Смогут ли когда-нибудь машины понимать язык так, как это делают люди?
Это знаменитый комикс XKCD, показывающий, что « язык — это не формальная система. Это великолепный хаос ».
По сути, это говорит о том, что одни и те же слова могут означать совершенно разные вещи в зависимости от небольших жестов, тональности, пауз или других намеков на язык тела в пределах одного и того же региона происхождения, не говоря уже о регионах с разными культурами и языками.
С другой стороны, в компьютерных науках люди смогли сделать много прорывов в понимании языка и преобразовании его в машинопонятный формат.
Возникает естественный вопрос: смогут ли когда-нибудь машины выиграть эту гонку, будучи лучшим интерпретатором понятия, заданного текстом? Было бы теоретически возможно и практически реализуемо научить машину понимать и отвечать, основываясь на взаимодействии и других дискурсивных жестах?
Нынешние подходы к обработке естественного языка уже давно отказались от идеи определения формальной системы вручную, вместо этого позволяя машине изучать языковые шаблоны.
Итак, если мы сможем точно смоделировать обучение, мы можем ожидать, что машины смогут научиться понимать язык. Если изучение языка было достаточно сложным, чтобы навсегда остаться недоступным для вычислений, то непонятно, почему люди могут выучить язык за такой небольшой промежуток времени, как они это делают.
Проблема с машинами, изучающими язык, НЕ заключается в «маленьких жестах» и т. д. Мы понимаем друг друга, когда пишем в Интернете, без этих жестов, также машины очень способны учиться на входных данных, таких как жесты. Дело в том, что мы на самом деле недостаточно хорошо понимаем язык и его изучение, чтобы учить машины.
Хочу дополнить еще несколько комментариев:
Во- первых: машины — это артефакты, созданные людьми. То есть у нас, людей, была какая-то цель, и мы решили создать артефакт, который могли бы использовать как средство для ее достижения. Это определение не накладывает никаких ограничений на то, что может или не может делать любая машина. Повторяя еще раз, в нем говорится, что машины — это объекты, созданные людьми для достижения какой-то цели. Я предполагаю, что многие люди думают, что у машин есть некоторые ограничения, основанные на поверхностном обобщении, которое они сделали из своего общего опыта. Они поняли, что такие машины, как блендер, автомобили и газонокосилки, имеют некоторые «ограничения», и обобщили это как «ограничение» всех машин.
Второй:мы не знаем, как на самом деле работает человеческий язык, но это не аргумент против идеи, что машины могут изучать человеческий язык. Если бы мы знали, как работает человеческий язык, можно было бы с уверенностью сказать, возможно ли построить машину Тьюринга, которая понимает человеческий язык. Интересно то, что даже если мы гипотетически думаем, что машина Тьюринга не способна вычислить человеческий язык, нам недостаточно построить машину, более мощную, чем машина Тьюринга, для обработки языка. У нас есть все основания полагать, что машина Тьюринга может понимать человеческий язык. Я не буду обсуждать причины в этом тексте, но я считаю наиболее важным не путать то, что компьютеры делают сегодня, с тем, что они на самом деле могут делать. То, что делают компьютеры сегодня, зависит от технических решений. Есть много вещей, которые можно сделать с помощью компьютеров, но мы до сих пор не знаем, как это реализовать конкретно.
Третье: многие люди считают, что демонстрация сложностей в языке является препятствием для понимания компьютером человеческого языка. Правильным вопросом в этой ситуации будет: почему это может быть проблемой? Что мешает лечить эти особенности? На эти вопросы должны ответить критики.
В- четвертых , хотелось бы добавить историческую справку. Многие люди думают, что компьютеры — это просто машины, но они не знают, что концепция вычислений была создана для описания механизма, который мы, люди, используем для выполнения математических расчетов. Потому что в то время, когда Тьюринг определил вычисления, те, кто занимался вычислениями, были людьми. Что удивительно в этом определении, так это то, что оно настолько хорошо, что с его помощью можно даже создавать машины, поэтому мы называем его машиной Тьюринга. Тот факт, что можно построить машину для выполнения вычислений, ясно демонстрирует силу теории. Поскольку компьютеры пользовались успехом, а история вычислительной техники не получила широкой огласки, люди думают, что вычислительная техника пришла только с машинами.
Ведрак
m1cro1ce
Ведрак
Кристо183