Автор оригинальной статьи не вводит вообще никаких чётких определений и не задаёт критерии оценки того, понял ли компьютер текст. Я делаю это за него, исходя из прагматических соображений и здравого смысла (критерий — умение решать поставленные задачи). В чём тогда несоответствие?
А все люди могут понять, что шутка смешная? Я встречал людей, которые выслушав шутку анализировали её, находили причину, почему она смешна остальным, и улыбались если считали причину достаточно весомой.
Задумайтесь, всего несколько групп исследователей во всём мире занимались проблемой определения юмора в тексте, и при этом они получили > 75% верных ответов. А какой процент шуток может правильно определить среднестатистический человек?
Обычно системы обучаются экспертами, то есть людьми, авторитетными в данной предметной области. Оценивают результаты обучения (понимания), соответственно, также сравнением с ответами экспертов.
Да вроде нет. Отдельные задачи решаются вполне успешно. Большие универсальные системы, конечно, пока не так развиты, но, как часто говорят гугловцы, «мы работаем над этим» ;)
Вы опять используете словосочетание «понимать как человек», не давая ему чёткого математического/логического/филосовского/какого угодно определения. Вы можете сказать, как сам человек понимает текст? Что представляет из себя человеческое мышление и т.д.? Общепринятых определений для всех этих терминов нет. Тогда спрашивается, а чего вы вообще хотите от комьютера? Вы хотите, чтобы компьютер мог различать эмоции, высказанные в тексте — ну так он уже умеет различать. Вы хотите, чтобы он мог определить правильное значение слова — ну так я Вам дал ключи к тому, как этого добиться. Задача с фокус-группами решается не намного сложнее — соберите возможные группы и выведите ассоциативные правила, какой группе какие тексты нравятся. Да, возможно компьютер будет принимать решения не так, как это делает человек, использовать другие механизмы, но что это меняет? Если Ваша цель — заставить машину справляться с задачами, которые традиционно может решить только человек, то какая разница, как он будет это делать, если он выдаёт правильный результат?
По поводу теоремы о неполноте. Не уверен, что понятие формальной системы вообще применимо к естественному языку. Хотя бы из-за эволюции самого этого языка. Да и вообще не очень понятно, что значит опровержимое и неопровержимое утверждение по отношению к языку.
Ну, в общем-то, поэтому я первым делом и обратил внимание на само слово «понимать». На самом деле человеку в большинстве случаев всё равно, «понимает» ли компьютер то, что он говорит, или просто складывает символы из корзин. Главное, чтобы он мог дать человеку то, что тот просит — найти релевантные документы, подобрать правильный ответ, определить настроение текста и т.д.
Задумайтесь, всего несколько групп исследователей во всём мире занимались проблемой определения юмора в тексте, и при этом они получили > 75% верных ответов. А какой процент шуток может правильно определить среднестатистический человек?
По поводу теоремы о неполноте. Не уверен, что понятие формальной системы вообще применимо к естественному языку. Хотя бы из-за эволюции самого этого языка. Да и вообще не очень понятно, что значит опровержимое и неопровержимое утверждение по отношению к языку.