Тема: лингвистическое обеспечение искусственного интеллекта

Стр 1 из 6Следующая ⇒

РЕФЕРАТ

Тема: лингвистическое обеспечение искусственного интеллекта

Содержание

1. Введение --------------------------------------------------------------------- 1

2. Искусственный интеллект ------------------------------------------------ 2

Ø Задачи искусственного интеллекта ------------------------------------- 2

Ø История разработки систем искусственного интеллекта ---------- 2

Ø Связь искусственного интеллекта с другими дисциплинами----- 3

Ø Направления критики искусственного интеллекта ----------------- 4

Ø Информатика в обществе ------------------------------------------------- 4

3. Психолингвистика ---------------------------------------------------------- 5

Ø История развития психолингвистики ---------------------------------- 6

Ø Модели творческой деятельности -------------------------------------- 7

4. Лингвопсихология --------------------------------------------------------- 8

5. Теория интерпретации ---------------------------------------------------- 9

Ø Общие понятия теории интерпретации ----------------------------- 9

Ø Знание как основа интерпретации ------------------------------------ 11

Ø Принципы интерпретации ---------------------------------------------- 12

6. Вычислительная лингвистика ------------------------------------------ 13

Ø Обработка естественного языка (ОЕЯ) ----------------------------- 13

Ø История ОЕЯ -------------------------------------------------------------- 15

Ø Система, «понимающая» естественный язык ----------------------- 16

7. Заключение ----------------------------------------------------------------- 19

8. Использованная литература -------------------------------------------- 20

Введение

Информацией люди оперировали уже задолго до появления компьютеров. Начиная с древнего абака, дожившего до наших дней в виде конторских счетов, создавались приспособления для обработки числовой информации. Механические устройства типа арифмометров, счетные электрические клавишные машины, счетно-аналитическая техника и многие другие приборы были нацелены на решение тех же задач, которые в полном объеме стали реализовываться в компьютерах.

Но чтобы эффективно использовать технику человеку необходимо найти с ней «общий язык» или научить ее говорить на своем.

Целью данной работы является рассмотрение лингвистического обеспечения искусственного интеллекта.

Объектом данного исследования является искусственный интеллект, поэтому считается целесообразным рассмотреть историю развития, основные направления разработки, предпринимавшиеся ранее и предпринимаемые в настоящее время, и общие вопросы, касающиеся проблем создания искусственного разума. Так как искусственный интеллект является результатом исследований, проводимых в рамках такой науки как информатика или компьютерология, также является закономерным рассмотрение взаимодействия данной области знаний с другими дисциплинами, в частности с лингвистикой и психологией.

В работе будут также затронуты общие вопросы лингвистики и психолингвистики, поскольку данные именно этих наук необходимы для исследования проблем лингвистического обеспечения искусственного интеллекта. Таким образом, так как проблема лингвистического обеспечения искусственного интеллекта лежит в области пересечения таких дисциплин как информатика (и разработка искусственного интеллекта в частности), лингвистика и психолингвистика, будут рассмотрены точки их соприкосновения.

Также во введении я считаю целесообразным дать определения некоторых основных терминов, которые будут использованы в данной работе:

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence; Kü nstliche Intelligenz; intelligence artificielle) – раздел компьютерологии / информатики (computer science), разрабатывающий " разумные" компьютерные системы, т.е. системы, проявляющие характеристики разумности в человеческом поведении (понимание языка, обучение, рассуждение, решение задач и т.п., а также этические аспекты) [Born, Born-Lechleitner 1987: viii], а также результат исследований в данной области знаний (то есть способность компьютера осуществлять операции, аналогичные процессам обучения и принятия решений человеком [Webster’s Dictionary]).

Лингвистика (linguistics, Linguistik, linguistique) – наука о языке, его общественной природе и функциях, его внутренней структуре, закономерностях функционирования, его историческом развитии и классификации отдельных языков.

Психолингвистика (psycholinguistics; Psycholinguistik; psycholinguistique) – наука о речевой деятельности людей в психологических и лингвистических аспектах, включая экспериментальное исследование психологической деятельности субъекта по усвоению и использованию системы языка как организованной и автономной системы.

Лингвопсихология – исследование предмета психологии (человеческой ментальности, эмоций, сознаний, перцепции) лингвистическими методами, через призму обыденного языка.

Вычислительная лингвистика – дисциплина, занимающаяся коммуникативными процессами в наиболее абстрактном виде, в функции которой входит установление общего вида и общих принципов построения процессоров естественного языка, доказательство теорем относительно равносильности или неравносильности двух различных формальных грамматик одного и того же языка и т.п.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект состоит в моделировании когниции человека, в воспроизведении человеческой деятельности и человеческой когниции в целом и опирается на исследование биологических оснований переработки информации человеком (при этом главной является когнитивная адекватность), на научный анализ и автоматизацию интеллектуальных функций человека. В основе искусственного интеллекта лежит убежденность в принципиальной возможности моделирования механизмов человеческой обработки информации на ЭВМ. В связи с этим понятие интеллекта рассматривается как отношения между мозгом и духовной деятельностью, как высококвалифицированной информационной переработки знания, при которой вербальный аспект играет особую роль: интеллект состоит не только в умении пользоваться опытом, но и передавать этот опыт на языке (о требованиях к системам искусственного интеллекта, использующим естественный язык). Поэтому искусственный интеллект иногда отождествляют с исследованием интеллектуальных функций. Антропоморфизм искусственного интеллекта заключается в стремлении к достижению сходства между моделью и человеческими процедурами. Так, по Шанку, поскольку люди являются концептуальными, интенциональными и семантичными системами, взаимодействующими в определенных обстоятельствах, предлагаемые модели также должны быть понятийными, интенциональными и семантичными (semanticallybased). Однако именно эти ожидания исследователей еще не оправдывались полностью.

Название «искусственный интеллект» отнюдь не предполагает сравнения естественного интеллекта с искусственным. Системы искусственного интеллекта называются так по другой причине. Они призваны достигать результатов, которые получил бы человек, если бы выполнял интеллектуальную работу.

Задачи искусственного интеллекта – развитие, поддержка и использование формального аппарата, интерпретируемого компьютером, для представления знания. Информационно-поисковая парадигма когнитивных наук состоит в ориентации на ЭВМ как на инструмент исследования: моделирование (описание и объяснение, в частности, языковых явлений) на базе теорий информации и реализация в форме работающих систем. Как развитие теорий когнитивной переработки и эксперименты с компьютерными реализациями этих теорий, искусственный интеллект основное внимание уделяет процедурной стороне. Цель искусственного интеллекта – повысить эффективность использования ЭВМ, понять принципы, на которых покоится человеческий интеллект, имитировать на компьютере разумное поведение человека – его восприятие, понимание, принятие решения, обучение и т.п. – как в теоретическом плане, так и экспериментально. Практическими реализациями являются экспертные системы, построенные на основе баз знаний, и системы общения человека и ЭВМ. В область искусственного интеллекта входят разделы информатики (распознавание естественного языка, автоматический перевод, экспертные системы, распознавание зрительных образов, генерация доказательств в математике, управление роботами, компьютерные игры) и технические системы решения интеллектуальных задач.

Информатика в обществе.

Сегодня мы живем в информационном обществе, в котором огромную роль играют системы распространения, хранения и обработки информации. Широкое внедрение компьютеров во все сферы человеческой деятельности наряду с использованием интеллектуальных роботов значительно влияет на традиционную среду обитания людей, изменяя ее под свои нужды. Растет количество людей, профессионально занятых сбором, накоплением, обработкой, распространением и хранением информации, которая является товаром, имеющим большую ценность, в связи с чем индустрия информации в обществе становится весьма значимым явлением.

Перспективы полного перехода к информационному обществу вызывают массу проблем социального, правового, технического характера. Например, применение роботов на производстве приведет к полному изменению технологии, которая в наши дни ориентирована на участие в нем человека. Резко изменится подготовка членов нового общества к самостоятельной жизни. Уже начаты поисковые работы в области создания новых форм обучения, которые заменят существующие традиционные формы. Полностью изменится номенклатура профессий, специальностей и способов организации труда.

Психолингвистика

Главный момент, характеризующий психолингвистический подход к речевой деятельности, - это фактор человека. Психолингвистика активно вводит этот фактор в описание, в исходные посылки своих моделей как фактор обязательный, определяющий суть, характер не только речи, но и – что особенно важно – самого языка. При этом имеется в виду не абстрактный «человек вообще», а реальные люди с реальной динамикой их памяти, возрастных особенностей, личного опыта, системой целей и мотивов, социальных ролей и т.п.

Следующим фактором, прямо вытекающим из первого, является фактор ситуации. Человек всегда говорит или слушает в какой-то ситуации, причем не просто в какой-то конкретной ситуации, но в ситуации определенного типа. Число таких типов достаточно подвижны, динамичны, вариабельны. Поэтому, если при классическом противопоставлении языка и речи все ситуативное относилось исключительно к речевому, окказиональному, а языковая система, узус, рассматривались не просто как нечто устойчивое, но и как независимое от ситуативного момента, то из психолингвистического подхода прямо вытекает, что сложный и динамический фактор ситуации так же принципиально неустраним не только из речи, но и из языка, как и фактор человека.

Наконец, третий момент - на практике самый ощутимый для понимания специфики психолингвистического исследования – это принцип эксперимента. Для традиционного языкознания, изучающего устройство системы языка характерно, как правило, скептичное отношение к возможности ее экспериментального изучения. В самом деле, если результаты эксперимента соответствуют уже имеющимся данным о «норме», то они мало, что могут добавить к знаниям, полученным в результате привычного наблюдения над имеющимися в распоряжении исследователя текстами. В случае, если в эксперименте получены необычные, неожиданные результаты, у лингвистов сразу же возникают сомнения в том, что на основе этих экспериментальных данных можно как-то корректировать имеющиеся модели языка. Между тем в психолингвистике эксперимент становится существенным принципом исследования. На основе экспериментальных данных могут строиться гораздо более мощные и адекватные модели речевой деятельности, чем те, которые строятся без опоры на эксперимент.

Эти три рассмотренных момента показывают, что психолингвистика действительно отличается от того, что сегодня считается собственно лингвистикой, но что она на самом деле является лишь одним из возможным вариантов лингвистики. Стремление к учету и фактора человека, и фактора ситуации, стремление опереться на данные эксперимента соответствуют общим тенденциям современного этапа развития общественных и гуманитарных наук. Это говорит об особой актуальности освоения идей и методов психолингвистики, необходимости включения психолингвистики в систему лингвистического знания.

Психолингвистика является когнитивной дисциплиной, одним из основных положений которой состоит в следующем: обработка языка связана с серией " вычислений" (computations), производимых над ментальными репрезентациями информации, поступающей от органов чувств (Дж.Фодор). Психолингвистика – попытка установить временные и структурные характеристики различных типов " вычислений" и репрезентаций, участвующих в языковой обработке.

В задачу психолингвистики входит исследование и моделирование:

- процессов планирования речи,

- механизмов, соединяющие воедино знание и использование языка – в частности, процессов (алгоритмов) восприятия и продуцирования речи, когнитивных процессов, взаимодействующих с языковым знанием при продуцировании и понимании языка;

- формы языкового знания, лежащего в основе использования языка индивидами;

- механизмов усвоения языка по ходу развития ребенка (психология развития развития – developmental psycholinguistics).

Психолингвистика, как и психология языка, рассматривает собственно дискурсивную деятельность, оставляя в стороне механизм языка с его абстрактными и статичными структурами. Главными объектами психолингвистики, по [Farmini 1981], являются: функционирование языка, продуцирование и репродуцирование дискурса и текста, риторика, стилистика, практика перевода и преподавание языка

Лингвопсихология

Лингвопсихология является еще одной наукой, задействованной в процессе лингвистического обеспечения искусственной интеллекта. Данный термин образован по образцу многих уже устоявшихся терминов. Так, психолингвистика – исследование предмета лингвистики методами психологии (в частности, с помощью психологических экспериментов), социолингвистика – исследование предмета лингвистики методами социологии (в частности, с помощью социологических опросов и т.п.). За пределами языкознания – математическая физика – исследование предмета физики математическими методами.

Как было указано во введении, лингвопсихология – исследование предмета психологии (человеческой ментальности, эмоций, сознаний, перцепции) лингвистическими методами, через призму обыденного языка. Она отличается от психолингвистики, но тем не менее во многом с ней схожа.

Однако лингвопсихология не стремится к собственно психологическим научным результатам. Ее задача состоит в том, чтобы методами контрастивной лексической семантики выяснить, какова семантика терминов человеческой духовности. Рассмотрев же, как реально употребляются эти термины в классической и современной художественной (то есть, не профессиональной психологической) литературе, мы документируем и исследуем не только расхожие мнения данного этноса о духовности, но и востребованность выразительного потенциала языка в характеристике этой духовности. Сопоставив результат с употреблением терминов в психологии, мы поможем психологам установить, насколько далеко они в своем исследовании отошли от обыденных представлений.

Теория интерпретации

Проблема лингвистического обеспечения искусственного интеллекта во многом кроется в том, что до сих пор точно неясны механизмы получения, переработки, хранения и передачи информации человеком. Теория интерпретации и вычислительная лингвистика – это именно те области лингвистики и психолингвистики, на пересечении которых находится решение данной проблемы. Когда станет известна и понятна система естественной интерпретации языка, тогда можно будет создать искусственную систему, идентичную ей.

Принципы интерпретации

Большая часть информации неоднозначна. Но, тем не менее, в подавляющем большинстве случаев человек успешно (верно) интерпретирует высказывания. Появляется вопрос: каковы же принципы, которыми пользуется человек, интерпретируя высказывания? В поисках ответа было предложено довольно большое число кандидатов на звание «ведущего» принципа. Вот только некоторые из них:

Наиболее почтенное место занимает «принцип Фреге» (принцип композиционности). В обобщенном виде он формулируется так: значение целого предложения есть функция от значений его частей. Для поверхностной структуры предложения этот принцип, взятый буквально, не совсем справедлив: достаточно проследить его действие в случае синтаксической неоднозначности. В концепции «компонентного анализа» предложения этот принцип действителен только для «исходной синтаксической структуры» предложения; именно на этом принципе и основана работа «правил семантической проекции» в такой концепции семантики [Katz, Fodor 1963]. Даже при такой трактовке, тем не менее, указанный принцип наталкивается на трудность, связанную с интерпретацией цитат.

Принцип минимальной интерпретации [Th.R.Hofmann 1979, ] относится к другой стороне вопроса: каждое предложение интерпретируется таким образом, чтобы добавить по возможности меньший объем новой информации, т.е. чтобы максимальным было ее пересечение с предыдущим контекстом (речь не идет о тех случаях, когда вводится новый сюжет, фокус контраста и т.п.). Этот принцип справедлив для прямого толкования предложения, а не для вытекающих из предложения следствий.

Другой количественный принцип – «модифицированная бритва Оккама» [P.Grice 1978]: при интерпретации смыслы выражения не должны множиться больше необходимости. В частности, множество контекстнообусловленных значений («суппозиций») слов в предложении должно быть ровно в той степени широким, какая определяется необходимостью интерпретации; выход за пределы минимума допускается только тогда, когда предложению трудно иначе приписать осмысленную интерпретацию.

Принцип идентифицируемости [K.Stenning 1980] может рассматриваться как связанный с предыдущими двумя; он формулируется так: к интерпретации целого, по мере поступления новых языковых выражений, необходимо добавлять такой минимум, который логически не противоречит самому высказыванию. Аналогичен этому принципу, не обращен на контекст, «принцип локальной интерпретации»: интерпретатор не должен конструировать (а точнее, оценивать) контекст более крупный, чем тот, который ему необходим для получения какой-либо интерпретации. Так, если Джону говорят: Закрой дверь, – то он поймет, что речь идет о ближайшей двери, а не о той, которая находится в соседнем доме на третьем этаже. Такой принцип можно в райках ОЕЯ связать с требованием о минимальной работе анализатора.

Принцип аналогии [Ö.Dahl 1976], взятый с точки зрения интерпретатора, может быть сформулирован так: имей в виду, что говорящий стремится упоминать только те вещи, которые изменились, а о тех, которые остаюсь без изменения, обычно умалчивает.

Наконец, «принцип обычности» можно сформулировать так: если нет никаких для этого оснований, не подозревай, что у интерпретируемых слов имеется какой-либо еще дополнительный, скрытый смысл.

Вычислительная лингвистика

Что же такое «теория лингвистических вычислений»? Это дисциплина, занимающаяся коммуникативными процессами в наиболее абстрактном виде. В ее функции входит установление общего вида и общих принципов построения процессоров естественного языка, доказательство теорем относительно равносильности или неравносильности двух различных формальных грамматик одного и того же языка и т.п. Видимо, именно к теории лингвистических вычислений относится круг задач, традиционно относимый к ведению математической лингвистики, а также к моделированию общения с ЭВМ на естественном языке. Другая же часть теории лингвистических вычислений связана с наиболее глубинными процессами обработки информации человеком и их моделированием на ЭВМ.

Предметом «вычислительной лингвистики» является разработка и применение систем обработки естественного языка в качестве части более крупных систем, например, промышленных информационно-поисковых систем. Задача таких систем – поиск информации в базе данных и автоматическое пополнение базы данных. Другое, смежное направление – построение систем, решающих задачи, сформулированные на естественном языке.

К информационным задачам вычислительной лингвистики относятся:

1. Автоматическое установление по конкретному тексту тех правил и единиц данного языка, которые участвовали в построении этого текста (при этом соответствующая система использует свою базу данных о грамматике и единицах языка). В расширенной формулировке речь здесь идет о том, чтобы установить по конкретному образцу речи (тексту) все те законы логического вывода (в широком смысле) и все те аксиомы («элементарные пропозиции»), которые придают речи осмысленность и делают ее правильным текстом на данном языке.

2. Установление информационных связей, которые имеются между двумя образцами текстов (например, между запросом к информационной системе и информацией, хранимой в системе, или информацией, заданной в виде текста). Так, в запросе может содержаться задание выяснить, описывается ли в тексте искомое приспособление для выполнения конкретных работ.

В обоих случаях требуется установить связи между различными образцами речи. Решение этой задачи связано с представлением и использованием знаний при оперировании речью. Каково же место вычислительной лингвистики в «искусственном интеллекте»?

Р. Шенк указывает, что вычислительная лингвистика – это «проблема наделения машин способностью общаться с человеком на естественном языке. Наш метод состоит в том, чтобы попытаться понять, как люди общаются друг с другом, и исследовать эти процессы». Н. Черконе пишет: «Вычислительная лингвистика должна построить общую теорию понимания естественного языка в качестве основы для таких программ ЭВМ, которые понимают естественный язык».

По мнению Томпсона, теоретическая вычислительная лингвистика представляет собой попытку охарактеризовать природу языка с точки зрения «лингвистических вычислений» – процедур над речью, аналогичных тем, которые выполняются по ходу собственно вычислительных работ. В американской вычислительной лингвистике на сегодняшний день было предложено несколько концепций теоретической вычислительной лингвистики: «функциональная грамматика» М.Кея [M.Kay 1979], «когнитивная грамматика» [Lakoff, Thompson 1975], «лексическая функциональная грамматика» [J.Bresnan ed. 1982] и др.

История ОЕЯ

Предыстория ОЕЯ определена многими факторами, из которых можно выделить в особенности два: 1) попытки моделирования нейронов в виде логического устройства, связанные с именами МакКаллоу и Питтса; 2) зарождение «информационной» парадигмы – взгляда на числа и на текст как на то, что представляет общее понятие «информации» (Шеннон), обладающее количественными характеристиками, со всеми вытекающими последствиями для математической теории информации. Понятие «информативность» принадлежит указанной парадигме.

Собственно же историю ОЕЯ иногда представляют как состоящую из трех этапов:

1. Начало 1950-х – начало 1960-х годов. Идея «информации» привела к концепции «машинного перевода» как установления той информации, которая скрыта за предложением на естественном языке, и выражения ее на другом – целевом языке. Язык информационного содержания был назван «языком-посредником». На этом этапе была введена и идея эвристического поиска, а также языка программирования для решения задач ОЕЯ (наиболее популярным языком, начиная с этого времени, был ЛИСП, введенный и описанный впервые в работе.

2. «Эпоха обработки семантической информации» (примерно 1962-1973 гг.). Ее основные идеи: а) необходимо использовать ограниченные содержательные области для моделирования ОЕЯ; б) следует построить как можно больше систем для обработки ограниченных подъязыков, присвоив этим системам статус «экспертов» в таких областях, а затем объединить все эти системы в одну, в рамках «крупного эксперта», определяющего, какой из подчиненных должен начать работать на конкретном этапе обработки, при решении конкретной задачи – концепция «крупного переключения»; в) использование «ключевых слов», управляющих выбором конкретных действий по ходу обработки текста; г) перевод естественного языка на формальные языки (некоторые из формальных языков при этом обладают собственными исчислениями, типа исчисления предикатов формальной логики; имеются языки поиска в базе данных. Эту эпоху иногда называют эрой «инженерного подхода»: основной упор делался на решение конкретных (как правило, прикладных) задач, без попытки моделировать психологическую реальность.

Начало 1970-х годов ознаменовалось интересом к обработке семантической информации; появились даже первые ростки интереса ж «когнитивной науке» (названной в те же годы «когитологией»).

В результате исследований этой «эпохи» выяснилось: а) даже в очень простых ситуациях (использование языка гораздо более разнопланово, чем можно было бы ожидать; б) специализация той или иной системы ОЕЯ и перспектива расширения этой системы находятся в серьезном конфликте между собой; в) репрезентации для языковых выражений, используемые в рамках таких систем (скажем, формальные языки), весьма неточны и неадекватны выразительным способностям естественного языка; г) приходится поступиться очень многими типами выражений, реально используемых на естественном языке (в частности, выражениями для физических событий и действий, описаниями сцен, карт, путей, предписаниями; реальными разговорами, спорами, дебатами, обсуждениями, эмоционально окрашенными высказываниями и высказываниями об эмоциональных состояниях; метаописаниями теорий; поэтическим языком, юмором, иронией, ложью и т.п. – т.е. всем, что требует гораздо более богатого метаязыка, чем тот, который могут на сегодняшний день предоставить в наше распоряжение существующие нотации логики).

3. Современная эпоха (1970-1995 гг.). В это время в центре внимания находятся следующие проблемы: а) соотнесенность речевых актов, фокусов внимания и общих (для ЭВМ и человека) презумпций; б) использование «новаторского» потенциала языка (в частности, интерпретация метафор); в) постройте прикладных систем, понимающих естественный язык (а не просто его обрабатывающих), г) обработка высказываний о пространственных событиях; д) введение факторов «здравого смысла» в состав логического вывода систем ОЕЯ, в частности, учет степени правдоподобности при интерпретировании высказываний.

Заключение

Последние 20 лет в центре внимания разработчиков искусственного интеллекта находится вопрос о моделировании той деятельности человека, результатом которой является речь.

Описание процессов получения, переработки, хранения и передачи информации затрудняется тем, что данные процессы происходят в мозге человека и недоступны для непосредственного исследования.

Высказывается мнение, что, изучая процесс обработки языка в мозге человека, исследователь мысленно прослеживает тот путь, который проходит этот человек, воспринимая и интерпретируя какой-либо текст.

Исследования процессов обработки языка непосредственно связаны с прикладными задачами. На их основе разрабатываются модели лингвистического обеспечения искусственного интеллекта.

В данной работе я не стала останавливаться на всех методиках анализа и обработки естественного языка, так как вопрос лингвистического обеспечения искусственного интеллекта весьма обширен. По той же причине в предложенном подходе были рассмотрены исключительно общие положения и некоторые примеры к ним. Был затронут только синтаксический подход, кроме которого существует также, например, морфологический и лексический.

Использованная литература:

1. Демьянков В.З. Основы теории интерпретации и ее приложения в вычислительной лингвистике, М.: Изд-во Моск. ун-та, 1985

2. Краткий словарь когнитивных терминов, М.: Филологический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, 1996

3. Мышление, когнитивные науки, искусственнный интеллек, т М.: Центральный совет философских (методологических) семинаров при Президиуме АН СССР, 1988.