Взаимодействие искусственного интеллекта и цифровой лингвистики

Норец Максим Вадимович ORCID: 0000-0002-4168-6278 доктор филологических наук заведующий кафедрой, доцент, кафедра теории и практики перевода, Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского 295026, Россия, республика Крым, г. Симферополь, ул. Ленина, 11, каб. 22 Norets Maksim Vadimovich Doctor of Philology Associate Professor, Chair of the Department of Theory and Practice of Translation, Institute of Philology, V. I. Vernadsky Crimean Federal University 295026, Russia, Republic of Crimea, Simferopol, Lenin str., 11, room 22 mnorets@yandex.ru Элькан Ольга Борисовна ORCID: 0009-0009-3063-1077 доктор искусствоведения профессор, кафедра общественных дисциплин и истории искусств, Санкт-Петербургская государственная художественно-промышленная академия имени А. Л. Штиглица 191028, Россия, г. Санкт-Петербург, пер. Соляной, 13, ауд. 5 El'kan Ol'ga Borisovna Doctor of Art History Associate Professor, Professor of the Department of Social Disciplines and Art History Saint Petersburg Stieglitz State Academy of Art and Design 191028, Russia, Saint Petersburg, trans. Solyanoy, 13, room 5 elkan.79@mail.ru

Норец Надежда Константиновна ORCID: 0000-0002-8444-8675 кандидат экономических наук доцент, кафедра бизнес-информатики и математического моделирования, Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского 295007, Россия, республика Крым, г. Симферополь, проспект Академика Вернадского, 4, каб. 307 В Norets Nadezhda Konstantinovna PhD in Economics Associate Professor Department of the Business Informatics and Mathematical Modeling, Institute of Physics and Technology, V. I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol 295007, Russia, Republic of Crimea, Simferopol, Prospekt Akademika Vernadskogo, 4, room 307 In naduhai@inbox.ru

Президент РФ В. В. Путин утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта и это направление цифрового развития получило статус национального проекта. Популярность профессий, связанных с искусственным интеллектом, отмечается повсеместно. Некоторое время назад «цифровые профессии» были, в основном технической направленности, однако сейчас будущее искусственного интеллекта, в том числе, за гуманитариями. В этой области особое место занимают лингвисты.

Слияние когнитивной лингвистики и компьютерных технологий даёт возможность появиться и развиваться компьютерной лингвистике как отдельной отрасли науки. Научное предположение о возможности компьютера функционировать как человеческий мозг, создавать тексты и имитировать человеческую речь стало основой потенциального набора функциональных возможностей искусственного интеллекта в сфере лингвистики.

Так, в середине XX века общество поняло, что далеко от осознания того, как работает человеческий мозг. Именно в это время и зародилась наука, изучающая его работу – когнитивистика. Формирование системы и создание программы, которая смогла бы объединить общей целью лингвистов, когнитивистов и специалистов ИТ-сферы – это стремление людей понять устройство человеческого мозга посредством языка и, основываясь на полученных знаниях, сформировать взаимоотношения «человек – компьютер».

Цель статьи заключается в рассмотренииформатов взаимодействия искусственного интеллекта и естественной языковой системы, принципов их корреляции, функционирования, анализа взаимной эволюции.

Предмет исследования – способы применения искусственного интеллекта в функционировании естественной языковой системы.

Научная новизна исследования заключается в анализе принципов функционирования и перспектив применения искусственного интеллекта в интегративной модели естественной языковой системы.

Методы исследования. Рассмотрение проблемы взаимодействия искусственного интеллекта и естественной языковой системы осуществляется с помощью методов лингвистического наблюдения и описания, также, применяются общефилософские методы анализа и синтеза.

Обзор литературы

Вопросами формирования и развития искусственного интеллекта задаются в настоящее время многие исследователи, их работы в большей степени направлены на изучение развития ИИ с точки зрения информационных технологий ^[1-4]. Взаимодействие систем искусственного интеллекта и медицины или юриспруденции также является объектом научного интереса многих отечественных исследователей, а вопросы такой кооперации и взаимного проникновения в сфере лингвистики пока не получили широкого распространения в отечественном научном пространстве. Среди работ, которые можно выделить, следует отметить исследование Смагина М. Р., Филатовой Е. Ю. и Кузнецова И. А. ^[5-6], посвященное непосредственно исследуемому вопросу, в частности, авторы утверждают «Компьютерная лингвистика является важным направлением современной науки не только из-за того, что оно углубляет исследования ИИ, но и потому что любое продвижение в этой области помогает нам в понимании эволюционного процесса развития языка и мышления человека ^{[6, с. 164]}. Статьи Полякова О. М. ^[7] в нескольких частях затрагивают вопросы моделирования данных для естественных языков и искусственного интеллекта, так, согласно мнению автора «проблема логики естественного языка до настоящего времени сохраняет свою актуальность, поскольку эта логика существенно отличается от традиционной математической логики. Более того, с появлением систем искусственного интеллекта важность этой проблемы только возрастает» ^{[7, с. 108]}. Работа Брызгалова А. А. ^[8] направлена на исследование современных анализаторов текстовой информации, при этом автор отмечает, что «Искусственный интеллект (ИИ) — это наделение компьютеров человеческими способностями, из которых владение языком едва ли не важнейшая» ^{[8, с. 78]}. Научные изыскания Кислицыной Н. Н. ^[9] в большей степени посвящены лингвокогнитивным параметрам эмоционального интеллекта, так Наталья Николаевна отмечает, что возникает необходимость «выявления лингвистических средств, позволяющих распознать эмоциональный аспект личных и социальных отношений» ^{[9, с. 198]}, что можно интерпретировать и в задачах функционирования искусственного интеллекта, при определении позитивного или негативного высказывания. Отдельные исследования направлены на применение цифровой лингвистики в образовательном процессе: статья Павлушиной В. А. и Пузанковой Л. В. ^[10] посвящена цифровой подготовке студентов-филологов: «Включение в содержание ИТ-дисциплин прикладных разделов компьютерной лингвистики позволяет студентам-словесникам получить навыки использования цифровых инструментов для моделирования функционирования языка в конкретных условиях» ^{[10, с. 30]}. Среди такого рода навыков исследователи выделяют автоматический анализ и синтез речи, автоматический анализ и синтез текстов, автоматическое реферирование текста, корпусная лингвистика, компьютерная лексикография, электронные словари и компьютерная терминология являющимися составными частями цифровой лингвистики основанной на нейросетях и искусственном интеллекте. Труд Сафонкиной О. С. и Иргизовой К. В. ^[11] направлен на изучение использования корпусной лингвистики в цифровом образовании: «Применение электронных языковых корпусов в качестве средства обучения языку предполагает использование специализированных систем компьютерной обработки данных, которые получили название «конкордансеров» –так называют программы, позволяющие вычленить из корпуса необходимую информацию и использовать ее в зависимости от своей цели» ^{[11, с. 114]}. Статья Гузиековой С. М. и Салий В. В. ^[12] посвящена перспективе подготовки специалистов по прикладной лингвистике, авторы утверждают, что «возникает необходимость в специалистах по прикладной лингвистике (специалистов по системам автоматической обработки информации, автоматизированным системам управления, системам информационного поиска, автоматизированным системам обработки текста), и специалистам по бизнес-аналитике, которые будут владеть практическими знаниями в ИТ-сфере и цифровыми инструментами анализа текста любого объема и размера» ^{[12, с. 88]}. Труд Авраменко К. Д., Пищулина Д. Р. и Назарко В. Е. ^[13] отражает возможности и перспективы развития цифровой лингвистики на современном этапе: «цифровые методы позволяют существенно улучшить точность и эффективность лингвистических исследований, а также облегчают обработку больших объемов текстовых данных. В контексте перспектив отмечается, что дальнейшее развитие цифровой лингвистики может привести к новым методам исследования, более точным моделям языковых явлений, а также созданию инновационных инструментов для обучения и перевода» ^{[13, с. 93]}. Попытка рассмотрения основ формирования искусственного интеллекта с точки зрения когнитивной теории псевдоличности предпринята в исследовании Норца М. В. и Норец Н. К. ^[14], по мнению авторов «Использование искусственного интеллекта в мировой практике вполне объяснимо и не вызывает отторжения: он является неотъемлемой частью технического прогресса и значительно ускоряет поиск информации и проведение анализа. Искусственный интеллект всецело проник в медицину, юриспруденцию, экономику и технические науки. Он научился рисовать и сочинять музыку, писать стихи и статьи» ^{[14, с. 71]}.

Результаты и дискуссия

Цифровая лингвистика основывается на изучении функционирования нейронных сетей и машинного обучения. Таким образом, цифровой лингвист представляет собой связующее звено между заказчиком, конечным потребителем цифровых технологий и непосредственно искусственным интеллектом. В современной цифровой среде это взаимодействие реализуется посредством голосовых помощников, онлайн-переводчиков и близкородственных программ. Задача цифрового лингвиста предоставить для этих сервисов нужный ритм обучения.

Нейронная сеть, представляющая собой частный случай методов распознавания образов и дискриминантного анализа, работает на основных принципах машинного обучения (deep learning): посредством получения большого объёма информации выделяет и формирует закономерности между языковыми единицами. Однако, для правильной и точной работы ей необходимо задать законы построения текста. Это и является основными задачами цифровой лингвистики и специалистов в данной области: они должны обладать сформированными правилами формализации человеческого языка и способами его моделирования для обучения искусственного интеллекта.

Задача компьютерного лингвиста заключается в обучении машины с искусственным интеллектом правилам построения естественного языка. При таком обучении, процесс, как правило, выстроен циклично. Например, при обучении автоматического переводчика можно выделить несколько этапов. Этап первый, когда лингвист анализирует определенный объём информации и предлагает осуществить машине первичный лингвистический анализ. На втором этапе: машина считывает (сохраняет, запоминает) полученные данные и выдает результат. Третий этап: проверка работы автоматического переводчика, осуществляемая лингвистом, совершенствование исходных данных с учетом обнаруженных ошибок и предоставление машине с обученным искусственным интеллектом нового задания. Повторяться такие этапы могут большое количество раз, до получения идеального результата, который бы удовлетворил заказчика или поставленный перед обучением результат.

Цифровой лингвист не только задает машине данные для обучения, но и «закладывает» в нее грамматику и особенности говорения. Как известно, говорим и пишем мы по-разному, в речи некоторых людей присутствуют дефекты произношения: картавость или шепелявость, кто-то тянет гласные или «глотает» согласные – особенностей масса.

Основными задачами, которые стоят перед лингвистами сегодня являются: описание всех комбинаций звуков, обучение машины фонетическим правилам и описание синонимического ряда каждого слова.

Цифровые лингвисты постепенно приближаются к моменту, когда машина, наделенная искусственным интеллектом, сможет создать настоящий качественный журналистский текст и совершит тем самым настоящий переворот в области коммуникаций. Первые шаги в этом направлении уже сделаны – это агрегаторы, формирующие подборку новостей или другого тематически заданного контента. Среди новостных сервисов можно выделить следующие – Яндекс.Новости, Rambler, Google Новости и др. Работа таких интернет-ресурсов основана на поиске и публикации новостей по заданным параметрам в автоматическом режиме, заменяя собой работу журналистов, которые отбирали бы тексты «вручную».

Однако, искусственный интеллект пока не может заменить реальных журналистов, но предпосылки к этому есть. Так, чтобы научить искусственный интеллект писать новости, цифровым лингвистам нужно решить задачи автоматического синтеза текста. В этом случае работа искусственного интеллекта будет заключаться в следующем: машина получает неструктурированный текст, а на выходе должна сформировать название и краткую аннотацию новости. Для выполнения поставленной задачи она должна получить правила грамматики русского языка и когнитивных моделей развертывания текста. Цифровой лингвист прописывает эти правила для машины, а она формирует новый текст. В настоящее время такая технология проходит апробацию во многих общественных пространствах, в виде «бегущих новостных строк».

Уже сейчас искусственный интеллект обладает способностью «писать под диктовку». Сервисы, воспринимающие человеческую речь и способные переводить ее в текст доступны повсеместно, например – голосовой набор сообщений в телефоне.

Трансформация естественной речи в текст предоставляет широкие перспективы большому количеству специалистов и социальным группам. Такие программы дают возможность журналистам, блогерам и другим специалистам, работающим с большими объемами текстов, экономить много времени на их обработку. Обучающиеся смогут получать лекции в расшифрованном виде. Люди с ограниченными возможностями, не имеющие возможность набирать текст на компьютере, смогут использовать голосовой набор для облегчения бытовых задач, обучения или работы.

Симбиоз лингвистики и искусственного интеллекта, позволяющий понимать естественную речь, – прорывная стратегия развития, достигающая реальных успехов при решении задачи формализации «правильного языка», правильной письменной речи. При этом нужно принимать во внимание тот факт, что в разговорной речи мы упускаем некоторые слова или даже сведения, но при этом продолжаем понимать смысл сказанного по контексту. На этом этапе взаимодействия цифрового лингвиста и искусственного интеллекта возникает новая задача – сформулировать правила распознавания речи в зависимости от контекста.

Еще одним, требующим внимания, направлением развития цифровой лингвистики является сантимент-анализ (sentiment analysis), иными словами, оценка эмоциональной нагрузки текста. Это направление используется в практическом применении коммерческими компаниями для оценки отношения клиентов к их работе и для дальнейшего моделирования стратегии развития бизнеса. Искусственный интеллект решает эту задачу, оценивая рабочую переписку, отзывы клиентов и рекомендации. При этом, негативное или позитивное отношение может быть представлено как в виде оценочных высказываний, так и неявным способом. Определить неявную оценку в тексте правильно не всегда могут даже специалисты, а для машин это особенно сложная задача. Цифровая лингвистика должна обучить искусственный интеллект и этой задаче. Постепенно специалисты этой отрасли формируют и совершенствуют сантимент-анализ. В настоящее время в Росси и других странах проводятся соревнования, на которых сравниваются системы и программы для определения отношения автора текста к самому тексту.

В процессе развития цифровой лингвистики формируются междисциплинарные связи, направленные на получение знаний в области математического анализа и компьютерных технологий, применения компьютерных технологий для анализа текста и естественного языка, автоматической обработки больших данных для написания исследований, анализ социальных явлений для оценки социальных сетей и других способов коммуникации. Цифровая лингвистика востребована и в других областях: криминалисты с ее помощью устанавливают авторство текстов, в медицине при обработке симптомов и постановке диагноза и во многих других областях.

Заключение

Цифровая лингвистика, по оценкам экспертов, в ближайшем будущем станет одной из самых востребованных в области развития искусственного интеллекта. В настоящее время взаимодействие человека с компьютерными системами достигло высокого уровня, однако представляется возможным развитие способности искусственного интеллекта понимать не только четкие естественные языки, но и речь с патологиями, различные диалекты или сленг.

Таким образом, представители гуманитарной сферы, некоторое время назад не представлявшие свое «цифровое будущее» становятся особенно востребованными в рамках цифровой экономики, имеют возможность напрямую «общаться» с искусственным интеллектом. Цифровая и когнитивная лингвистика создает цифровой код для эффективного взаимодействия человека и машины. Следовательно, именно лингвисты формируют поиск смыслов в бесконечном потоке информации, на основе которых будут основываться новые правила цифровой коммуникации.