Журнал «Компьютерра» №36 от 04 октября 2005 года - Журнал Компьютерра

Но сказать, что все эти новшества радикально решили проблему непонимания контекста, было бы преувеличением. В общем случае качество перевода и по сей день остается неудовлетворительным. Получить представление о содержании текста на иностранном языке с помощью машинного перевода вполне можно, но гарантий, что содержание это передано верно - никаких. Все современные системы требуют доработки либо исходного текста перед переводом (для уменьшения словаря, искоренения возможных двусмысленностей и предельного упрощения синтаксических конструкций), либо уже сделанного перевода до читаемого уровня. Кстати, переводчикам, которые этим занимаются, не позавидуешь - порой очень нелегко понять, что имелось в виду в оригинале, тогда как ошибки, которые делают при переводе люди, все же более предсказуемы. В защиту машин можно сказать, что, ошибаясь, они ошибаются одинаково и, найдя ошибку один раз, нетрудно проследить в тексте следующие ее вхождения.

Некоторого успеха добились исследователи, сделавшие ставку на упрощение и ограничение задачи. Еще в 1970-х гг. компания Caterpillar, пытаясь сократить расходы на перевод руководств к своей продукции, придумала оригинальный язык - Caterpillar Fundamental English. В каком-то смысле Caterpillar English можно назвать предшественником нашего «технического английского» - это был язык с предельно упрощенным синтаксисом и словарем из 850 слов. По задумке Caterpillar работники зарубежных филиалов компании должны были выучить этот новый вариант английского, чтобы иметь возможность читать руководства без перевода и по возможности без словаря. Из затеи с «выучить» ничего толком не вышло, но сама идея контролируемого языка, приложенная к написанию технических документов, привела к тому, что на свет появилась документация, которую машины могут переводить без особых потерь смысла. Конечно, никаких красот перевода тут ждать не приходится, но их и в оригинале, думается, немного.

В целом же технические тексты (на обычном, не упрощенном языке) вовсе не являются, как можно было бы подумать, желанным объектом для перевода. Несмотря на то что в них, как правило, используется довольно простой язык, отсутствуют идиомы и не очень много неоднозначных фрагментов. Технические тексты для машинного перевода неудобны тем, что довольно часто написаны «левой ногой», с грубыми грамматическими ошибками, а компьютер - в отличие от человека - не может заметить ошибку на языке исходника. Он переводит то, что дали, свято веруя, что исходный текст правильный во всех отношениях. И, конечно, ошибки, которые носителю языка кажутся шероховатостями, не меняющими общую картину, при переводе могут многократно усилиться и совершенно исказить смысл.

Рынок переводов сегодня оценивается примерно в 10 млрд. долларов. Машинам доверяют перевести только одну страницу из ста (то есть пара десятков крупных лабораторий, несколько серьезных софтверных компаний бьются между собой ради куска пирога в 100-150 млн. долларов). Два кризиса идей в теории МП (первый был в шестидесятых, второй - после короткого ренессанса в 80-х) и общее разочарование в моделях, обещавших когда-то создание эффективных компьютерных переводчиков, привели к тому, что многие специалисты сменили вектор исследований и теперь занимаются непосредственно проблемами обучения машин. Они учат компьютеры понимать.

Озорства ради мы решили проверить, как справляются с тестом Бар-Хиллела современные системы перевода, и попытались перевести историю про Джона с помощью известных онлайновых систем:

Маленький Джон искал его игрушечную коробку. Наконец, он нашел это. Коробка была в ручке. Джон был очень счастлив.

Маленький john смотрел для его коробки игрушки. Окончательно, он нашел его. Коробка находилась в пер. John был очень счастлив.

Прошло почти полвека, а коробку все никак не могут вытащить из ручки.

Окончательно, он нашел его. Я сошла с ума, какая досада.

Это же была бессловесная машина. Я сказал «бессловесная»? У нее были все органы чувств. Она даже могла говорить. Могла и говорила. Она болтала без передышки. И слушала все наши разговоры. Она читала через наши плечи и давала непрошеные советы, когда мы играли в покер. Порой нам хотелось убить ее, да вот убить робота нельзя… такого совершенного.

Описывая реально доступные сегодня технологии, мы старались не распыляться и уделили внимание лишь тем аспектам, которые, на наш взгляд, важны для построения диалоговых интерфейсов. Поэтому в разделе о машинном переводе обсуждается только полный автоматический машинный перевод (хотя есть разработки, предполагающие участие человека, - и у них качество перевода в целом выше), а в разделе о технологии распознавании речи лишь мельком упомянули о технологии распознавания голоса по телефонной линии, которая не особенно интересна в аспекте построения диалоговых интерфейсов, но коммерчески вполне успешна. Но все равно впечатление получается двойственное.

С одной стороны, мы уже многое умеем. И построить систему, которая будет поддерживать «светский разговор», давно не составляет труда. В этом году приз Лёбнера (за псевдопрохождение теста Тюринга) получил бот Jabberwocky, с которым можно разговаривать часами. И голос синтезировать у нас тоже получается хорошо (правда, не только за счет технологий, но и за счет человеческой способности к узнаванию образов). С распознаванием речи, конечно, дела обстоят не ахти, но научимся и распознавать.

То есть построить диалоговый интерфейс с заданными командами на уровне «открой файл», «сохрани изменения» и «закрой файл» мы можем уже сегодня (и такие продукты есть).

Тем не менее остается еще один, самый главный кирпичик. Если мы хотим, чтобы общение с компьютером было продуктивным, компьютер должен нас понимать. Собственно, natural language understanding - это огромное междисциплинарное направление, на которое и отдельной темы номера не хватит, но не нужно быть семи пядей во лбу, чтобы прийти к очевидному выводу: построение эффективных речевых коммуникаций невозможно без нахождения обоих собеседников в одном и том же контексте.

В разделе, посвященном машинному переводу, мы приводили пример с коробкой в ручке, но вот другой пример, никак не связанный с переводами. Допустим, у нас есть компьютер, загруженный по самое не хочу словарями, семантикой, лингвистическими правилами, статистическими алгоритмами и прочая, и прочая, и прочая. Что он ответит на элементарный вопрос «есть ли вода в холодильнике?» Нормальный компьютер, конечно же, ответит, что вода в холодильнике есть. Во всяком холодильнике в любой момент времени можно найти множество молекул воды. На любой вкус. При этом компьютер не путает определения (как он делал в случае с «pen»). Формально он прав. Но мы-то спрашивали совсем о другом.

Человек, услышав тот же вопрос, сразу поймет, что имеется в виду не просто вода, а бутылка с минералкой. Иными словами, компьютер неправильно (с нашей точки зрения) отвечает на вопрос, хотя вся необходимая для ответа информация ему доступна.

Проблема в том, что речевая коммуникация - это не вещь в себе. Это верхушка айсберга, и если мы пытаемся подтянуть компьютеры до нашего уровня, то не можем усовершенствовать только их коммуникационные способности. Нельзя научить улитку французскому языку. И очень вероятно, что все описанные в статье задачи - распознавание речи, синтез текста, качественный машинный перевод - неразрешимы, пока не решена более глобальная задача: построение искусственного интеллекта.

Разработчики не любят говорить на эту тему. Задача создания ИИ давно уже табуирована. Но странное совпадение: сразу несколько исследовательских организаций (включая MIT Labs и Марвина Мински) работает сегодня над компьютерными программами (стоит ли называть их программами - тоже вопрос), обладающими зачатками здравого смысла и умеющими учиться. Они обучают нейросети простым, интуитивно понятным каждому человеку вещам. И не исключено, что когда-нибудь эти разработки действительно дадут нам возможность общаться с компьютером, не задумываясь о том, поймет он нас или нет.

В 1988 году Робин Бердженер (Robin Burgener) построил нейросеть для игры в «двадцать вопросов» (20Q.net). С тех пор сеть сыграла миллионы партий и теперь зачастую справляется с загадкой намного раньше двадцатого вопроса. Сам Бердженер уверен, что за это время сеть не только развила свои способности в угадывании, но и обрела некоторые личностные характеристики («у нее бывают дни, когда из рук все валится, а иногда она в ударе»).

Звучит фантастично? Пока - да.

Terralab.ru: Железный поток

процессор Pentium M (1,86 ГГц)

до 2 Гбайт памяти DDR2