Мы поддерживаем следующие рассуждения Дж. Люгера: "…понимание естественного языка включает куда больше, чем разбор предложений на индивидуальные части речи и поиск значений слов в словаре. Оно базируется на обширном фоновом знании о предмете беседы и идиомах, используемых в этой области, так же, как и на способности применять общее контекстуальное знание для понимания недомолвок и неясностей, присущих человеческой речи. Задача сбора и организации этого фонового знания, чтобы его можно было применить к осмысливанию языка, составляет значительную проблему в автоматизации понимания естественного языка. Разработано множество методов структурирования семантических значений. Но, из-за огромных объемов знаний, требуемых для понимания естественного языка, большая часть работы ведется в хорошо понимаемых специализированных проблемных областях. Методики представления известных специализированных программ слишком просты, чтобы передать семантическую организацию более богатых и сложных предметных областей. Основная часть текущих работ в этой области направлена на поиск формализмов представления, которые должны быть достаточно общими, чтобы применяться в широком круге приложений и уметь адаптироваться к специфичной структуре заданной области. Множество разнообразных методик, большинство из которых являются развитием или модификацией семантических сетей, исследуются с этой целью и используются при разработке программ, способных понимать естественный язык в ограниченных, но достаточно интересных предметных областях. Есть стохастические модели, описывающие совместное использование слов в языке, которые применяются для характеристики как синтаксиса, так и семантики. Далее следует принципиально важный вывод: полное понимание языка на вычислительной основе все же остается далеко за пределами современных возможностей" [264, стр. 47].
С нашей точки зрения, существует вполне логичное обоснование таких провалов и ограничений в области ИИ. Главная причина в том, что не решаются реальные задачи, а делаются попытки приспособить уже известные "игрушечные" методы к разным предметным областям. Проблема естественного языка объективно является сложной, более того, вполне возможно, что его вообще нельзя формализовать, и надо использовать принципиально другие подходы. Вместо этого постоянно делаются попытки формализовать естественный язык, которые порождают в ограниченных контекстах узкоспециализированные описания некоторых предметных областей. Здесь будет уместно привести аналогию с животными: многие люди ошибочно считают, что собаки понимают человеческий язык… Есть даже шутка про студентов на экзаменах, которые все понимают, но сказать, как и собаки, не могут. Конечно же, дрессированные собаки выполняют множество команд своего хозяина, но… Дальше и начинается самое интересное. Ведь эти команды многие хозяева подают не только голосом, но всякими жестами, свистками и т.п. Получаем вполне конкретный набор команд, который собака может распознать и выполнить. Нечто подобное может выполнять в ограниченных контекстах узкоспециализированная программа для некоторых предметных областей. Скажем прямо: такой подход "снизу вверх" вообще не направлен на ПОНИМАНИЕ языка, а ведет только к пониманию команд, т.е. обычного формализованного языка. При таком ошибочном подходе, можно говорить, что интеллектуальный телевизор понимает команды с пульта управления…
Для понимания человеческого языка надо исследовать совсем другие научные подходы, которые принципиально отличаются от современных семантических сетей, онтологий и т.п. формализмов.
В качестве оправдания неудач и пояснения сложности проблемы понимания естественного языка можно сказать следующее. Если взять для примера животный мир, то достаточно многие его представители явно обладают интеллектом и умеют решать различные задачи: поиск пищи, распознавание образов, взаимодействие, нахождение пути домой и т.п. В классическом определении интеллекта вообще указано, что это высшая стадия для животных, включая собак, кошек, дельфинов и т.п. Многие хозяева считают своих питомцев интеллектуальными. Однако человеческий язык во всей своей сложности используется только людьми, и это одно из наиболее важных отличий нас от животных. Мы являемся сторонниками такой точки зрения: понимание естественного языка – это задача одинаковая по сложности с самим созданием ИИ в его самом сложном смысле, как создание автоматической системы равной или превышающей человеческий индивидуальный интеллект. Поэтому упрощенные "игрушечные" методы никогда не приведут к его решению. У Дж. Люгера выше именно это явно и звучит: понимание человеческой речи лежит за пределами сегодняшних методологий научных исследований. Надо разрабатывать новые подходы и методы.
Одним из таких подходов является миварный подход с его технологиями накопления данных и обработки информации в едином миварном информационном пространстве. Для понимания языка надо собрать и поддерживать в актуальном состоянии огромную базу данных фактов и такое же большое количество правил, которые позволяют выявлять нюансы смысла разных понятий в различных ситуациях. У нас пока не было подробных работ на эту тему, но во время дискуссий и обсуждений мы излагали следующий описанный ниже подход, получивший понимание и поддержку.
Итак, подход можно показать на следующей аналогии: весь язык представляет собой огромный горный массив, вершинами которого являются отдельные слова (рисунки 2, 3, 4).
Рисунок 2 – Вид с Эльбруса на Главный Кавказский хребет.
Высота 4800 м
Рисунок 3 – Вид на вершины Эльбруса (5642 м.)
с высоты 4800 м
Рисунок 4 – Долина реки Баксан на уровне 2100 метров
Тогда, слово – это вершина горы, а вся гора сама по себе и является контекстом. Если кто-то больше любит море или океан, то вместо гор можно использовать айсберги, хотя система гор все же, на наш взгляд, более адекватна предлагаемой модели. Итак, в процессе обучения человек "выращивает" эти горы у себя в голове, а общается потом внешне только словами, как бы перепрыгивая с вершины на вершину или связывая эти вершины огромными длинными виртуальными мостами. В процессе своего взросления и обучения человек "выращивает новые горы", создавая целые системы таких гор, но на основе общих здравых подходов и признаков. Высота каждой такой горы превышает, допустим, стоэтажный дом. Эти этажи образно соответствуют уровням абстракции в описаниях слов и языковых моделей. Для того чтобы восстановить в компьютере такую горную систему надо сделать ее полноразмерный математический макет. Такой макет можно делать, спускаясь этаж за этажом с вершины горы до ее основания и переходя на другую гору через долины… Современные методы семантической обработки позволяют сделать, условно говоря, только двух- трехэтажную по высоте модель такой горной смысловой языковой системы. Вот и получаем принципиальное ограничение: надо наращивать в высоту по уровням абстракции наши языковые модели, а мы остановились на втором этаже семантики и даже не собираемся двигаться далее. Спасибо онтологиям?
Вывод: для адекватной работы с естественным языком нужны более сложные модели, принципиально новые и на несколько порядков более сложные модели на основе многомерных баз данных с поддержкой самых разнообразных отношений. Возможно, что понадобится даже работа с бесконечными плоскостями описания сущностей и т.п. В настоящее время таким требованиям отвечает только миварный подход с многомерным информационным пространством и динамически изменяющейся структурой. Реализация языковых моделей на больших вычислительных кластерах (или ГРИД-системах) на основе миварного подхода должна приблизить нас к созданию автоматической системы, понимающей и разговаривающей с людьми на естественном языке. Напомним, что эта задача сравнима по сложности с созданием самого ИИ.
Возможно, что создание таких языковых моделей, вернее символьных моделей в миварном пространстве, позволит создать электронных двойников людей для вечной жизни, которые предсказаны многими фантастами. Впрочем, эти проблемы возникнут потом, а сейчас надо приступать к реализации построения символьных языковых моделей в миварном информационном пространстве, некоторым прототипом которых являются разработки Активных миварных интернет-энциклопедий, которые к описанию фактов в ВИКИ-педии будут добавлять новые отношения, связи, взаимодействия и т.д. Более подробно эти вопросы рассмотрены при описании миварной энциклопедии и миварной модели человеческого мышления.
Опять получаем, что именно миварный подход является принципиально новым и ключевым фундаментальным направлением для решения многих, практически всех описанных в этой работе, проблем в научной области ИИ.
