Искусственный разум по Акселю Бергу

0
Рыжачков Анатолий Александрович11/12/2019

Но проблему перевода художественного текста они, увы, все равно не решат. Как мы знаем, трудность осложняется не только необходимостью иметь огромный словарь. Дело еще в том, что в литературе часто встречаются особые обороты, тесно связанные с жизнью и бытом народа, которые при формальном переводе не будут поняты. В этом случае переводчику надо переводить текст не буквально, а творчески, стремясь наиболее правильно передать содержание. Такой перевод автоматизировать невозможно.

Как заменить машиной Н.И. Любимова, известного переводчика Рабле? Любимов человек очень остроумный, сложный, глубокий. Он блестящий и остроумный рассказчик. Когда знакомые с ним люди читают Рабле в его переводе, у них всерьез возникает вопрос: что у него от Рабле и что у Рабле от него? Отпечаток личного явно чувствуется в переводах. Как такое автоматизировать?

Недавно журнал «Майнити дейли ньюс» сообщил о том, что японские инженеры из Киотского университета создали машину для перевода с английского языка на японский. Они работали пять лет и вот… «Перфорированная бумажная лента длиной в 30 сантиметров вкладывается в читающее устройство электронной счетно-решающей установки, — сообщает журнал. — Через несколько секунд начинает двигаться магнитная пленка. Еще через 10 секунд приходит в движение вторая магнитная пленка, и прежде чем вы успеете сосчитать до десяти, из другого конца установки появляется длинный лист бумаги, испещренный звездочками, точками и тире. В верхней части листа — предложение, напечатанное по-английски: “Мы очень рады, что можем показать вам результаты машинного перевода, сделанного электронной счетно-решающей машиной в нашей лаборатории”. В нижней части листа — перевод этого предложения на японский язык, записанный как латинскими буквами, так и катаканой — японской слоговой азбукой».

Эта машина не только печатает переведенный текст, но и зачитывает его «механическим голосом». Одновременно с появлением напечатанного текста из динамика раздается медленный и монотонный голос нечеловеческого тембра, без ударений, акцента и интонации, произносящий по-японски английское предложение.

У этой машины память на 8 тысяч английских слов, 400 фраз и идиоматических выражений, около 1000 грамматических правил с их японскими интерпретациями и эквивалентами. По уверению профессора Сакаи, руководителя этой работы, словарь машины можно увеличить в два-три раза. Сейчас его группа трудится над машиной для перевода с японского языка на английский.

— А не останутся ли без работы преподаватели этих языков? — спросил профессора на пресс-конференции один из обеспокоенных журналистов.

— Ни в коем случае, — успокоил его Сакая.

Тогда репортер вырвал из своего блокнота листок, написал на нем: «Наука и техника помогают нам покорять природу, но мы никогда не позволим им занять место людей, превратить людей в рабов машин», — и вложил листок в машину для перевода.

Как отнеслась к этому вызову машина? Увы, она не оказалась на высоте. Через минуту ее бесстрастный голос возвестил: «Я не уверена, насколько правилен будет мой перевод, но тем не менее попробую». И… выдала бессмыслицу. Оказывается, она даже не знала, что такое «покорять» и «рабы»!

«Репортер усмехнулся, — повествует журнал, — но, сообразив, что через несколько лет электронный переводчик станет гораздо квалифицированнее, задумался».

Однако профессор Сакая с грустью признался, что новая машина вряд ли справится с переводом художественной литературы.

Пока действительность не опровергла его слов. Недавно в Лондоне состоялась выставка электронных машин, специализирующихся в разных областях искусства. Выставлялись машины-художники, машины — поэты, прозаики, переводчики. Увы, последние по-прежнему не блистали эрудицией, хотя им не откажешь в остроумии. Английскую пословицу «Ничего не слышу, не вижу, не говорю» машина перевела на русский язык таким оригинальным образом: «Глухой, слепой, немой идиот». Воистину «голый проводник бежал через вагон».

Машины-прозаики тоже не могли порадовать зрителей успехами. Да и возможно ли автоматизировать такой индивидуальный вид деятельности, как оригинальное творчество? Правда, в эпистолярном жанре машина добилась некоего успеха. Ее любовное послание даже очень мило:

«Мое маленькое сокровище! Моя вразумительная привязанность чудесно привлекает твой ласковый восторг. Ты мое любящее обожание, мое распирающее грудь обожание. Мое братское чувство с затаенным дыханием ожидает твоего дорогого нетерпения. Обожание моей любви нежно хранит твой алчный пыл.

Твой тоскующий Мук».

«Мук» — это имя машины, сделанной в Массачусетском университете. Ей были даны указания, как выбирать из словаря слова, годные для такого послания, и сообщены грамматические правила для построения фраз.

Электронный поэт тоже может рассчитывать на признание не очень требовательного читателя. Вот образец его творчества.

Ночь кажется чернее кошки этой,
Края луны расплывчатыми стали,
Неведомая радость рвется к свету,
О берег бьется крыльями усталыми.
Измученный бредет один кочевник,
И пропасть нежная его зовет и ждет…
Забыв об осторожности, плачевно
Над пропастью мятущийся бредет!
Забытый страх ползет под потолки…
Как чайка — ветер. Дремлет дождь. Ненастье.
А свечи догорают… Мотыльки
Вокруг огня все кружатся в честь Бастер.

Есть в этих стихах своеобразная прелесть, какой-то особый стиль.

По поводу одного из таких шедевров машинной лирики читатели, не знавшие происхождение стихотворения, писали:

«…Наконец-то появилось что-то современное!», «Оно странным образом волнует меня, как будто бы в этом маленьком отрывке, кажущемся на первый взгляд совершенно бессмысленным, заключен глубокий смысл, который можно прочесть между строк!.. От строфы к строфе растет ожидание чего-то еще более прекрасного…»

А такие стихи?

Пока слепо плыл сон по разбитым надеждам,
Космос с болью сочился над разбитой любовью,
Был из скрытных людей свет твой медленно изгнан,
И небо не спало.

Многие приписывают эти строки Эллиоту или Каммингсу. Однако автор их — электронная машина. Словарный запас – 130 слов. И из этой сотни слов она строчит по 150 четверостиший в минуту, не дожидаясь, пока ее посетит вдохновение!

Ей не нужно хвататься за голову в порыве отчаяния, обольщать капризных муз. Если в минуты творчества у нее повышается температура, то только за счет накалившихся радиоламп.

Творчество машины-поэта базируется на сугубо научной почве. При решении ряда сложных задач зачастую применяется статистический метод, носящий иногда название эксперимента Гулливера. Герой Д. Свифта, попавший во время одного из своих фантастических путешествий в страну математиков, познакомился с удивительным экспериментом, над которым бьются кибернетики XX века и который предугадал Свифт еще в 1726 году.

«Первый профессор, которого я здесь увидел, — рассказывает Гулливер, — помещался в огромной комнате, окруженный сорока учениками. Мы обменялись взаимными приветствиями. Увидя, что я внимательно рассматриваю станок, занимавший большую часть комнаты, он сказал, что я, быть может, буду удивлен его работой над проектом, цель которого заключается в усовершенствовании умозрительного знания при помощи технических и механических операций». Профессор льстил себя уверенностью, что более возвышенная идея еще никогда не возникала ни в чьей голове и что мир должен оценить всю актуальность его проекта. Ведь всем известно, как сложно изучать науки и искусства по принятой методике. А с помощью его изобретения самый невежественный человек, произведя небольшие издержки и затратив немного физических усилий, может писать книги по философии, поэзии, политике, праву, математике и богословию при полном отсутствии эрудиции и таланта.

И вот профессор демонстрирует свой уникальный станок. Поверхность его состоит из множества деревянных дощечек, каждая величиной в игральную кость. С обеих сторон каждой дощечки приклеено по кусочку бумаги. На этих бумажках написаны все слова в различных наклонениях, временах, падежах, но без всякого порядка.

«Профессор попросил меня, — продолжает рассказ Гулливер, — быть повнимательнее, так как он собирался пустить в ход свою машину. По команде этого ученого мужа каждый ученик взял железную рукоятку, которые в числе сорока были вставлены по краям станка; после того как ученики сделали несколько оборотов рукоятками, расположение слов совершенно изменилось».

Новое распределение слов было переписано учениками. Затем они снова и снова вращали рукоятки, в рядах дощечек снова менялся порядок тех же слов, и они снова их переписывали.

«Молодые студенты занимались этими упражнениями по шесть часов в день, и профессор показал множество томов, составленных из подобных отрывочных фраз; он намеревался связать их вместе и из полученного таким образом материала дать миру полный компендий всех искусств и наук. Он сообщил мне, что это изобретение с юных лет поглощает все его мысли, что теперь в его станок входит целый словарь и что им сложнейшим образом высчитано соотношение числа частиц, имен, глаголов и других частей речи, употребляемых в наших книгах».

Метод высмеянного Свифтом профессора обсуждается сегодня как вполне реальная основа для повышения интеллектуальности кибернетических машин. Известный кибернетик профессор У. Эшби считает, что разумность машины можно повысить сколь угодно высоко, если в основу программы поставить такое строгое математическое понятие, как случайность. Он пишет в «Анналах математики» Принстонского университета: «Любая случайная последовательность, если она имеет достаточную длину, содержит все ответы. Ничто не мешает младенцу пролепетать “Cos2x + Sin2x=1” или пылинке в луче света протанцевать то же самое высказывание в коде Морзе или каком-нибудь другом коде».

И действительно, статистические методы решения уже успешно применяются ко многим научным и техническим задачам. В ряде случаев эти методы значительно превосходят все другие. В ряде, но не во всех. Ни один специалист не попытается применять статистические методы к таким проблемам, как, например, расчет заработной платы, а тем более к переводу или другим видам литературного творчества. Один критик, желая уязвить писателя, сказал: «Он написал неплохую новеллу, но посадите шимпанзе за пишущую машинку, заставьте ее нажимать наобум клавиши и подождите миллион лет, она напишет заново все книги, созданные человечеством».

Вот забавный литературно-статистический пример.

— Представьте себе, что вы нашли листок бумаги, на котором напечатано стихотворение — сонет в четырнадцать строк, — рассказывает один кибернетик. — Он взволновал вас как некое удивительное и нежное откровение. Как был создан этот сонет, вы не знаете… Представляю, как будете вы возмущены, если я стану доказывать, что это стихотворение сочинила и напечатала бездушная и бесчувственная машина. Но это совсем не исключено. Ведь печатая наобум сонмы стихов, она могла в том числе создать и это прекрасное. Вот логика доказательства.

Четырнадцать строк, каждая из которых состоит из 45 знаков. Итого стихотворение содержит в сумме 630 таких знаков. В распоряжении машины 25 заглавных и 25 строчных букв алфавита, 5 знаков препинания и разделяющий слова интервал. В общей сложности английский язык (речь идет об английском сонете) предлагает ей 56 (25 + 25 + 5 + 1) возможностей написания каждого из 630 знаков стихотворения. Какие это знаки, она не знает, так как это машина, и ей остается, надеясь на свое быстродействие, перепробовать различные сочетания 56 возможностей, переставляя их и варьируя 630 раз. 56 х 56 х 56 х 56 х 56… и так 630 раз. Число проб, которые делает машина, чтобы написать исходное стихотворение, получается из перемножения 56 огромное число раз — 630. Ученые записывают получившееся число так: 56630. И в конце концов машина, печатая лист за листком все 56630 вариантов из имеющихся знаков, неизбежно напечатает и замечательный сонет. Ведь он — всего лишь один из возможных вариантов некоторого ограниченного числа сочетаний и знаков. Наряду с ним на 56630 листках машина напечатает все стихотворения, письма, молитвы, официальные постановления, заметки, которые когда-либо вошли в мировую литературу, встречались где- то в частных сообщениях или когда-нибудь в будущем появятся — все разумные и бессмысленные сочетания, составленные из 56 знаков и букв…

Чем не эксперимент Гулливера?

Правда, профессор из Лапуты использовал случайные комбинации слов, а здесь речь идет о комбинации букв и знаков, варьируемых по определенному закону, но заботы свифтовского профессора и современного кибернетика схожи. И жалобы одни и те же. Свифтовский профессор жаловался, что он бы усовершенствовал свое изобретение, если бы ему удалось собрать фонд для сооружения 500 станков и сопоставить между собой фразы, полученные на каждом из них.

Трудности, возникающие на пути создания кибернетической машины, которая могла бы не только повторить все прекрасные творения человека, но и взять на себя труд по созданию будущих художественных ценностей, не менее огорчительны. Где взять столько бумаги и печатной краски, чтобы напечатать 56630 листов, где расположить полку для хранения машинной продукции, которая должна быть астрономических размеров? И все- таки, даже при фантастическом усердии и ретивости такой машины, ей для печатания гигантской библиотеки понадобятся сроки, несоизмеримые ни с прошлым временем жизни человечества, ни с будущим…

Но, допустим, машина осуществила задуманное. Как она разберется, где «Война и мир», а где письмовник; где шедевр, а где макулатура? Конечно, все зависит от программы. Ведь шахматная машина не перебирает все возможные ходы, она останавливает свое внимание только на разумных вариантах. Критерий выбора подсказывает ей программист. Но как быть с критерием художественной ценности? Кто подскажет машине-поэту или прозаику математически выверенный критерий художественной ценности? Как она узнает, что созданное ею произведение ценно? Фактический камень преткновения — создание машины-писателя, а не графомана.

Впрочем, ученые и не ставят себе такой цели. Если они пытаются сделать машину- писателя, то это не для того, чтобы она заменила собою писателей. А лишь для того, чтобы выявить диапазон возможностей машины и применить их там, где это действительно необходимо. Где мозг человека не может действовать так быстро, как нужно, или не в состоянии пропустить через себя огромный поток информации.

Создание свифтовских машин — это важная веха на пути кибернетического поиска. Парадоксы и крайности бесценны для науки — они твердо ставят точки над «и», особенно наглядно показывают, что можно, а чего нельзя даже всемогущей науке. И так же, как литераторы любят ввергать своих героев в невероятные конфликты, чтобы ярче выявить их характеры, так и ученые зачастую придумывают для своего изобретения самые причудливые применения, которые должны раскрыть всю глубину идеи. Ученые подставляют их под перекрестный огонь коллег, чтобы убедиться в прочности своих творений, сталкивают эти идеи с прошлым и будущим; гиперболизируют их; ищут меру, познавая чрезмерность.

Как радиомастер, который в последнем отчаянии вдохнуть жизнь в заупрямившийся приемник, бьет его кулаком, и приемник — о чудо! — вдруг отвечает ему благодарным миганием затеплившихся ламп, так и ученый без устали и жалости испытывает свою идею, «бьет» ее по самому больному месту, и, если она выдержит, ее творец уверен: она будет жить, она взвалит на свои плечи бремя нерешенных проблем.

…Как следует из одного газетного сообщения, сегодняшние машины-недоучки, пользуясь экспериментом Гулливера, могут служить пусть курьезным, но вполне практическим целям. Перед одной американской фирмой, выпускающей на рынок ассортимент фармацевтических и химических товаров, встала проблема наименования новых изделий. Выйти из положения помогла одна из новейших электронных вычислительных машин. В машину ввели некое множество одно— и двусложных комбинаций букв и окончаний. В результате их соединений машина могла по определенным правилам легко образовать 4 250 000 различных слов средней длины. Тогда из первоначально взятых 30 окончаний выбрали 10. Вычислительная машина менее чем за 2 часа заполнила 19 страниц новыми словами, составив целый словарь. Теперь владельцы фирмы имеют богатый выбор названий товаров и, пишет газета, «смеют надеяться, что полученные с помощью электронной вычислительной машины наименования будут столь же популярны, как аспирин или пенициллин»

Радунская И.Л. Аксель Берг. – М.: Молодая Гвардия, 1971. – стр. 315-323
Следующая статья
Бизнес и экономика
Как фиксировать и внедрять лучшие практики в компании – инженер Гаррингтон Эмерсон
Для того чтобы производственное или всякое иное предпри­ятие действительно шло вперед, необходимо не только учиты­вать все успехи, но и тщательно, систематически закреплять их письменно. На каждом заводе, в каждом учреждении имеется множество обычных, вошедших в постоянную практику приемов, укореняющихся все глубже и глубже. Это обычное, неписаное право, понимаемое и толкуемое всеми, кого это касается, совер­шенно произвольно. Сплошь и рядом все традиции сосредоточи­ваются в голове какого-нибудь старого служащего, который и передает их новичкам. Так, в древние времена единственным источником и...
Бизнес и экономика
Как фиксировать и внедрять лучшие практики в компании – инженер Гаррингтон Эмерсон
Бизнес и экономика
Концептуальная целостность по Фредерику Бруксу – на примере интерфейса WIMP
Бизнес и экономика
Как и когда появились первые кредитные карты
Бизнес и экономика
Решает ли бизнес-проблемы теория ограничений системы Элияху Голдратта?
Livrezon-технологии
Интерфейс Photoshop: основная парадигма и базовые объекты
Livrezon-технологии
Исправляем ошибки при создании сайта личного архива
Livrezon-технологии
Сайт личного архива: ошибки при создании
Бизнес и экономика
Конвергенция как основа для инноваций – Питер Друкер
Бизнес и экономика
Как преодолеть сопротивление инновациям в компании
Livrezon-технологии
Интерфейс как форма выражения процедуры: как устроен калькулятор
Искусство и дизайн
Первые моментальные фотографии – история кино
IT
Apple Vision Pro: революция или чемодан без ручки?
IT
Парадигмы софтов для дизайна интерфейсов
Livrezon-технологии
Кто в доме wear the pants? Разбираем английскую идиому на стажировке YOUBE Club
Бизнес и экономика
Spotify исследует плейлисты, которые создают сами пользователи, и превращает их в рекомендации
Искусство и дизайн
Как сделать страницу регистрации для сайта?