Оптимизация функционирования языка как средства передачи информации

Наука о переводе (англ. translation studies; нем. Ubersetzungswissenschaft или Translationswissenschaft) включает несколько направлений, среди которых выделяются теория перевода, анализ перевода, методика обучения переводу. Особое место занимает машинный перевод – научная и одновременно технологическая дисциплина, связанная и с наукой о переводе, и с компьютерной лингвистикой. Как и многие другие разделы прикладной лингвистики, наука о переводе по существу междисциплинарна и часто заимствует идеи не только из лингвистики, но и из литературоведения, когнитивных наук и культурной антропологии. По характеру переводческой деятельности традиционно выделяются устный и письменный перевод. Хотя с лингвистической точки зрения между этими видами перевода принципиальной разницы нет, психологически они сильно отличаются друг от друга. Прикладной аспект теории перевода связан, в первую очередь, с выявлением проблем несоответствия между грамматическими и лексическими системами различных языков, а также с различиями в прагматическом аспекте функционирования языковой системы. Сюда относятся сложности в категоризации действительности, обусловленные грамматическими особенностями различных языков (например, несовпадение набора грамматических категорий), спецификой лексического значения и т.п. Важнейшая лингвистическая проблема науки о переводе – адекватная передача так называемых «скрытых категорий» – категории неотчуждаемой принадлежности, определенности-неопределенности и пр. Будучи в одних языках грамматическими, в других языках эти аспекты значения могут выражаться не регулярно, а лишь при определенных условиях, что существенно осложняет работу переводчика. Подробнее см. ПЕРЕВОД.

Начало работ по машинному, или автоматическому переводу относится к концу 1940-х – началу 1950-х годов. Идея машинного перевода во многом, хотя и не во всем (см. МАШИННЫЙ ПЕРЕВОД) обязана своим происхождением практическим нуждам. В указанный период существенно возрос поток научно-технической информации, а отслеживание этого потока в условиях напряженного и дорогостоящего научно-технического соперничества стало весьма насущной задачей. В полной мере решить ее средствами традиционного, «человеческого» перевода не представлялось возможным. В 1949 американский специалист по дешифровке Уоррен Уивер составил меморандум, в котором теоретически обосновал принципиальную возможность создания систем машинного перевода. Он исходил из того, что структурное сходство между языками может быть формально описано, а это является необходимым условием разработки алгоритмов для ЭВМ. Первоначально предполагалось, что системы машинного перевода смогут осуществлять перевод научно-технических текстов любых типов, что позволит отказаться от дорогостоящего труда обычных переводчиков. Оказалось, однако, что создание систем машинного перевода требует существенной и нетривиальной информации о функционировании естественного языка, которая отсутствовала в традиционных грамматических описаниях. Кроме того, компьютерное моделирование способности человека к переводу с одного языка на другой требовало учета не только лингвистических, но и психологических, социальных и других факторов. Первые попытки разработки программ автоматического перевода оказались неудовлетворительными: результаты перевода ЭВМ требовали серьезного редактирования, а стоимость машинного перевода зачастую была выше оплаты труда обычного переводчика. В настоящее время развитие систем машинного перевода идет по нескольким направлениям. Во-первых, разрабатываются человеко-машинные системы, предусматривающие прямое участие человека в процессе перевода на различных этапах. Во-вторых, проблемная область системы ограничивается конкретным подъязыком, например текстами химического машиностроения или ядерной физики. В-третьих, системы машинного перевода рассматриваются как вид систем искусственного интеллекта, что позволяет использовать компьютерные технологии, разработанные в компьютерном моделировании мышления человека.

Знания об устройстве и функционировании языка, полученные в теоретической лингвистике, находят непосредственное применение в теории и методике преподавания языка. Смена теоретических моделей языка часто отражалась в смене преобладающих подходов к преподаванию родного и иностранного языка. «Грамматико-переводной» метод исходил из предпосылки об идеальности устройства грамматической системы языка. В качестве образца логичности и непротиворечивости предлагалась грамматика латинского языка. В рамках такого метода преподавания изучение языка сводилось к изучению отдельных грамматических правил. К знанию правила относилось также и знание всех исключений из него. Грамматико-переводной метод принципиально двуязычен: все задания и объяснения правил пишутся на родном языке. Главная цель обучения – чтение текстов и их перевод на родной язык. В конце 19 в. грамматико-переводной метод стал подвергаться серьезной критике прежде всего потому, что он не обеспечивал быстрого практического овладения языком, и в начале 20 в. возник «прямой метод» обучения, суть которого заключается в разработке комплекса упражнений, которые моделируют овладение языка ребенком. Грамматическая система в этом случае вторична, а первично употребление языка. Прямой метод принципиально одноязычен, поскольку использование родного языка только тормозит овладение иностранным. Разрабатывается изощренная система способов объяснения значения слова через синонимы, антонимы, через определение, описание, рисунок, картинку и т.п. В качестве объяснения исключен только прямой перевод. Использование в прямом методе технических средств обучения привело к созданию «аудиолингвального» и «аудиовизуального» методов обучения иностранным языкам. Массовое увлечение в теоретической лингвистике прагматическими аспектами функционирования языка инициировало возникновение «коммуникативно-ориентированного подхода», целью которого стало обучение общению на иностранном языке, приближенное по своим качествам и характеристикам к тому, как пользуются данным языком его носители. В основе этого подхода лежит понятие коммуникативной ситуации и коммуникативного намерения. Языковые формы изучаются именно в связи с конкретной ситуацией и намерениями говорящего. Кроме того, постулат приближения к реальности требует привлечения не только языковых выражений, но и других знаковых систем, характерных для данной ситуации общения, – дорожных знаков, пиктограмм, расписания поездов, планов городов и пр. Таким образом, изучение иностранного языка непосредственно связывается с изучением культуры и быта его носителей. Эта концепция получила название «интегрированного страноведения». Разумеется, реальное преподавание языка часто совмещает различные методы.

Междисциплинарное прикладное направление с несколько неудачным названием «обработка естественного языка» (перевод английского термина Natural Language Processing) возникло в конце 1960-х годов и развивалось в рамках научно-технологической дисциплины, именуемой искусственным интеллектом (см. ИНТЕЛЛЕКТ ИСКУССТВЕННЫЙ). По своей внутренней форме словосочетание «обработка естественного языка» должно охватывать все области, в которых компьютеры используются для обработки языковых данных. На практике, однако, закрепилось более узкое понимание этого термина – разработка методов, технологий и конкретных систем, обеспечивающих общение человека с ЭВМ на естественном или ограниченном естественном языке.

Имевшее место в 1970-е годы возникновение и бурное развитие этого направления, рассматриваемого в прикладной лингвистике как часть проблематики компьютерной лингвистики, связано в первую очередь со стремительным ростом количества конечных пользователей ЭВМ. Поскольку обучение языкам и технологии программирования всех пользователей невозможно и нецелесообразно, возникла проблема организации взаимодействия конечных пользователей с компьютерными программами. Решение этой коммуникативной проблемы шло по двум основным путям. В первом случае предпринимались попытки адаптации языков программирования и операционных систем к конечному пользователю. Языки низкого уровня типа Ассемблера заменялись языками высокого уровня типа Visual Basic; происходило развитие операционных систем в сторону большей изобразительности и наглядности; для создания коммуникативного комфорта и облегчения понимания в операционных системах стали использоваться метафоры, основанные на привычных человеку понятиях – например, «рабочий стол» или «библиотека». Второе направление – разработка систем, которые позволяли бы взаимодействовать с ЭВМ в конкретной проблемной области на естественном языке или каком-то ограниченном его варианте. В центре внимания исследований в области обработки естественного языка оказался опыт изучения общения, диалога, коммуникации в гуманитарных науках. Основное отличие компьютерного моделирования коммуникации в системах взаимодействия с ЭВМ заключается в том, что при ограничении проблемной сферы разработчикам приходится тем не менее учитывать все аспекты, все уровни реального общения, что представляет собой серьезную проблему не только практического, но и теоретического плана.

Архитектура систем обработки естественного языка в общем случае включает блок анализа речевого сообщения пользователя, блок интерпретации сообщения, блок порождения смысла ответа и блок синтеза поверхностной структуры высказывания. Особой частью системы является диалоговый компонент, в котором фиксированы стратегии ведения диалога, условия применения этих стратегий, способы преодоления возможных коммуникативных неудач.

Среди систем рассматриваемого типа обычно выделяются вопросно-ответные системы (например, отечественная система ПОЭТ, созданная коллективом исследователей под руководством Э.В.Попова), диалоговые системы решения задач (например, систему SNUKA, решающую в интерактивном режиме задачу планирования военных операций) и системы обработки связных текстов (таковы различные системы обработки патентных документов, поддерживающие как понимание текста, так и ответы на вопросы).