Интерпретация метафорического языка: вызов искусственному интеллекту

Актуальность работы обусловлена тем, что в последние годы многочисленные исследования указывают на способность искусственного интеллекта (ИИ) генерировать и анализировать выражения естественного языка, однако вопрос о том, способен ли ИИ действительно интерпретировать человеческий язык, а не имитировать его понимание, до сих пор остается открытым. Дополнительную сложность для систем ИИ составляют метафоры как неотъемлемая часть человеческого языка, которые являются не только распространенной фигурой речи, но и преобладающим когнитивным механизмом человеческого мышления. На основе обзора результатов существующих исследований компьютерной лингвистики и смежных областей в статье выделен ряд проблем, связанных с интерпретацией небуквальных выражений языка большими языковыми моделями (LLM). Показано, что в науке нет четкого представления о способах обучения языковых моделей автоматическому распознаванию и пониманию метафор, способных приблизить их к уровню «интерпретационных компетенций» человека. Цель исследования - выявить возможные причины, препятствующие пониманию образного языка искусственными системами и обозначить возможные направления для решения указанной проблемы. Установлено, что основные барьеры на пути ИИ к человекоподобной интерпретации образного естественного языка обусловлены отсутствием физического тела, неспособностью мыслить по аналогии и делать инференции на основе здравого смысла, последние при этом могут быть охарактеризованы одновременно как результат и как когнитивный процесс при обработке и извлечении информации.