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

Если разработчики, занимающиеся синтезом речи, начинали с копирования человеческого голосового аппарата и только потом разработали систему компилятивного синтеза, «собирающую» нужные слова из обрывков фонем, то системы распознавания речи имеют мало общего с тем, как распознает речь человеческий мозг. Скрытые модели Маркова, которые стали применять для распознавания в 1970-е гг., оказались эффективным средством для поиска нужных фонем, но они не являются панацеей и не способны решить все проблемы распознавания речи. Собственно говоря, у современной науки весьма смутные представления о глубинных процессах, отвечающих за распознавание речи в нашем мозге, так что делать какие-то выводы о качестве систем распознавания мы можем лишь потому, что есть задачи, которые им совсем не под силу. А не под силу им вот что:

Они не умеют автоматически распознавать язык диктора. Любой человек, хоть раз слышавший итальянскую речь, скорее всего, узнает ее, услышав снова (при этом он может не иметь ни малейшего представления о самом языке). Машина так не умеет, она применяет заложенную в нее языковую модель, независимо от того, на каком языке с ней говорит человек.

Они не умеют выделять речь по-настоящему. Качество распознавания в шумном окружении падает чуть ли не вдвое, но дело даже не в этом. Главным средством борьбы с шумами являются механизмы подавления, которые эффективны далеко не всегда. Сосредоточиться на речи собеседника, отсеяв все остальные звуки, как необязательные для распознавания, и уж тем более выделить речь одного человека из диалога система не может;

И даже распознают они не очень хорошо. Мы с вами легко поймем общий смысл сказанного и большинство слов, даже если у нашего собеседника очень сильный акцент. В то же время систему распознавания, заточенную под сравнение элементов фонем, наш гипотетический иностранец вполне может довести до виртуального самоубийства.

И, наконец, самое главное. Хотя при распознавании используются элементы синтаксического и семантического анализа, нужно признать, что машины из того, что мы им говорим, ничегошеньки не понимают.

- Ты говорил с ним? - переспросил Форд. - Что значит - ты говорил с ним?

- Ничего особенного. Мне было очень скучно и грустно, поэтому я подошел и подключился к выходному порту его компьютера. Я разговаривал с его компьютером довольно долго. Я открыл ему свой взгляд на мир, - сказал Марвин.

- А он что? - спросил Форд.

- Он покончил с собой, - ответил Марвин и зашагал к «Золотому Сердцу».

- Вавилонская рыбка, - тихо заговорил «Путеводитель вольного путешественника по Галактике», - маленькая и похожая на плотву, является, вероятно, самым причудливым созданием во Вселенной.

Даже если отвлечься от задачи построения разумных интерфейсов, то машинному пониманию нетрудно найти практическое применение. Собственно говоря, качество машинного перевода сегодня таково, что буквально вопиет о потребности в технологии, которая позволит компьютеру переводить текст, понимая его смысл. Публикаций о качестве современного машинного перевода в «КТ» было более чем достаточно, поэтому на забавных аберрациях, возникающих при переводах туда-сюда-обратно, мы останавливаться не будем.

Хотя нет, на одной все-таки остановимся. В 50-х гг. прошлого века область машинного перевода считалась весьма многообещающей. Казалось, еще чуть-чуть - и машины не то что прозу, поэзию будут переводить. Американское правительство не жалело денег на исследования и не жалело бы, наверное, до сих пор, если б не удосужилось в середине 60-х проверить, что же все-таки получилось у ученых. Результаты оказались обескураживающими: комиссия, состоящая из лингвистов, теоретиков ИИ, психологов и исследователей, непосредственно занятых разработкой систем машинного перевода, пришла к очень неприятному для всей индустрии выводу, полностью исключив возможность полезного применения существующих или дальнейших разработок в обозримом будущем. Справедливости ради, упомянем, что еще в 1959 году один из основоположников теории машинного перевода Бар-Хиллел опубликовал «Отчет о современном состоянии машинного перевода в США и Великобритании», в котором признавался, что поставленная цель (возможность перевода произвольных текстов без участия человека) представляется ему недостижимой не только в ближайшей перспективе, но и вообще. В качестве примера беспомощности систем перевода Бар-Хиллель приводил небольшой отрывок, с которым не справилась ни одна разработка: