Активность знаний

Известно, что английские предложения строятся по схеме S-V-O (subject-verb -object: субъект-глагол-объект), а татарские - по схеме: S-O-V. То есть, англичанин, если говорит, например, о намерении сходить в кино, сначала скажет, пойдет или не пойдет, и только после этого выдает информацию – куда, какой, зачем, с кем, когда и т.д. (“I’ll go to the cinema “Atilla” with my friend afternoon”). Очевидно, здесь действие управляет ситуацией. После того, как высказано однозначно намерение субъекта, дальнейшая информация становится пассивной, практически не влияет на выбор способа действия или усложняет его. А в татарском языке сначала дается информация и ее анализ, и только после этого, возможно, с учетом реакции слушающего, определяется - положительное или отрицательное, само действие. («Мин дустым белә н тө штә н соң буласы “Атилла” киносына барам/бармыйм» - буквально: ‘Я со своим другом после обеда на фильм «Атилла» пойду/не пойду’).

В системах искусственного интеллекта это называется активностью знаний, что является одним из важных признаков интеллектуальности системы [2]. Для интеллектуальных систем естественным и основополагающим является стиль размышления: анализ-действие, размышление-цели-алгоритмы, а не командный стиль: действие-анализ, алгоритм-цель, как это реализовано в современных технологиях, языках и системах программирования, основанных на менталитете английского языка. То есть в ситуации, описываемой системой, основанной на менталҗ ности татарского языка, сначала анализируется, обрабатывается информация, а затем осуществляется некое действие - подбирается соответствующая адекватная модель представления знаний или выбираются соответствующие алгоритмы и схемы реализации, оптимальность и эффективность которых во многом определяется корректностью и полнотой анализа информации. Это можно назвать событийным или ситуационным программированием.

Такие возможности, являющиеся естественными для татарского языка и закрепленные в грамматике татарского языка, позволяют ставить задачу о разработке интеллектуальных программ накопления и извлечения знаний в глобальных компьютерных сетях, что, как известно, становится сверхактуальной задачей в современном информационном мире.

Заключение

Лексико-грамматические возможности описания, запоминания, хранения, обработки и передачи информации на естественном языке являются теми технологическими признаками, которые позволяют на поверхностном уровне вербализовать, фиксировать и отображать эксплицитно глубинные стереотипы, когнитивные модели и механизмы, описывающие ситуации и процессы в модели мира.

В данной статье на примере татарского языка рассмотрен ряд лексико-грамматических признаков, определяющих технологичность языка, представляющих определенный методологический и практический интерес для создания программных средств эффективной обработки естественно-языковой информации.

Как показывают исследования [1, 3], татарский язык, как агглютинативный язык, обладающий регулярной морфологией и вместе с тем естественной сложностью, разрешаемой контекстно, является эффективным инструментом для создания интеллектуальных систем обработки информации. В силу минимальных показателей временных и емкостных оценочных функций для генерации и анализа цепочек татарских словоформ (за счет регулярности) достигается эффективность при накоплении и обработке информации на татарском языке. Компактность передачи смысла текста на поверхностном, лексическом, уровне объясняется также возможностями языка синтетически, т.е. словоформой, кодировать смысл, который для других языков (английский, русский) формируется аналитически, чаще всего несколькими предложениями. Агглютинативность языка, алгоритмические закономерности, минимальность исключений, наличие мощного мета-аппарата, достаточная жесткость синтаксиса позволяют ставить задачу о построении языка промежуточной трансляции, т.е. языка-посредника на базе татарского языка, и даже разработки новых операционных систем на основе новой идеологии.

Литература

1. Сулейманов Д.Ш., Гатиатуллин А.Р. Структурно-функциональная компьютерная модель татарских морфем. – Казань, Изд-во «Фэн», 2003. - 220 с.

2. Поспелов Д.А., Осипов Г.С. Прикладная семиотика. (Из неизданных книг). Доступно: https://raii.org/library/ainews/1999/1/OSPOS.ZIP

3. Suleymanov D.S. Natural possibilities of the Tatar morphology as a formal base of the NLP // In Proceedings of the First International Workshop “Computerisation of Natural Languages” (Varna, Sept. 3-7, 1999). –Sofia (Bulgaria): Information Services Plc, 1999. -P.113.

[1] Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №