Стремление очеловечить загадочную природу, сблизиться с ней оказалось поразительно устойчивым на протяжении всей истории человечества. Как писал великий биолог А. Бекетов, человек «...сам есть часть этой природы и живет с нею одной жизнью, со всем, что ни есть в природе, находится он в связи, в стройном согласии, в гармонии. И если искусственная среда городской жизни подчас ослабляет сознание этой гармонии, то оно легко восстанавливается, лишь только человек попадет на волю, лишь только грудь его вдохнет свежий воздух полей и лесов». То, что для Бекетова было «искусственной средой городской ЖИЗНИ», стало для нас «второй природой». Издавна люди стремились установить контакты, скажем, с животным миром, обучая чуждые им существа своему языку и стараясь познать, в свою очередь, их «язык». Многочисленные рассказы о животных, свидетельства дрессировщиков подтверждают успешность этих попыток. Нечто подобное происходит и со «второй природой». Еще Н. Лобачевский говорил: «Чему, спрашиваю я, одолжены своими блистательными успехами в последнее время математические и физические науки? Без сомнения, искусственному языку своему, ибо как назвать сии знаки различных исчислений, как не особенным, весьма сжатым языком, который, не утомляя напрасно нашего внимания, одной чертой выражает обширные понятия». Ныне проблема общения с машиной, взаимоотношения человеческого и машинного языка, разговора с машиной становится одной из первостепенных проблем покорения «второй природы». Недаром на XVIII Международном психологическом конгрессе в Москве этим вопросам был посвящен специальный симпозиум: «Психологические проблемы системы «человек-машина». На этом симпозиуме с интереснейшим докладом выступил советский ученый Ю. Панов. Основные положения этого доклада, как отмечали и советские и зарубежные исследователи, очень точно отражают нынешние представления о проблеме разговора с машиной. С первого взгляда как будто бы все просто. Машина может разными способами сообщить человеку, что именно она сделала: напечатать цифры или текст, построить график, высветить результаты на специальном табло. Конструкторы машин заботятся о том, чтобы результаты работы счетно-вычислительного устройства были сообщены заказчику в удобной и желательной для него форме. Но при этом до сих пор оказывается практически исключенным наиболее естественный способ общения - при помощи устной или письменной речи. В цепи «человек-машина» нынче неизбежно присутствует промежуточное звено: то ли перевод на специальный «машинный язык», то ли превращение слов в движение рычагов и кнопок. Насколько удобно такое звено, можно себе без труда представить, вспомнив детскую игру в испорченный телефон. И уж, во всяком случае, промежуточные звенья снижают скорость и надежность ввода информации в машину. Между тем техника развивается в направлении усложнения производственных процессов, повышения мощности установок и точности режимов их эксплуатации. Многие энергетические, химические, металлургические объекты так сложны, так мощны и требуют такой ювелирной регулировки режимов, что управлять ими может только вычислительная машина. Но вычислительная машина получает все необходимые ей исходные данные от человека. Вот и получается, что, если мы не научимся вводить нужные данные в машину быстро и точно, если специалист не сможет «беседовать» с машиной, как с понятливым собеседником, где-то на дальнем конце логической цепочки управления производством начнутся непредвиденные, а может быть, и опасные срывы важнейших процессов. На заре возникновения электронно-вычислительной техники считалось естественным, что для составления программы работы той или иной машины нужен специальный «язык» и что люди должны освоить «машинные языки». В результате появилась на белый свет целая армия специалистов, владеющих «языком машин», другого способа общения с высшими представителями «второй природы» люди не знали. Со временем само понятие «язык машин» стало члениться, разделяться на элементы. Необходимость специальной препарировки задач, которые предстояло решить машинам, буквально сводила на нет преимущества машинных операций. И тогда возникла светлая идея передать переводческие функции самим машинам. Человек дает машине задание, она сама себе его переводит с языка людей на язык символов, а затем решает и выдает ответ - так мыслилась реализация этой идеи. Правда, свойства человеческого языка н «умственные способности» машины пока что плохо увязывались друг с другом. Пришлось расширить понятие «машинного языка» и ввести в него новые элементы. Тогда-то и стал «машинный язык» понятием мозаичным. Появились специальные языки алгоритмов. Они позволили автоматизировать программирование. Парадоксально! Мы говорим о нежелательности промежуточных звеньев, ссылаемся на «испорченный телефон», а между тем появляется новое промежуточное звено. Цепь «человек-машина» удлиняется. Миллисекунды на решение задачи - и минуты на ее формирование, на запись ее условий. Обиднейшее, нетерпимейшее положение. Особенно при использовании машин в системах управления, где их становится все больше и больше. Конечно же, подобное ненормальное положение не могло существовать долго. И как предвестник новых времен на свет появился алгоритм автоматического лингвистического анализа. Что это такое? Разберемся по пунктам. Алгоритм - это математический ключ к формализации задачи, иначе говоря, принцип перевода той или ивой задачи на язык формул и символов, понятный машине. Автоматический лингвистический анализ, выполненный при помощи специального алгоритма (кстати говоря, общего для многих задач), дает возможность самой машине перевести (используя специальный словарь) слова человеческого языка на понятия машинных операций. Такой способ общения с машиной очень удобен для человека. Однако способ этот предъявляет очень высокие требования к машине и потому не мог быть реализован на ранних стадиях развития электронной техники. Одна из причин: программа лингвистического анализа занимала слишком много места в памяти машины - около 75 процентов. Да и скорость выполнения машиной соответствующих лингвистических операций была невелика. Иное дело сейчас. За последние 10 лет скорость работы машин и объем их запоминающих устройств выросли почти в сто раз. Теперь можно утверждать, что аппарат лингвистического анализа будет занимать в памяти машины не более 5 процентов ее объема. Мы уже можем говорить о машинах, которые будут выполнять команды, записанные на языке людей. Мы даже можем думать (реально думать, а не мечтать) о таких машинах, которые станут воспринимать эти команды «с голоса». Недалеко то время, когда «диалог с машиной» станет понятием, употребляемым в прямом смысле этого слова - разговор, беседа, обмен информацией при помощи речи. Правда, для этого потребуются серьезнейшие и биологические, и филологические, и инженерные взыскания. Ведь восприятие речи составляет одну из важнейших функциональных особенностей высшей нервной деятельности человека. Люди способны воспринимать слова, произносимые хорошо поставленным дикторским голосом и еле различимые в лепете ребенка, понимать иностранца, говорящего с невообразимым акцентом, и разбираться в сложной системе речевых дефектов - от шепелявости до заикания. Машина к этому не способна. Пока не способна - ей требуется безукоризненная, противоестественно четкая человеческая речь. Однако уже ведутся исследования, цель которых - обучить машину восприятию любой речи. Для этого изучают способы надежной классификации речевых звуков по так называемым «фонемным категориям». (Фонема - это дробная единица речи. Каждая фонема характеризуется точным математическим выражением, в основу которого положены различия акустических спектров фонем.) Если удастся научить машину автоматически классифицировать, узнавать различные звуки вне зависимости от особенностей их произношения, «собеседование» людей с детищами «второй природы» значительно упростится. Впрочем, расчленение человеческой речи на отдельные несмысловые элементы при разговоре с машиной не единственный путь решения проблемы. В последнее время ведутся успешные опыты создания так называемых «машин смешанного класса», где в едином рабочем цикле используется живой организм совместно с машиной. В этом случае единицей распознавания является слово (лексема), а не фонема, слог, звук или какая-то другая дробная единица речи. В этом случае человек, его рабочий речевой орган - гортань - как носитель речевого кода контактно соединяется с машиной. И вся система будет работать на основе распознавания сигналов гортани. Говоря об актуальных проблемах системы «человек-машина», нельзя не сказать об устройствах, распознающих зрительные образы, - читающих автоматах. Подобно тому, как при звуковой связи происходит членение речи на звуковые элементы, «видящие» машины анализируют графическое изображение. В основу такого анализа положено распознавание элементарных признаков, свойств и классов изображения. Элементарными признаками в этом случае являются: дуга, прямая, выпуклый угол, выгнутый угол. Свойством называется определенная последовательность элементарных признаков при «обходе» контура изображения. Класс - множество изображений с одинаковыми свойствами. Оперируя такими понятиями, машина успешно «читает» чертежи, строит по плоским проекциям пространственные объекты, - это большая помощь инженерам-проектировщикам. Давайте попробуем проследить за «ходом мыслей» автомата-конструктора. «Увидев» нарисованную проекцию будущей детали, он изучает ее при помощи фотоэлементов: устанавливаются понятия «верх» и «низ» чертежа; выделяются четыре направления движения по контуру. Затем фотоэлементы «обходят» по контуру предложенную автомату фигуру, и машина получает сведения об элементах и классе рассматриваемого изображения. Затем эти данные сравниваются с теми, которые хранятся в памяти машины, и в результате такого сравнения создается рисунок истинного вида спроектированной детали. Помощь конструкторам не единственная сфера деятельности читающих автоматов. Сейчас совершенствуется машина, способная прочесть и прореферировать научную статью, даже целую монографию. В океане информации, который буквально грозит затопить научные институты и лаборатории, скоро появится электронный лоцман. Проблема «чтения» машиной слов и символов, написанных людьми, остро ставит вопрос о новых способах хранения информации. На смену привычным книгам и журналам приходят стеклянные пластинки, покрытые желатиновым слоем, в который вкраплены десятки тысяч крошечных линз. Такая пластинка - новое хранилище информации, способное вместить содержимое многих томов. Но это - будущее, хотя и близкое. А вот реальность. Недавно создана полупроводниковая малогабаритная цифровая машина «Мир», предназначенная для автоматизации инженерных расчетов в конструкторских бюро и научно-исследовательских институтах. Машина эта рассчитана на людей, не имеющих специального математического образования но курсу программирования, то есть людей, не владеющих «машинным языком». Клавиатура управления машиной содержит русские и латинские буквы, знаки математических операций. Конечно, тут мы имеем дело лишь с начальной фазой решения проблемы «диалог с машиной». Ясно, что проблема эта не может быть решена завтра же. И одна из причин этого кроется в человеческом языке. Дело в том, что математический подход к проблемам лингвистики заставил людей отыскивать закономерности, точные закономерности его формирования и развития. Информативность языка - количество информации, приходящейся на один слог, - оказалась величиной переменной, зависящей от многих условии. Так, если сравнить европейские языки, то окажется, что наиболее информативны английский и чешский. Далее следует немецкий и русский. Большая информативность связана с большей свободой в использовании слов и в построении предложений, то есть в известном смысле с меньшей определенностью языка. В сравнительно малоинформативных, наиболее определенных языках широко используются падежные и глагольные окончания, различные формы артиклей (в немецком языке). При этом заметим, что общая тенденция эволюции языков - в сторону большей информативности и меньшей определенности, в сторону снятия жестких грамматических ограничений. В мире машин все обстоит строго наоборот. Чем жестче грамматика языка, чем он определеннее (хотя и менее информативен), тем понятнее машинам. Поэтому, очевидно, для общения с неживыми собеседниками людям, тщательно проанализировав тенденции развития своего языка, придется создать ряд искусственных диалектов, подобных тем, которые бытуют в военных, спортивных, морских сообществах. Будучи дочерними производными обычных языков, эти диалекты смогут, очевидно, обеспечить взаимопонимание людей и машин, подобно тому как понимают друг друга футболисты или моряки. Конечно, не все и не сразу в их разговоре поймет посторонний человек. Но освоить такой диалект неизмеримо легче, чем любой чисто машинный язык. так, цепь: человеческий язык - специализированный диалект - автоматический перевод на машинный язык. Цепь, состоящая из разных звеньев: надежных и ненадежных, тех, которые можно создать уже сегодня, и таких, которые потребуют многолетней совместной работы психологов, языковедов, инженеров. Цепь, ведущая в будущее, к торжеству над миром «второй природы». Это похоже на древнюю сказку о многоглавом драконе. Не успев победить естественную природу земли, человек вынужден покорять «вторую природу», созданную его руками и разумом. Это будни второй половины двадцатого века. Ну, а лет пятьдесят спустя? Не придется ли нам покорять третью или четвертую природу или какие-то еще иные неожиданные порождения мира, который начал создавать человек?... КНИГИ вытеснены электронно-вычислительными машинами. Преподавание ведут машины. Контакты между людьми заменены контактами между машинами: вычислительный центр крупного универсального магазина автоматически включает резервные поточные линии на далеком предприятии, если возникла потребность в неожиданно большой партии товара. В перенаселенных городах люди могут общаться друг с другом преимущественно при помощи технических устройств, лифтов, видеотелефонов, радиопередатчиков и т. д. Машины сами создают себе в помощь второе поколение машин - так возникает третья природа, созданная самими машинами. А там и четвертая природа обжитого космоса... (Если кому-то эта картина кажется нереальной, вспомните, как 25 лет назад один известный американский ученый сказал, что если в Соединенных Штатах будет 2 счетно-вычислительные машины, людям считать будет незачем. Сейчас во всем мире десятки тысяч машин, а потребность в них еще не удовлетворена). И кто знает, не покажутся ли потомкам наши сегодняшние попытки найти общий язык с машинами столь же наивными, какими нам представляются заклинания «духов» и диких зверей у наших далеких предков?

Представьтесь или зарегистрируйтесь, чтобы участвовать в обсуждении.