Когнитивная психология

Мы оставили ее работать на всю ночь. Сначала она выдавала непрерывный поток бессмысленных звуков. Это были лишь предположения; она еще не научилась связывать фонемы с буквами. Со временем она стала распознавать согласные и гласные. Затем она обнаружила, что между словами были пробелы. Теперь поток звука разбивался на короткие порывы, разделенные этими пробелами. На исходе ночи она читала довольно понятно, правильно произнося приблизительно 92% букв (цит. по: Heppenheimer, 1988).

Практическое значение этих систем очевидно; менее очевиден, но в конечном счете более важен концептуальный прорыв, обеспеченный моделями нейронных сетей.

Терри Седжновски. Разработанные им нейронные сети содержали скрытый слой, который соответствует промежуточным нейронам

Как признают Седжновски и другие исследователи, в разговоре между машиной и человеком большое значение имеет контекст. Теперь мы рассмотрим другую важную проблему — проблему значения и искусственного интеллекта.

Значение и искусственный интеллект

Несмотря на то что некоторые из фраз этого компьютера достаточно хороши, чтобы обманывать кого-то некоторое время, он не способен обманывать всех и постоянно. Компьютеры терпят неудачу не из-за недостатка памяти на слова — она почти неограниченна, и не из-за недостаточной способности генерировать значимые предложения — она весьма обширна, и не из-за плохого произношения букв — оно вполне приемлемо, а из-за того, что они недостаточно понимают используемый язык.

На ранних этапах развития ИИ многие думали, что компьютеры смогут оказать значительную помощь при переводе с языка на язык. Просто загрузить в компьютер словарные эквиваленты (например, necklace = «ожерелье», cloth = «сукно», pocketbook = «записная книжка», pink = «розовый» и т. д.), ввести один язык и получить на выходе другой. Однако, даже если делать перевод один к одному в контексте синтаксической информации, результаты получаются довольно странные. Например, когда пассаж из Библии (возможно, апокрифический) The spirit is willing, but the flesh is weak («Стремится дух, да плоть слаба») перевели на русский язык, а затем обратно на английский, то получилось следующее: «Вино было приятным, но мясо протухло».

Опыт использования подобных примитивных программ перевода и развитие психолингвистики изменили наше представление о языке. В предыдущем примере русские и английские слова были эквивалентны и синтаксис в обоих языках правилен. Но смысл двух предложений получился разным. Любой язык ограничен различными правилами, определяющими последовательность грамматических компонентов и значение всей последовательности. Сложные отношения внутри языка требуют тщательного анализа. Компьютерный анализ процессов естественного языка выражается в разработке систем, способных «понимать» язык. Были созданы довольно сложные «понимающие» программы, основанные на концептуальной базе языка. Эти программы могли анализировать как контекст рассуждения, так и значение слов, а в некоторых случаях и «знания о мире» (Т. Виноград). Анализатор синтаксиса определяет наиболее вероятный синтаксический разбор и интерпретацию предложения.

Способность первых языковых систем подражать человеческому разговору была ограничена в связи с недостатком знаний о мире и неспособностью делать выводы. В речи людей то, что не говорится, столь же важно для эффективного сообщения, как и то, что произносится вслух. В разумной человеческой деятельности присутствуют все виды умозаключений — и не только при обработке языка, но и при других видах деятельности, таких как зрительное восприятие. Нам не обязательно видеть частично скрытый объект полностью, чтобы заключить, что он существует целиком. Даже частичных и вторичных признаков достаточно для запуска целой серии ответных реакций: если я иду через лес, зная, что в нем водятся ядовитые змеи, то звука шуршащих листьев достаточно, чтобы я замер на месте.

Еще один аспект понимания привлек внимание исследователей ИИ — это понятие об «убеждениях». Рассмотрим следующий пример:

Вчера я вернулся домой после 2 часов ночи.

Ну, приятель, и задала же мне жена!