Глава 1. Исследование задач формализации семантики языковых единиц в применении к созданию естественно-языковых интерфейсов

1.1. Проблема применения лингвистического аппарата в естественно-языковых интерфейсах программных систем

1.1.1. Проблема исследования значения

Построение взаимодействия с компьютером на естественном языке предполагает самые серьезные исследования в области семантики. На сегодня наиболее разработанной областью остаются дисциплины, изучающие формальные аспекты языка: грамматику, фонетику и прочие. Этим объясняется успех, например, в создании грамматических анализаторов, систем проверки орфографии, синтеза и анализа звуковой речи и поиска текстов по ключевым словам. При этом, в таких системах, как машинный перевод, экспертные системы, реферирование текстов и семантический поиск информации прогресс не столь значителен. Это заставляет многих «пессимистов» в отношении искусственного интеллекта говорить об иррациональности понимания и смысла как такового.

Тем не менее, изучение содержательной стороны языка сегодня выдвинулось в число центральных проблем лингвистики. Это не удивительно, так как цель всякой речи состоит, прежде всего, в том, чтобы передавать смысловое значение. Более того, в последние два десятилетия был достаточно осознан общенаучный характер теории значения, и эта проблематика широко разрабатывается не только с позиции лингвистики, но также философии, логики, психологии, семиотики, социологии, теории связи, кибернетики, информатики, математического и программного обеспечении вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей и в ряде других направлений.

Вместе с тем пристальный интерес к семантике выявил достаточно сложный и многоаспектный характер проблем формального представления языковых единиц естественного языка.

Теория значения к настоящему времени еще не вышла из начальной стадии разработки, а различные аспекты исследования значения и многочисленные частные и общесемантические концепции с трудом поддаются согласованию и сведению в единую теорию. Но даже в отсутствии общепризнанной теории, при всем разнообразии взглядов и подходов в современной семантике, сделано уже немало, и нынешние знания в этой области далеко ушли от наивных представлений, которые держались, почти не меняясь, от древности до нашего времени.

Семасиология по необходимости должна иметь в перспективе общенаучную теорию значения [18]. Отсутствие единой теории значения объясняет тот пробел, который наблюдается сегодня между фрагментарно-интуитивными положениями традиционной лингвистической семантики и концепциями представления и алгоритмов обработки информации, предлагаемых инженерной лингвистикой.

Очевидно, что для обеспечения возможности применения лингвистических исследований в рамках создания средств взаимодействия с пользователем необходима единая семантическая теория. Можно предположить, что предлагаемая в диссертации концепция классификации языковых единиц различных масштабов (уровней) может служить основой построения единой семантической теории и найдет широкое применение в системах порождения естественного языка, что оказывается востребованным именно для построения интерфейсов пользователя с программным обеспечением на различных языках.

1.1.2. Язык и речь, грамматика и семантика, другие предметы лингвистической науки и их применение в информатике

В языкознании, в частности, в семантике, изначально выделяются два основных предмета лингвистической науки – язык и речь. Под языком понимается представление о лингвистических единицах в целом, а под речью –знаковое выражение определенных частных представлений о реальности средствами языка. Язык с точки зрения инженерной лингвистики представляет собой множество всех допустимых фраз – сочетаний слов. Традиционное средство порождения языка – порождающие грамматики. В традиционной лингвистике под языком понимают набор слов, дефиниций, правил и принципов, по которым строится речь. Под речью же понимается последовательность знаков – вербальных и невербальных - письменной и устной речи. Язык в большей степени рассматривает классификацию языковых единиц, представляя собой некую статическую систему. Речь, напротив, явление динамическое, предполагающее творческие и порождающие акты.

Грамматика как лингвистическая наука на протяжении всего «оптимистического» периода в исследовании проблем искусственного интеллекта, с 60-х по 70-е годы, когда большинство исследователей верило в скорое создание искусственного разума, занимала ведущее место. Даже системы порождения фраз были названы порождающими грамматиками. С конца 70-х, начала 80-х годов зреет пессимизм в отношении перспектив прохождения машиной теста Тьюринга в принципе. Так, например, ведущие сторонники пессимизма в отношении перспектив искусственного интеллекта Дрейфус и Хьюберт развивают тезис, о том, что машина не может мыслить, поскольку для мышления требуется понимание, а понимания не может быть там, где понимать некому [34].

Американские авторы часто ссылаются на парадокс «китайской комнаты». В комнате сидит один человек, перед ним, в различных ящиках, должны лежать карточки с китайскими иероглифами, и, не зная значений написанных на них слов, но руководствуясь определенными правилами, этот человек должен составить поэму на китайском языке. По мнению многих специалистов, этот парадокс показывает нелепость попыток построения искусственного интеллекта. Многие оптимисты при этом стали утверждать, что создать искусственный интеллект возможно, но невозможно при этом понять, как он будет работать, и необходимо просто экстенсивно наращивать аппаратное обеспечение машины [2, 95], уподобляя ее по сложности человеческому мозгу, тогда якобы компьютер, за счет самообучения, сам построит непостижимые ячейки памяти и связи между ними, превзойдя более костный естественный интеллект [5, 10]. Пиотровский Р. Г., напротив, считает, что естественный интеллект всегда будет превосходить искусственный, поскольку, если мы создали искусственный интеллект, то мы понимаем все то, чем он является, и, стало быть, сами вмещаем в себя больше, чем искусственный интеллект, а именно, интеллект естественный [72].

Однако, тут можно возразить, что составители компьютерных программ, обыгрывающих гроссмейстеров, не обязательно должны сами уметь обыгрывать гроссмейстеров. На наш взгляд, главным для построения программ, моделирующих естественную речь, должен быть принцип максимальной простоты, даже кажущейся примитивности таких систем, позволяющих человеку настолько успешно рефлектировать собственную мыслительную активность, что он смог бы достаточно легко перенести ее принципы на «бездушные» машины без потери эффективности, но при сохранении «понятности» таких систем.

При этом уже сейчас основные надежды на прорыв в области искусственного интеллекта (ИИ) возлагаются на исследования в области семантики, а именно, предметной области на стыке лингвистической семантики, инженерной лингвистики, философии и психологии. Именно на недостаток философского осмысления понятийной организации мира списываются сегодня основные сложности в области искусственного интеллекта и, в частности, создании естественно-языковых интерфейсов, позволяющих пользователю ясно представить структуру как данных в целом, так и их отдельных фрагментов [75].