Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2019

A L L - O V E R - I P 42 С егодня только ленивый не слышал о таком технологическом чуде, как искусственный интеллект. Действительно, мечты о роботах, четко выполняющих команды, не устающих и всегда готовых к работе, становятся реаль- ностью. Но все ли так гладко на самом деле? Нет предела совершенству В процессе эволюции и развития общественных формаций человек создал уникальную по слож- ности и универсальности форму межличностно- го общения – речь. Это основной способ ком- муникации между людьми. И вполне естествен- но внедрить такой метод общения во взаимо- действие с электронными помощниками. Мно- гочисленные системы распознавания речи, голосовые помощники в поисковых системах и смартфонах – явное тому подтверждение. Однако, кроме безусловных удобств, голосовые помощники породили массу шуток и мемов в сети. Как правило, их причина – слишком уж буквальное понимание слов, произносимых человеком в качестве запроса или команды. Хорошо, если фраза имеет одно-единственное значение, но как быть с неоднозначно понимае- мыми выражениями или фразами в перенос- ном смысле? Это приводит к двум фактам: 1. Современные системы распознавания речи еще не достигли уровня, который необходим для их беспроблемного использования. 2. Самая сложная для искусственного интеллек- та операция – интерпретация сообщения в кон- текстном смысле, особенно если речь идет об идиомах и метафорах. Слово одно – значения разные Говорить, опираясь на контекст, означает при- держиваться установившегося в разговоре уровня абстракции и использовать понятия заданного в нем смыслового поля. Потерять контекст в разговоре – это перестать понимать то, на что опирается собеседник, или интерпре- тировать его мысль в ином смысле, нежели том, который подразумевается, исходя из заданного в разговоре абстрактного понятийного набора. Остановимся на слове "абстрактный", синони- мом которого, по сути, является слово "вообра- жаемый". Машина, в отличие от человека, абстрактным мышлением и воображением не обладает. Разные люди понимают одно и то же слово по-разному. Например, любитель живот- ных под словом "кошка" подразумевает живот- ное, а вот моряк или обладатель катера поду- мает о якоре определенной конструкции. В случае с якорем мы имеем дело с типичной метафорой, превратившейся со временем в название конкретного предмета и привычный термин в определенной профессиональной среде. Но, помимо таких случаев, каждый из нас повседневно и осознанно использует в своей речи огромное количество метафор, от общеупотребительных до каких-то личных. И именно метафора в речи – чуть ли не самый важный элемент. Она делает нашу речь яркой, образной и эмоционально наполненной. Машина же метафор пока не понимает. Для более качественного взаимодействия машину нужно научить понимать и идиомы, и метафо- ры, и контекстный смысл выражений. Сходство налицо Для удобства разработчиков речевых машин- ных систем будущего можно привести анало- гию между моделями сетевого взаимодействия компьютеров и такого же взаимодействия людей. Сопоставим уровни взаимодействия протоко- лов передачи данных с уровнями абстракции межличностного общения. Уровень абстракции – один из способов пред- ставления деталей реализации определенного набора функций. Уровни абстракции приме- няются для выражения сложных мыслей и опи- сания сложных процессов. Разбивка на уровни – типичный прием декомпозиции, когда система взаимодействия предлагается в виде иерархии уровней абстракции. Наиболее распространенным примером моде- ли взаимодействия, использующей уровни абстракции, является 7-уровневая модель OSI для протоколов передачи данных компьютер- ных сетей. Сопоставим ее уровни абстракции с аналогичными уровнями межличностного общения (см. таблицу). Что же мы видим? Наглядное подтверждение того, что человек создал компьютеры в каком- то смысле "по образу и подобию своему". А если конкретнее, то уровни взаимодействия и машин, и людей очень и очень похожи. Все возможно! Таким образом, наиболее вероятными способа- ми улучшения качества понимания человече- ской речи машиной являются: 1. Введение в память устройств не только слов и словосочетаний, но и определенного набора устоявшихся фраз, идиом, а также специализи- рованных профессиональных словарей. 2. Внедрение принципа самообучения для пер- сональных устройств, чтобы владелец мог обучить устройство своему индивидуальному набору фраз и метафор. Тот же принцип можно применить и для решений, используемых в только определенных местах, например в тер- миналах информационного обслуживания в аэропортах и на вокзалах, диспетчерском управлении технологическими системами, автоответчиках и "электронных помощниках" торговых компаний. Другими словами, везде, где в той или иной мере присутствует профес- сиональный сленг. При сегодняшних тенденциях развития инфор- мационных технологий и расширения объемов машинной памяти без увеличения ее размеров оба эти способа вполне реализуемы без весо- мых дополнительных затрат. n июнь – июль 2019 www.secuteck.ru Ваше мнение и вопросы по статье направляйте на ss @groteck.ru Роман Мишин Независимый эксперт Таблица. Сравнение уровней OSI и уровней межличностного общения Модель OSI Межличностное взаимодействие Тип данных Уровень (Layer) Функции Функции Данные 7. Прикладной Доступ к сетевым Законченные монологи и (Application) службам наборы смысловых выражений 6. Представительский Представление Предложения и фразы (Presentation) и шифрование данных 5. Сеансовый (Session) Управление сеансом связи - Сегменты 4. Транспортный Прямая связь между Обращения (Transport) конечными пунктами и надежность Пакеты 3. Сетевой (Network) Определение маршрута Слова и логическая адресация Кадры 2. Канальный (Data Link) Физическая адресация Звуки Биты 1. Физический (Physical) Работа со средой передачи, Буквы сигналами и двоичными данными Речь и искусственный интеллект Стремительное развитие информационных технологий и возросшие аппаратные воз- можности делают мир роботов будущего реальностью. Взаимодействие "человек – машина" выходит на принципиально новый уровень. От нажатия кнопок и поворотов рукояток мы переходим к прямому командованию электронными помощниками. То, насколько эффективным будет наше взаимопонимание, определит и результативность этого сотрудничества. Речь в перспективе становится основным инструментом управления машинными системами. Посмотрим, какие проблемы возможны на этом пути