Социологические аспекты разработки языковых сценариев для голосовых ассистентов: анализ экспертного дискурса

В настоящей работе обобщены основные критические аргументы против идеи формализации социального опыта или мышления человека (искусственный интеллект), основанные на концепции неявного знания М. Поланьи и последующей рецепции в социологии знания второй половины XX века (Г. Коллинз, М. Куш, Б. Барнс). В русле социологии знания очерчиваются различия (по сравнению с вычислительными системами) в а) способах освоения структур знаний социальными агентами и б) способах интерпретации и следования правилам социальными агентами. В отличие от вычислительной системы при производстве языковых выражений социальные агенты не оперируют формальными правилами словообразования и не занимаются деконструкцией предложений, не следуют прескриптивным правилам языкового производства и не программируются заранее, как вычислительные машины (top-bottom approach). Установлено, что элиминация различий семантическими особенностями использования языка агентами и вычислительной системой покоится на допущении, что возможно создание формальной теории лингвистического поведения, описываемого правилами, а также на игнорировании социальной природы правил лингвистического производства и интеллигибельного характера природы социальных действий. Вычислительные системы не сталкиваются с проблемой правил, не содержащих правил для их собственного применения, вычислительная система не имеет дело с т.н. «регрессом правил», поскольку не интерпретирует элементы информации и не сталкивается с ограничениями интерпретации. Даже при обработке естественного языка язык семантика имеет природу числовых выражений, позволяющих производить над понятиями языка или предложениям операции линейной алгебры. В экспертном дискурсе неоднократно отмечается, что вычислительные мощности современных компьютеров и огромное количество текстовых данных позволяют добиваться высококачественных результатов при переводе с языка на язык или при создании систем, взаимодействующих с человеком на естественном языке. При этом может наблюдаться соединение понятий естественного языка в синонимичные ряды, например, дни недели могут представляться синонимами. Проблемы омонимии и полисемии также накладывает ограничения на успешность текстового и вербального взаимодействия. В экспертном дискурсе отмечается, что социальные агенты обладают онтологически основанной на жизненном опыте способностью к различению понятий, встречающихся в одинаковых контекстах (дни недели). По всей видимости, глобальный контекст, характеристики социального и физического окружения делают социальных агентов более компетентными при работе с семантикой. Экспертный дискурс в терминах «априорного знания» стремится подчеркнуть ту же проблему ¬– вычислительная система ничего не знает о структуре окружающего мира и о том, что скрывается за числовыми переменными, с которыми она имеет дело. Поскольку вычислительная система не имеет «неявного» знания, а также не следует правилам в том смысле, в каком об этом писал Л. Витгенштейн, идея обработки естественного языка с помощью вероятностных моделей и создание диалоговых систем концептуально неспособна выполнить поставленные перед ней задачи. Следование правилам в любой формальной системе (например, математике) является нормативной практиой. В рассуждении о машине, выполняющей вычисления, Л. Витгенштейн пытался продемонстрировать, что машина не следует нормативной практике и, следовательно, не имеет отношения к математическим операциям. Исчисление означает следование правилу формальной системы, с которой работает человек как коллективное существо, в то время как вычислительные системы выполняют преобразование синтаксиса в соответствии с эксплицитными правилами вне социального контекста.