Информационно-коммуникационные технологии в школьном обучении русскому языку и подготовке к ЕГЭ
Шрифт:
Во-вторых, при создании систем искусственного интеллекта необходимы сведения о способах воплощения знания средствами национального языка, сведения о вербализуемых (т. е. поддающихся передаче с помощью речи) и невербализуемых знаниях. Примером невербализуемых – или трудно вербализуемых – знаний являются схемы и карты. Также необходимы алгоритмы общения человека с системой, которые выстраивают на основе изучения речевой коммуникации. Разумеется, решением такого рода проблем занимаются лингвисты.
В-третьих, решение проблемы анализа и синтеза речи системами искусственного интеллекта невозможно без знания акустических характеристик речевого сигнала. Акустические характеристики каждого звука речи уникальны, поскольку любой звук мы можем произнести вслух или шепотом, любой звук произносят
В-четвертых, лингвистические знания нужны для разработки систем тестирования каналов связи. Между прочим, знаменитый петербургский фонетист Лев Рафаилович Зиндер разработал речевой материал, который использовал для тестирования системы связи Юрий Гагарин во время первого в истории человечества космического полета. Как вы догадываетесь, отнюдь не всегда бывает достаточно повторять в микрофон «Раз, раз, раз, раз» или «Раз-два-три», как поступают музыканты перед концертом.
В-пятых, интеллектуальные системы необходимо «научить» идентифицировать говорящего, т. е. установить его пол, возраст, наличие или отсутствие акцента, его эмоциональное состояние и т. п. Все это весьма существенно для криминалистики и охранных систем.
В-шестых, интеллектуальные системы должны «уметь» распознавать графические образы – рукописный текст, автограф на банковской карте и т. п. Эта задача предполагает не только инвентаризацию способов написания каждой буквы, но и описание закономерностей сочетания букв в словах.
Не будем продолжать подробный перечень задач, стоящих перед прикладной лингвистикой. В заключение упомянем только о необходимости решения проблемы хранения и переработки больших текстовых массивов.
Как видим, можно выделить такие основные сферы: традиционная методика, перевод (машинный перевод и распознавание речи на различных этапах овладения иностранным языком), речевая коммуникация, обеспечение надежности систем связи, общение с разными системами искусственного интеллекта. Добавим: в традиционной методике появилась такая форма работы, как тест, – обучающие тренажеры, контрольные работы, итоговые экзамены. Для формализации знаний, необходимых для создания теста, обеспечения процедуры тестирования и проверки результатов требуются специалисты в прикладной лингвистике. Однако наиболее актуальная сфера применения лингвистических знаний – общение с разными системами искусственного интеллекта. Необходимо обеспечивать диалог компьютера с его пользователем, во-первых, и подготовить тексты на естественных языках для хранения, обработки и распространения информации при помощи телекоммуникаций, во-вторых.
Диалог подразумевает способность машины не только «понимать» команды на естественном языке, но и синтезировать собственные сообщения при ответе на запросы пользователя. Разумеется, речь не идет о том, чтобы «разговаривать» с компьютером по-русски или по-английски (по-польски, по-французски, по-грузински…), хотя уже существуют и такие программы. Огромную прикладную ценность имеют программы смысловой обработки сообщений, установления смысловых связей между различными сообщениями, определения актуальной для пользователя информации и оптимального режима взаимодействия с пользователем. Собственно говоря, каждый, кто пытался разыскивать необходимую информацию в Интернете, работал в системе Windows, представляет, как важно обеспечить «взаимопонимание» человека и компьютера. В создании программ, обеспечивающих диалог с компьютером, принимают участие специалисты в области прикладной лингвистики.
В сети Интернет широко представлена информация о прикладной лингвистике: вузах и кафедрах, ученых и лабораториях, специализированных изданиях. Популярность изданий обусловлена необходимостью применять достижения современной науки о языке для решения практических задач. При поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований создан электронный журнал «Прикладная и экспериментальная лингвистика».
Прикладная лингвистика – это комплексная научная дисциплина, изучающая язык в различных ситуациях его применения и разрабатывающая методы совершенствования описания языковых систем и языковых процессов. За рубежом под прикладной лингвистикой обычно понимают самую традиционную область применения лингвистической науки: совершенствование методов преподавания языка (лингводидактику). В отечественной традиции прикладная лингвистика – это компьютерная лингвистика, т. е. дисциплина, разрабатывающая лингвистические аспекты компьютеризации, прежде всего – информационно-коммуникационные технологии. Эти работы имеют в России полувековую научную традицию. В Интернете можно найти научно-популярные публикации о компьютерной лингвистике (см. сетевой журнал «Кругозор»), в которых доступным языком на простых примерах излагаются как основные положения, так и проблемы науки. Однако понятие прикладная лингвистика шире, чем компьютерная.
Прикладная лингвистика включает квантитативную (вычислительную) лингвистику, математическую лингвистику, социолингвистику, психолингвистику, нейролингвистику – словом, целый спектр лингвистических дисциплин, смежных с другими науками. Все эти дисциплины претендуют на решение практических задач, используя достижения лингвистической науки. Естественно, каждая из дисциплин не ограничивается лишь прикладным аспектом, включает развитый понятийный аппарат, систему теоретических постулатов, ряд научных концепций.
Квантитативная (вычислительная) лингвистика рассматривает язык в количественном аспекте, использует статистические методы для изучения и описания функционирования языка, измеряет отношения между языковыми единицами. В частности, определяет меру близости сходных по значению слов, оценивает соотношение длины слова и его употребительности, выявляет продуктивность классов слов и т. п. Решение такого рода задач обеспечивает возможность компьютерной обработки текстов, создания баз данных.
Математическая лингвистика – это математическая дисциплина, предметом которой является разработка формального аппарата для описания строения естественных и некоторых искусственных языков. Она возникла в середине прошлого века. Методы математической лингвистики имеют много общего с методами математической логики – математической дисциплины, занимающейся изучением строения рассуждений, – в особенности таких ее разделов, как теория алгоритмов и теория автоматов.
Социолингвистика исследует функционирование языка в зависимости от различных социальных факторов, обеспечивая научную основу для прогнозирования эволюции национальных языков, динамики языковых ситуаций и языковой политики.
Наконец, психолингвистика и нейролингвистика изучают взаимодействие языка и мышления, представление языка и знаний о языке в сознании, роль головного мозга и различных его отделов в обеспечении языковой способности человека. Для разработки информационно-коммуникационных технологий знание законов восприятия и порождения речи человеком, хранения и переработки текстов имеет принципиальное значение, поскольку только на основе такого рода знаний могут быть разработаны пригодные для пользователя технологии.
Ключевое значение для прикладной лингвистики имеет структурная лингвистика. Структурный подход к анализу языкового материала позволяет формализовать такой весьма расплывчатый и сложный феномен, как естественный язык. В результате язык и его функционирование представлены посредством формальных моделей. Модель включает некоторый инвентарь языковых единиц, взаимоотношения между ними, способ их организации в микросистему. Макросистемой является язык как целостное образование, включающее единицы различных уровней: фонетического, морфологического, лексического, синтаксического.