Журнал «Компьютерра» №36 от 04 октября 2005 года

Они не умеют выделять речь по-настоящему. Качество распознавания в шумном окружении падает чуть ли не вдвое, но дело даже не в этом. Главным средством борьбы с шумами являются механизмы подавления, которые эффективны далеко не всегда. Сосредоточиться на речи собеседника, отсеяв все остальные звуки, как необязательные для распознавания, и уж тем более выделить речь одного человека из диалога система не может;

И даже распознают они не очень хорошо. Мы с вами легко поймем общий смысл сказанного и большинство слов, даже если у нашего собеседника очень сильный акцент. В то же время систему распознавания, заточенную под сравнение элементов фонем, наш гипотетический иностранец вполне может довести до виртуального самоубийства.

И, наконец, самое главное. Хотя при распознавании используются элементы синтаксического и семантического анализа, нужно признать, что машины из того, что мы им говорим, ничегошеньки не понимают.

— Ты говорил с ним? — переспросил Форд. — Что значит — ты говорил с ним?

— Ничего особенного. Мне было очень скучно и грустно, поэтому я подошел и подключился к выходному порту его компьютера. Я разговаривал с его компьютером довольно долго. Я открыл ему свой взгляд на мир, — сказал Марвин.

— А он что? — спросил Форд.

— Он покончил с собой, — ответил Марвин и зашагал к «Золотому Сердцу».

Дуглас Адамс, «Путеводитель вольного путешественника по галактике»

Finished MGIMO? Ask!

— Вавилонская рыбка, — тихо заговорил «Путеводитель вольного путешественника по Галактике», — маленькая и похожая на плотву, является, вероятно, самым причудливым созданием во Вселенной.

Дуглас Адамс, «Путеводитель вольного путешественника по Галактике»

Даже если отвлечься от задачи построения разумных интерфейсов, то машинному пониманию нетрудно найти практическое применение. Собственно говоря, качество машинного перевода сегодня таково, что буквально вопиет о потребности в технологии, которая позволит компьютеру переводить текст, понимая его смысл. Публикаций о качестве современного машинного перевода в «КТ» было более чем достаточно, поэтому на забавных аберрациях, возникающих при переводах туда-сюда-обратно, мы останавливаться не будем.

Хотя нет, на одной все-таки остановимся. В 50-х гг. прошлого века область машинного перевода считалась весьма многообещающей. Казалось, еще чуть-чуть — и машины не то что прозу, поэзию будут переводить. Американское правительство не жалело денег на исследования и не жалело бы, наверное, до сих пор, если б не удосужилось в середине 60-х проверить, что же все-таки получилось у ученых. Результаты оказались обескураживающими: комиссия, состоящая из лингвистов, теоретиков ИИ, психологов и исследователей, непосредственно занятых разработкой систем машинного перевода, пришла к очень неприятному для всей индустрии выводу, полностью исключив возможность полезного применения существующих или дальнейших разработок в обозримом будущем. Справедливости ради, упомянем, что еще в 1959 году один из основоположников теории машинного перевода Бар-Хиллел опубликовал «Отчет о современном состоянии машинного перевода в США и Великобритании», в котором признавался, что поставленная цель (возможность перевода произвольных текстов без участия человека) представляется ему недостижимой не только в ближайшей перспективе, но и вообще. В качестве примера беспомощности систем перевода Бар-Хиллель приводил небольшой отрывок, с которым не справилась ни одна разработка:

Little John was looking for his toy box. Finally, he found it. The box was in the pen. John was very happy.

Камнем преткновения, конечно, было слово pen. Все «переводчики» наивно перевели, что коробка Джона нашлась в «ручке». В данном случае «pen» уместнее переводить как сарай (или — раз уж Джон был маленьким — возможно, это детский манеж), но, чтобы выбрать верное значение из словаря, машина должна иметь представление о контексте. И о том, чем сарай отличается от ручки, а ручка — от коробки. Другими словами, для качественного перевода компьютер должен быть оснащен не только лингвистической информацией о языках, с которыми он работает, но и колоссальным массивом данных, не имеющих никакого отношения к лингвистике.