Pull to refresh

Незаметная смерть распознавания речи

Artificial Intelligence
Предполагалось, что когда компьютер научится понимать человеческую речь, мы быстро сможем создать искусственный интеллект. Но точность систем распознавания речи достигла своего пика в 1999 году и с тех пор застыла на месте. Академические тесты 2006 года констатируют факт: системы общего профиля так и не преодолели уровень 80%, тогда как у человека этот показатель составляет 96-98%.

Профессор Роберт Фортнер из Media Research Institute считает, что создатели систем распознавания речи окончательно зашли в тупик. Программисты сделали всё что смогли, и у них не получилось. Спустя несколько десятилетий они поняли, что человеческая речь — не просто набор звуков. Акустический сигнал не несёт достаточно информации для распознавания текста.



Сложность задачи можно себе представить. По некоторым оценкам, количество возможных предложений в человеческом языке составляет 10570. В документированных источниках зафиксирована лишь малая их часть, так что систему невозможно научить, даже если «скормить» ей все тексты, созданные людьми.

У многих слов в языке — сотни или тысячи значений. Выбор конкретного значения зависит от контекста, то есть от окружающих слов. В устной речи он ещё зависит от выражения лица или от интонации.

Наш мозг способен генерировать текст совершенно произвольно, используя интуитивно понятные правила функциональной грамматики и усвоенную с возрастом семантическую парадигму каждого слова. Эти правила описывают, какие слова могут сочетаться друг с другом и каким образом (через какие функциональные элементы). Значение каждого слова зависит от значения предыдущего слова, а в сложных случаях наш мозг распознаёт речь лишь по обрывкам фраз, зная контекст.

Базовые правила функциональной грамматики понятны каждому человеку, но их никак не удаётся формализовать, чтобы стало понятно и компьютеру. А без этого никак. Когда компьютер пытается распознать ранее не встречавшиеся ему предложения, он неизбежно будет допускать ошибки в распознавании, если у него нет грамматического парсера и словаря с семантическими парадигмами, встроенного в человеческий мозг.

Например, российские лингвисты когда-то попытались составить семантическую парадигму одного простого предлога русского языка (кажется, ПРИ). Они дошли до нескольких сотен значений, каждое из которых допускает свой набор последующих элементов. И это был явно не полный список.

По грамматике предлогов проводятся целые научные конференции (некоторые учёные всю жизнь изучают предлог ПО и не могут до конца раскрыть его тайны). А ведь подобное описание требуется для каждой морфемы человеческого языка, включая приставки и суффиксы. Только после этого можно будет приступить к программированию компьютерных систем распознавания речи. По силам ли человечеству эта задача? Ведь нужно учесть ещё, что парадигма каждого элемента человеческой речи постоянно меняется, ведь язык живёт своей жизнью и всё время эволюционирует. Как компьютерная система сможет самообучаться?

Самый поверхностный анализ опубликованных текстов в интернете компанией Google позволил выявить триллион объектов. Это лишь мизерная часть морфем, из которых состоит наша речь. Google выложил 24-гигабайтный архив с текстами во всеобщий доступ и прекратил дальнейшие публикации по этой теме.

Проект MindNet по созданию «универсального парсера» компания Microsoft начала в 1991 году. Они пытались построить универсальную карту всех возможных взаимосвязей между словами. На проект потратили много сил и финансовых средств, но были вынуждены практически прекратить исследования в 2005 году.

Можно поставить точку и начинать всё сначала, только другим способом (гораздо более сложным). Язык необходимо формализовать в рамках единой функциональной грамматики, универсальной для всех языков, и без серьёзной помощи лингвистов тут не обойтись, если задача вообще решаема.
Tags:речьраспознавание речифункциональная грамматикасемантическая парадигмачеловеческая речьграмматический парсер
Hubs: Artificial Intelligence
Total votes 190: ↑166 and ↓24 +142
Views25.9K
Comments Comments 313

Popular right now

UX-дизайнер
April 23, 202159,900 ₽Нетология
Administrator Linux.Basic
April 24, 202155,000 ₽OTUS
Профессия iOS-разработчик
April 26, 202190,000 ₽SkillFactory
Node.js: серверный JavaScript
April 26, 202127,000 ₽Loftschool