Изучить и выявить наиболее эффективные способы применения технологий при переводе текстов
Глава I. Когнитивные технологии
.1 Определение когнитивных технологий
В современном мире самыми важными технологиями являются биотехнологии, нанотехнологии, а так же когнитивные и информационные технологии. NBIC - конвергенции - так в западной литературе обозначена связь данных технологий. В отечественной же литература используется аббревиатура НБИКС, куда включены дополнительно еще одни технологии - социальные. Все они находятся в тесной связи, обогащают и усиливают друг друга, производя при этом необычайно мощные средства преобразования человечества и цивилизации земли в целом. NBIC - конвергенции открывают человеку возможности личной эволюции в виде процесса, который осмысленно направлен на преобразование природы человека современной технологической революции - когнитивными технологиями.
Слово "Cogito" обозначает "познавать". Если посмотреть в словарь, том можно увидеть, что когнитивными или познавательными технологиями называют технологии, которые отображают главные процессы человека, которые связаны с мышлением. То есть, исходя из этого получается, что когнитивные технологии - это те технологии, которые взаимодействуют с нашим познанием. Примером может послужить то, что они производят оценку нашему вниманию, отслеживают наше состояние, наблюдают за работоспособностью мозговой деятельности человека, и пытаются "понять" человека. Так же когнитивные технологии способствуют развитию воображения и ассоциативного мышления у человека.
Когнитивные технологии входят в один из самых "интеллектуальных" разделов теории искусственного интеллекта. Необходимо сказать о том, что на данный момент, при условиях огромного увеличения количества информации (как оценивают западные аналитики, на сегодняшний день количество информации, которая была накоплен человеком, удваивается раз в 4 года, а в 2020 году он уже будет удваивать каждые 72 дня), ее неясности, уменьшение времени для того, чтобы принять решение и т.п. общепринятые подходы для решения многих задач по управлению становятся бессильными.
И тут главным пунктом становятся новые, способные успешно развиваться в будущем направления, как считает М. Ковальчук (директор Курчатовского института), в состав которых, прежде всего, входят когнитивные технологии.
При описание систем, которые слабо структурированы, и характеризуются множеством аспектов, которые происходят в них, неимение полной количественной информации об их динамике и их нечеткостью, изменения характера процессов во времени и т.д. На данный момент уже речь идет о том, что необходимо иметь дело с автоматизацией некоторых процессов, которые связаны с мышление, например, таких как опыт, интуиция, понимание, соображение, догадки. Исходя из этого, не удивительно, что в Америке прогнозируют, что когнитивные технологии в скором времени получат большую популярность во всем мире, нежели на данный момент имеют нанотехнологии.
В самом деле, время меняет принципы и законы, которые раньше казались неприемлемыми. "Кто владеет информацией - тот правит миром" известная ранее поговорка сейчас стала не актуальной. На смену ей пришла новая, как считает компания Cognitive Technologies: "Кто умеет систематизировать информацию и из нее получать знания, тот правит миром!".
Когнитивистики - наука, которая занимается исследованиями в данной сфере. Она тесно связана с лингвистикой, математикой, нейрофизиологией, физиологией и теорией искусственного интеллекта.
Выдающийся математик Г.Г. Малинецкий занимается проблемами предсказывания социального развития. По его мнению, суть когнитивных технологий определяется как метод и алгоритм приобретения целей субъектов, которые основываются на данные о процессах познания, обучения, коммуникации, обработки информации как человеком, так и животными, на представление нейронауки, на теорию самоорганизации, информационные технологии, связанные с компьютером, и также на других направлениях в науки, которое в недавнем времени еще относились к сфере фундаментальной науки.
Так же вопросом когнитивных технологий занимался Б.М. Величавский. Он считал, что это, прежде всего, технологии интерфейсов между человеком и вычислительными системами.
При помощи аппаратуры для магнитно - резонансной томографии был осуществлен большой переворот в когнитивных технологиях. Была поставлена цель выявить, как функционирует высшая нервная деятельность человека.
Для того чтобы уметь воспроизводить полностью или частично какие-то особенности мозга человека, необходимо понять, как он работает. Именно это и посодействовало бы зарождением на самом деле действующего искусственного интеллекта. Он мог бы обучать или же был бы способен к творчеству.
Если взять когнитивные технологии в информатики, имея в виду то, как мы понимаем это слово в данное время, то это скопление всевозможных методов, алгоритмов и программ, которые выстраивают способности мозга человека для решения каких - либо выбранных прикладных задач. Например, для распознавания фотографий, сигналов, и т.д., поиски и идентификация закономерностей в огромном количестве данных, для того, что бы решить задачи проектирования компьютера сложных систем и т.д.
.2 Способы применения
Некоторые технологии входят в мир, даже пока происходят исследования.
Элементарным примером являются технологии, которые отслеживают движение зрачков. Следящая камера и специальный софт дает возможность работать с компьютером даже парализованным людям. В более сложном варианте, данный прибор даст возможность отслеживать эмоции на лице во время беседы, общения, и, проанализировав, дать информацию об настоящих чувствах говорившего.
Одной из сторон, которые заинтересовались этим, стали маркетологи, что не удивительно. Для того, чтобы получать прибыль, им совсем не необходимо дожидаться ИИ. Для того, чтобы сделать рекламу более эффективной, и доставляющей приятные чувства, достаточно отслеживать реакцию зрителей на ее объекты и составляющие сюжета. При изучении реакции мозга на различные товары, есть возможность продавать непосредственно то, на что человек будет реагировать более заинтересованно.
Крупные компьютерные корпорации, такие как IBM, Apple и Microsoft создали графические интерфейсы, которые можно рассмотреть в качестве примеров использования технологий. Технологии виртуальной реальности, которые используются для подготовки водителей, пилотов с помощью специальных компьютерных тренажеров, также могут рассматриваться в качестве примеров.
Одним из наиболее важных применений когнитивных технологий, для того, чтобы улучшить качество жизни являются медицина и образование. Быстрый рост потоков информации, который свалился на человека, делает не актуальным предыдущее отождествление человека знающего с человеком, который владеет информацией. И в связи с этим полную информацию по проблеме специалист уже усвоить не может. Помимо этого, в сетевом обществе, знание становится с каждым разом все более социально, этически и политически направленным. Когда повышаются риски необходимо конкретно применение знания и управление им. В когнитивной науке возникает цель разработать технологии и получения, и применения знаний.
Основываясь на многочисленные достижения в когнитивной науке появляются новые технологии в медицине, которые направлены на то, чтобы улучшить когнитивные способности. Это препараты, которые стимулируют память и способность работать, препараты, которые повышают качество жизни, помогают в борьбе со стрессом, избавляют от переживаний и страхов.
В Курчатовском институте, в лаборатории К. Анохина пытаются получить вещества, которые смогли бы стирать ненужные или неприятные воспоминания. Также во многих лабораториях по всему миру идет работа над изготовлением зрительных протезов, с помощью которых можно сделать зрячими даже людей, которые являются абсолютно слепыми. При этом не нужно будет задействовать глаз и зрительный нерв, сигнал с миниатюрной камеры идет прямо в мозг.
По мнению Бориса Величковского когнитивные технологии представляют нам необыкновенные возможности. Так, например, обработка компьютером изображения лица дает возможность установить, какие эмоции испытывает человек, и с частотой 2000 раз в секунду определять движение его глаз, которые показывают уровень и направленность внимания. Это более применимо, например, для того, чтобы проконтролировать состояние водителя автомобиля и, следовательно, улучшения безопасности движения.
Вместе с технологиями функционального мозгового картирования, данные методики также могут применяться в медицинской диагностике, изучая социальное поведение и создавая коммуникативные средства общения на определенном расстоянии. Это улучшит качество телеконференций.
"Еще одной сферой практического использования когнитивных технологий, - сказал он, - является оказание помощи людям, лишенным возможности двигаться, когда, изменяя одно лишь направление взора, человек может вызывать на экран нужную информацию и осуществлять с ней необходимые операции".
Как считают эксперты в России, новые компьютерные технологии в сфере обучения дают возможность повысить эффективность занятий по естественнонаучным дисциплинам на 30%. При использовании компьютерных программ на уроках - возрастает интерес учеников к предмету, повышается качество их самостоятельной работы и учебного процесса, решаются зачади индивидуализации и дифференциации в процессе обучения.
Еще когда не появилась новая информационная технология, эксперты, с помощью большого количества экспериментов, раскрыли взаимосвязь между методом усвоения материала и способностью восстановить знания, которые были получены некоторое время спустя.
В работе телекоммуникационных сетей когнитивные технологии могут кардинально изменить ряд процессов. Можно сказать, как минимум, о трех эффективных направлениях, где используются когнитивные технологии:
.Воплощение между пользователем и сетью "дружественного интерфейса". В данный момент не всем возможным абоненты телекоммуникационных сетей предоставляется доступ к информационным ресурсам и дополнительным услугам. Обычно, данные проблемы возникают у людей преклонного возраста или же у людей с ограниченными возможностями. В настоящее время не всем потенциальным абонентам телекоммуникационных сетей доступны информационные ресурсы и дополнительные услуги. Чаще всего, такие проблемы испытывают люди преклонного возраста и с ограниченными возможностями. В данном случае построение когнитивной системы "персональный помощник" можно рассмотреть, как соответствующие решения.
.Организация эффективной системы технической эксплуатации, котоая способна как и решать возникающие проблемы, так и предвидеть их появление. Оператор связи вкладывает значительные средства в систему технической эксплуатации. По этой причине все решения, которые направлены на увеличение функциональных возможностей системы технической эксплуатации, будут использованы Оператором связи. В ряд задач по эксплуатации телекоммуникационных сетей входят и процессы управления ресурсами при возникновении чрезвычайных ситуаций.
.Помощь качественно новым видам услуг, которые позволяют решить важнейшие задачи для всех пользователей телекоммуникационной сети в обществе, и в целом. Если смотреть со стороны индивидуальных потребностей, то речь идет о нуждах, которые отнесены к высшим уровням по классификации психолога Абрахама Маслоу. Часто встречается пример услуг, интерес к которым проявляет большая часть населения, служит концепция "work-at-home" - работа дома. При уменьшении количества поездок решается проблема с пробками на дорогах и снижается выброс углекислого газа в атмосферу.
.3 Когнитивное моделирование
Моделирование - это средство выявления экономических, политических и социальных закономерностей предупреждения и предотвращения негативных тенденций, получения теоретических и практических знаний о проблеме и формулирования на этой основе практических выводов.
Моделирование рассматривается в виде циклического процесса. Знания об исследуемой проблеме обогащаются и уточняются, а первоначальная модель постоянно улучшается.
Процесс моделирования
Моделирование основано на сценарном подходе.
Сценарий - собрание тенденций, которые характеризуют ситуацию в данный момент, желаемых целей развития, комплекса мероприятий, которые воздействуют на развитие ситуации, и системы наблюдаемых параметров, иллюстрирующих поведение процессов.
Сценарий может моделироваться по трем основным направлениям:
·Предвидение развития ситуации без всякого воздействия на процессы (в данном случае ситуация развивается сама собой);
·Предвидение развития ситуации с выбранным комплексом мероприятий (прямая задача);
·Синтез комплекса мероприятий для достижения необходимого изменения состояния ситуации (обратная задача).
Этапы моделирования:
üвыявление первоначальных условий, тенденций, которые характеризуют развитие ситуации на определенном этапе. Это необходимо для придания достоверности модельного
сценария реальной ситуации, что усиливает доверие к результатам моделирования;
üзадание целевых, желаемых направлений (увеличение, уменьшение) и силы (слабо, сильно) изменения тенденций процессов в ситуации;
üвыбор комплекса мероприятий (совокупности управляющих факторов), определение их возможной и желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию;
üвыбор комплекса возможных воздействий (мероприятий, факторов) на ситуацию, силу и направленность которых необходимо определить;
üвыбор наблюдаемых факторов (индикаторов), характеризующих развитие ситуации, осуществляется в зависимости от целей анализа и желания пользователя.
Глава II. Применение когнитивных технологий в переводе
Реализация компьютерного перевода довольно сложная, но вызывающая интерес наука. Главная проблема в том, что естественные языки незначительно поддаются формализации. Именно из этого и вытекает низкое качество текста, который получается с помощью систем машинного перевода. Идея МП зародилась далеко в прошлом. Чарльз Бэббидж является человеком, который впервые выдвинул идею о возможности машинного перевода. В 1836-1848 гг. он разработал проект цифровой аналитической машины. Его идея главным образом выражала то, что память объемом 1000 пятидесяти - разрядных десятичных чисел может быть применима для хранения словарей. Чарльз Бэббидж выдвинул эту идею для аргументации для запроса у правительства Англии средств, которые были необходимы для физического воплощения аналитической машины. Но в конечном итоге ее так и не удалось ему построить.
Спустя столетие, в 1947 году, У. Уивер написал письмо, в котором предложил переводить тексты при помощи техники дешифрования. Именно этот год и принято считать годом рождения машинного перевода.
Новые участники форума, который связан с иностранными языками, компании ConpuServe периодически спрашивают о том, есть ли возможность использовать им хорошую программу машинного перевода за невысокую цену.
Безусловно, отвечали на этот вопрос "нет". Исходя их отвечающего, существовали два главных аргумента: первый основан на том, что перевод машинам не под силу, и второй - это цена. МП стоит очень дорого.
Оба эти аргумента имеют место быть. Но, не смотря на это, ответ не является достаточно простым. При изучении проблем МП необходимо затронуть отдельно всевозможные подразделы данной проблемы. В рамках Международной Конференции по Техническим коммуникациям в 1990 году по лекциям Лари Чайлдса было закреплено определенное разделение:
·полностью автоматический перевод
·автоматизированный машинный перевод при участии человека
·перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера
Полностью автоматизированный машинный перевод. Когда речь идет о машинном переводе, именно данный вид МП и имеет в виду большинство людей. Смысл достаточно прост: в компьютер вбивается текст на исходном языке, потом этот текст обрабатывается, и машина выдает нам тот же текст на запрашиваемом языке. Следует заметить, что осуществление данного вида перевода имеет определенные недостатки, которые необходимо устранять.
Главной помехой служит сложность языка как такового. В качестве примера можно рассмотреть значение английского "can". Он является модальным вспомогательным глаголом. Это его основное значение. Но кроме этого, слово "can" имеет несколько нормативных и жаргонных значение, которые выражены именами существительными: банка, отхожее место, тюрьма. Помимо этого, имеется также архаическое значение - знать или понимать. В связи с этим возникает вопрос. Как машина может различать значения, если у языка, на который переводят для каждого из данных значений существует отдельное слово?
Как выяснилось, некие успехи достигли в области разработки программ перевода, которые разграничивали смысл, полагаясь на контекст. Исследования более позднего времени при изучении текстов полагаются на теорию вероятности. Но, несмотря на это, МП текстов с разнообразными тематиками на данный момент является непосильной задачей.
Автоматизированный машинный перевод при участии человека.
По сравнению с полностью автоматизированным машинным переводом, этот вид МП в сегодняшнее время является приемлемым. Если говорить о данном виде переводов, то обычно имеется в виду исправление текстов и до, и после перевода компьютером. Переводчики редактируют тексты таким образом, чтобы их смогли разобрать машины. Но для того, чтобы сделать текст на выходном языке верным, переводчикам необходимо еще проредактировать машинный перевод. Но помимо данного алгоритма работы, также существуют системы МП, которые требуют регулярного нахождения человека, для того, чтобы помогать машине делать перевод очень сложных или многозначных конструкций.
Что касается экономики, то тут вопрос еще спорный. Чаще всего, сами программы являются дорогостоящими, плюс к этому, чтобы они работали правильно, им требуется дополнительное оборудование. Редактированию текста необходимо обучаться. Это обучение не относится к легким процессам, плюс к этому достаточно часто требует дополнительных навыков.
.2 Перевод, осуществляемый человеком с использованием компьютера
Центром данного вида перевода является человек - переводчик. Он управляет процессом полностью. Компьютер же принято принимать, как инструмент, который позволяет произвести перевод более качественно, а сам перевод сделать более точным. Обычные электронные словари переводят конкретное, запрашиваемое слово, и уже сам человек выбирает нужный вариант перевода.
Электронные словари делают процесс перевода более легким. Но переводчику необходимо в данном случае обладать достаточными знаниями и временем, для того, чтобы осуществить перевод. Но, несмотря на это, процесс перевода происходит в более быстрые сроки и без каких-либо больших затрат.
Существует множество систем, которые помогают переводчику в работе. Одно из главных мест занимают системы Translation Memory (TM). Под ТМ понимается интерактивный инструмент, который используется для накопления в базе данных пар эквивалентных едениц текста на оригинальном языке и перевода, который предусматривает поиск их в дальнейшем и обработку.
Эти программы базируются на использовании творческого потенциала переводчика. Человек сам в процессе перевода создает базу данных. И чем больше единиц содержит программа, тем более эффективно она работает.
Вот список наиболее известных систем ТМ:
Transit швейцарской фирмы Star,
Trados (США),
- Translation Manager от IBM,
Eurolang Optimizer французской фирмы LANT,
DejaVu от ATRIL (США),
WordFisher (Венгрия).
В настоящий момент разрабатывают усовершенствования систем ТМ.
Следует отметить, что систему ТМ имеют как достоинства, так и недостатки, а так же определенную область применения. Если говорить именно об этих системах, то основной минус заключается в дороговизне.
Стоит понимать, что на данный момент технологии бурно и непрерывно развиваются. В процессе модернизации технологий учитывается опыт и знания людей - как учёных, так и обычных пользователей Интернет.
Таким образом, современные электронные переводчики отвечают большинству требований, применимых к искусственному интеллекту.
В ходе переводческой деятельности любого рода: как с помощью программ и Интернет, так используя классические словари и справочники, человек ориентируется на следующие характеристики перевода, а именно его способы и приёмы.
Попробуем проверить полученные теоретические знания на практике. В качестве переводчика возьмем системы МП PROMT XT. Т.к. она является последней в настоящее время версией продуктов PROMT.
Попробуем перевести следующий отрывок из текста научно-популярной книги о братьях Гримм:
Jacob und Wilhelm Grimm waren Sprachwissenschaftler und gründeten die Germanistik als akademische Disziplin. Ihr Ziel war es, die sprachlichen und kulturellen Gemeinsamkeiten der Deutschen festzuhalten. Ihre Hauptwerke sind die "Deutsche Grammatik" und das "Deutsche Wörterbuch". Die "Deutsche Grammatik" hat Jacob Grimm geschrieben. In diesem Werk beschäftigte er sich mit der Entstehung der deutschen Sprache und formulierte erstmals das Gesetz über die erste und zweite Lautverschiebung.
На выходе получаем автоматический перевод:
Якоб и Вильгельм Гримм были лингвистом и основывали германистику как академическая дисциплина. Ее целью было держать языковые и культурные общности немцев. Ее основные произведения - это "Немецкая грамматика" и "Немецкий словарь". Якоб Гримм писал "Немецкую грамматику". В этом произведении он занимался началом немецкого языка и формулировал впервые закон о первом и втором передвижении согласных.
Проанализируем этот перевод с точки зрения работы программы сайта и последующей дополнительной деятельности. Сайт обладает внушительной базой данных многих языков, но в первую очередь ориентируется на английский язык и текст, это проявляется в отсутствии изменений в структуре текста, соотносимости пунктуационных знаков текста перевода с текстом оригинала и, в данном случае, сохранении формы глаголов и согласовании предложений.
Кроме того, как известно, сайт работает на основе самообучаемого алгоритма и статистического машинного перевода. Это значит, что каждый посетитель и пользователь сайта может внести изменения в предлагаемый перевод и дать в качестве наиболее подходящего. Это безусловно влияет на качество перевода и даёт возможность определить степень вовлеченности пользователей в формировании базы данных сайта и его работе, что выражается в неадекватных вариантах перевода единиц того или иного текста. когнитивный компьютер перевод текст
Переводчик (любитель или профессионал), в свою очередь, сталкивается с проблемой: текст автоматически переведён машиной, но требует "косметический", а чаще "капитальный" ремонт. Чем он должен руководствоваться? В первую очередь, здравым смыслом и логикой.
Как нетрудно заметить, перевод далеко не совершенен и требует коррекции. Используя собственные познания в грамматике русского языка, истории и обыденную логику, усовершенствуем и отредактируем текст, итог следующий:
Якоб и Вильгельм Гримм были лингвистами и основывали германистику как академическую дисциплину. Ее целью было держать языковые и культурные общности немцев. Их основные произведения - это "Немецкая грамматика" и "Немецкий словарь". Якоб Гримм писал "Немецкую грамматику". В этом произведении он занимался началом немецкого языка и формулировал впервые закон о первом и втором передвижении согласных.
Перевод был отредактирован с учётом правил русского языка, согласованности предложений и сочетаемости слова. Была изменена структура текста, в нужных местах добавлены дополнительные знаки препинания. Слово, вызвавшее затруднение у переводчика, было транскрибировано и дополнено описательным переводом. В итоге текст был эквивалентно переведён, без изъянов и излишеств сохранены смысл и функциональный стиль отрывка научно-популярного текста.
Ориентируясь на вышеперечисленные характеристики перевода и особенности технического обеспечения современной переводческой деятельности, выделим способы применения когнитивных технологий при переводе текста, которые можно соотнести с когнитивными факторами, такими как речепродукция, распознавание букв и слов, вербальное понимание, ассоциативные сети, и социально-личностные аспекты - с одной стороны, и современными технологиями с другой. К ним можно отнести:
)Подбор наиболее подходящих слов переводящего языка для оригинальных значений слов иностранного языка (например, синонимов, контекстуальных синонимов, описаний);
)Выбор и построение ассоциативного ряда этих слов;
)Понимание и распознавание устной речи и ее перевод в письменную форму;
)Использование личного опыта, памяти и эрудиции в переводе текстов.
Заключение
Когнитивные технологии по-прежнему остаются открытым для изучения вопросом. Научное изучение познания во всей гамме его процессов, факторов и особенностей вовлекает многих учёных различных дисциплин: лингвистов, психологов, программистов, нейробиологов. Мозг, как известно, наименее изученный орган человека, и его работа ещё долгие годы будет оставаться проблемой многих профессионалов. С лингвистической точки зрения всё также неоднозначно, ведь язык, как порождаемая работой мозга речь, уникален и индивидуален. Да, расширяются границы возможностей современных технологий, в том числе и коммуникационных. Люди через Интернет имеют возможность общения на любом языке с представителями разных народов и жителей стран всего мира, владеют доступом к знаниям любого рода и какой угодно тематики. И каждый день рождаются новые факты, новые слова, новые знания.
Цель любого разумного человека - не потеряться в извилистых ветвях древа познания и прийти к истине, а учёного-лингвиста - исследовать, описать, и содействовать людям на этом пути.
Список использованной литературы
1. Демьянков В.З., Кубрякова Е.С. Когнитивная деятельность // Краткий словарь когнитивных терминов / Кубрякова Е.С., Демьянков В.З., Панкрац Ю.Г., Лузина Л.Г. - М.: Филол. ф-т МГУ им. М.В.Ломоносова, 1996. - С. 51-52.
. Кубрякова Е.С. Краткий словарь когнитивных терминов / Е.С. Кубрякова, В.З. Демьянков, Ю.Г. Панкрац, Л.Г. Лузина. - М.: Изд-во МГУ, 1996. - 245 с.
. Усачева А.Н. Журнал Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 2: Языкознание №1-13 / том 2 / 2011
. Меркулов, И.П. Когнитивные способности / Институт философии РАН Государственный университет гуманитарных наук - М., 2005
. Мамардашвили М.К. О сознании / М.К. Мамардашвили // Лекции. Статьи. Философские заметки / под общ. ред. Ю.П. Сенокосова. - М.: Лабиринт, 1996. - С. 214-229.
. Гераськин А.С. Инновационные средства развития познавательной самостоятельности обучающихся / А.С. Гераськин, Н.Г. Недогреева. - Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2012. - 116 с.
. Комашинский В.И, Соколов Н.А., Когнитивные системы и телекоммуникационные сети, Вестник связи, №10, 2011
. Кузин Л.Т. Основы кибернетики, т. 2. М.: Мир, 1977.
. Шингарева Е.А. Семиотические основы лингвистической информатики. Л.: ЛГПИ, 1987. 83 с
. #"justify">. #"justify">. #"justify">. #"justify">. http://translate.google.ru