Мы — переводчики - Дмитрий Анатольевич Жуков

задаем вопросы: «Сочетается ли такое-то слово со словом таким-то?», «Имеет ли слово такую-то форму?» и т… д., и на основании полученного ответа пишем новый элемент правил перевода или продолжаем задавать все новые и новые вопросы.

Вторая стадия заключается в программировании полученных схем, в продумывании последовательности их работы и в отладке программ уже на самой машине. Здесь главную роль играют математики-программисты и математики-логики, знатоки электронных машин и те лингвисты, которым настолько полюбилась математика и техника, что они в процессе работы усвоили программу специального высшего учебного заведения, как, например, Юрий Николаевич Марчук, ныне один из руководителей лаборатории, доцент Московского педагогического института иностранных языков и соавтор курса «Вычислительной лингвистики».

Если мы, хотя бы в качестве зрителей, приняли бы участие в испытаниях алгоритма машинного перевода, то, глядя на пульт быстродействующей электронной вычислительной машины, мы, конечно, увидели бы немного. Нам покажут английский текст, перфорированные ленты, стойки, на которых смонтированы элементы машины, буквопечатающее устройство, из которого выползает лента с русским переводом...

Что же происходит там, за дверцами металлических шкафов, в недрах «электронного мозга»? Об этом можно рассказать... Ради этого трудились долгие годы десятки людей Последовательность выполнения машиной логических операций не совпадает с последовательностью работы над алгоритмом.

Но рассказывая о работе машины, можно понятней и проще рассказать о работе людей и возвращаться к той или иной задаче, которая сначала ставила в тупик сотрудников лаборатории Мучительные порой поиски увенчались успехом, и небывалый по сложности алгоритм должен был «сказать свое слово»...

* * *

Сейчас, наверно, не найдется человека, который не вырисовывал бы печатными буквами почтовые индексы на конвертах. Наша почтовая система вводит сортировочные машины, сложные оптико-электронные устройства, способные читать печатные цифры и действовать в соответствии с заключенной в них информацией.

Считывающее устройство — это глаза и машины-переводчика. Но пока она считывает не печатный текст, а сочетания дырочек на бумажной ленте, пробегающей перед фотоэлементом. Сочетания дырочек — это уже числа в двоичной системе. Английский алфавит передается цифровым порядковым кодом (1, 2, 3, 4, 5 и т. д.) Английский текст предварительно набивали на ленту специальными машинами — перфораторами, которые букву «а», например, заменяли единицей (01 в двоичном коде), «b» — двойкой и т. д, до «z» — 26. Также вводилась в машину до этого и вся программа ее работы.

Казалось, что все идет хорошо. Но уже в том, что текст вводился в машину при помощи ленты, заключена проблема огромной важности.

Когда было принято решение создавать «промышленный» алгоритм для перевода с английского языка, на котором во всем мире публикуется большая часть иностранной научной и прочей информации, сотрудники лаборатории в первую очередь занялись экономикой машинного перевода.

Они делали расчеты, сравнивали возможности человека и машины, изучали экономические выкладки иностранных коллег. Американцы подсчитали, что в то время машинный перевод каждого слова обошелся бы в 1,46 цента, причем поиск слова в словаре, логическая обработка его, печатание стоили бы всего 0,6 цента, а вот подготовка текста, набивка его на ленты обошлась бы в 0,86 цента за слово. Американские расчеты подтвердились. Самым дорогим оказался ввод данных в машину, и это ставило под угрозу идею машинного перевода.

С годами эта цифра сократилась в несколько раз, но решение проблемы продолжало зависеть от систем ввода текста в машину.

Действительно, в вычислительных центрах можно увидеть десятки и даже сотни девушек, сидящих у перфорационных машин. Они нажимают клавиши устройств, похожих на пишущие машинки, и перфораторы пробивают отверстия в бумажной ленте или в карточках. Затем перфорированная лента помещается в вводное устройство и пробегает со скоростью более метра в секунду под «глазом» машины — фотоэлементом, посылающим в «память» импульсы тока.

Так вводились в машину все сведения, нужные ей для работы, включая алгоритм — совокупность программ, систему команд, определяющих последовательность действий.

Такой способ ввода был явно непригоден для машин, с каждым годом работавших все быстрее и быстрее. В одном из иностранных журналов даже подсчитали, что современная переводческая машина могла бы прочесть 1800 тысяч букв в минуту, но, чтобы снабдить ее перфорированными карточками, понадобилось бы 12 тысяч машинисток, работающих со скоростью 10 тысяч букв в час. Кроме того, для проверки и редактирования потребовалось бы 10–12 тысяч сверщиков и еще столько же машинисток. По мнению журнала, для обслуживания одной машины для переводов понадобился бы целый город с населением в 50–100 тысяч человек.

Мнение неутешительное, но... ученые многих стран уже работали над устройствами, благодаря которым машина могла бы свободно читать печатный текст.

Было проведено немало удачных и неудачных опытов, прежде чем ученые разработали автоматы, которые сами распознают буквы, цифры и другие символы и преобразуют их в двоичный код.

Сначала такие автоматы стали применяться для чтения цифр на банковых чеках. Потом был создан автомат «Эра», который со скоростью 120 знаков в секунду читал текст, напечатанный на пишущей машинке.

Ученые исходили из того, что в нашем мозгу записаны эталоны-контуры знаков и цифр, что позволяет сравнивать и узнавать увиденное.

Для чтения была использована катодно-лучевая трубка, которая применяется в телевидении. Обегающий букву луч света отражается с различной интенсивностью в зависимости от того, попадает ли он на чистое место бумаги или на часть знака. Отраженный свет фокусируется и подается в специальный «прибор опознания», в котором каждый распознанный знак превращается в импульсы, передающие его в машину закодированным по двоичной системе. Однако и этот способ оказался далеко не совершенным.

Существует большое количество типографских шрифтов, а различных почерков — не счесть. «Эра» могла читать текст, напечатанный только определенным шрифтом. Но человек узнает букву, как бы она ни была написана.

В настоящее время разработаны более совершенные системы считывания текста. В частности, использовался статистический подход к опознаванию знаков.

Ученые обратили внимание на то, как человек распознает предметы. Очевидно в мозгу все-таки хранятся не эталоны предметов, а их обобщенные образы. Всех клеток мозга не хватило бы, если бы ему пришлось создавать по эталону на каждый чуть отличающийся от другого предмет. Мать показывает сынишке елку. Образ ее запечатлевается у него в памяти без объяснений. И потом, уже встретив елку побольше или поменьше, густую или тощую, он безошибочно называет ее.

Буква «б», например, имеет нечто общее