1.4. Естественный язык и машинное понимание его
Попытки обрабатывать естественный язык с помощью ЭВМ предпринимались неоднократно. Необходимость этих работ определяется сугубо практическими соображениями. Наиболее узкое место при использовании ЭВМ — это время, требуемое для написания программ. Представьте, насколько легче было бы пользоваться вычислительными машинами, если бы они могли понимать простые высказывания на естественном языке. В идеале вычислительная система должна была бы обладать способностью «принимать советы» и, получая входную информацию на естественном языке, отвечать на вопросы путем вывода следствий из известных ей фактов (МакКарти, 1959). Такая программа была бы крайне важной и с теоретической точки зрения, так как разумные ответы на сложные вопросы означали бы „понимание", нечто такое, на что машины, как считается, не рассчитаны. Практические применения здесь очевидны.
Совершенно иной областью применения, требующей анализа лингвистических данных, являются все повторяющиеся попытки создания автоматического переводчика. В начале 50-х годов многие оптимисты считали, что механический перевод можно осуществить в основном за счет достаточно мощной аппаратуры, способной запомнить словарь, поскольку сам процесс перевода мог бы тогда быть достаточно прямым. Теперь оптимистов осталось немного, ибо разнообразные ранние проекты машинного перевода по существу лишь показали, насколько малы наши познания в лингвистике. Одно исследование показало, что, видимо, качество машинного перевода не улучшалось с 1964 по 1971 г. (Синайко, 1971). На самом же деле, если задаться целью создать общий язык для ученых и дипломатов, возможно, было бы легче вернуться к обучению классической латыни во всемирном масштабе, чем конструировать совершенный машинный переводчик! К счастью, более скромные цели и достижимы, и полезны.
Т ретьим обстоятельством, требующим того, чтобы текстовые данные обрабатывались с помощью ЭВМ, является просто громадная масса слов, употребляемых в нашем обществе. Хотя все больше и больше записей мы фиксируем в форме, удобной для прочтения их вычислительной машиной, все же наибольшая часть дел ведется пока на естественном языке. Через эти записи в обществе создается интенсивный поток информации о самом себе. Для управления многомиллионными государственными организмами нужен быстрый
способ записи, абстрагирования и анализа содержания этого потока. В некоторых случаях, таких, как регистрация банковских счетов, сейчас для управления потоком информации используется ЭВМ. Другая крайность — мы доверяем журналистам резюмировать и комментировать политические новости за неделю. Существует промежуточная область, в которой еще необходимо участие человека, но на вычислительную машину можно переложить большую нагрузку. Примером может служить автоматическое написание резюме и индексация технических документов. Способность ЭВМ выполнять эти и подобные задачи во многом будет зависеть от нашего умения составлять программы, которые смогут преодолеть сложности, свойственные естественным языкам.
Работы по созданию естественно-языковых процессоров занимают область, промежуточную между искусственным интеллектом и информационным поиском. Нет строго определенного правила для выяснения, принадлежит ли конкретное приложение этих исследований тому или другому направлению. Мы можем сказать что-то определенное только о некоторых крайних точках. Программы, которые осуществляют поиск заданной последовательности букв в тексте, но не делают ничего, кроме регистрации факта появления этой последовательности, хотя и очень полезны при индексации и составлении резюме, все же редко считаются принадлежащими области искусственного интеллекта. Программы, которые составляют сложные и разнообразные ответы для пользователя, принадлежат этой области, если даже эти ответы определяются единичными словами во входном потоке. Не исключено, что решение вопроса о том, как проводить такое разделение, последует не ранее создания хорошей системы распознавания образов.
