Творец и робот - Винер Норберт (серия книг .txt) 📗

Таким образом, становится возможной новая техника протезирования, основанная на создании смешанных систем, состоящих из биологических и механических частей. Однако новую технику не следует ограничивать только задачами замены утраченных частей тела. Существуют протезы и для таких органов, которых человек не имеет и никогда не имел. Дельфин прокладывает себе путь в воде при помощи плавников и обходит препятствия, вслушиваясь в отраженные от них звуки, которые он сам порождает. Что такое винт корабля, как не пара искусственных плавников? А не является ли эхолот, измеряющий глубину моря под кораблем, заменителем биологических механизмов, излучающих и обнаруживающих звук, подобных тем, которые есть у дельфина? Крылья и реактивные двигатели самолета заменяют крылья орла, а радиолокатор заменяет его глаза, в то время как «нервная система», которая объединяет и координирует эти органы, – это автопилот и другие навигационные устройства.

Следовательно, механо-биологические системы находят широкое применение, а в некоторых случаях просто незаменимы. Мы уже видели, что обучающиеся машины должны действовать в соответствии с некоторыми нормами «хорошего» поведения. Определение этих норм не вызывает затруднений в случае играющих автоматов, когда допустимые ходы произвольно устанавливаются заранее, а цель игры – выигрыш, достигаемый по правилам, которые определяются, исходя из строгих условий выигрыша или проигрыша. Однако существует много видов деятельности, которые мы хотели бы усовершенствовать с помощью процесса обучения; их успешность может быть оценена на основе ряда критериев, включающих суждения человека. Преобразование таких критериев в формальные правила – нелегкая задача.

Одна из сфер человеческой деятельности, которая остро нуждается в автоматизации и где ощущается потенциальная необходимость в самообучающихся автоматах, – это машинный перевод. В свете нынешнего метастабильного состояния международной обстановки США и Россия испытывают взаимную потребность в информации о том, что говорит и думает другая сторона. Поскольку в обеих странах число высококвалифицированных переводчиков ограниченно, каждая страна исследует возможности машинного перевода. Такой перевод, выполняемый по определенному образцу, осуществим, но ни его литературные, ни смысловые достоинства не вызвали большого энтузиазма в обеих странах. Ни одна из систем машинного перевода не доказала, что она заслуживает доверия в тех случаях, когда от точности перевода зависит принятие важных решений.

Вероятно, наиболее обещающий путь автоматизации перевода состоит в применении обучающихся машин. Для обеспечения успешной работы таких машин должен быть найден твердый критерий хорошего перевода. Такой критерий можно получить двумя путями: либо мы должны иметь полный набор объективно применяемых правил, позволяющих оценить качество перевода, либо мы должны располагать средством, которое само способно выработать и применить критерий хорошего перевода независимо от таких правил.

Обычный критерий хорошего перевода – его понятность. Люди, читающие текст перевода, должны получить то же впечатление, что и люди, читающие этот текст на языке оригинала. Если использовать такой критерий затруднительно, то можно дать другой – необходимый, хотя и недостаточный. Представим себе, что у нас есть две независимые переводные машины: одна, например, переводит с английского языка на датский, другая – с датского на английский. После того как первая машина переведет с английского на датский, пусть вторая машина выполнит обратный перевод с датского на английский. В этом случае окончательный перевод должен быть эквивалентен (с допустимыми расхождениями) оригиналу, что устанавливается лицом, знающим английский язык.

Можно представить себе набор формальных правил такого перевода, настолько четко определенных, что их можно доверить машине, и притом столь совершенных, что они позволят получить перевод, удовлетворяющий данному выше критерию. Я не думаю, однако, что наука о языке продвинулась настолько, что она способна уже сегодня дать нам такой набор правил, или что вообще существуют какие-либо перспективы для такого прогресса в ближайшем будущем. Говоря кратко, положение вещей таково, что в машинном переводе всегда есть вероятность ошибки. Если на основании данных машинного перевода принимается какое-либо ответственное решение, связанное с конкретными действиями или политикой, то небольшая ошибка или даже малая ее вероятность могут привести к чрезвычайно серьезным последствиям.

На мой взгляд, наиболее обнадеживающий путь осуществления машинного перевода состоит в замене чисто машинной системы – по крайней мере на начальных этапах – системой механо-биологической, включающей в качестве критика и эксперта человека – опытного переводчика, который обучает машинную часть системы с помощью упражнений, подобно тому как школьный учитель обучает своих учеников. Вероятно, на более поздних этапах в памяти машины накопится достаточное количество указаний, запрограммированных человеком, что позволит впоследствии машине распрощаться с соучастием человека, за исключением, возможно, случаев, когда время от времени понадобится освежать курс. Таким образом машина сможет приобрести лингвистический опыт.

Подобная схема перевода не исключает необходимости в опытном лингвисте, способности и суждения которого пользуются полным доверием. При такой системе он обработал бы (или смог бы обработать в будущем) значительно больший объем переводного текста, нежели при отсутствии машинного помощника. Большего, по-моему, мы и не можем ждать от машинного перевода.

До этого момента мы говорили о том, что нам необходим критик, способный к оценкам чисто человеческого свойства, например в системе машинного перевода, где все элементы, кроме самого критика, машинные. Однако если человеческий элемент необходимо вводить в качестве критического начала, то вполне разумно вводить его также и на других этапах. При машинном переводе вовсе не обязательно, чтобы машинные элементы системы давали единственный и законченный вариант перевода. Напротив, машина может нам дать многовариантный перевод отдельных фраз, которые лежат в русле соответствующих грамматических и лексических норм, предоставляя нашему критику-эксперту весьма ответственную задачу оценки и выбора из этих машинных вариантов того, который наилучшим образом передает смысл. Нет, однако, никакой необходимости предоставлять машине формирование полностью законченных кусков переводного текста даже в том случае, если он будет в целом критически оцениваться и улучшаться человеком. Поправки, вносимые человеком, могут быть введены и на гораздо более ранних стадиях перевода.

Все высказанное о машинах-переводчиках в равной или в еще большей мере относится к машинам, составляющим медицинские диагнозы. Такие машины стали очень модными во всех планах развития медицины на ближайшее будущее. Эти машины могут помочь врачу установить данные, которые ему понадобятся для диагноза, но нет никакой необходимости в том, чтобы они устанавливали диагноз сами, без участия врача. Весьма вероятно, что такая тенденция применения медицинских машин может рано или поздно привести к ухудшению здоровья людей и даже ко многим смертельным исходам.

Родственная проблема, требующая совместного рассмотрения возможностей машины и человека, – это проблема эффективности использования изобретения. Этот вопрос обсуждал со мной д-р Гордон Рейзбек, сотрудник фирмы «А.Д. Литтл». В ходе обсуждения мы пришли к выводу, что всякое изобретение должно оцениваться не только с точки зрения принципиальных возможностей его осуществления, но также с точки зрения того, как это изобретение может и должно служить человеку. Вторая часть задачи часто куда сложнее, чем первая, и ее методология разработана в гораздо меньшей степени. Таким образом, мы сталкиваемся с проблемой усовершенствования, которая, по существу, не что иное, как проблема обучения, – не для механической системы в чистом виде, но для механической системы, взаимодействующей с обществом. Это именно тот случай, когда необходимо рассмотрение проблемы оптимального совместного использования человека и машины в одной системе.