С распрограммированием вычислительной мощности и развитием алгоритмов в последующие десятилетия, в частности, в 1980-х и 1990-х, начался новый виток в области обработки
естественного языка.
Главное направление в обучении AI решению самых разных задач, связанных с пониманием
естественного языка – это использование так называемых больших языковых моделей.
DALL-E – это нейросеть, способная преобразовывать текстовые описания в изображения, используя
естественный язык как основу для творчества.
Модели способны понимать
естественные языки, включая их грамматику и стилистику.
Естественный язык является наиболее эффективной и универсальной формой общения.
Привет! Меня зовут Лампобот, я компьютерная программа, которая помогает делать
Карту слов. Я отлично
умею считать, но пока плохо понимаю, как устроен ваш мир. Помоги мне разобраться!
Спасибо! Я стал чуточку лучше понимать мир эмоций.
Вопрос: чулочница — это что-то нейтральное, положительное или отрицательное?
Основными знаками формальной логики являются слова, а сложными – предложения
естественного языка.
Искусственные языки – это вспомогательные знаковые системы, создаваемые на основе
естественных языков для точной и экономичной передачи научной и другой информации.
Ещё более интересной является задача поиска соответствий между такими объектами в разных
естественных языках и соответствующих им языках тела.
Из более чем 7000 используемых в настоящее время в мире
естественных языков имеет письменность только малая часть – приблизительно треть.
Это ещё одно принципиальное отличие
естественных языков животных – непроизвольность, тогда как язык человека функционирует под контролем сознания и воли.
ChatGPT обучается на огромном объёме текстовых данных и способен понимать и генерировать
естественный язык.
Но, впрочем, я начну обзор с языка, создательница которого не пыталась явно исправлять недостатки
естественных языков – этот замысел ей лишь иногда приписывают потомки.
Отношение
естественного языка и поэзии определяется сложностью соотношения первичных и вторичных языков в едином сложном целом данной культуры.
Иногда значение слов
естественного языка бывает неопределённым, расплывчатым (человек не совсем здоров).
Искусственный интеллект вместе с обработкой
естественного языка может улучшить продуктивность взаимодействий с клиентом, беря на себя задачи с низкой ценностью и приумножая возможности подстроиться под клиента у работников на передовой.
Исследование неопределённости, с которой имеет дело любая когнитивная система, покрывает большое пространство – от сенсорной физиологии до когнитивной психологии (восприятие звуковой, зрительной и особенно тактильной и ольфакторной информации), изучение процессов обработки
естественного языка человеком и при автоматическом его анализе, проблемы эффективности систем «человек – компьютер» [Hollan et al., 2000].
Но анализ
естественного языка показывает, что значение словосочетания «находиться неподалёку» отнюдь не симметрично.
Для преодоления пропасти между миром и мозгом водится понятие f-mind – функциональное сознание, понимаемое как способность кодировать с помощью
естественного языка определённые комбинации состояний нейронной сети в релевантных ситуации областях мозга.
Итак, мы можем определить сущность поэтической структуры как наличие некоторых упорядоченностей, не подразумеваемых структурой
естественного языка, позволяющих отождествить в определённых отношениях внутритекстовые сегменты и рассматривать набор этих сегментов как одну или несколько парадигм.
Пусть символом в данном случае будет знак
естественного языка, например, слово «собака».
Поскольку огромный, непрерывный окружающий мир в языке предстаёт как дискретный и построенный, имеющий чёткую структуру, соотнесённый с миром
естественный язык становится его моделью, проекцией действительности на плоскость языка.
Проекты, которые вовлекают сотрудников и клиентов в общение и способны обрабатывать
естественный язык с помощью чат-ботов, интеллектуальных программ и машинного обучения, были наименее распространённым типом проектов в нашем исследовании (16 % от общего числа).
Многие научные отрасли (в том числе и педагогика) долгое время пользуются
естественным языком, лишь модифицируя его лексику.
Описание – систематизация данных, полученных в результате наблюдения, измерения, эксперимента средствами
естественного языка, статистическими методами, графическими методами и др.
Авторская идея о значимости онтологизации семиотических элементов
естественных языков расширяет теоретические положения относительно подходов по изучению различий между феноменами души и духа.
Машинное обучение и обработка
естественного языка позволяют анализировать большие объёмы текстовых данных и выявлять скрытые закономерности.
При этом стили педагогического общения, понимаемого как отношение обмена, должны формироваться не на основе рассудочного мышления при помощи понятий
естественного языка, а на основе основных законов развития и формирования человеческих отношений, выраженных при помощи сравнительных понятий, пригодных для осмысления циклических процессов не только природного, но и социального миров.
Кроме того, искусственный язык намного компактнее естественного и является международным: учёные всех стран могут общаться между собой на языке формул и уравнений без особенных затруднений, не страшась языковых барьеров, которые неизбежны при использовании
естественного языка.
Например, слово «вода» – это выражение
естественного языка, а «Н2О» – выражение искусственного языка науки.
Таким образом, один и тот же текст может быть прочтён как некоторая образованная по правилам
естественного языка цепочка знаков, как последовательность знаков более крупных, чем членение текста на слова, вплоть до превращения текста в единый знак, и как организованная особым образом цепочка знаков более дробных, чем слово, вплоть до фонем.
Контекстную зависимость смысла слов
естественного языка можно рассматривать, таким образом, как механизм, эффективно препятствующий возникновению подобных трудностей.
Вопросы на ограниченном
естественном языке могут использоваться не только во «внешнем» диалоге, но и быть операторами программ, решающих технологические задачи.
В изложенном ранее естественная логика представлена как система построения и функционирования
естественного языка.
Что касается общеязыкового тезауруса, то его построить так и не удалось – смысловая структура
естественных языков оказалась слишком сложной.
Разница между ними стала очевидной, как только возникла задача искусственного порождения (синтеза) и дешифровки (анализа) текста на каком-либо
естественном языке с помощью электронно-вычислительных устройств.
Гиганты технологий, такие как Google и OpenAI, уже продемонстрировали глубокое обучение и машинное обучение с подкреплением на уровне или даже превосходящие человеческий уровень в конкретных задачах, таких как игра в шахматы или Go, а также понимание и генерация
естественного языка.
Существуют концептуальные различия между «реальностями», описываемыми различными
естественными языками.
Обработка
естественного языка находит широкое применение в различных областях, делая взаимодействие с компьютерами более естественным и удобным.
В
естественных языках существуют тысячи слов, описывающих свойства людей, а потенциальное разнообразие фраз, описывающих свойства, практически бесконечно.
С такой же интенсивностью
естественные языки отражают эту новую историческую реальность, создавая новые уровни стилистической и функциональной выразительности на лексическом и других уровнях языковой системы: кальки, заимствования или формы, отражающие неприятие этого ощутимого внешнего давления.
Любой из нескольких тысяч
естественных языков – это исторически сложившаяся знаковая система, образующая основу всей культурыговорящего на нём народа.
Подходы к занимающей нас проблеме, которую можно сформулировать как роль
естественного языка в формировании языка изобразительного искусства, могут быть многообразными, как многообразны и темы, которые ждут своего обсуждения в рамках обозначенной проблематики.
В каждом ареале конкретного
естественного языка практику использования логических форм выражения имён, выражения мнений об объектах познания, выражения мнений о таких мнениях, то есть рассуждений, и применения речевых форм общения, создают носители этого языка.
В области компьютерной лексикографии выделяют две основных проблемы, тесно связанных друг с другом: создание словарей, предназначенных для человека, и использование в интеллектуальных системах специальных машинных словарей
естественных языков.
Технологии машинного обучения и обработки
естественного языка уже нашли своё применение в различных областях – от медицины до финансов.
Обрисованный выше антропоцентричный подход к значению языкового знака (равно как и к языку в целом) радикально отличается от подхода узколингвистического, чья узость – благополучно, правда, сочетающаяся с его весьма широким среди лингвистов распространением – заранее гарантирована их исходной трактовкой
естественного языка как чисто инструментального приложения к человеку, как некоторой дополнительной оснастки, необходимой ему для артикулированного общения с другими особями того же вида.
При всём разнообразии этих систем, отличия между биологическими языками деления клеток,
естественными языками общения людей и языками программирования, совсем не настолько велики, как это может показаться.
Для более сложных данных (таких как изображения) обработки
естественного языка часто бывает недостаточно.
Алфавит кода буквенный – алфавит кода, знаками которого являются буквы алфавитов
естественных языков.
Конечно, было бы весьма соблазнительно попытаться построить наконец-то «общую теорию всего» как универсальную метатеорию на универсальном метаязыке, однако «“метаязыка не существует”» [188, с. 155] – не в смысле эмпирической констатации наличного положения дел («метаязыка нет, но он может/должен быть создан») и не в смысле отсутствия языковых средств для самоописания (даже обычные
естественные языки обладают такой способностью), но в смысле невозможности всёобъясняющего и самопрозрачного совершенного языка [см. 534], порождающего абсолютно прозрачные тексты, которые интерпретируют всё остальное, но исключают необходимость и возможность собственной интерпретации.