Информационно-коммуникационные технологии в школьном обучении русскому языку и подготовке к ЕГЭ. Е. В. Зырянова

ориентироваться при синтезе речи. При этом каждый «портрет» получается довольно расплывчатым, диффузным; «портреты» перетекают один в другой, как черты лица родственников. Словом, задача не из легких. И поэтому до сих пор не найдено ее удовлетворительное решение.

      В-четвертых, лингвистические знания нужны для разработки систем тестирования каналов связи. Между прочим, знаменитый петербургский фонетист Лев Рафаилович Зиндер разработал речевой материал, который использовал для тестирования системы связи Юрий Гагарин во время первого в истории человечества космического полета. Как вы догадываетесь, отнюдь не всегда бывает достаточно повторять в микрофон «Раз, раз, раз, раз» или «Раз-два-три», как поступают музыканты перед концертом.

      В-пятых, интеллектуальные системы необходимо «научить» идентифицировать говорящего, т. е. установить его пол, возраст, наличие или отсутствие акцента, его эмоциональное состояние и т. п. Все это весьма существенно для криминалистики и охранных систем.

      В-шестых, интеллектуальные системы должны «уметь» распознавать графические образы – рукописный текст, автограф на банковской карте и т. п. Эта задача предполагает не только инвентаризацию способов написания каждой буквы, но и описание закономерностей сочетания букв в словах.

      Не будем продолжать подробный перечень задач, стоящих перед прикладной лингвистикой. В заключение упомянем только о необходимости решения проблемы хранения и переработки больших текстовых массивов.

      Как видим, можно выделить такие основные сферы: традиционная методика, перевод (машинный перевод и распознавание речи на различных этапах овладения иностранным языком), речевая коммуникация, обеспечение надежности систем связи, общение с разными системами искусственного интеллекта. Добавим: в традиционной методике появилась такая форма работы, как тест, – обучающие тренажеры, контрольные работы, итоговые экзамены. Для формализации знаний, необходимых для создания теста, обеспечения процедуры тестирования и проверки результатов требуются специалисты в прикладной лингвистике. Однако наиболее актуальная сфера применения лингвистических знаний – общение с разными системами искусственного интеллекта. Необходимо обеспечивать диалог компьютера с его пользователем, во-первых, и подготовить тексты на естественных языках для хранения, обработки и распространения информации при помощи телекоммуникаций, во-вторых.

      Диалог подразумевает способность машины не только «понимать» команды на естественном языке, но и синтезировать собственные сообщения при ответе на запросы пользователя. Разумеется, речь не идет о том, чтобы «разговаривать» с компьютером по-русски или по-английски (по-польски, по-французски, по-грузински…), хотя уже существуют и такие программы. Огромную прикладную ценность имеют программы смысловой обработки сообщений, установления смысловых связей между различными сообщениями, определения актуальной