Лингвист или нейросеть: что такое «знать язык» в эпоху искусственного интеллекта?

В нынешнее время ИИ — стремительно развивающаяся отрасль. Всё начиналось с
помощников для людей и бизнеса, которые не тратят много сил, времени и ресурсов, но
сейчас нейросети захватывают всё большие и большие сферы общественной жизни.
Постепенно люди начали опасаться такой помощи, ведь зачастую кажется, что
искусственный интеллект намного умнее любого человека, но на самом ли деле ИИ так
совершенен? Действительно ли он всё понимает, или же это лишь иллюзия?

В чём заключается работа лингвиста?

Самое первое и простое, что приходит на ум — это переводческая деятельность. Но кто
такой переводчик? Конечно, это человек, который понимает другой язык и способен
произвести качественную адаптацию текста или разговора с одного языка на второй.
Казалось бы, всё предельно просто и понятно, и эти действия с лёгкостью заменит ИИ. Но
везде есть свои подводные камни и детали:

1. Понимание культуры. Культура каждой страны разнится, имеет свои особенности, которые проявляются в поведении говорящего, взглядах, отношении ко времени и многом другом. Одной из задач лингвиста является понимание и считывание эмоций и подтекстов, посылов, которые имеет в виду человек, не говоря о них прямо.

2. Креативность. Из первого пункта исходит следующий. Человек способен мыслить глубже, чем искусственный интеллект, осознавать, как работает язык, и это позволяет лингвисту понять сарказм, иронию и ответить уместно тем же.

3. Языковая интуиция. Благодаря пониманию глубинных уровней языка, у человека развита так называемая «языковая интуиция», и он может осознанно нарушать установленные правила (например, в искусстве) так, чтобы носителю языка было понятно, о чём идёт речь.

«Продвинутый» искусственный интеллект.

Нейросети обучаются в быстром темпе, создавая конкуренцию людям, и, конечно, это не просто так. ИИ имеет свои преимущества, с которыми человечеству сложно соревноваться:

1. Скорость. Не секрет, что машины работают намного быстрее человека, и это является одним из главных факторов в гонке лингвистов и нейросетей. Искусственный интеллект обрабатывает информацию за считанные секунды, что позволяет быстро получить информацию.

2. Объем информации. Вместе с высокой скоростью ИИ обрабатывает огромные объемы информации, которые человеческий мозг охватить не всегда готов. Машина с лёгкостью выдаёт большие и развернутые ответы на любые вопросы.

3. Точность. Ответы нейросети прямые и соответствующие правилам языка, они построены на закономерностях, что является хорошей базой для не углубленных знаний, но для понимания темы в целом.

Как устроено «знание»: процесс против результата.

Если сравнивать языковые модели и лингвистов, то можно заметить, что человек зациклен на процессе, а машина — на результате, при чём не его эффективности, а на объёме и скорости. Мозг человека и обеспечение робота работают совершенно по-разному, каким бы «совершенным и умным» не казался второй, лингвист будет выигрывать за счёт:

1. Глубинного понимания, то есть знания правил и их связей, исключений и истории их появления.

2. Ментальной репрезентации. Под этим имеется ввиду то, что человек осознаёт связь языка и культуры, способен наслаивать на текст или речь эмоции, чувства и исторический опыт страны.

3. Рефлексии и интуиции, благодаря которым лингвист может на самом деле чувствовать красоту языка, понимать его на духовном уровне, что помогает лучше строить коммуникацию с другими людьми.

Но и нейросети нельзя списывать со счетов, ведь не всегда нужно глубокое понимание, а
лишь представление о теме, что более быстрым путём предоставит искусственный
интеллект. В то время, как человеку важен процесс, нейросеть выдаёт результат с помощью:

1. Использования статических закономерностей, это значит, что модель не знает правила, а вычисляет вероятность следования слов и конструкций друг за другом на основе имеющихся в базах данных ресурсов.

2. «Математики», то есть она не владеет личным опытом, эмоциями или осознанием, но зато может оперировать так называемыми математическими векторами и формулами, загруженных в неё разработчиками.

3. Генерации правдоподобного текста на основе шаблонных данных и смешения их с разных ресурсов.

Синергия: не «или», а «вместе».

И всё же, уже подходя к выводу, стоит сказать, что лингвисты сейчас не могут без
нейросетей, так же, как и нейросети не могут без лингвистов. Пока искусственный интеллект нуждается в исправлении ошибок, добавлении необходимых шаблонов в систему, тонкой настройке моделей на качественных и современных данных, а ещё в эволюции этичности, справедливости и культурности выводов, которые делает машина, человеку необходимы
инструменты для первичной обработки и анализа объемной информации, автоматизация рутинных задач и генерации идей для исследовательской работы.

Подводя итоги, можно понять, что как таковой язык нейросеть не знает, если мы имеем в
виду человеческий смысл, но она, благодаря разработчикам и лингвистам, умело имитирует это знание. Но несмотря на это, искусственный интеллект уже стал незаменимым инструментом в работе лингвистов, который помогает усовершенствовать результативность
и эффективность работы, связанной с живым языком.

Источник: habr.com