यूक्रेनी लोगों को एक प्रभावी इशारा अनुवादक क्यों नहीं मिलेगा?

बहरे और गूंगे के लिए एक आविष्कार के बारे में एक दिलचस्प प्रकाशन के बाद (देखें "यूक्रेनी छात्रों ने दस्ताने बनाए जो भाषण के लिए सांकेतिक भाषा का अनुवाद करते हैं" ), जिन लेखकों के लिए मुझे खुशी थी, मैंने इस समय इस तरह के एक नवाचार के व्यावहारिक लाभों के बारे में टिप्पणियों में अपनी शंका व्यक्त की, निश्चित रूप से। इस तथ्य में कि आज यह कोई प्रभावी उपकरण होने की संभावना नहीं है जो वास्तव में सांकेतिक भाषा को समझने में मदद कर सकता है।

लेकिन यह ठीक उसी कारण से काम नहीं करेगा जो उच्च-गुणवत्ता वाले प्राकृतिक-भाषा मशीन अनुवादक के निर्माण को रोकता है। और यह कारण इस तथ्य में सटीक रूप से निहित है कि कंप्यूटर, जैसा कि हम जानते हैं, किसी भाषा संदेश के MEANING को समझने के लिए प्रशिक्षित नहीं है, चाहे वह कम से कम एक मौखिक रूप में प्रस्तुत किया गया हो, कम से कम एक एपिस्टलरी (पाठ) रूप में, या इशारों के रूप में भी।

एक मशीन केवल एल्गोरिदमिक चीजों को देख सकती है, उदाहरण के लिए, भाषा विज्ञान के क्षेत्र से कुछ नियम। लेकिन उनकी मदद से SEMANTIC SPACE को बंद करना असंभव है, जो कि भाषाई है और इसलिए भाषाई नियमों के दायरे में नहीं आता है।

किसी भी भाषा संदेश से अर्थ को समझने (निकालने) के लिए, संकेत भाषा सहित, प्राप्तकर्ता व्यक्ति को (देखने, सुनने, पढ़ने ...) भाषण, पाठ, इशारों ... आपको अपने दिमाग (स्मृति) में एक निश्चित संख्या में व्यवहार मॉडल की आवश्यकता है। छवियाँ (एमपीओ), जो लेखक द्वारा इस भाषा के संदेश (भाषण, पाठ, इशारों ...) में निर्धारित इरादे को पहचानने के लिए पर्याप्त होना चाहिए। इसलिए, ये MPO लोगों का ज्ञानकोष (BZ) बनाते हैं। एक ही समय में, विभिन्न भाषा समूहों के लिए MPOs की गुणवत्ता और मात्रा (इंग्लिश मॉडल्स ऑफ़ इमेज बिहेवियर => MIBs) में बहुत अंतर होता है, जिसके परिणामस्वरूप विभिन्न भाषा संस्कृतियों के लोग एक-दूसरे को समझ नहीं पाते हैं।

सांकेतिक भाषा कोई अपवाद नहीं है। जब आम लोग बहरे और गूंगे के संचार को देखते हैं, तो वे उन्हें ठीक उसी कारण से नहीं समझते हैं - क्योंकि उन IGO की हमारी स्मृति में अनुपस्थिति के कारण जो सांकेतिक भाषा में बातचीत करते हैं।

और ये IGO कैसे आते हैं? सीखने की प्रक्रिया में हाँ। उदाहरण के लिए, बचपन में, वे हमें हमारी माँ दिखाते हैं और "माँ" का उच्चारण करते हैं। हम छवि [माँ] और इसके भाषाई पत्राचार को याद करते हैं। फिर वे हमें एक चाचा दिखाते हैं और कहते हैं: "चाचा आ रहे हैं" और हम इस व्यवहार मॉडल को अपनी आभासी स्मृति में याद करते हैं। इसी तरह से हमारे दिमाग में MPO बनते हैं। इसलिए, किसी भी भाषा में संदेशों को समझने के लिए, हमें उनके पत्राचार को समझने की जरूरत है - ग्राफिक, ध्वनि, स्पर्श या हावभाव, जो इन संदेशों में MPO द्वारा बनाए जाते हैं। यदि कोई IGO नहीं है, तो कोई समझ नहीं है, नब्ज की कोई निकासी नहीं है। और, अगर कोई चिंता नहीं है, तो, सभी अधिक, कोई समझ नहीं हो सकती है।

यहाँ हम इस प्रश्न से हैरान हो सकते हैं: “तब एक मशीन की क्या आवश्यकता होती है ताकि वह किसी भाषा संदेश से अर्थ निकाल सके?” उत्तर बहुत ही सरल है - आपको एक व्यक्ति के रूप में ठीक उसी तरह की आवश्यकता है - ज्ञानकोष।

और क्या, आधुनिक कंप्यूटर में नॉलेज बेस नहीं है, क्योंकि हम लगातार विभिन्न कार्यक्रमों के बारे में पढ़ते हैं जो कथित रूप से BZ का उपयोग करते हैं और यहां तक ​​कि कुछ सेन्स और नॉलेज भी निकालते हैं? नहीं, दुर्भाग्य से, "नॉलेज बेस" से क्या मतलब है, जैसे, वास्तव में, नहीं हैं। ये सभी एक ही द्वि-आयामी सारणीबद्ध डेटाबेस हैं। वहां के ज्ञान में गंध नहीं थी।

ठीक है, तो इस तरह के ज्ञान के आधारों को बनाने के लिए क्या आवश्यक है या उन्हें किन मानदंडों की शर्तें चाहिए, ये ज्ञान आधार, मिलते हैं? इसका उत्तर इस प्रकार हो सकता है।

सबसे पहले, हमें यूनिवर्स के मॉडल (MM) की आवश्यकता है, जिसके बिना भाषा संदेश से अर्थ निकालना संभव नहीं है।

दूसरे, आपको एमपीओ के प्रारूप को निर्धारित करने की आवश्यकता है - यह डायनामिक होना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक IGO को यहाँ वर्णित के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है ।

तीसरा, मशीन भाषा संदेशों से IGOG RECONIZE करना चाहिए। इसके लिए हमें इशारों (पाठ, भाषण ...) के आनुवांशिक-अर्थ प्रसंस्करण की तकनीक की आवश्यकता है।

सूचीबद्ध से, आज के लिए केवल एक तीसरी स्थिति है, और तब भी यह विकास के अधीन है।

पहली और दूसरी स्थितियों के लिए, उनके पास दृष्टिकोण केवल उभरने के लिए हैं।

लेकिन अब, जब इन तीन शर्तों-आवश्यकताओं को एक जटिल में पूरा किया जाएगा, तो हम फिर से अद्भुत यूक्रेनी आविष्कार पर लौट सकते हैं।