Xreferat.com » Топики по английскому языку » Лингвистическое обеспечение искусственного интеллекта

Лингвистическое обеспечение искусственного интеллекта

РЕФЕРАТ


Тема: лингвистическое обеспечение искусственного интеллекта

Содержание


Введение --------------------------------------------------------------------- 1

Искусственный интеллект ------------------------------------------------ 2

Задачи искусственного интеллекта ------------------------------------- 2

История разработки систем искусственного интеллекта ---------- 2

Связь искусственного интеллекта с другими дисциплинами----- 3

Направления критики искусственного интеллекта ----------------- 4

Информатика в обществе ------------------------------------------------- 4

Психолингвистика ---------------------------------------------------------- 5

История развития психолингвистики ---------------------------------- 6

Модели творческой деятельности -------------------------------------- 7

Лингвопсихология --------------------------------------------------------- 8

Теория интерпретации ---------------------------------------------------- 9

Общие понятия теории интерпретации ----------------------------- 9

Знание как основа интерпретации ------------------------------------ 11

Принципы интерпретации ---------------------------------------------- 12

Вычислительная лингвистика ------------------------------------------ 13

Обработка естественного языка (ОЕЯ) ----------------------------- 13

История ОЕЯ -------------------------------------------------------------- 15

Система, «понимающая» естественный язык ----------------------- 16

Заключение ----------------------------------------------------------------- 19

Использованная литература -------------------------------------------- 20

Введение


Информацией люди оперировали уже задолго до появления компьютеров. Начиная с древнего абака, дожившего до наших дней в виде конторских счетов, создавались приспособления для обработки числовой информации. Механические устройства типа арифмометров, счетные электрические клавишные машины, счетно-аналитическая техника и многие другие приборы были нацелены на решение тех же задач, которые в полном объеме стали реализовываться в компьютерах.

Но чтобы эффективно использовать технику человеку необходимо найти с ней «общий язык» или научить ее говорить на своем.

Целью данной работы является рассмотрение лингвистического обеспечения искусственного интеллекта.

Объектом данного исследования является искусственный интеллект, поэтому считается целесообразным рассмотреть историю развития, основные направления разработки, предпринимавшиеся ранее и предпринимаемые в настоящее время, и общие вопросы, касающиеся проблем создания искусственного разума. Так как искусственный интеллект является результатом исследований, проводимых в рамках такой науки как информатика или компьютерология, также является закономерным рассмотрение взаимодействия данной области знаний с другими дисциплинами, в частности с лингвистикой и психологией.

В работе будут также затронуты общие вопросы лингвистики и психолингвистики, поскольку данные именно этих наук необходимы для исследования проблем лингвистического обеспечения искусственного интеллекта. Таким образом, так как проблема лингвистического обеспечения искусственного интеллекта лежит в области пересечения таких дисциплин как информатика (и разработка искусственного интеллекта в частности), лингвистика и психолингвистика, будут рассмотрены точки их соприкосновения.

Также во введении я считаю целесообразным дать определения некоторых основных терминов, которые будут использованы в данной работе:


Искусственный интеллект (Artificial Intelligence; Kьnstliche Intelligenz; intelligence artificielle) – раздел компьютерологии / информатики (computer science), разрабатывающий "разумные" компьютерные системы, т.е. системы, проявляющие характеристики разумности в человеческом поведении (понимание языка, обучение, рассуждение, решение задач и т.п., а также этические аспекты) [Born, Born-Lechleitner 1987: viii], а также результат исследований в данной области знаний (то есть способность компьютера осуществлять операции, аналогичные процессам обучения и принятия решений человеком [Webster’s Dictionary]).

Лингвистика (linguistics, Linguistik, linguistique) – наука о языке, его общественной природе и функциях, его внутренней структуре, закономерностях функционирования, его историческом развитии и классификации отдельных языков.

Психолингвистика (psycholinguistics; Psycholinguistik; psycholinguistique) – наука о речевой деятельности людей в психологических и лингвистических аспектах, включая экспериментальное исследование психологической деятельности субъекта по усвоению и использованию системы языка как организованной и автономной системы.

Лингвопсихология – исследование предмета психологии (человеческой ментальности, эмоций, сознаний, перцепции) лингвистическими методами, через призму обыденного языка.

Вычислительная лингвистика – дисциплина, занимающаяся коммуникативными процессами в наиболее абстрактном виде, в функции которой входит установление общего вида и общих принципов построения процессоров естественного языка, доказательство теорем относительно равносильности или неравносильности двух различных формальных грамматик одного и того же языка и т.п.

Искусственный интеллект


Искусственный интеллект состоит в моделировании когниции человека, в воспроизведении человеческой деятельности и человеческой когниции в целом и опирается на исследование биологических оснований переработки информации человеком (при этом главной является когнитивная адекватность), на научный анализ и автоматизацию интеллектуальных функций человека. В основе искусственного интеллекта лежит убежденность в принципиальной возможности моделирования механизмов человеческой обработки информации на ЭВМ. В связи с этим понятие интеллекта рассматривается как отношения между мозгом и духовной деятельностью, как высококвалифицированной информационной переработки знания, при которой вербальный аспект играет особую роль: интеллект состоит не только в умении пользоваться опытом, но и передавать этот опыт на языке (о требованиях к системам искусственного интеллекта, использующим естественный язык). Поэтому искусственный интеллект иногда отождествляют с исследованием интеллектуальных функций. Антропоморфизм искусственного интеллекта заключается в стремлении к достижению сходства между моделью и человеческими процедурами. Так, по Шанку, поскольку люди являются концептуальными, интенциональными и семантичными системами, взаимодействующими в определенных обстоятельствах, предлагаемые модели также должны быть понятийными, интенциональными и семантичными (semanticallybased). Однако именно эти ожидания исследователей еще не оправдывались полностью.

Название «искусственный интеллект» отнюдь не предполагает сравнения естественного интеллекта с искусственным. Системы искусственного интеллекта называются так по другой причине. Они призваны достигать результатов, которые получил бы человек, если бы выполнял интеллектуальную работу.

Задачи искусственного интеллекта – развитие, поддержка и использование формального аппарата, интерпретируемого компьютером, для представления знания. Информационно-поисковая парадигма когнитивных наук состоит в ориентации на ЭВМ как на инструмент исследования: моделирование (описание и объяснение, в частности, языковых явлений) на базе теорий информации и реализация в форме работающих систем. Как развитие теорий когнитивной переработки и эксперименты с компьютерными реализациями этих теорий, искусственный интеллект основное внимание уделяет процедурной стороне. Цель искусственного интеллекта – повысить эффективность использования ЭВМ, понять принципы, на которых покоится человеческий интеллект, имитировать на компьютере разумное поведение человека – его восприятие, понимание, принятие решения, обучение и т.п. – как в теоретическом плане, так и экспериментально. Практическими реализациями являются экспертные системы, построенные на основе баз знаний, и системы общения человека и ЭВМ. В область искусственного интеллекта входят разделы информатики (распознавание естественного языка, автоматический перевод, экспертные системы, распознавание зрительных образов, генерация доказательств в математике, управление роботами, компьютерные игры) и технические системы решения интеллектуальных задач.


История разработки искусственного интеллекта


По времени возникновения это направление в информатике — самое молодое. Время его появления как научной дисциплины — начало 70-х гг. XX столетия. Но сейчас, пожалуй, именно искусственный интеллект определяет стратегические направления развития данной науки.

Термин "искусственный интеллект" появился в 1956 г., однако его основы были заложены значительно раньше: логика Д. Буля и машинное моделирование исчисления у Ч. Беббиджа подготовили почву для "теории вычисления" А. Тьюринга и теории коммуникации Шеннона, а затем для кибернетики Н. Винера и теории автоматов фон Нейманна.

С появлением первых ЭВМ стало ясно, что инженеры и математики создали не просто быстро работающее устройство для вычислений, а нечто более значительное. Оказалось, что с помощью ЭВМ можно решать различные головоломки, логические задачи, играть в шахматы, создавать игровые программы, сочинять музыкальные мелодии, стихотворения и даже сказки. Появились программы для перевода с одного языка на другой, для распознавания образов, доказательства теорем. Все это привело к выводу о том, что с помощью ЭВМ и соответствующих программ можно автоматизировать такие виды человеческой деятельности, которые называются интеллектуальными и считаются доступными лишь человеку.

Но, несмотря на большое разнообразие невычислительных программ, созданных к началу 60х гг., программирование в сфере интеллектуальной деятельности находилось в гораздо худшем положении, чем решение расчетных задач, т.к. оно опиралось на соответствующую теорию — вычислительную математику, на основе которой было разработано довольно много методов решения задач. Ничего подобного для невычислительных задач не было. Любая программа была здесь уникальной, т.к. еще не были открыты методы для решения однотипных невычислительных задач. Компьютер «не отличал» вычислительные программы от невычислительных, поскольку в памяти компьютера не было знаний о том, что он на самом деле делает.

Об интеллекте компьютера можно было бы говорить, если бы он сам, на основании собственных знаний сумел составить шахматную программу или, например, синтезировал музыкальное или литературное произведение.

Связь искусственного интеллекта с другими дисциплинами


Искусственный интеллект тесно связан со многим дисциплинами, например, с теоретической информатикой, откуда он заимствовал многие модели и методы. Столь же прочны связи этого направления с кибернетикой. И конечно, работы в области создания интеллектуальных систем (чем, собственно, и занимаются специалисты, работающие в области искусственного интеллекта) немыслимы без развитых систем программирования.

Основная цель работ в области искусственного интеллекта — стремление проникнуть в тайны творческой деятельности людей, их способности к овладению навыками, знаниями и умениями. Для этого необходимо раскрыть те глубинные механизмы, с помощью которых человек способен научиться практически любому виду деятельности. Если суть этих механизмов будет разгадана, то есть надежда реализовать их подобие в искусственных системах, т. е. сделать их по-настоящему интеллектуальными.

Такая цель исследований в области искусственного интеллекта тесно связывает их с достижениями психологии — науки, одной из задач которой является изучение интеллекта человека. В психологии сейчас активно развивается особое направление — когнитивная психология, исследования в котором направлены на раскрытие тех закономерностей и механизмов, которые интересуют специалистов в области искусственного интеллекта.

Кроме психологических исследований, в сферу интересов специалистов в области искусственного интеллекта входят те лингвистические исследования, которые тесно связаны с психологией. Эту пограничную область активно исследует психолингвистика. Ее результаты касаются моделирования общения не только с помощью естественного языка, но и с использованием иных средств (жестов, мимики, интонации и т. п.).

Существует много способов описать и представить разнообразные знания о мире. И естественный язык лишь один из них. Специальная наука, которая изучает общие свойства различных систем, способных описывать явления окружающего мира и его законы, называется семиотикой. Понятно, что к семиотике специалисты по искусственному интеллекту проявляют не меньший интерес, чем к психологии или лингвистике.

Современные ЭВМ уже мало удовлетворяют специалистов по искусственному интеллекту. Они не имеют ничего общего с тем, как устроен человеческий мозг. Поэтому в настоящее время большое внимание уделяется исследованиям, связанным с созданием нейроподобных искусственных сетей.

Искусственный интеллект — наука не чисто теоретическая. Она занимается и прикладными вопросами, связанными с построением реально действующих интеллектуальных систем, например роботов.


Направления критики искусственного интеллекта:


1. Искусственный интеллект покоится на гипотезе об аналогии знания языка и знания вообще. Знание вообще опирается на знание дискретных единиц и отношений. Однако знание языка не столь прямолинейно. Об этом свидетельствуют трудности в выражении. Языковое и внеязыковое знания на самом деле очень различны. В частности, у знания вообще нет "семантической структуры". По [Herskovits 1986], никакая из концепций, существующих на данный момент, не объясняет, как человек использует лексические знания. Не случайно существующие системы искусственного интеллекта, использующие естественный язык, не могут продуцировать высказывание так, как это делает человек: эти системы способны только в некотором смысле "общаться" с человеком.

2. Ментальность не сводится к формальной, "синтактической", обработке, есть еще и семантические аспекты – в этом состоит отличие естественного разума от компьютера. Понимание языка, в частности, основано на интерпретации символов – чего нет у компьютера. "Сильный" искусственный интеллект следует отличать от "слабого", или осторожного подхода, для которого компьютер – главным образом инструмент исследования (позволяющий формулировать и проверять гипотезы). "Слабый" искусственный интеллект несомненно ценен. Но для "сильного" искусственного интеллекта компьютер – полное повторение мышления, и это-то и вызывает сомнения: компьютер не обладает интенциональностью, потому не может он обладать и пониманием. "Сильный" искусственный интеллект невозможен, поскольку человек может обладать некоторой программой действий, не будучи в соответствующих ментальных состояниях.

3. По [Karpatschof 1982], обычно в фокусе искусственного интеллекта – представление (репрезентирование) внешнего мира и внутреннего состояния самой системы, а также модифицирование системы по ходу работы. Но отсутствуют черты, присущие человеческому интеллекту, как то: социальность, филогенетичность, историчность и становление с возрастом, по ходу взросления человека.


Информатика в обществе.


Сегодня мы живем в информационном обществе, в котором огромную роль играют системы распространения, хранения и обработки информации. Широкое внедрение компьютеров во все сферы человеческой деятельности наряду с использованием интеллектуальных роботов значительно влияет на традиционную среду обитания людей, изменяя ее под свои нужды. Растет количество людей, профессионально занятых сбором, накоплением, обработкой, распространением и хранением информации, которая является товаром, имеющим большую ценность, в связи с чем индустрия информации в обществе становится весьма значимым явлением.

Перспективы полного перехода к информационному обществу вызывают массу проблем социального, правового, технического характера. Например, применение роботов на производстве приведет к полному изменению технологии, которая в наши дни ориентирована на участие в нем человека. Резко изменится подготовка членов нового общества к самостоятельной жизни. Уже начаты поисковые работы в области создания новых форм обучения, которые заменят существующие традиционные формы. Полностью изменится номенклатура профессий, специальностей и способов организации труда.


Психолингвистика


Главный момент, характеризующий психолингвистический подход к речевой деятельности, - это фактор человека. Психолингвистика активно вводит этот фактор в описание, в исходные посылки своих моделей как фактор обязательный, определяющий суть, характер не только речи, но и – что особенно важно – самого языка. При этом имеется в виду не абстрактный «человек вообще», а реальные люди с реальной динамикой их памяти, возрастных особенностей, личного опыта, системой целей и мотивов, социальных ролей и т.п.

Следующим фактором, прямо вытекающим из первого, является фактор ситуации. Человек всегда говорит или слушает в какой-то ситуации, причем не просто в какой-то конкретной ситуации, но в ситуации определенного типа. Число таких типов достаточно подвижны, динамичны, вариабельны. Поэтому, если при классическом противопоставлении языка и речи все ситуативное относилось исключительно к речевому, окказиональному, а языковая система, узус, рассматривались не просто как нечто устойчивое, но и как независимое от ситуативного момента, то из психолингвистического подхода прямо вытекает, что сложный и динамический фактор ситуации так же принципиально неустраним не только из речи, но и из языка, как и фактор человека.

Наконец, третий момент ­- на практике самый ощутимый для понимания специфики психолингвистического исследования – это принцип эксперимента. Для традиционного языкознания, изучающего устройство системы языка характерно, как правило, скептичное отношение к возможности ее экспериментального изучения. В самом деле, если результаты эксперимента соответствуют уже имеющимся данным о «норме», то они мало, что могут добавить к знаниям, полученным в результате привычного наблюдения над имеющимися в распоряжении исследователя текстами. В случае, если в эксперименте получены необычные, неожиданные результаты, у лингвистов сразу же возникают сомнения в том, что на основе этих экспериментальных данных можно как-то корректировать имеющиеся модели языка. Между тем в психолингвистике эксперимент становится существенным принципом исследования. На основе экспериментальных данных могут строиться гораздо более мощные и адекватные модели речевой деятельности, чем те, которые строятся без опоры на эксперимент.

Эти три рассмотренных момента показывают, что психолингвистика действительно отличается от того, что сегодня считается собственно лингвистикой, но что она на самом деле является лишь одним из возможным вариантов лингвистики. Стремление к учету и фактора человека, и фактора ситуации, стремление опереться на данные эксперимента соответствуют общим тенденциям современного этапа развития общественных и гуманитарных наук. Это говорит об особой актуальности освоения идей и методов психолингвистики, необходимости включения психолингвистики в систему лингвистического знания.

Психолингвистика является когнитивной дисциплиной, одним из основных положений которой состоит в следующем: обработка языка связана с серией "вычислений" (computations), производимых над ментальными репрезентациями информации, поступающей от органов чувств (Дж.Фодор). Психолингвистика – попытка установить временные и структурные характеристики различных типов "вычислений" и репрезентаций, участвующих в языковой обработке.

В задачу психолингвистики входит исследование и моделирование:

- процессов планирования речи,

- механизмов, соединяющие воедино знание и использование языка – в частности, процессов (алгоритмов) восприятия и продуцирования речи, когнитивных процессов, взаимодействующих с языковым знанием при продуцировании и понимании языка;

- формы языкового знания, лежащего в основе использования языка индивидами;

- механизмов усвоения языка по ходу развития ребенка (психология развития развития – developmental psycholinguistics).

Психолингвистика, как и психология языка, рассматривает собственно дискурсивную деятельность, оставляя в стороне механизм языка с его абстрактными и статичными структурами. Главными объектами психолингвистики, по [Farmini 1981], являются: функционирование языка, продуцирование и репродуцирование дискурса и текста, риторика, стилистика, практика перевода и преподавание языка


История развития психолингвистики


Сотрудничество лингвистики с психологией зародилось давно, еще в работах по экспериментальной психологии В.Вундта. Только в результате развития психологии как (относительно) точной науки, в конце 1940-х гг., установились столь тесные отношения между психологией и лингвистикой при обработке накопленного материала, что можно стало говорить о рождении новой дисциплины, названной психолингвистикой. В 1950-е гг. получил широкое распространение сам термин "Психолингвистика", обозначавший одну из дисциплин, занимающихся человеческой коммуникацией, а именно, непосредственно декодировкой и кодировкой, соотносящими состояния сообщения с состояниями общения. В 1960-70-е гг. мы находим только стилистические варианты этой характеристики. Психолингвистика занималась психологическими процессами, связанными с усвоением, продуцированием и пониманием языка, исследовала природу языкового исполнения, в противоположность формальному изучению языка как некоторой абстрактной системы или исследованию процессов продуцирования и понимания высказываний. Поскольку в Европе психология речи ("психология языка") зародилась довольно давно, психолингвистика считалась частью общего такого исследования.

Кроме того, оформление психолингвистики как отдельной науки объясняется общеметодическими факторами. Психолингвистика была реакцией на структурализм, стремлением опровергнуть мнение, что структуры в основе своей неизменны. Именно в работах социолингвистов и психолингвистов демонстрируется нарушение равновесия языковых структур, как в индивидуальном, так и в коллективном аспектах.

Но контекст и сама деятельность в области психолингвистики также изменились за период 1950-80-х гг., особенно когда появились нейролингвистика, патолингвистика, педолингвистика и т.д. Наблюдается и рост психолингвистики вглубь: есть теоретическая психолингвистика, прикладная психолингвистика и психолингвистика развития (developmental psycholinguistics).

Одним из центральных понятий психолингвистики последних 20 лет является ментальный лексикон – как метафора, обозначающая обширную часть языкового знания, включая знание элементарных носителей языкового значения, их формы и ментальной организации. Особое внимание уделяется вопрос об использовании этого знания, о доступе к нему по ходу использования (когнитивной переработки) языка. Работы когнитивного направления психолингвистики продемонстрировали недостатки тех моделей лексикона, в которых чувственные сигналы прямо соотносятся с ментальными репрезентациями (особенно модели восприятия "снизу вверх"). Было показано, что соответствующие процессы организованы интерактивно, так что существенны только те аспекты внутренней репрезентации воспринимаемых сигналов, которые непосредственно соотнесены с ментальной организацией хранимых единиц. А отсюда – один шаг до того, чтобы отказаться от метафоры ментального лексикона как хранилища информации, к которому человек обращается по методу использования обычного словаря.


Модели творческой деятельности


Разработчики искусственного интеллекта стремятся проникнуть в тайны творческой деятельности людей, их способности к овладению навыками, знаниями и умениями. Для этого необходимо раскрыть те глубинные механизмы, с помощью которых человек способен научиться практически любому виду деятельности.

В психологии мышления есть несколько моделей творческой деятельности. Одна из них называется лабиринтной. Суть лабиринтной гипотезы, на которой основана лабиринтная модель, состоит в следующем: переход от исходных данных задачи к ее решению лежит через лабиринт возможных альтернативных путей. Не все пути ведут к желаемой цели, многие из них заводят в тупик, из которого надо уметь возвращаться к тому месту, где потеряно правильное направление. По мнению сторонников лабиринтной модели мышления, решение всякой творческой задачи сводится к целенаправленному поиску в лабиринте альтернативных путей с оценкой успеха после каждого шага.

Однако существуют задачи, когда лабиринтную модель можно построить лишь теоретически (например, для игры в шахматы), либо она вообще не существует. Поэтому современные шахматные программы уже давно используют не только метапроцедуру целенаправленного поиска, но и другие метапроцедуры, связанные с другими моделями мышления.

Долгие годы в психологии изучалась ассоциативная модель мышления. Основной метапроцедурой этой модели является ассоциативный поиск и ассоциативное рассуждение, основанные на положении, что решение неизвестной задачи, так или иначе, основывается на уже решенных задачах, чем-то похожих на ту, которую надо решить. Новая задача рассматривается как уже известная, хотя и несколько отличающаяся от известной. Поэтому способ ее решения должен быть близок к тому, который когда-то помог решить подобную задачу.

Для этого надо обратиться к памяти и попытаться найти нечто похожее, что ранее уже встречалось. Это и есть ассоциативный поиск. Понятие ассоциации здесь гораздо шире, чем просто «похожесть». Ассоциативные связи могут возникнуть и по контрасту, как противопоставление одного другому, и по смежности, т.е. в силу того, что некоторые явления возникали в рамках одной и той же ситуации или происходили одновременно (или с небольшим сдвигом по времени).

Ассоциативное рассуждение позволяет переносить приемы, использованные ранее, на текущую ситуацию. К сожалению, несмотря на многолетнее изучение ассоциативной модели, еще не удалось создать стройную теорию ассоциативного поиска и ассоциативного рассуждения. Однако исследования в этом направлении сыграли важную роль: они помогли создать эффективные программы в распознавании образов, в классификационных задачах и в обучении ЭВМ.


Лингвопсихология


Лингвопсихология является еще одной наукой, задействованной в процессе лингвистического обеспечения искусственной интеллекта. Данный термин образован по образцу многих уже устоявшихся терминов. Так, психолингвистика – исследование предмета лингвистики методами психологии (в частности, с помощью психологических экспериментов), социолингвистика – исследование предмета лингвистики методами социологии (в частности, с помощью социологических опросов и т.п.). За пределами языкознания – математическая физика – исследование предмета физики математическими методами.

Как было указано во введении, лингвопсихология – исследование предмета психологии (человеческой ментальности, эмоций, сознаний, перцепции) лингвистическими методами, через призму обыденного языка. Она отличается от психолингвистики, но тем не менее во многом с ней схожа.

Однако лингвопсихология не стремится к собственно психологическим научным результатам. Ее задача состоит в том, чтобы методами контрастивной лексической семантики выяснить, какова семантика терминов человеческой духовности. Рассмотрев же, как реально употребляются эти термины в классической и современной художественной (то есть, не профессиональной психологической) литературе, мы документируем и исследуем не только расхожие мнения данного этноса о духовности, но и востребованность выразительного потенциала языка в характеристике этой духовности. Сопоставив результат с употреблением терминов в психологии, мы поможем психологам установить, насколько далеко они в своем исследовании отошли от обыденных представлений.


Теория интерпретации


Проблема лингвистического обеспечения искусственного интеллекта во многом кроется в том, что до сих пор точно неясны механизмы получения, переработки, хранения и передачи информации человеком. Теория интерпретации и вычислительная лингвистика – это именно те области лингвистики и психолингвистики, на пересечении которых находится решение данной проблемы. Когда станет известна и понятна система естественной интерпретации языка, тогда можно будет создать искусственную систему, идентичную ей.


Общие понятия теории интерпретации.


Понятие «интерпретация» лежало с самого начала в основе общелингвистических теорий, а также в основе логических исследований (вспомним классическую работу Аристотеля «Об истолковании»). В последние годы в общем и прикладном языкознании выработался такой взгляд на язык, который можно было бы назвать «интерпретационизмом» в широком смысле слова. Этот взгляд представлен как в разнообразных областях чисто лингвистического анализа (в теориях формальных грамматик, в описании дискурсивной деятельности, в «теории речевых актов», в социолингвистике, в истории языка), так и в исследованиях по «искусственному интеллекту». Интерпретационизм – весьма разнородное течение, к определению его основных положений можно прийти только в результате сопоставления различных современных концепций интерпретации и вычленения общего для них теоретического ядра. Это тот взгляд, согласно которому в основе владения языком и использования его лежит один и тот же интерпретирующий механизм, обслуживающий различные сферы языковой деятельности и при этом использующий различные виды знаний. Среди этих сфер – говорение, понимание, редактирование, комментирование, перифразирование, рассуждение, аргументация, обучение, перевод и др. Сама же интерпретация, через которую и определяются указанию сферы, представляет собой получение на основе одного исходного объекта (называемого интерпретируемым объектом) другого, отличного объекта, предлагаемого интерпретатором в качестве равносильного исходному на конкретном фоне ситуации, набора презумпций, знаний.

В интерпретационизме владение языком и знания рассматриваются как различные понятия. Так, хотя специальные виды знаний (химические, физические, математические и т.п.) вовлечены в понимание речи, они, тем не менее, к ведению лингвистической теории не относятся. Например, мы понимаем предложение Камень просвистел у Петра над головой в том смысле, что можем дать ему следующую интерпретацию: Камень пролетел над головой Петра; камень был тяжелым в той степени, какая необходима для того, чтобы предмет издавал соответствующий свистящий звук, и Петр услышал этот звук, оценив его как свист. Однако это толкование вовсе не обязывает нас среди словарных толкований глагола свистеть помещать (как одно из потенциальных значений) такое: «свистеть – о предметах средней тяжести: издавать характерный звук при полете».

Если остаться на той позиции, что знания о свойствах тяжелых предметов не обязаны входить в компетенцию языка, то отпадет необходимость в бесконечно дробных толкованиях для языковых единиц (обрекающих составителя словаря на бесконечную работу: ведь с расширением кругозора у добросовестного лексикографа будет постоянно возникать необходимость в ревизии словаря). Для лингвиста-интерпретациониста проблема снимается с этой стороны (так как лингвист отвлекается от энциклопедической информации), но усложняется с другой: при построении описания языка, он попутно (но отдельно от своих прямых лингвистических обязанностей) должен составлять компендий «схем знания» (а не компендий собственно знаний), совместимых с языковым описанием таким образом, чтобы на основе такого компендия – «информационного запаса» – можно было моделировать интерпретации высказываний.

Построить процессор естественного языка – значит, воплотить принципы интерпретации языковых выражений, заложенные в человеческой деятельности.

Построение процессора естественного языка – одна из наиболее актуальных проблем современной вычислительной лингвистики и создания искусственного интеллекта. Эта проблема порождена информационным взрывом, переживаемым человечеством в настоящее время: зачастую легче бывает выяснить какой-либо факт (доказать теорему, решить уравнение и т.п.) или сконструировать какое-либо приспособление непосредственно самому, чем извлечь нужный рецепт из существующей литературы. Не помогает в таком поиске информации даже то, что довольно многие издания одновременно с публикацией заносятся на машинные носители: даже тогда извлечь непосредственно нужные сведения фундаментально трудно именно потому, что текст на естественном языке с трудом пока что поддается информационной обработке. В частности, на сегодняшний день не существует пока еще даже такой системы, которая для произвольного текста на данном (скажем, русском) языке давала бы полный его морфологический анализ (для произвольно большого, а не ограниченного словаря) или полный его словарь. А ведь задача морфологического распознавания, или «лемматизации», является предпосылкой для решения многих других информационных задач.

Последние 20 лет в центре внимания вычислительной лингвистики находится вопрос о моделировании той деятельности человека, результатом которой является речь. Однако если в начале этого периода больший интерес, как правило, вызывали исследования, исходящие из точки зрения говорящего, то, начиная с 1970-х годов и вплоть до настоящего времени все чаще и чаще делаются попытки построить модель понимания. Такое изменение интересов связано с тем, что подход к пониманию как к простой перекодировке поверхностных (наблюдаемых) структур в «смысловые репрезентации» стал представляться все менее и менее вероятным. Произошел постепенный переход от «лингвистики говорящего» к «лингвистике понимающего», что, в свою очередь, объясняет тенденцию к интерпретационистскому объяснению.

При всем многообразии современных концепций общение стали характеризовать как то, что связывает двух иди большее число личностей, говорящих и одновременно интерпретирующих как чужую, так и собственную речь. Интерпретация – это процесс, в конечном итоге расцениваемый как понимание, недопонимание, недоразумение и т.д.; шкала такой оценки непрерывна и не ограничивается полярными точками. Причем процесс этот заключается не в «переводе» выражения-объекта в смысловую структуру, а в построении и проверке гипотез о такой структуре, о том, насколько одни структуры более вероятны по сравнению с другими, и даже о том, стоит ли дальше пытаться интерпретировать поступающие сообщения. В «перекодировочной» концепции обычно исходят из неизменности ключа к шифру, в интерпретирующем же подходе вполне допускается случай, когда по ходу понимания речи воспринимающая сторона постепенно меняет ту базу знаний, на которую она опирается.

Возможные перспективы теории интерпретации представляются следующим образом:

Коммуникация в рамках теории интерпретации обладает многими аспектами, среди которых – столкновение намерений и их интерпретация каждой из общающихся сторон. Намерение может быть связано как с мотивами поведения говорящего (при понимании намерений), так и с тональностью понимания.

Намерение в речевом поведении обладает следующими параметрами:

а) степень преднамеренности в выполнении заранее запланированного действия

б) выбор действий

в) психологическое состояние, интерпретируемое как «желание» или «воля»

г) предвидение результатов данного речевого действия;

д) степень контролируемости действий, их привычность, главным образом, связанная с навыками речи, а не со знаниями.

Стратегический комплекс (замысел) говорящего – это осознанный комплекс намерений, имеющийся еще до их реализации и используемый по ходу речевых действий. Это означает преднамеренности в выборе вполне определенного набора действий, на фоне конкретного же и постоянно меняющегося набора психологических состояний, что сопровождается «просчитыванием» последствий будущих действий, при презумпции той или иной степени контролируемости постоянно меняющейся ситуации общения. Ясно, что стратегические комплексы не всегда лежат за речевыми действиями. Кроме того, можно уже до осуществления стратегического замысла оценить свои будущие действия как дурные или благие, запланировать требуемую дозу искренности (или, наоборот, наигранности) и даже отказаться от выполнения своих замыслов.

Осуществление же стратегий в реальном общении обладает двумя важными аспектами:

а) стадиальность осуществления (начало, воплощение, завершение и т.д.);

б) соотнесенность «атакующих» и «оборонительных» действий.

Стратегический комплекс взаимодействует, как минимум, с тремя другими – внестратегическими – комплексами при каждом конкретном акте общения: с комплексом конвенций данного социума, с комплексом личности говорящего и с комплексом личности партнеров по общению с данным говорящим в оценке последнего.

В различных эпизодах осуществления стратегического замысла в речи параметры намерения проявлены бывают в разной степени. Намерение, понимаемое в рамках теории интерпретации, позволяет выйти за пределы одного отдельно взятого высказывания и даже группы высказываний: то, что можно назвать «речевой жизнью» человека, может быть проинтерпретировано как смена стратегических и внестратегических комплексов, с их внутренней организацией. Моделирование модулей понимания и речевых намерений – это одна из ближайших задач теории интерпретации в рамках вычислительной лингвистики.

Знание как основа интерпретации


Интерпретация охватывает как понимание, так и произведение («продуцирование») высказывания. Нейтрально это понятие также и по отношению к осознанию буквального смысла и расширенного, дополнительного смысла. Последний вид смысла вовлекает знание, основанное на логическом выводе. Существенно привлечение внеязыковых знаний и

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту
Нужна помощь в написании работы?
Мы - биржа профессиональных авторов (преподавателей и доцентов вузов). Пишем статьи РИНЦ, ВАК, Scopus. Помогаем в публикации. Правки вносим бесплатно.

Похожие рефераты: