|
||||
|
НА ЛИТЕРАТУРНОМ ПОПРИЩЕ В наш прозаический рассказ врывается поэзия. Ночь кажется чернее кошки этой, Измученный бредет один кочевник. Забытый страх ползет под потолки, Я показал эти стихи поэту Владимиру Котову. — Ну что же, — сказал поэт, — стихи… — А знаете, — перебил я его, — их написала машина! Поэт молча взял листок со стихами, долго его рассматривал… и ушел. Пока он раздумывает над строчками, действительно написанными машиной, расскажем, как электронный вычислительный автомат вступил на литературное поприще. Все началось с перевода. Седьмого января 1954 года в Нью-Йорке, в конторе фирмы «Интернейшнл Бизнес Мэшинз» (ИБМ), собралась необычная публика. Здесь привыкли к посещениям деловых людей: коммерсантов, инженеров, администраторов, и вдруг сегодня больше половины приглашенных — переводчики, лингвисты, филологи. Они пришли не случайно. 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 году 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». Машина через каждые пять — восемь секунд выдавала их английский перевод: «The quality of cool is determined by calori content». «Processing improves the quality of crude oil». «International inderstandery constitutes an important factor in decision of political questions». Во время публичного испытания машина перевела около 60 предложений. Для такого перевода был специально подготовлен словарь из 250 русских слов, записанных латинскими буквами. Слова были взяты из области политики, математики, химии, металлургии. Их подобрали так, чтобы каждое имело два английских равнозначных по смыслу слова. Помимо английских значений, в словаре указывались для каждого слова и три специальных кода — числа. Их использовали для управления машиной. Были разработаны также шесть синтаксических правил, обеспечивавших грамотный перевод. Машина переводила так, как это сделал бы человек, не знающий языка, когда он переводит с помощью словаря. Человек просто отыскивает равнозначимые слова, а потом правила их расстановки. Естественно, что такой перевод очень несовершенен, но в машине и он вызвал огромные трудности. Первая состоит в том, что специальная программа для управления переводом содержала около 2500 кодов. Это намного больше, чем программа для решения самых сложных математических задач. Другая трудность заключалась в большом словарном объеме современных языков. Так, в немецком языке имеется около 400 тысяч слов, из которых чаще всего используется всего 5000 слов. В английском языке можно ограничиться лишь тысячей слов общего назначения и тысячей специальных терминов. Но даже и таким небольшим количеством слов, учитывая их грамматические формы, машине оперировать трудно. Поэтому советские ученые, проанализировав работы американских и английских коллег, отвергли путь чрезмерной связи программы перевода со словарем, так как это создавало искусственные ограничения для перевода. Была разработана система анализа предложения, позволившая устанавливать значение входящих в него слов и определять их грамматические формы. Система анализа английской фразы и синтеза русской оказалась практически независимой от словаря и дала возможность в конце 1955 года осуществить машинный перевод. «Как же так? — спросит каждый, кто знаком с переводом. — Ведь английский язык очень далек от русского, у них совершенно разный грамматический строй. Может быть, переводили сугубо специальный текст?» Допустим. Но и в специальном тексте иногда встречаются чрезвычайно сложные для перевода фразы. Например, foolproof («защищенный от нежелательного воздействия») дословно переводится как «защищенный от дурака», а charlleyhorse («судорога в икре ноги») — как «лошадь, по имени Чарли». Не только в английском языке наблюдаются подобные явления. Один инженер получил странный дословный перевод французской фразы Absorption comfortable des vibrations («комфортабельное поглощение колебаний»), а в действительности в технике фраза означает — «гашение колебаний, обеспечивающее комфортабельность езды». Dos des anes («возвышенные дорожные неровности») буквально переводится еще смешнее — «ослиные спины». Как видите, трудности велики. А я еще не касался переводов художественной литературы и разговорной речи, обладающих неисчерпаемым многообразием оттенков и музыкальностью слова. Вспомните, для примера, окончание повести Н. В. Гоголя «Нос»: «…А однако же, при всем том, хотя, конечно, можно допустить и то, и другое, и третье, может, даже… ну да и где же не бывает несообразностей? А все, однако же, как поразмыслишь, во всем этом, право, есть что-то. Кто что ни говори, а подобные происшествия бывают на свете, — редко, но бывают». Под каждым словом этого отрывка можно подписать английские слова или их сочетания, но они не передадут англичанину всего своеобразия текста повести. И все же машина переводит. Идея машинного перевода существует давно. Еще в 30-х годах у нас в стране велась работа в этом направлении. Изобретатель П. П. Троянский в 1933 году создал механизированный словарь. В 1950 году была предложена машина для перевода, которой помогали два человека: переводчик-подготовитель текста, и переводчик — редактор. Роль машины в таком переводе была незначительной, поэтому ее отвергли. …Но вот мы в зале, где установлена быстродействующая электронная счетная машина. Научный сотрудник, принимавший участие в опытах машинного перевода, показывает мне по этапам, как с момента ввода английской фразы в машину весь процесс перевода происходит автоматически, без какого-либо вмешательства человека. Сотрудник ставит в вводное устройство машины большую бобину. — Здесь записан английский текст, — говорит он, выдергивая из бобины небольшой кусок узкой бумажной ленты, похожей на телеграфную. — Только вместо знаков на ней мелкие отверстия. На ленте отверстиями обозначены буквы, составляющие слова. Это код переводимого текста. Рядом установлены бобины с узкой магнитной лентой — программой работы машины по переводу. — Вот и все, — говорит научный сотрудник. — Текст и программа готовы к вводу в машину. Но где же русские слова, соответствующие английским? Они находятся в «памяти» машины. В каждой ячейке английское и соответствующее ему русское слово. Подхожу к пульту управления, за который садится оператор. Прямо перед ним на панели пунктиры сигнальных лампочек Они то зажигаются, то гаснут. Оператор смотрит на них и говорит: — Вводится текст, а теперь идет поиск по словарю. Сигнальные лампочки вычерчивают новый след. Сотрудник поворачивает рычажки, включающие новые секции. Когда переводит человек, он тоже пользуется словарем. Просматривая его, переводчик видит слова, составленные из букв. Другое дело в вычислительной машине. Она имеет дело с числами. Поэтому и пришлось для нее буквы переводить на машинный «язык». Английское «а» стало 16, «Ь» — 06, «w» — 13, «т» -11, «п» — 15, «х» — 09, «q» — 23 и т. д. И русские буквы: «а»- 16, «б» — 06, «в» — 13, «м» — 11, «н» — 15, «ь» — 9, «щ» — 23, «ы» — 04 и т. д. И слова теперь выглядели как строки бухгалтерской записи: 212608, 08232016212, 2281505, 110821262830, 2126080708142280708. Вам цифры ничего не говорят, а оператор прочитал: «the, equations, method, therefore…» Перевод начинается с того, что машина отыскивает по своему словарю введенные в нее на ленте слова. Здесь и помогает математический язык. Машина из каждого числа-слова в словаре вычитает число-слово, заданное перфолентой. Если остаток равен нулю, слово найдено. Все это машина делает с громадной скоростью. Одна операция сравнения занимает всего около десятитысячной доли секунды! Словарь в тысячу слов машина может «просмотреть» быстрее, чем человек успеет моргнуть глазом, — доли секунды. А дальше, как это ни странно, машина найденные слова… «забывает». Но вместо них остается след, так называемая цифровая информация, характеризующая особенности каждого слова: грамматические признаки английского слова, номер английского слова и соответствующего русского, грамматические признаки русского слова. С этой-то цифровой информацией и имеет дело машина. Только теперь она начинает анализировать английскую фразу, а затем строить русскую. Это делается на основе программы перевода, в которой есть разделы: «глаголы», «существительные», «прилагательные», «числительные», «синтаксис», «изменение порядка слов». И русское предложение, составленное из найденных машиной слов, она же строит по правилам нашей грамматики. Так получается окончательный перевод выведенного на ленте текста. Подходим к буквопечатающему устройству — телетайпу — и читаем на ленте переведенный текст: «метод уравнений следовательно…» Пусть читатель не думает, что теперь можно вставить с одного конца машины английскую книгу и получить с другого конца русскую. Пока еще идет кропотливая опытная работа. Но успехи ее уже налицо. Вот два примера переводов в таком виде, в каком они были получены из машины, без редактирования.
Для такого опытного перевода был составлен словарь из 952 английских и 1973 русских слов. Разумеется, это весьма ограниченный словарный запас. Его хватает только, чтобы перевести несложный научно-технический текст. Поэтому некоторые «вольности» стиля оригинала оказываются «выше понимания» автоматического переводчика. Любопытный случай произошел однажды с машиной, когда она переводила статью из английской газеты «Тайме», в которой речь шла об опыте переводов с помощью счетно-вычислительной техники. Ей встретились слова: «железный занавес». Машина «задумалась» и, опустив этот непонятный «технический» термин, продолжала переводить дальше. Объясняется такое поведение машины просто. Если какого-либо слова из переводимой фразы не окажется в словаре, то оно сохраняется в запоминающем устройстве без изменений. При выводе переведенной фразы ненайденное слово опускается — печатается латинскими буквами. Надо заметить, что машина пока еще переводит только как ученик. Поэтому она иногда допускает ошибки. Однажды машина перепутала номера слов «один» и «два» и вместо «двух» выдала в первый раз — «однух», во второй — «однум». В другой раз она написала вместо «хотим» — хочем, вместо «связанных» — «связатых». Все эти ошибки очень напоминают ошибки невнимательного школьника. Между прочим, сам факт критики машины за погрешности стиля говорит о том, что как переводчик она уже принимается всерьез. 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 «съел на этом деле собаку» или английского приветствия «How do you do». Такие задачи еще можно решить. Но пока не удается преодолеть главной трудности художественного перевода. В предложении из художественного произведения должна быть тесная связь с самой природой языка, с бытом и жизнью народа. Естественно, возникает вопрос, выгоден ли машинный перевод? Может быть, это пустая трата времени, и после машинного перевода придется призывать батальон лингвистов для проверки и редактирования текста? К тому же машина, на которой проводились опыты по переводу, предназначена для решения сложнейших вычислительных и математических задач, и поэтому переводить на ней все равно что возить на слоне коробку спичек. Но опытный перевод помог филологам, математикам и инженерам установить, что для перевода нужно строить специальные машины: без сложных арифметических устройств, но с хорошей «логикой» и большим объемом «памяти». Тогда машина на любой вопрос грамматики сможет легко и быстро ответить «да» или «нет» и будет переводить с любого языка на любой. Все дело в том, что для машинного перевода нужно тщательно проанализировать язык и на строгой лингвистической основе подготовить специальную «машинную грамматику». Надо лишь грамматику языка записать в удобном для машины виде, выразив правила изменения слов и их сочетания в предложении в виде математических формул, говорят специалисты. Работа над «машинной грамматикой» очень трудоемка и сложна. Но наши ученые успешно овладевают принципами машинного перевода на лингвистической основе. Уже приступили к созданию машины-переводчика с французского языка на русский. Здесь пошли по единственно верному пути, определив для перевода главную особенность французского языка — категорию глагола. Ведутся исследования по автоматическому переводу на русский язык с немецкого, китайского, японского. Идет подготовка к переводу с одного иностранного языка на другой иностранный с использованием как посредника русского языка. Оказывается, при таком методе предельно упрощается задача автоматизации перевода. Опыты покажут, какой из языков наиболее «счастливый», то есть наиболее удобный для машинного перевода. Возможно, придется выработать какой-то новый «машинный язык», чтобы удобно и легко было приводить к нему все остальные, а потом уже и переводить с него на любой. Проблема автоматического перевода находится на стыке трех наук: лингвистики, математики и вычислительной техники. Упорные искания точек их соприкосновения привели уже к известным результатам. Возможно, что мы радуемся теперь таким успехам, которые стоят на уровне первых механических машин для воспроизведения речи или же первых, весьма примитивных устройств телеграфирования. И, хотя впереди еще большие трудности, ученые предполагают, что уже в течение десятилетия будут созданы машины, которые смогут переводить за одну минуту текст из тысячи типографских знаков. Предполагают, что в такие машины будет прямо вводиться печатный текст и тут же машина выдаст текст, напечатанный на другом языке. Электронные машины могут не только переводить чужие произведения, но даже выступать как авторы собственных литературных и музыкальных произведений. Здесь, казалось бы, нашему удивлению не должно быть границ. Известно, что нет мук сильнее мук творчества, мук поисков слова. Это знает каждый пишущий. Недаром Маяковский говорил: …Изводишь, Ведь когда пишешь, надо сделать так, чтобы каждое слово в рассказе было у места, чтобы оно было необходимо, неизбежно, чтобы было как можно меньше слов. Но мало этого: нужно, чтобы слова несли мысль, идею. Это может сделать только человек. Только он один способен к творчеству. Но вы уже познакомились с одним из «творений» машины — стихами. Вот другой пример — отрывок из рассказа, написанного французской машиной «Калиоппа».
Как же машина пишет? Возможно, она «увидела» загадочную женщину у портьеры, может быть, «загляделась» на мальчика с пухленькими руками? Или машину «взволновала» черная ночь, расплывчатые края луны, снежная пропасть, измученный кочевник? Вы уже знаете, как переводит быстродействующая электронная вычислительная машина. Раз машина при переводе осуществляет синтез фразы, она с успехом может синтезировать и без перевода, составлять согласно программе целые предложения из запаса слов, которые находятся в ее «памяти». И если быть объективным, то идея механического «сочинителя» не нова. Вспомните, как блестяще высмеял ее Свифт в своей бессмертной сатире «Путешествия Гулливера». Он рассказал о профессоре лапутянской академии, благодаря изобретению которого «самый невежественный человек с помощью умеренных затрат и небольших физических усилий может писать книги по философии, поэзии, политике, праву, математике и богословию при полном отсутствии эрудиции и таланта». Изобретение лапутян представляло собой большую раму. Поверхность ее состояла из огромного множества деревянных кубиков, сцепленных между собой тонкими проволоками. Со всех сторон каждого кубика на бумажке было приклеено по слову их языка в различных наклонениях, временах и падежах, но без всякого порядка. По команде профессора сорок студентов брались за сорок рукояток и поворачивали их на один оборот — расположение слов в раме совершенно изменялось. У этой машины не хватало двух «мелочей». Во-первых, она не имела программы выбора даже отдаленно логически связанных слов. Все было основано на чисто случайном подборе. Поэтому зря надеялся лапутянский профессор «усовершенствовать умозрительные знания при помощи технических и механических операций». Во-вторых, машина лапутян не располагала критерием сравнения. Она не могла из бесконечного множества вариантов выбрать не только наилучший, но даже сколько-нибудь подходящий. А число вариантов действительно очень велико. Это прекрасно показал Я. Перельман в рассказе «Литературный автомат». Оказывается, буквопечатающий механизм, имеющий тысячу букв, последовательно печатая все сочетания из них, выдаст наряду со многими бессмысленными страницами все литературные отрывки, какие мыслимо написать тысячей литер. А именно: по отдельным страницам, абзацам, фразам мы получим все, что когда-либо было написано или будет написано в прозе и в стихах на русском и на всех существующих и будущих языках! Все романы и рассказы, все научные сочинения и доклады, все журнальные и газетные статьи и известия, все стихотворения, все разговоры, когда-либо слышанные всеми прежде жившими людьми, и все то, что еще предстоит передумать и высказать людям грядущих поколений… Если наша литературная машина будет работать с наибольшей достижимой печатной скоростью, то и тогда машина закончит свою работу лишь через 1,5?101985 лет. В этом числе 1986 цифр! Миллионы раз погаснут звезды, миллионы раз зажгутся новые, прежде чем мы получим все эти литературные материалы. А сколько времени понадобится для того, чтобы отобрать из бесконечного множества нелепых сочетаний слов действительно логически связанные! Ведь среди «литературных произведений» будут, например, и такие, которые состоят из одних знаков препинания, а свыше 10300 будет состоять из одних восклицательных и вопросительных знаков. Конечно, «литературные способности» вычислительной машины зиждятся не на случайном подборе слов и предложений. Она, как и всегда, работает по определенному правилу. В частности, «Калиоппа» работает примерно по такому руководству к действию: в нее вложен словарь, в котором родственные понятия записаны близкими кодами, например, если 1001001 — животное, то 1001100 — птица, 1001101 — орел, между тем как 1010000 — млекопитающее и так далее. Машина по программе и по этим кодам подбирает близкие по смыслу слова. Основой служит некоторый первоначальный текст, введенный в машину. При каждом цикле повторения программы машина расширяет основной текст, эпитетами и синонимами отходя от него все дальше и дальше, но не искажая его до полной бессмыслицы. Машинные отрывки хорошо показывают сильные и слабые стороны литературных автоматов. Они логически отбирают из словаря уместные в любовном письме, стихотворении или рассказе слова, не «ввернув» туда ни одного технического, юридического или политического слова. Все слова грамматически правильно собраны в предложения. Но машина совершенно «не понимает» того, что пишет. Машина подходит к тексту, как к набору букв и слов, которые можно «вязать», «согласовать» по определенным логическим правилам. Составить программу можно не только для написания литературных произведений. Совсем недавно математикам удалось составить машинное руководство к действию для сочинения музыки. Как же машина пишет музыку? Оказывается, в популярных песенках содержится от 35 до 60 нот. Анализ большого числа песенок показал, что структура их такова: имеется одна часть (назовем ее А), охватывающая восемь тактов и содержащая от 18 до 25 нот. Эта часть повторяется. За ней идет часть В, также по восьми тактов, но уже содержащая от 17 до 35 нот. После нее снова повторяется часть А. Удалось установить и другие интересные закономерности. Если пять нот идут последовательно в возрастающем направлении, то шестая обязательно идет вниз, и наоборот. Другая закономерность: первая нота в части А обычно не является второй, четвертой или пятой минорной нотой в шкале. В песнях соблюдаются и давно подмеченные правила композиции; например, такие, как правила Моцарта: никогда интервал между соседними нотами не может превышать шести. Я мог бы продолжить описание руководства и дальше, но опасаюсь, что доверчивый читатель может попытаться сочинить по нему популярную песенку, и… у него ничего не получится. Нужна тщательно разработанная программа. Но даже и при подробной программе понадобится очень много времени, чтобы превратить ее в действие. А вот быстродействующая машина сочиняет музыку с непостижимой скоростью — 4000 песенок в час. Руководствуясь программой, она создает комбинации нот, а потом сверяет их с хранящимися в «памяти» законами музыки, выраженными в виде формул. В результате происходит отбор, и сочетания не подходящие, не укладывающиеся в правила, отбрасываются. На листы нотной бумаги попадает только «настоящая» музыка. В другой машине — электронном коммутаторе — в «памяти» хранятся на магнитной ленте звуки разной высоты и продолжительности. Одни звуки — чистые, без обертонов, какие издает камертон. Другие — звуки различных инструментов и голосов. Третьи — звуки, заимствованные у природы, например, различные шумы, пение птиц. И в этой машине музыка пишется согласно вложенной программе. В соответствии с ее командами из «памяти» машины выбираются звуки указанного тембра. Особые устройства собирают звуки в различные сочетания и отбрасывают не выдерживающие требований законов благозвучия. Австрийский инженер Земенек демонстрировал на Международном конгрессе по кибернетике в Бельгии в 1956 году записанную на магнитофоне музыку, сочиненную машиной. Появились и другие сообщения о музыкальных способностях электронных машин. Небольшую популярную мелодию написала вычислительная машина «Гениак». «Дадатрон» написал экзотическую песенку «Красотка с кнопочным управлением». Электронная счетная установка «Берта» порадовала слушателей «шедевром»: «Нажмите кнопку Берты»… На Западе не удержались от соблазна — и вот уже прослушивается множество машинных мелодий, пишутся слова, и… машинные песенки летят в эфир: передаются по радио и телевидению. Некоторые композиторы предполагают, что особенно больших успехов добьются машины в области оркестровки. Популярную мелодию машина сможет оркестровать меньше чем за минуту, композитор же затратит на это почти три дня. Не надо думать, что пришел конец бедной Эвтерне, греческой богине музыки, что наступила эпоха превращения классических основ музыкальной композиции в математический код, что отнимаются музыкальные мысли и воображение у человека и отдаются мертвой игре бездушной машины. С человеческим началом в музыкальном творчестве никогда не будет покончено. Да это и не нужно никому, разве что любителям додекафонии, электрофонии и так называемой конкретности, которые дошли до того, что вмонтировали в джазовые «мелодии» записанный на пленку крик рожающей женщины. А что касается математических закономерностей в музыке, позволивших счетным машинам «сочинять» музыку, то основы их известны очень давно. Как говорит предание, еще Пифагор, проходя мимо кузницы, заметил странные соотношения звуков, производимых ударами кузнецов. Прислушавшись, он понял: интервалы соответствуют кварте, квинте и октаве. Попросив молотки, он взвесил их. Оказалось: вес молотков, дававших октаву, квинту и кварту, был равен, соответственно, 1/2, 2/3 и 3/4 веса самого тяжелого молотка. Открытое Пифагором соотношение (правда, несколько уточненное) легло впоследствии в основу теории музыки. Законы эстетики, пронизывающие поэтическое содержание искусства, пока еще не разработаны так четко, как законы математики. Их трудно, да вряд ли и возможно, заковать в строгие и точные формулы и дать математические критерии для художественного произведения. Пока этого не сделали — и сделают ли? — машина не может претендовать на признание ее литературных и музыкальных способностей. Свое отношение к ней высказал и поэт Владимир Котов, с которым я познакомил читателей в начале этой главы. Вот его ответ машине, посмевшей написать стихи: Электронный мозг, |
|
|||
|
Главная | Контакты | Прислать материал | Добавить в избранное | Сообщить об ошибке |
||||
|
|
||||
