Искусственный интеллект и естественный язык

Можно выделить две основные линии работ по искусственному интеллекту. Первая связана с совершенствованием самих машин, с повышением «интеллектуальности» искусственных систем. Вторая связана с задачей оптимизации совместной работы «искусственного интеллекта» и собственно интеллектуальных возможностей человека. Эта задача тесно связана с лингвистикой, психологией.

Обеспечение взаимодействия с ЭВМ на естественном языке является важнейшей задачей исследований по искусственному интеллекту. Базы данных, пакеты прикладных программ и экспертные системы, основанные на ИИ, требуют оснащения их гибким интерфейсом для многочисленных пользователей, не желающих общаться с компьютером на искусственном языке. В то время как многие фундаментальные проблемы в области обработки ЕЯ еще не решены, прикладные системы могут оснащаться интерфейсом, понимающим ЕЯ при определенных ограничениях.

Существуют два вида и, следовательно, две концепции обработки естественного языка:

• — для отдельных предложений;
• — для ведения интерактивного диалога.

Природа обработки естественного языка Обработка естественного языка — это формулирование и исследование компьютерно-эффективных механизмов для обеспечения коммуникации с ЭВМ на ЕЯ. Объектами исследований являются:

• — собственно естественные языки;
• — использование ЕЯ как в коммуникации между людьми, так и в коммуникации человека с ЭВМ.

Задача исследований — создание компьютерно-эффективных моделей коммуникации на ЕЯ. Именно такая постановка задачи отличает обработку ЕЯ от задач традиционной лингвистики и других дисциплин, изучающих ЕЯ, и позволяет отнести ее к области ИИ. Проблемой обработки ЕЯ занимаются две дисциплины: лингвистика и когнитивная психология.

Традиционно лингвисты занимались созданием формальных, общих, структурных моделей ЕЯ, и поэтому отдавали предпочтение тем из них, которые позволяли извлекать как можно больше языковых закономерностей и делать обобщения. Практически никакого внимания не уделялось вопросу о пригодности моделей с точки зрения компьютерной эффективности их применения. Таким образом, оказалось, что лингвистические модели, характеризуя собственно язык, не рассматривали механизмы его порождения и распознавания.

Задачей же когнитивной психологии является моделирование не структуры языка, а его использования. Специалисты в этой области также не придавали большого значения вопросу о компьютерной эффективности.

Различаются общая и прикладная обработка ЕЯ. Задачей общей обработки ЕЯ является разработка моделей использования языка человеком, являющихся при этом компьютерно-эффективными. Несомненно, общая обработка ЕЯ требует огромных знаний о реальном мире, и большая часть работ сосредоточена на представлении таких знаний и их применении при распознавании поступающего сообщения на ЕЯ. На сегодняшний день ИИ еще не достиг того уровня развития, когда для решения подобных задач в большом объеме использовались бы знания о реальном мире, и существующие системы можно называть лишь экспериментальными, поскольку они работают с ограниченным количеством тщательно отобранных шаблонов на ЕЯ.

Прикладная обработка ЕЯ занимается обычно не моделированием, а непосредственно возможностью коммуникации человека с ЭВМ на ЕЯ. В этом случае не так важно, как введенная фраза будет понята с точки зрения знаний о реальном мире, а важно извлечение информации о том, чем и как ЭВМ может быть полезной пользователю (примером может служить интерфейс экспертных систем). Кроме понимания ЕЯ, в таких системах важно также и распознавание ошибок, и их коррекция.

Основной проблемой обработки ЕЯ является языковая неоднозначность. Существуют самые разные виды неоднозначности: синтаксическая (структурная), смысловая неоднозначность, падежная неоднозначность и т. д.

Центральная проблема, как для общей, так и для прикладной обработки ЕЯ — разрешение такого рода неоднозначностей — решается с помощью перевода внешнего представления ЕЯ в некую внутреннюю структуру. Для общей обработки ЕЯ такое превращение требует набора знаний о реальном мире.

Прикладные системы обработки ЕЯ имеют преимущество перед общими, т.к. работают в узких предметных областях.

Тем не менее, создание систем, имеющих возможность общения на ЕЯ в широких областях, возможно, хотя пока результаты далеки от удовлетворительных [9].