Интеллектуальные робототехнические системы


Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке. - часть 2


- Найди блок, который выше, чем тот, что в твоей руке, и положи его в коробку.

- ОК.

- Поставь, пожалуйста, один из красных блоков на другой, а сверху либо зеленый блок, либо пирамиду.

- ОК.

- Служит ли самая короткая вещь, которая опирается на опору самой высокой пирамиды, опорой для чего-то еще?

- Да, для зеленой пирамиды.

- Когда ты брался за зеленую пирамиду?

- В то время, когда я строил башенку из красного куба, большого красного блока и большого зеленого куба.

- Почему?

- Чтобы от нее избавиться.

- Почему?

- Чтобы освободить красный куб.

Многократное повторение вопроса «Почему?» в итоге приведет к ответу: «Потому что вы меня об этом попросили». Самым интересным здесь является то, что программа не отвечает на заранее заданные типовые фразы. SHRDLU, можно сказать, «понимает», о чем ее спрашивают, и отвечает достаточно разумно. Сам алгоритм Винограда настолько элегантен, что занимает всего несколько сотен строк кода на языке LISP, любимом языке разработчиков ИИ, занимающихся анализом ЕЯ. Этот пример с роботом Робби весьма показателен и мы будем обращаться к нему в разных лекциях.

Надо отметить, что даже для английского языка, который служит основой для всех современных языков программирования в силу своей лаконичности и достаточно формальной семантики, до сего дня не удалось создать более-менее эффективную программную систему, способную адекватно понимать СМЫСЛ фраз из достаточно больших областей знаний, например, нашего обыденного мира.

В разборе и понимании естественного русского языка массу проблем создает сложная падежная система, склонения, времена, отсутствие формального порядка следования членов предложения. Тем не менее российскими учеными созданы эффективные системы разбора фраз ограниченного естественного языка (ОЕЯ) [13], [14], [15].




Начало  Назад  Вперед