МУЗЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ

  Главная       Учебники - Компьютеры       Кибернетика - неограниченные возможности и возможные ограничения.  Итоги развития

 поиск по сайту     

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

содержание   ..  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59  

 

 

МУЗЫ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МАШИНЫ
 


7 января 1954 г в Нью-Йорке, в конторе фирмы «Интернешнл бизнес мэшинз» (ИБМ) проводилась первая публичная демонстрация перевода с русского языка на английский при помощи электронной вычислительной машины ИБМ-701. Почти 15 лет разрозненные группы ученых трудились над машинным переводом. В 1952 г. они собрались на конференцию. Математики, лингвисты, инженеры объединили свои усилия, и вот через два года машина начала переводить.

В нее на перфокартах вводили русские фразы:

«Качество угля определяется калорийностью».

«Обработка повышает качество нефти».

«Международное понимание является важным фактором в решении политических вопросов».

И машина через каждые пять-восемь  секунд выдавала их английский перевод. Во время публичного испытания она перевела около 60 предложений. Машина переводила так, как это делал бы человек, не знающий языка, если бы он переводил с помощью словаря. Об этом очень образно сказал ученый, работавший над проблемой машинного перевода: «Когда я смотрю на статью, написанную по-русски, я говорю: «Это написано по-английски, но закодировано неизвестными символами. Сейчас начну расшифровывать»».

Пусть читатель не думает, что можно вставить с одного конца мапщны английскую книгу и получить с другого конца русскую. Пока еще идет очень кропотливая опытная работа. Для перевода разговорного языка и художественной литературы нужен запас в десятки тысяч слов, да еще специальный словарь идиом, чтобы можно было переводить на другой язык непереводимые выражения, вроде русского «на этом деле собаку съел».

Еще больше трудностей, конечно, возникает при попытке перевода стихов. Вот два перевода одного и того же произведения — шестидесятого сонета Шекспира. Первый сделан Брюсовым, второй — Маршаком.
 

Первый перевод:
Как волны набегают на каменья,

И каждая там гибнет в свой черед,

Так к своему концу спешат мгновенья В стремленье неизменном — все вперед!

Родимся мы в огне лучей без тени И к зрелости бежим: но с той поры Должны бороться против злых затмений,

И время требует назад дары.

Ты, Время, юность губишь беспощадно,

В морщинах искажаешь блеск красы,

Все, что прекрасно, пожираешь жадно,

Ничто не свято для твоей косы.

И все ж мой стих переживет столетья.

Так славы стоит, что хочу воспеть я!

Второй перевод:

Как движется к земле морской прибой,

Так и ряды бессчетные минут,

Сменяя предыдущие собой,

Поочередно к вечности бегут.

Младенчества новорожденный серп Стремится к зрелости и, наконец,

Кривых затмений испытав ущерб,

Сдает в борьбе свой золотой венец.

Резец годов у жизни на челе За полосой проводит полосу.

Все лучшее, что дышит на земле,

Ложится под разящую косу.

Но время не сметет моей строки,

Где ты пребудешь смерти вопреки!

Внимательно вчитайтесь в оба перевода, и вы обнаружите в них лишь несколько одинаковых слов: «зрелость», «затмение», «коса»... Пример ясно показывает: поэт решает задачу творчески, в основе его работы не рабское

следование букве, а стремление передать читателю идеи, мысли, чувства, выраженные в оригинале и преломленные в сознании переводчика. Без авторской трансформации текста перевод будет мертв. Недаром точный перевод назвали «подстрочником», четко выражающим мертвую подчиненность оригиналу.

Опыты с машинными переводами дали серьезный толчок развитию математической лингвистики — новой науки, в которой важным разделом является создание формальных, отвлеченных моделей естественных языков. В свою очередь, математическая лингвистика служит теперь теоретической основой для разработки методов автоматизации перевода.

Подобно тому, как введение теории вероятностей в физику произвело в ней переворот, так и введение вероятностных методов принесло с собой в лингвистику, считавшуюся наукой описательной, элементы необходимой точности и строгости, снабдило ее экономным и простым инструментом анализа и позволило поставить вопрос об автоматизации исследований в гуманитарных науках.

Специалисты в области математического перевода предположили, что удобнее «спуститься от каждого языка до общей основы человеческого общения — до универсального, но пока еще не открытого языка и затем вновь подняться тем путем, который удобен». Возможно, при таком методе предельно упростится задача автоматизации перевода. Идет подготовка к переводу с одного иностранного языка на другой, используя как посредник русский язык.

Опыты покажут, какой из языков наиболее «счастливый», т. е. наиболее удобный для машинного перевода. Возможно, придется выработать какой-то новый, единый «машинный язык», чтобы легко было «приводить» к нему все остальные, а потом уже и переводить с него на любой.

Хотя пока удалось разработать правила перевода с помощью языка-посредника на русский язык с английского и французского лишь для одного небольшого текста из журнала «Новое время», однако наиболее смелые лингвисты высказывают мнение, что язык-посредник со временем может стать единым языком.

О едином языке, о необходимости «выработать радикально лучшее средство общения, особенно ныне, когда

мир становится действующим научным и экономическим комплексом», говорил и выдающийся английский ученый Джон Бернал. Он очень образно рисует картину «поисти-не дикого зрелища», которое представляет собой множество людей, собравшихся на научную конференцию, которые совершенно одинаково одеты, одинаково выглядят, охватывают своими мыслями почти тождественные области знания и все-таки абсолютно не способны общаться между собой и нуждаются в услугах переводчика.

И хотя впереди еще большие трудности, ученые предполагают, что в течение десятилетия будут созданы машины, которые смогут переводить за одну минуту специальные научно-технические тексты из тысячи и больше типографских знаков. В такие машины будет прямо вводиться печатный текст на одном языке, и тут же машина выдаст текст, напечатанный на другом языке.

Есть мнение, что электронные машины могут не только переводить чужие произведения, но даже выступать как «авторы» собственных литературных произведений. Однако известно, что нет мук сильнее мук творчества. Это знает каждый пишущий. Недаром Маяковский говорил:





Изводишь, единого слова ради, тысячи тонн

словесной руды.





Когда пишешь, надо, чтобы каждое слово было «на месте», чтобы оно было необходимо, неизбежно.

И чтобы все вместе слова несли мысль — идею.

Вот любовное письмо. Под ним стоит короткое, смешное имя МУК. Это означает электронный мозг Манчестерского университета.

«Мое маленькое сокровище! Моя вразумительная привязанность чудесно привлекает твой ласковый восторг. Ты мое любящее обожание, мое распирающее грудь обожание. Мое братское чувство с затаенным дыханием ожидает твоего дорогого нетерпения. Обожание моей любви нежно хранит твой алчный пыл. Твой тоскующий МУК».

Как же машина пишет? Кто заставил ее изливаться в своих любовных чувствах?

Все слова машина грамматически правильно собирает в предложения, Но она совершенно ничего «не понимает» из того, что пишет. Она подходит к тексту как к набору букв и слов, которые можно «увязать», «согласовать» по определенным логическим правилам и программам.

Поясним общую идею такого процесса.

Возьмем какой-либо роман и выберем в нем любое, первое попавшееся слово. З^тем будем листать страницы до тех пор, пока не найдем вновь это же слово. Рядом с первым запишем слово, которое следует за этим, вновь попавшимся нам. Найдем это второе слово в последующем тексте и запишем слово, стоящее рядом. И так будем действовать до тех пор, пока не получим какой-то текст.

Вот пример такого подбора: «Голова и перед лобовой атакой на английского писателя что характер этого пункта является следовательно иной метод для букв что время тех даже обсуждать проблему неожиданно».

Даже при первом взгляде чувствуется, что с помощью механического процесса, подчиненного статистическим законам языка, получен какой-то смысл в этой фразе. В беспорядочно составленные слова внесена некоторая упорядоченность, и вы испытываете беспокойство и озабоченность по поводу судьбы английского писателя.

Невольно задаешь себе вопрос: а не содержится ли в этом некоторый, минимальный, элемент творчества? Нельзя ли, вооружась законами статистики языка, составлять из слов различные литературные комбинации?

Американский ученый Джон Р. Пирс считает, что раньше пытались использовать математику в обычных целях: хотели ввести ее в искусство, чтобы упрочить в искусстве порядок, «хотя порядок и необходим искусству, однако посредственное искусство страдает как раз от избытка порядка. Плохой поэт неизбежно рифмует «любовь» и «кровь». Мы уже заранее знаем следующее слово, штампованную фразу, до того как прочтем их». Нельзя не согласиться с Пирсом: вероятно, как только в искусстве будет наведен «математический» порядок, оно умрет.

Не следует думать, что поэтические упражнения на электронных машинах и математические исследования языка — это веселые забавы ученых. Отнюдь нет! На международной конференции по поэтике большое внимание было уделено применению математических методов к изучению литературы. Здесь обсуждались такие вопросы, как «функция расчленения на стиховые строки», «механизация квантитативного анализа языка», «экспериментальная машинная поэзия».

Электронные машины пытаются приспособить для чтения и исправления корректур. Теперь, с надеждой говорят ученые, наконец появятся издания без опечаток. Электронные машины устанавливают частоту фонетцче-ских, лексических и грамматических комбинаций у того или иного автора, чтобы сказать, кому принадлежит данный текст.

Специалисты в области математической лингвистики прямо заявляют, что математическая теория стиха в будущем полностью заменит дилетантские опыты стихове-дов-любителей. Вероятно, это сказано несколько категорично. Но, бесспорно, применение математики и электронных машин плодотворно не только в лингвистике, но и в литературоведении, и литературоведам следовало бы серьезно заняться этим вопросом, чтобы, с одной стороны, уметь грамотно отвести некоторые слишком оптимистические планы «крайних» кибернетиков, а с другой —• понять возможности кибернетики и подготовиться к их использованию и к решению проблемы автоматизации творческой работы. Эта проблема уже стучится в двери и через десяток-другой лет встанет перед человеком во весь рост.

Не оставили без внимания математики и музыку. Им удалось составить самые различные машинные «руководства к действию» для сочинения музыки. Если внимательно присмотреться к большинству методов «сочинения» музыки, то можно увидеть, что они очень похожи па «сочинение» фраз с помощью случайного подбора слов. Уже ведутся разговоры, о музыке атомного века, которая якобы зреет в сердцах «электронных композиторов» и вот-вот взорвет классическую музыку. Оценивая подобные «творения», построенные на математических расчетах, искусственно сконструированные, Д. Д. Шостакович сказал, что «они убивают душу музыки — мелодию, разрушают форму, красоту гармонии, богатство естественных ритмов, уничтожая вместе с этим какой-либо намек на содержательность, человечность музыкального произведения».

Конечно, когда мы говорим о применении математики и вычислительных машин в музыке, мы не имеем в виду, что пришел конец бедной музе Евтерпе, покровительнице музыки, и наступило время бездушного, математически выхолощенного искусства додекафонии. Речь идет о другом. Машина позволяет следить, как шаг за шагом, нота за нотой из простых элементов образуется мелодия. Она дает возможность раскрыть саму природу построения мелодии, исследовать музыкальную форму, ладовые сочетания, провести исследования гармоний, строев. Часто музыковедам для анализа стиля композитора или для определения общих закономерностей мелодий народных песен надо просмотреть тысячи мелодий — это так называемый формальный анализ музыки. Его очень быстро и без ошибок может провести машина.

Известно, что композиторы, сочиняющие музыку для оркестра, впервые полностью слышат написанное лишь в исполнении оркестра, когда творение окончательно готово. Много трудностей возникает во время оркестровки, особенно связанных с сочетанием тембров инструментов. Электронные машины могут помогать автору очень быстро оркестровать произведение и даже в процессе работы слушать отрывки сочинений по черновым наброскам партитуры, не привлекая симфонический оркестр.

Как видим, в музыке, как и в литературе, применение математических методов и электронных машин направлено не на создание шедевров, а для анализа творчества, для обнаружения некоторых тонкостей, которые скрываются сегодня за очень туманным и емким словом «вдохновение».

Коль скоро мы коснулись такой важной и еще малоизученной проблемы, как анализ творчества с помощью точных математических методов, хотелось бы обратить внимание на одно обстоятельство. Не очень-то одобрительно были восприняты попытки представителей точных наук — математиков, физиков, электронщиков — проникнуть в храм муз, в сокровенную область творчества и вдохновения. А между тем представители точных наук приветствуют вторжение искусства в, казалось бы, холодный и рациональный дом, где поселились эти знания. Вот что писал о взаимоотношении между наукой и искусством один из создателей квантовой механики великий Нильс Бор: «Причина, почему искусство может нас обогатить, заключается в его способности напоминать нам о гармониях, недосягаемых для систематического анализа».
 

 

 

 

содержание   ..  50  51  52  53  54  55  56  57  58  59