Логикопсихолингвистический период

     Информатизация  общества является одной из закономерностей  современного социального прогресса. Этот термин все настойчивее вытесняет  широко используемый до недавнего времени  термин "компьютеризация общества". При внешней похожести этих понятий  они имеют существенное различие.

     При компьютеризации общества основное внимание уделяется развитию и внедрению  технической базы компьютеров, обеспечивающих оперативное получение результатов  переработки информации и ее накопление.

     При информатизации общества основное внимание уделяется комплексу мер, направленных на обеспечение полного использования  достоверного, исчерпывающего и своевременного знания во всех видах человеческой деятельности.

     Таким образом, "информатизация общества" является более широким понятием, чем "компьютеризация общества", и направлена на скорейшее овладение  информацией для удовлетворения своих потребностей. В понятии "информатизация общества" акцент надо делать не столько  на технических средствах, сколько  на сущности и цели социально-технического прогресса. Компьютеры являются базовой  технической составляющей процесса информатизации общества.

     Информатизация  на базе внедрения компьютерных и  телекоммуникационных технологий является реакцией общества на потребность в  существенном увеличении производительности труда в информационном секторе  общественного производства, где  сосредоточено более половины трудоспособного  населения. Так, например, в информационной сфере США занято более 60% трудоспособного  населения, в СНГ – около 40%.

     С начала 60-х гг. параллельно с рынком информационных услуг начал формироваться  рынок услуг электронной обработки  и передачи информации.

     С середины 60-х до середины 70-х гг. в  результате широкого внедрения компьютерной техники важнейшим видом информационных услуг стали базы данных, содержащие разные виды информации по всевозможным отраслям знаний.

     Начиная с середины 70-х гг. с созданием  национальных и глобальных сетей  передачи данных ведущим видом информационных услуг стал диалоговый поиск информации в удаленных от пользователя базах  данных. [1]

     Логикопсихолингвистический  период (1960-1970 гг.) характеризуется созданием операционных систем, позволяющих вести обработку нескольких заданий, формируемых различными пользователями. Основная цель при этом состояла в обеспечении наибольшей загрузки машинных ресурсов.

     В 60-е гг. средства вычислительной техники  получили дальнейшее развитие: появляются операционные системы, дисковая технология, значительно улучшаются языки программирования. Развитие вычислительной техники обусловило появление новых возможностей в  автоматизации различных видов  деятельности, например, подготовки отчетной документации. Изменяется отношение  к информационным системам. Информация, полученная с их помощью, стала применяться  для периодической отчетности по многим параметрам. Появляются системы  управленческих отчетов (СУО), ориентированные на менеджеров, принимающих решения. [2]

     В ранний период развития новой технологии (1960-е годы) принципы конструирования  машин и приборов оставались еще  неизменными. В 70-х годах, когда технология начала превращаться действительно  в микро технологию, стало возможным размещать крупные функциональные блоки ЭВМ, включая ее центральное ядро - процессор - в пределах одного кристалла. Возникло микропроцессорное направление развития вычислительной техники. Микропроцессор - это и машина и элемент.

     Первые  десятилетия развития искусственного интеллекта (1952-

1969 гг.) были полны успехов и энтузиазма. А. Ньюэлл, Дж. Шоу и Г. Саймон создали программу для игры в шахматы на основе метода, предложенного в 1950 году К. Шенноном, формализованного А. Тьюрингом и промоделированного им же вручную. К работе была привлечена группа голландских психологов под руководством А. де Гроота, изучавших стили игры выдающихся шахматистов.

     В 1960 году этой же группой была написана программа GPS (General Problem Solver) – универсальный решатель задач. Она могла решать ряд головоломок, вычислять неопределенные интегралы, решать некоторые другие задачи. Результаты привлекли внимание специалистов в области вычислений, и появились программы автоматического доказательства теорем из планиметрии и решения алгебраических задач.

     Первая  международная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) состоялась в 1969 году в Вашингтоне.

     В 1963 году Д. Робинсон реализовал метод  автоматического доказательства теорем, получивший название «принцип резолюции», и на основе этого метода в 1973 году был создан язык логического программирования Prolog.

     В США появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, – экспертные системы. Происходит коммерциализация искусственного интеллекта. Растут ежегодные капиталовложения и интерес к самообучающимся системам, создаются промышленные экспертные системы. Разрабатываются методы представления знаний.

     Первая  экспертная система была создана  Э. Фейгенбаумом в 1965 году. Но до коммерческой прибыли было еще далеко. Лишь в 1986 году первая коммерческая система R1 компании DEC позволила сэкономить примерно 40 миллионов долларов за год. К 1988 году компанией DEC было развернуто 40 экспертных систем. В компании Du Pont применялось 100 систем, и экономия составляла примерно 10 миллионов в год.

     В 1954-1964 гг. создаются отдельные программы и проводятся исследования в области поиска решения логических задач. Создается про-грамма АЛПЕВ ЛОМИ, автоматически доказывающая теоремы. Она основана на оригинальном обратном выводе Маслова, аналогичном методу резолюций Робинсона. Среди наиболее значимых результатов, полученных отечественными учеными в 60-е годы, следует отметить алгоритм «Кора» М. М. Бонгарда, моделирующий деятельность человеческого мозга при распознавании образов. Большой вклад в становление российской школы искусственного интеллекта внесли выдающиеся ученые М. Л. Цетлин, В. Н. Пушкин, М. А. Гаврилов, чьи ученики и явились пионерами этой науки в России.

     В 1964 году предлагался метод автоматического  поиска доказательства теорем в исчислении предикатов, получивший название «обратный  метод Маслова».

     В 1965-1980 гг. произошло рождение нового направления – ситуационного  управления (в западной терминологии соответствует представлению знаний). Основателем этой научной школы  стал профессор Д. А. Поспелов.

     В Московском государственном университете в 1968 году В. Ф. Турчиным был создан язык символьной обработки данных РЕФАЛ. [3]

     Несмотря  на все отягощающие обстоятельства, работы по машинному переводу еще продолжались. Уже  в 60-е годы  зарождается  новое направление научно-исследовательской деятельности  в области автоматической переработки текста и машинного перевода, и усилия советской инженерной лингвистики и некоторых американских коллективов направляются на разработку реально работающих  систем и автоматической переработки текста и машинного перевода,  способных выдавать грамматически и стилистически не вполне корректный, но отражающий основное содержание документа перевод. Среди них: система SYSTRAN (акроним для “System of Translation”) П.Тома, разработка которой началась в 1964 г. в Германии (это одна из немногочисленных американских систем МП, сумевших выжить и удержаться рынке в ходе борьбы идей и технологий); разрабатываемая с 1963 г. в Советском союзе англо-русская система для перевода патентной документации, использовавшаяся в Центральном бюро патентования в Москве; система CULT для перевода  математических  текстов с китайского языка, созданная в 1972 г. в Китайском университете в Гонконге и др.

     Наиболее  ощутимые признаки возрождения работ  по машинному переводу после решения Комитета  ALPAC появились в середине 1970-х гг. Так, в 1974 г. система  SYSTRAN активно использовалась Национальным управлением по аэронавтике и исследованию космического пространства National Aeronautics and Space Administration (NASA) в период реализации проекта “Аполлон-Союз”. В 1976 г.в Монреале была введена в практику первая полностью автоматическая  система для перевода сводки погоды, разработанная в Центре автоматической переработки лингвистических данных - Centre de Traitement Automatise des Donnees Linguistiques, CETADOL .

     В 70-е гг. развитие электронно-вычислительной техники дало новые результаты, повысилось быстродействие ЭВМ, появились новые  технические возможности ввода, вывода и диалога с ЭВМ. Одновременно продолжает расти потребность в  оперативном переводе больших массивов текстов, особенно научных и технических. 

     Разрабатываются системы машинного перевода второго поколения, в которых перевод от языка к языку осуществлялся на уровне синтаксических структур. Переводные соответствия устанавливаются не прямым способом, а только после того, как для каждого предложения выявлена в результате анализа его синтаксическая  или семантико-синтаксическая структура (или несколько альтернативных вариантов такой структуры). Анализ и синтез независимы (анализ, как правило, многовариантный, ведется в категориях входного языка, синтез - в категориях выходного).  В алгоритмах перевода использовался набор операций, позволяющий путем анализа переводимого предложения построить его синтаксическую структуру по правилам грамматики входного предложения, а затем преобразовать ее в синтаксическую структуру выходного предложения и синтезировать выходное предложение, подставляя нужные слова из словаря. Таким образом, связь  того и другого этапов обеспечивается введением особого этапа межъязыковых операций (собственно перевода, трансфера). 

     В эти годы также вновь активизировались исследования в области машинного перевода и автоматической переработки текста в СССР. В 1974 г. на Всесоюзный Центр Переводов научно-технической литературы и документации Государственного Комитета СССР по науке и технике и Академии Наук СССР была возложена роль возглавляющей организации по проблеме машинного перевода. Эта мера существенно способствовала развитию работ по практическому машинному переводу, а также определила

направление теоретических исследований. Был  составлен и начал осуществляться координационный план исследований по машинному переводу, в котором участвовали многие советские организации, практически все те, которые ставили целью создать пригодные для использования системы.

     Следует отметить группу Статистика речи, которая  включала лингвистов и преподавателей языка, математиков и программистов, психологов и психиатров. Головной коллектив группы работал в Ленинграде, филиалы находились в Минске, Кишиневе, Риге, Тарту, Харькове, Баку, республиках Средней Азии, а позднее - в США, Франции, Голландии, Израиле и др. странах.

     В дальнейшем выделившиеся из этой группы научно-исследовательские коллективы в России и Украине, Молдове и Белоруссии выпустили на Европейский рынок ряд программ автоматической переработки текстов (MULTISSILOD, STYLUS, SARMA, PARS и др.), осуществляющих реальную коммерческую обработку деловых текстов. Нельзя не вспомнить об исследованиях в области МП группы Г. Г. Белоногова и Р .Г. Котова,  работавшей в конце 50-х и начале 60-х гг. в системе Министерства обороны.

     Описанные выше драматические  повороты происходили  не только в научно-технической и организационной  сфере, они затрагивали  и конкретные человеческие судьбы. Так, в 1961 г. вынужден был уйти из группы по изучению машинного перевода Н. Д. Андреев, не выдержала психологических нагрузок И. К. Бельская, скончавшаяся в 1964 г. В американской научной среде также не все происходило гладко. Контакты между отдельными учеными или коллективами, в частности между Калифорнийским технологическим институтом и Джорджтаунским университетом, осуществлялись в атмосфере психологического отчуждения и нежелания вникать в теоретические  и технические находки  коллег, безосновательной критики по отношению друг к другу, финансового соперничества. Так, П. Тома, работая в Джорджтаунском университете, столкнулся поначалу с непониманием полезности своих морфологических программ со стороны М. Заречняка, настойчиво отстаивавшего  свою методику. Однако благодаря этим программам, получившим позднее название SERNA, группа выполнила задание ЦРУ, связанное с переводом наугад выбранного текста по органической химии.

     Деятельность  одних и тех же лиц оценивается американскими пионерами в области МП по-разному. Так, глава Джорджтаунского коллектива Л. Достерт оценивается М.ьЗаречняком как толковый руководитель, умело соединяющий теорию и практику. А. А. Эттингер видит в нем “блефующего карточного игрока”. Не жалеет А. Эттингер саркастических замечаний для С. Лема -Калифорнийский университет в г. Беркли и С. Чекатто - Миланский университет.

     Пионерский  период в области машинного перевода закончился   в середине 70-х распадом многих исследовательских групп. Одни ученые вернулись к своим лингвистическим занятиям, другие – к узко компьютерным технологиям. И лишь в конце 70-х годов занятия машинного перевода возобновились вместе с возрастанием интереса со стороны проектировщиков и исследователей к лингвистическим проблемам искусственного интеллекта и компьютерного поиска информации. [4]