Коллектив Авторов - Цифровой журнал «Компьютерра» № 110
Но если вы планируете карьеру астронома, на всякий случай помните: может получиться так, что телескоп впервые попадёт к вам в руки лет через двадцать, когда вы наконец-то обзаведётесь клочком земли, на который привезёте треногу с любительской трубой. Конечно, она будет без камеры, конечно, она будет небольшая (на большую откуда деньги?), но обязательно с функцией автоматического наведения. Потому что самостоятельно вы сможете навестись разве что на Луну, да и то не с первого раза...
P.S. Для соблюдения ритма предлагаю в заголовке колонки произносить слово «астрономы» с ударением на втором слоге. Среди коллег нет единого мнения по поводу того, как следует называть нашу профессию — "астроном" или "астроном". Для определённости сторонникам первого варианта предлагается считать себя франкофилами, сторонникам второго — англофилами!
К оглавлению
Голубятня-Онлайн
Голубятня: Чудо Compreno
Сергей Голубицкий
Опубликовано 28 февраля 2012 года
Больше всего на свете мне хочется выделить тему сегодняшнего рассказа из потока рядовых событий IT, которыми заполняется информационное пространство моей колонки. Новые гаджеты — это замечательно. Новый удачный софт -бальзам на истерзанную душу пользователя. Проект Compreno, над которым компания ABBYY корпит уже 15 лет и выводит, дай бог, в этом году на стадию готового к потреблению продукта — это не новое, и тем более — не очередное событие.
Compreno — это полноценная, не имеющая аналогов в истории технологическая революция. Масштаб этой революции, значение ее для людей (именно для всех людей, а не только для любителей компьютеров) сопоставимы разве что с изобретением World Wide Web или электронной почты. Никак не меньше. Для наглядности можно перевести эту революцию в понятные материально-купюрные реалии: если ABBYY спокойно, без суеты коммерциализирует Compreno хотя бы в десятой части возможных ее практических применений, а затем выйдет на фондовый рынок, капитализация компании затмит всех кумиров сегодняшнего дня — от Apple, грамотно и стильно эксплуатирующего весьма и весьма посредственные в технологическом отношении решения, до Google, умудряющегося заводить в тупик охапками большую часть собственных перспективных начинаний.
Впрочем, довольно авансов и эмоций (хотя завсегдатаев Голубятен ни тем, ни другим давно не удивишь ☺ — пора представить Compreno во всем его величии. Начну с лапидарного компендиума: Compreno — это технология перевода любого человеческого языка на универсальный язык понятий. Соответственно, Compreno включает в себя и сам этот универсальный язык понятий, который ABBYY 15 лет (тайком ☺ разрабатывала в своих исследовательских лабораториях.
Результат ошеломляет: Универсальная Семантическая Иерархия (УСИ) — ядро языка понятий — насчитывает сегодня 60 тысяч элементов в универсальном разделе когнитивной модели, 80 тысяч — в русском разделе, и 90 тысяч — в английском! Ничего даже отдаленного в мире не существует.
Перспективы, которые открывает Compreno, безбрежны и разнообразны:
- компьютеризированный перевод текста с любого языка на любой на качественном уровне, несопоставимым со всеми распространенными сегодня системами перевода;
- полноценный интеллектуальный поиск без специализированного синтаксиса запросов (Поиск по смыслу, извлечение фактов и связей между объектами поиска/мониторинга; мониторинг компаний и персоналий и построение аналитических отчетов на основе параметров разного типа и др.);
системы искусственного интеллекта самых разнообразных профилей и применений;
- автоматическое распознавание речи;
- классификация документов и поиск похожих документов по смыслу;
- анализ тональности в мониторинге;
- реферирование и аннотирование (написание краткого содержания длинных документов)
и это только начало.
За пару дней до своей индийской зимовки я встретился с Татьяной Даниэлян, заместителем директора по лингвистическим технологиям компании ABBYY, и Сергеем Андреевым, генеральным директором и президентом группы компаний ABBYY и на протяжении полных двух часов сидел, широко разинув рот и охая от восторга по мере того, как в мое сознание вливались подробности революционного проекта, подкрепленные полноценной демонстрацией действующего прототипа движков машинного перевода и системы интеллектуального поиска.
Все то время, что Сергей и Татьяна, сами едва сдерживая восторг от собственных достижений, стягивали завесу тайны с Compreno, меня не покидало чувство того, что я участвую в каком-то акте добровольного промышленного шпионажа. Согласитесь, масштаб проекта ошеломляет: 15 лет интенсивной работы сотен людей, 50 миллионов долларов собственных инвестиций, совсем недавно усиленных сколковским грантом в 475 миллионов рублей. Вся компьютерная мощь головного офиса ABBYY (а он, поверьте на слово, ошеломляет: 6 этажей 7-этажногоогромного П-образного здания) в любую свободную минуту задействована для просчетов, необходимых для отладки и совершенствования Compreno, в первую очередь УСИ.
Впрочем, шпионаж — это лишь в моей голове, поскольку, разумеется, беседа наша состоялась в момент, когда Abbyy вышла на финишную прямую и была готова раскрыть миру свои карты.
Подробности Compreno я донесу читателям со слов Сергея Андреева и Татьяны Даниэлян — не потому, что не доверяю собственным суждениям, а потому что рассказ у обоих получился гладким и содержательным, зачем же плодить сущности?
Начало разработки Compreno пришлось на 90е годы, когда в арсенале ABBYY (в те годы — еще BIT Software) уже числилось два ледокола: словари Lingvo и программа для распознавания текста FineReader. Продукты продавались по всему миру, были хитами и приносили стабильную прибыль — манна небесная для романтических проектов вроде Compreno, стресс которых не пережил бы ни один сторонний инвестор (вкладывать миллионы долларов в нечто совершенно революционное да к тому же и с неизвестными перспективами? а вдруг ничего не получится? нет уж увольте!).
ABBYY обошлась без чужих денег и это спасло Compreno, позволив довести до победного конца проект со столь колоссальными материальными и людскими затратами.
Успех обеспечил и правильный изначальный выбор направления для разработки системы автоматического перевода. В 90-е в мире правила одна королева — Rule-Based Translation Model, классическая модель перевода, основанная на ограниченном наборе готовых правил для некоторой пары языков. Одна из проблем RBTM — в накоплении все новых и новых правил, которые в какой-то момент просто начинают конфликтовать между собой. Анализируя предложение, мы можем применить разные комплекты правил, при этом машине неведомы приоритеты. Перевод, основанный на RBTM, как правило, не озабочен полным синтаксическим анализом: вместо него предложение делится на фреймы, на которые затем интерполируют существующие в системе правила для получения перевода. RBMT системы не учитывают семантику.
В начале XXI века усилиями Google мир подсел на иглу нового алгоритма перевода — так называемой статистической модели. Основа СМ — наличие обширной базы разнонаправленных переводов. Мы задаем статистическому движку предложение для перевода, он ищет в базе данных как в словаре варианты уже существующих переводов аналогичного текста и после незначительных изменений выдает вполне приличный результат.
Изменения не самые существенные. Предположим нам нужно перевести предложение «в комнате стоит красный стул», а в статистической базе уже есть переведенная фраза «в комнате стоит зеленый стол» — решение элементарно: берется уже существующий шаблон перевода и новые слова просто заменяются по словарю.
Поскольку в СМ используются уже готовые человеческие переводы заведомо высокого качества, то на выходе получается весьма недурственный результат, ибо для осуществления перевода не нужно погружаться в синтаксис, специфику фразеологии конкретного языка и проч.
Все замечательно, однако, лишь до тех пор, пока дело не касается переводов в направлениях с так называемым низким покрытием (скажем, каким-нибудь, румынско-русским или тайско-венгерским).
Где брать аналоги? По словам Сергея Андреева опасность подстерегает также при уходе в предметные области на массовых направлениях, потому что параллельных текстов становится сильно меньше, чем в бытовой и разговорной тематике. Сочетание ухода в предметную область и не самого массового направления перевода приводит к слабым результатам. Скажем, IT. Казалось бы, какие сложности могут возникнуть у машинного перевода с текстом на тему информационных технологий? В самом деле — никаких, если мы занимаемся русско-английским переводом. Зато они тут же возникнут на русско-французской ниве! Статистическая база в этом направлении чрезвычайно скудная и лакуны возникают на каждом шагу.
