Об интеллекте

Если вы когда-нибудь пытались использовать программы для распознавания речи для ввода текста в персональный компьютер, вы знаете, насколько они могут быть неуклюжими. Подобно Китайской Комнате Серла, у компьютера нет понимания того, что ему сказали. За время использования таких продуктов я был разочарован. Если в комнате есть хоть какой-нибудь шум, от упавшего карандаша до чьего-нибудь разговора, на экране появляются лишние слова. Процент ошибок распознавания очень высок. Часто слова, которые послышались программе, не имели смысла. «Remember to fell Mary that the bog is ready to be piqued up». Ребенок знает, что это неправильно, но не компьютер. Аналогично, так называемые естественно-языковые интерфейсы были целью для компьютерщиков многие годы. Идея в том, чтоб вы могли сказать компьютеру или другим устройствам сказать, чего вы хотите — и пусть машина делает свою работу. Персональному цифровому помощнику, или PDA, вы могли бы сказать «Перенести занятия баскетболом для моей дочери на десять часов утра в воскресенье». Такое невозможно сделать на приемлемом уровне с помощью традиционного ИИ. Даже если компьютер смог бы распознать каждое слово, для того, чтоб выполнить задачу ему потребовалось бы знать, в какую школу ходит ваша дочь, что, возможно, вы имели в виду ближайшее воскресенье, и, может быть, что такое «занятия баскетболом» потому что назначение могло бы только говорить «Menlo vs. St. Joe». Или, вероятно, вы хотели бы, чтоб компьютер слушал радиопередачу на предмет упоминания определенного продукта, даже если диктор описывает этот продукт не используя его название. Вы и я знали бы, о чем он говорит, но компьютер — нет.

Эти и многие другие приложения требуют, чтоб машина могла слышать и понимать устный язык. Но компьютеры не могут выполнять такую задачу, потому что они не понимают, что было сказано. Они сопоставляют звуковые паттерны со словарными шаблонами механически, не зная, что обозначают слова. Представьте себе, если бы вы научились звучание отдельных слов иностранного языка, но не значение слов, и я попросил бы вас перевести разговор с другого языка. В процессе перевода вы бы не понимали, о чем речь, но пытались бы ухватить отдельные слова. Однако, слова перекрываются и взаимодействуют, и частично звуки подавляются шумами. Вам бы показалось черезвычайно сложно отделить слова и узнать их. Именно с этим препятствием борются современные распознающие программы. Инженеры обнаружили, что используя вероятности перехода слов они могут улучшить качество программ в чем-то. Например, они используют правила грамматики для того, чтоб выбрать один из омонимов. Это очень простая форма предсказания, но системы все еще остаются слабо интеллектуальными. Современные программы распознавания речи успешно работают только в очень ограниченных ситуациях, в которых количество слов, которые вы можете сказать в любой момент, ограничено. Но люди очень легко выполняют множество задач, связанных с языком, потому что наш кортекс понимает не только слова, но предложения и контекста, в котором они произнесены. Мы предчувствуем мысли, фразы и отдельные слова. Наша кортикальная модель мира делает это автоматически.

Так что мы можем ожидать, что системы памяти, подобные кортексу, трансформируют ошибочное распознавание речи в надежное понимание речи. Вместо программирования вероятностей переходов отдельных слов, иерархическая память будет отслеживать ударения, слова, фразы, смысл и использовать их для интерпретации того, что было сказано. Подобно человеку, такая интеллектуальная машина могла бы отличать различные случаи применения речи — например, разговор между вами и вашим другом в комнате, телефонный разговор, команды редактирования для текстового редактора. Такие машина построить нелегко. Для полного понимания человеческого языка, машина должна иметь опыт и изучать, что делает человек. Так что даже если пройдет много лет, прежде чем мы сможем построить интеллектуальные машины, мы будем способны в ближайшем будущем улучшить производительность существующих систем распознавания речи, используя память, подобную кортексу.