Разработка естественно-языковых интерфейсов и машинный перевод (natural language processing)

Начиная с 50-х годов, одной из популярных тем исследований в области ИИ является компьютерная лингвистика и, в частности, машинный перевод (МП). Идея машинного перевода оказалась совсем не так проста, как казалось первым исследователям и разработчикам.

Уже первая программа в области естественно-языковых (ЕЯ) интерфейсов – переводчик с английского на русский язык – продемонстрировала неэффективность первоначального подхода, основанного на пословном переводе. Однако еще долго разработчики пытались создать программы на основе морфологического анализа. Неплодотворность такого подхода связана с очевидным фактом: человек может перевести текст только на основе понимания его смысла и в контексте предшествующей информации, или контекста. Иначе появляются переводы в стиле «Моя дорогая Маша – my expensive Masha». В дальнейшем системы МП усложнялись, и в настоящее время используется несколько более сложных моделей:

• применение так называемых «языков-посредников» илиязыков смысла, в результате происходит дополнительная трансляция «исходный язык оригинала – язык смысла – язык перевода»;

• ассоциативный поиск аналогичных фрагментов текста и их переводов в специальных текстовых репозиториях или базах данных;

• структурный подход, включающий последовательный анализ и синтез естественно-языковых сообщений.

Традиционно такой подход предполагает наличие нескольких фаз анализа:

1) Морфологический анализ – анализ слов в тексте.

2) Синтаксический анализ – разбор состава предложений и грамматических связей между словами.

3) Семантический анализ – анализ смысла составных частей каждого предложения на основе некоторой предметно-ориентированной базы знаний.

4) Прагматический анализ – анализ смысла предложений в реальном контексте на основе собственной базы знаний.

Интеллектуальные роботы (robotics)

Идея создания роботов далеко не нова. Само слово «робот» появилось в 20-х годах, как производное от чешского «робота» – тяжелой грязной работы. Его автор – чешский писатель Карел Чапек, описавший роботов в своем рассказе «Р.У.Р.».

Роботы – это электротехнические устройства, предназначенные для автоматизации человеческого труда.

Можно условно выделить несколько поколений в истории создания и развития робототехники:

I поколение. Роботы с жесткой схемой управления. Практически все современные промышленные роботы принадлежат к первому поколению. Фактически это программируемые манипуляторы.

II поколение. Адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока используются мало.

III поколение. Самоорганизующиеся или интеллектуальные роботы. Это – конечная цель развития робототехники. Основные нерешенные проблемы при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения и адекватного хранения и обработки трехмерной визуальной информации.

В настоящее время в мире изготавливается более 60 000 роботов в год. Фактически робототехника сегодня – это инженерная наука, не отвергающая технологий ИИ, но не готовая пока к их внедрению в силу различных причин.

Обучение и самообучение (machine learning)

Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление и формирование знаний на основе анализа и обобщения данных [Гаек, Гавранек, 1983; Гладун, 1994; Финн, 1991]. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы из теории распознавания образов.

В последние годы к этому направлению тесно примыкают стремительно развивающиеся системы data mining – анализа данных и knowledge discovery – поиска закономерностей в базах данных.