Выбрать главу

«Размытые» слова, такие, как дождь, попадут не на два, а на несколько выходов. «Слабый и хороший» дождь окажется в группе со словами лето, радуга, свежесть; «сильный и плохой» — со словами гроза, буря; «слабый и плохой» будет соседствовать со слякотью, осенью, моросью, гнилью; «сильный и хороший» — с урожаем, добром и т. д.

Как видим, классификатор работает гораздо лучше, чем пространство. Но особое его удобство заключается еще и в том, что он легко может быть объединен с понятийным классификатором, то есть с автоматизированной системой анализа понятийной семантики. Для этого нужно просто пропускать через качественный классификатор те группы слов, которые образовались после работы понятийного.

Опора на два семантических аспекта — на понятийное ядро и качественный ореол — позволяет компьютеру неплохо ориентироваться в семантике текста и вести вполне «человеческую» беседу, хотя на самом первом, «понятийном» этапе компьютеру придется основательно помогать.

Например, вы спрашиваете компьютер:

— Как можно добраться из Ленинграда в Таллин?

В этом вопросе компьютер, увы, ничего не поймет.

Ему тут просто не за что зацепиться. Глагол добираться слишком многозначен, его понятийное ядро размыто, неопределенно. Будем великодушными, снизойдем к непонятливости компьютера и переформулируем вопрос:

— На каком транспорте можно доехать от Ленинграда до Таллина?

Казалось бы, теперь все предельно ясно. Но это нам ясно. А компьютеру все еще не по силам разобраться в понятийной семантике вопроса. Слово транспорт объединяет слишком много самых разных понятийных групп. Скажем, городской транспорт — трамвай, троллейбус, метро — здесь не годится. Грузовой транспорт — тоже. А есть ведь еще транспорт как тип морского судна. Да и с Ленинградом и Таллином тоже все не просто. Компьютеру нужно знать, что это города, а не районы одного города, не разные страны или материки, что оба города расположены на берегах одного моря. И много еще чего нужно. Короче говоря, чтобы понять смысл даже такого простенького вопроса, необходимо сознавать ситуацию, чего компьютер сделать не в состоянии.

Допустим, мы как-то оградили нашего, мягко говоря, несообразительного собеседника от излишних семантических трудностей и задаем ему донельзя «разжеванный» вопрос:

— На каком пассажирском транспорте можно доехать от города Ленинграда до города Таллина?

Компьютер включает «понятийный классификатор», обнаруживает в группе «междугородный пассажирский транспорт» слова поезд, самолет, корабль, автобус, автомобиль и, наконец отвечает:

— Поездом, самолетом, на корабле, автобусе или на автомобиле.

Вы говорите:

— Только мне хотелось бы побыстрей.

Если бы компьютер обладал эмоциями, то здесь он бы облегченно вздохнул — кончилась непосильная для него работа с понятийными ядрами, он вырвался в область семантических ореолов, где чувствует себя гораздо более уверенно. Пробежав оценки этих ореолов по шкале «быстрое — медленное» и установив, что самое быстрое — самолет, а самое медленное — корабль, он уверенно отвечает:

— Быстрее всего, конечно, самолетом.

Вы сомневаетесь:

— Самолетом — это риск: вдруг дождь.

Компьютер не понял причины ваших колебаний, но

уловил «размытое» слово дождь и спешит получить уточнения:

— Дожди бывают разные. Вы имеете ввиду с грозой и бурей?

— Да, в бурю самолет не полетит.

— Конечно, дождь с грозой и бурей — это плохо. Но если слабый дождь, если свежесть, радуга — тогда все прекрасно.

Электронный собеседник взял реванш за тугодумие в начале беседы — он уже не только отвечает, но и сам спрашивает, рассуждает.

Вам понравилась его сообразительность, и вы пытаетесь установить, как далеко она простирается:

— А вам какой транспорт больше всего нравится?

Такой вопрос компьютеру нипочем. Увидев, что лучшая оценка по шкале «хорошее — плохое» у автомобиля, он безапелляционно заявляет:

— Я считаю, что лучше всего автомобиль.

Беседа наладилась, и вы позволяете себе попривередничать:

— Но мне хотелось бы отдохнуть в дороге, чтобы было тихо и спокойно.

До сих пор компьютер беседовал, обходясь основными качественными уровнями (были использованы факторы активности, силы и оценки). Теперь этой информации не хватает. Он ищет подходящие признаки и, обнаружив в вашей реплике слово тихо останавливается на шкале «громкое — тихое». На ней самым «громким» оказывается самолет, а самым «тихим» корабль, поэтому компьютер, поразмыслив, резонно советует: