вычислительной техники, английский учёный Алан Тьюринг, пишет статью под названием «Может ли машина мыслить?», в которой описывает процедуру, с помощью которой можно будет определить момент, когда машина сравняется в плане разумности с человеком, получившую название теста Тьюринга. Стандартная интерпретация этого теста: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — ввести человека в заблуждение, заставив сделать неверный выбор».

Как упоминалось ранее, обработка естественного языка изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. К программам компьютерного анализа относятся переводчики, программы распознавания речи и говорящего и Интеллектные робототехнические системы (системы, распознающие объекты и их состояния, используя различные анализаторы, и определяющие последующие действия, основываясь на общении с человеком). К программам компьютерного синтеза относятся в основном генераторы текста и речи.

Большинство самых популярных переводчиков в наше время используют статистический машинный перевод. Такая программа сравнивает большое количество пар предложений, написанных на двух разных языках, но означающих одно и то же. Такие переводчики обладают способностью к самообучению. Примером использования такого перевода является переводчик от Google.

Генераторы текста - программы, способные генерировать, то есть создавать, текст, который, обычно, является правильным с точки зрения применения языковых норм, но чаще всего лишён смысла. Временами такие тексты могут вызвать у читающего впечатление, что они обладают смыслом, особенно если читающий мало что знает по их теме. Тексты создаются, применяя заранее написанные шаблонные фразы. Но в наше время с нашим уровнем развития компьютерных технологий для свободного пользования нет генераторов, способных создавать достаточно осмысленные тексты. А

генераторы, основанные на использовании шаблонных фразах или просто бессмысленных наборов слов, имеют очень узкую сферу применения. Генераторы текстов можно использовать при создании и поисковой оптимизации сайтов, так ими генерируют название, описание, и содержимое целого сайта. Не стоит забывать о виртуальных собеседниках, называемых чат-ботами, — программах, созданных для имитации общения в чате. Их часто применяют для спама в соцсетях или как автоответчиков, реагирующих на какие-либо ключевые слова. Из-за того, что человек не видит собеседника, ему может казаться, что он общается с настоящим человеком. Но пока что ни одному такому чат-боту не удалось успешно пройти тест Тьюринга, тем более программам, которые используют генератор текста. Были случаи, когда генераторы текста были успешно использованы для выявления низкого качества рецензирования в научных журналах.

Постоянное расширение областей применения ЭВМ для работы с разного рода информацией вызывает постоянно растущую потребность в устном общении человека с машиной, из-за чего становится необходимым решение разного рода проблем автоматической обработки речи, таких как распознавание говорящего, распознавание и синтез речи. Весьма широки перспективы использования устного общения человека и машины на практике. Достаточно лишь отметить, что человек в среднем воспроизводит и воспринимает около десяти звуков в секунду из фонетического алфавита ёмкостью в 60 звуков, а при наборе с клавиатуры происходит примерно пять ударов в секунду, то есть в два раза меньше, чем при произнесении.

Для создания системы устного общения между человеком и машиной требуется наличие определённого уровня знаний фонетики, лингвистики, вычислительной техники, теории вычислительных систем, обработки сигналов, системного моделирования и теории информации. Система распознавания речи основана на модели работы органов слуха и речи человека. В то же время синтезатор речи смоделирован на основе процесса речеобразования и способен синтезировать устную речь непосредственно по тексту[2].

В философии все ещё не решён вопрос о природе и статусе человеческого интеллекта. Нет и точного критерия достижения компьютерами «разумности», хотя на заре искусственного интеллекта был предложен ряд гипотез, например, тест Тьюринга или гипотеза Ньюэлла-Саймона. Поэтому, несмотря на наличие множества подходов, как к пониманию задач ИИ, так и созданию интеллектуальных информационных систем, можно выделить два основных подхода к разработке ИИ:

• нисходящий (Top-Down AI), семиотический подход — создание экспертных систем, баз знаний и систем логического вывода, имитирующих процессы мышление, рассуждение, речь, эмоции, творчество и т. д.

• восходящий (Bottom-Up AI), биологический подход — изучение нейронных сетей и эволюционных вычислений, моделирующих интеллектуальное поведение на основе биологических элементов, а также создание соответствующих вычислительных систем, таких как нейрокомпьютер или биокомпьютер.

Наиболее горячие споры в философии ИИ вызывает вопрос возможности мышления творения человеческих рук. Вопрос «Может ли машина мыслить?», поставленный Аланом Тьюрингом в 1950 году, подтолкнул исследователей к созданию науки о моделировании человеческого разум. Две основных точки зрения на этот вопрос носят названия гипотез сильного и слабого искусственного интеллекта.

• теория сильного ИИ предполагает, что компьютеры могут приобрести способность мыслить и осознавать себя, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому.

• теория слабого ИИ отвергает такую возможность.

Также существуют и этические проблемы создания искусственного разума: Если в будущем машины смогут рассуждать, осознавать себя и иметь чувства, то что тогда делает человека человеком, а машину — машиной? Возможно ли будет их эксплуатировать или придется наделять их правами? Как сложатся отношения людей и машин? Будет ли человек, которому в результате многочисленных медицинских ампутаций заменили 99 процентов тела на искусственные органы, считаться машиной?

Также существует распространённое мнение, что ИИ может быть менее человечен, чем любое существо, которое появилось и развилось в процессе эволюции. Ведь если любого разумного существа могут побуждать к действию такие вещи, как голод, температура, травмы, болезни, угроза жизни или желание завести потомство, то ИИ, по сути, ничто из перечисленного интересовать не будет[3].

Существуют и мнения, что после создания искусственного интеллекта и

самовоспроизводящихся машин, технический прогресс может так сильно ускориться, что окажется недоступным для понимания обычными людьми. Это концепция компьютерной (технологической) сингулярности. Пока что по оценкам экспертов технологическая сингулярность может наступить уже около 2040 года.

Но если в чём-то мнения и сходятся, так это в том, что необходимо сделать ИИ дружественным, т.е. не оказывающим негативного влияния на человеческую цивилизацию.

Компьютерная лингвистика является важным направлением современной науки не только из-за того, что оно углубляет исследования ИИ, но и

потому что любое продвижение в этой области помогает нам в понимании эволюционного процесса развития языка и мышления человека.

Само применение ИИ в различных условиях позволит устранить оттуда, так называемый, человеческий фактор, т.е. ошибочные действия человека, вызванные какими-либо внешними факторами или физическим и психологическим состоянием человека, что позволит увеличить эффективность и точность выполняемого действия. А ИИ, способный не только общаться, но и понимать человека, необходим для развития социальных услуг. Например, ИИ в теле высокотехнологичного робота, наделённый человеком высокоморальными принципами, лучше любого из людей позаботится о пожилых людях или о маленьких детях, проявит максимум внимания и заботы.

Человечеству, при данных темпах развития технологий и увеличения объёмов информации, необходим помощник и не просто помощник, а разумный союзник, товарищ и друг, в роли которого вполне может выступить искусственный интеллект.

Список литературы

1. Касевич В.Б. «Элементы общей лингвистики»// М. 1977 г.

2. Кузнецов И.А., Васильева Л.Г. Развитие системы подготовки специалистов к иноязычной коммуникации в соответствии с профессиональными стандартами // Стратегия развития науки и образования в XXI веке: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. - 2016. - С. 34-37.

3. Катранов С.Н., Кузнецов И.А. Формирование иноязычной компетенции при обучении студентов технического ВУЗа говорению и переводу // Среднее профессиональное образование. - 2016. - № 4. - С. 30-35.

4. Кузнецова Т.И., Кузнецов И.А. Вопросно-ответный диалог: лингвистическая форма и коммуникативное содержание // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 2: Филология и искусствоведение. -2016. - №2(177). - С. 1031 - 1037.

5. Кузнецова Т.И., Кузнецов И.А. Коммуникативное содержание вопросно-ответного диалога // Когнитивные исследования языка. - 2016. - №25. - С. 1031-1037.

6. Монахова Г.А., Монахов Д.Н. Мультимодальные технологии в учебном процессе высшей школы. // Теория и практика общественного развития. - 2013. - № 11. - С. 158-160.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.