Оптические вычисления - Арратуна Р.
Скачать (прямая ссылка):
вычислениями, выполняемых на более высоких уровнях в процессе
классификации и распознавания объектов [17]. Сочетание цифровых и
символьных вычислений для решения таких задач технического зрения, как
управление оптическими потоками, может явиться для оптических вычислений
наиболее важным применением в области ИИ.
В данном разделе представлено введение в проблему машинного зрения и на
ряде примеров выявлены некоторые из наиболее трудных вычислительных
проблем, связанных с процессами технического зрения. В то же время
проведены параллели между обработкой изображений и обработкой речи,
используя в качестве основы для обсуждения проблему понимания речи,
рассмотренную в предыдущем разделе. В следующем разделе будут
представлены новые аспекты ряда уже обсуждавшихся вопросов, таких, как
иерархия управления и проверка гипотез.
10.3.4. Понимание естественного языка
Часто задают вопрос: "Что такое обработка естественного языка и чем она
отличается от понимания речи?". Чтобы ответить на него, сначала определим
понятие понимания естественного
314
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
языка (ПЕЯ), а затем исследуем его взаимосвязь с различными типами
знаний, используемых в понимании речи. После этого с помощью примера,
взятого из хорошо известного литературного источника, будут рассмотрены
некоторые из методик, используемых в системах ПЕЯ. На этой основе в разд.
10.3.5 будет описан метод экспертных систем.
Наиболее известное определение естественного языка, являющееся столь же
точным, как и все другие определения, состоит в том, что это язык,
используемый в устной или письменной форме в качестве основного средства
связи между людьми. Отсюда в ряде стран и в большей части США
естественным языком обычно называют английский, в других странах это
испанский, китайский или какой-либо еще. Из этого следует, что
лингвистические признаки играют важную роль в обработке знаний, связанных
с естественным языком, и что естественный язык тесно связан с областью
вычислительной лингвистики.
Как это уже имело место для систем обработки речи и технического зрения,
ПЕЯ имеет свою историю развития в области исследования интерфейсных
устройств для сопряжения человека с машиной. Здесь задача состояла в
создании машины, понимающей фразы или предложения на английском языке,
вводимых в нее с помощью каких-либо периферийных устройств (обычно
клавиатуры). На ранних этапах развития этого направления основной целью
(помимо перевода языка) являлось создание систем, позволяющих обращаться
с запросами к большим базам данных. Сама структура запроса и его
интерпретация имели очень большое значение, и пользователю следовало быть
очень внимательным, следя за точным переводом запроса на язык базы
данных. Для приведенного ранее в данной главе примера запрос по
обнаружению в базе данных сведений, посвященных нелинейным оптическим
материалам для двумерных пространственных модуляторов света, мог бы, в
случае ввода сигнала на естественном языке, иметь следующую структуру:
"Найти все сообщения по нелинейным оптическим материалам, применяемым в
двумерных пространственных модуляторах света".
Первые варианты таких систем были способны интерпретировать такую входную
команду только в том случае, если все эти слова входили в словарный запас
системы. При соответствующей системе индексирования эта входная команда
трансформировалась бы так:
Класс: двумерный (w) пространственный (w) модуляторы света (w)
Подуказатель: нелинейный (w) оптический (w) материал где (w) относится к
связкам слов. Даже в настоящее время
Г лава 10. Оптика и символьные вычисления
315
многие системы запросов к базам данных все еще действуют таким же
образом. Чтобы далее проиллюстрировать это утверждение, предположим, что
требуется получить сообщения о рабочих характеристиках двумерных ПМС.
Запрос
"Требуется найти все сообщения об их рабочих параметрах" привел бы только
к появлению сообщения об ошибке, даже если бы данное утверждение
непосредственно следовало за первым. Это обусловлено тем, что вторая
фраза содержит косвенное указание на элемент первого предложения, так что
подлежащее второй фразы не было бы однозначно идентифицировано. В этом
случае система понимания естественного языка, называемая системой
диалогового языкового общения, требует использования знания прагматики
(см. разд. 10.3.2), что позволяет облегчить решение указанных выше
проблем.
Таким образом, при обсуждении ПЕЯ речь по существу идет о реализации
возможностей, аналогичных таким человеческим способностям, как умение
читать и понимать тексты, вести диалоги. Однако не существует прямых
аналогий между обработкой естественных языков и обработкой сигнала и
изображения, так же как и в случае обработки речи низкого уровня и систем
технического зрения. На практике используют преобразование сигнал-символ,
но это применяется непосредственно на стадии ввода сигнала, а после этого
момента вся обработка носит символьный характер. Однако спасает ситуацию
