У нас: 141825 рефератів
Щойно додані Реферати Тор 100
Скористайтеся пошуком, наприклад Реферат        Грубий пошук Точний пошук
Вхід в абонемент


успіхи в галузях логіки, математики, філософії, становить золотий фонд науки XX ст. До їх числа належать: німецький математик і логік Давид Гільберт (1862— 1943), німецький філософ і логік Рудольф Карнап (1891— 1970), австрійський вчений Людвіг Вітгенштейн (1889— 1951), англійські філософи й логіки Алфред Норт Уайтхед (1861— 1947) і Бертран Рассел (1872— 1970), американські вчені Персі Уїльямс Бріджмен (1882- 1961) і Кларенс Ірвінг Льюїс (1883- 1964), польські філософи й логіки Ян Лукасевич (1878— 1956), Казі-меж Айдукевич (1890— 1963) і Альфред Тарський (1902— 1983), а також інші всесвітньо відомі вчені. Завдяки їхній копіткій праці логіка перетворилася на могутню й багатофункціональну дисципліну, яку ефективно використовують як теоретики сучасної науки, так і практики.
Сьогодні без апарата логічної науки не можуть обійтись не лише математики чи інженери, а й лінгвісти, психологи, соціологи, теоретики менеджменту, представники природознавчих і технічних наук. Логіка не вчить «правильно мислити» у дусі античних філософів і риторів, вона озброює вчених надзвичайно корисними методами аналізу й розв'язання складних теоретичних і науково-практичних завдань. Володіти логічним інструментом — означає бути не на словах, а на ділі, професіоналом високого класу. Отже, історія логічної науки — це предмет, вартий поваги.

Можна виділити дві основні лінії робіт із штучного інтелекту. Перша пов'язана з удосконалюванням самих машин, з підвищенням "інтелектуальності" штучних систем. Друга пов'язана із завданням оптимізації спільної роботи "штучного інтелекту" і власне інтелектуальних можливостей людини. Це завдання тісно пов'язане з лінгвістикою, психологією.
Забезпечення взаємодії з ЕОМ природною мовою (ПМ) є найважливішим завданням досліджень у штучному інтелекті. Бази даних, пакети прикладних програм і експертні системи, засновані на ШІ, вимагають оснащення їхнім гнучким інтерфейсом для численних користувачів, що не бажають спілкуватися з комп'ютером штучною мовою. У той час як багато фундаментальних проблем в області обробки ПМ ще не вирішені, прикладні системи можуть оснащуватися інтерфейсом, що розуміє ПМ при певних обмеженнях.
Існують два види і, отже, дві концепції обробки природної мови:
для окремих речень;
для ведення інтерактивного діалогу.

2.1. Сутність проблеми обробки природної мови
Обробка природної мови - це формулювання й дослідження комп’ютерно-ефективних механізмів для забезпечення комунікації з ЕОМ на ПМ. Об'єктами досліджень є:
власне природні мови;
використання ПМ як у комунікації між людьми, так і в комунікації людини з ЕОМ.
Завдання досліджень - створення комп’ютерно-ефективних моделей комунікації на ПМ. Саме така постановка завдання відрізняє обробку ПМ від завдань традиційної лінгвістики й інших дисциплін, що вивчають ПМ, і дозволяє віднести її до області ШІ. Проблемою обробки ПМ займаються дві дисципліни: лінгвістика й когнітивна психологія (також слід назвати сукупність названих галузей: когнітивна лінгвістика).
Традиційно лінгвісти займалися створенням формальних, загальних, структурних моделей ПМ, і тому віддавали перевагу тим з них, які дозволяли витягати якнайбільше язикових закономірностей і робити узагальнення. Практично ніякої уваги не приділялося питанню про придатність моделей з погляду комп'ютерної ефективності їхнього застосування. Таким чином, виявилося, що лінгвістичні моделі, характеризуючи властиво мову, не розглядали механізми його породження й розпізнавання.
Завданням же когнітивної психології є моделювання не структури мови, а його використання. Фахівці в цій області також не надавали великого значення питанню про комп'ютерну ефективність.
Розрізняються загальна й прикладна обробка ПМ. Завданням загальної обробки ПМ є розробка моделей використання мови людиною, що є при цьому комп’ютерно-ефективними. Безсумнівно, загальна обробка ПМ вимагає величезних знань про реальний світ, і більша частина робіт зосереджена на поданні таких знань і їхньому застосуванні при розпізнаванні вступник повідомлення на ПМ. На сьогоднішній день ШІ ще не досяг того рівня розвитку, коли для рішення подібних завдань у великому обсязі використалися б знання про реальний світ, і існуючі системи можна називати лише експериментальними, оскільки вони працюють із обмеженою кількістю ретельно відібраних шаблонів на ПМ.
Прикладна обробка ПМ займається звичайно не моделюванням, а безпосередньо можливістю комунікації людини з ЕОМ на ПМ. У цьому випадку не так важливо, як уведена фраза буде зрозуміла з погляду знань про реальний світ, а важливий витяг інформації про те, чим і як ЕОМ може бути корисної користувачеві (прикладом може служити інтерфейс експертних систем). Крім розуміння ПМ, у таких системах важливо також і розпізнавання помилок і їхня корекція.


Сторінки: 1 2 3 4 5