Читаем Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта полностью

Иногда NLU еще называют Natural Language Interpretation (NLI), подтверждая тот факт, что для перевода английского слова understanding в NLU можно использовать и русское слово интерпретация. Для понимания-интерпретации текстовые данные подвергаются синтаксическому анализу (parsing), делятся на более мелкие и простые части, над которыми могут выполняться какие-то иные операции с целью превращения этих данных в структурированные и извлечения из них полезной информации. NLG решает обратную задачу превращения структурированных данных в читаемый текст на разговорном языке, то есть в неструктурированный и неформатированный текст, такой текст называют plain text.

<p>Три подхода к NLP</p>

Можно выделить три основных подхода к NLP:

– Символьный подход предполагает использование лингвистических правил, записанных человеком.

– Статистический подход основан на распознавании образов в больших объемах текстов с целью «понимания» естественного языка.

– Коннекционистский подход сочетает элементы символьного и статического с использованием нейронных сетей.

<p>NLP на основе символьного подхода</p>

Сохранение, казалось бы, устаревшего символьного подхода в NLP имеет очевидную причину – язык является символьным по своей природе. С символьного подхода все началось и он существует до сих пор, поэтому в определенной мере сохраняют актуальность некоторые первые решения, основанные на логике, правилах и онтологиях как формах представления знаний. Время с конца 40-х – до конца 60-х ассоциируется главным образом с задачами машинного перевода (Machine Translation, MT), описанными в главе 3. По итогам широко известного Джорджтаунского эксперимента стало формироваться MT как новое научное направление, с 1954 началось издание журналов Mechanical Translation и Computational Linguistics, на протяжении 10 лет было проведено несколько крупных, в том числе международных конференций. В них участвовали самые заметные ученые того времени, среди которых был Марвин Минский и Ханс Лун, более известный как изобретатель алгоритма Луна (Luhn algorithm), используемого до сих пор для вычисления контрольной цифры номера пластиковой карты с целью выявления ошибок, вызванных непреднамеренным искажением данных.

Энтузиазм первопроходцев находился в явном противоречии с возможностями существовавших на тот момент компьютеров, напомним, что иных средств взаимодействия с компьютером кроме принтера перфокарт не существовало и вся работа осуществлялась в пакетном режиме. Решение задач MT требовало иного аппаратного обеспечения, поэтому возникали утопические проекты создания специализированных компьютеров для работы с нецифровыми данными. Несмотря на то, что ничего позитивного в области MT тогда достигнуто не было, важнейшим наследием первого периода NLP стали теоретические работы в области вычислительной лингвистики. В первую очередь следует отметить труды Нома Хомского (Noam Chomsky, 1928), еще одного потомка выходцев из Российской Империи.

Следующие 10–15 лет с начала 60-х напоминают недолгий, но яркий взлет экспертных систем, случившийся в интервале между двумя зимами AI. Он привел к вопросно-ответным системам NLP с их попытками использовать экспертные знания, эту волну можно назвать семанически-ориентированной. В 1961 году в МТИ создали систему Baseball, способную вести диалог, она понимала вопросы, относящееся к культовой в Бостоне бейсбольной команде Red Sox и могла давать подходящие ответы, система детально описана в статье Baseball: an Automatic Question-Answerer. Выбор в пользу бейсбола понятен – клуб Red Sox был и остается одним из символов Бостона. В конце 60-х там же в МТИ Терри Виноград (Allen Winograd, 1946), фамилия которого недвусмысленно подсказывает происхождение, создал программу для «понимания естественного языка». Она была написана на языке LISP для компьютера DEC PDP-6, снабженного графическим дисплеем, новинкой того времени. Необычное название SHRDLU взято от раскладки алфавитных клавиш наборных строкоотливных машина, их называли линотипами и массово использовали для механизации набора пока их не заменили компьютерами.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Чем женщина отличается от человека
Чем женщина отличается от человека

Я – враг народа.Не всего, правда, а примерно половины. Точнее, 53-х процентов – столько в народе женщин.О том, что я враг женского народа, я узнал совершенно случайно – наткнулся в интернете на статью одной возмущенной феминистки. Эта дама (кандидат филологических наук, между прочим) написала большой трактат об ужасном вербальном угнетении нами, проклятыми мужчинами, их – нежных, хрупких теток. Мы угнетаем их, помимо всего прочего, еще и посредством средств массовой информации…«Никонов говорит с женщинами языком вражды. Разжигает… Является типичным примером… Обзывается… Надсмехается… Демонизирует женщин… Обвиняет феминизм в том, что тот "покушается на почти подсознательную протипическую систему ценностей…"»Да, вот такой я страшный! Вот такой я ужасный враг феминизма на Земле!

Александр Петрович Никонов

Публицистика / Прочая научная литература / Образование и наука / Документальное
Российские университеты XVIII – первой половины XIX века в контексте университетской истории Европы
Российские университеты XVIII – первой половины XIX века в контексте университетской истории Европы

Как появились университеты в России? Как соотносится их развитие на начальном этапе с общей историей европейских университетов? Книга дает ответы на поставленные вопросы, опираясь на новые архивные источники и концепции современной историографии. История отечественных университетов впервые включена автором в общеевропейский процесс распространения различных, стадиально сменяющих друг друга форм: от средневековой («доклассической») автономной корпорации профессоров и студентов до «классического» исследовательского университета как государственного учреждения. В книге прослежены конкретные контакты, в особенности, между российскими и немецкими университетами, а также общность лежавших в их основе теоретических моделей и связанной с ними государственной политики. Дискуссии, возникавшие тогда между общественными деятелями о применимости европейского опыта для реформирования университетской системы России, сохраняют свою актуальность до сегодняшнего дня.Для историков, преподавателей, студентов и широкого круга читателей, интересующихся историей университетов.

Андрей Юрьевич Андреев

История / Научная литература / Прочая научная литература / Образование и наука
Что день грядущий нам готовил?
Что день грядущий нам готовил?

Книга Пола Майло впервые рассказывает о том, что было «видно» в нашем 21 веке из века 20-го. Это поразительная коллекция предсказаний, сделанных учеными, экспертами и публицистами 20 века, — предсказаний удачных (их не очень много), скандальных (умеренно много), смешных (весьма много) и… неудачных (подавляющее большинство). Но главное — как обнаружил автор, «предсказания позволяют оценить не только и не столько даже будущее, сколько настоящее».Пол Майло — американский журналист, лауреат нескольких профессиональных премий. Сотрудничал с «Уолл-стрит джорнал», «Бостон глоуб» и многими другими крупными изданиями. «Что день грядущий нам готовил?» — его первая книга.

Пол Майло

Зарубежная образовательная литература, зарубежная прикладная, научно-популярная литература / Прочая научная литература / Научпоп / Образование и наука / Документальное