コンピュータ言語学は、ワードプロセッシングを支援するのに無力です。

今日、コンピューター言語学は事実上使い果たされています。 これは、「インテリジェントな」情報製品の研究者と開発者が、適切な機械翻訳や自然言語の大量のドキュメントの情報のセマンティック検索などの野心的なプログラムの作成に半世紀以上取り組んできた経験が失敗したことによって直接示されます。



もちろん、自然言語テキストの機械処理の未来は、人ができる方法と同様に、文脈の意味理解のレベルで情報の内容を分析できる超言語技術の作成と開発に見られます。 しかし、長い間「思考機械」の作成は、2つの主要な要因-必要な方法論と2つの基本的な問題を解決する適切なツールの欠如-によって妨げられました。これは、「意味の式」を見つけ、いくつかの形式化されたコンピューターで「宇宙に関する知識のモデル」を構築することでしたそれなしでは、実際には、プログラムレベルで人間の思考の本質を繰り返すことは不可能です。



言語学者は、サイバネティックスと一緒にこれらの問題を克服できませんでした。後者はすでに専門分野の境界を超えており、実際、たとえば「スマート」対話システムの作成など、テキスト処理のそのような長い需要のある応用分野の開発を大幅に遅らせたためですまたは「セマンティックインターネット検索エンジン」。 そして、同じ機械翻訳でも、まだ多くのことが望まれています。



科学技術の進歩の経験は、最終的に画期的な所望の結果が、原則として、異なる技術分野と主題分野の接合部で得られることを示唆しています。 ほとんどの場合、「機械思考」の問題は、手続き型計画で自然な意識がどのように機能するかを正確に理解し、必要かつ十分な量で示されたこれらの思考手順が確実に見つかるかどうかで正確に解決されます最終的なコンピューターアルゴリズム。



近年、新しい（「スマートな」）科学的規律が発達し始めていることに注意すべきであり、それは人間の精神活動の手続き性を正確に研究するものに従事している。 現時点では、この方向に大きなブレークスルーがあり、人間の思考のアルゴリズムがどのように機能するかをすでに明確に理解していると言えます。 これについて一般化した方法で話す場合、まず、人は通常考えるイメージではなく、「イメージの振る舞いのモデル」（MPO）でイメージを考えることに注意する必要があります。 第二に、私たちは「オントロジー的に」、つまり自分自身に気付くことなく常に質問をし、常に（自動的に）答えを探していると考えます。 最後に、熟考中に個人の周囲または彼の心の中で起こるすべての意味のある理解は、周囲の宇宙の特定の「モデルのアイデア」の助けを借りて正確に実行されます。 これは、彼が運用方法で受け取ったMPOを、人間の長期記憶に保存されている宇宙に関するアイデアと比較することによって起こります。 ここでは、まさに、これら3つの主なクジラが自然思考のテクノロジー全体を構成していますが、今ではプログラマーが理解できる言語に移行し、待望の結果が得られています。



人が自然言語のメッセージを理解するとき、表現された判断と記憶に保存された画像の動作の概念およびパターンとの即時の対応を実際に確立することはありません。 彼らは、経験と利用可能な知識の詳細に基づいて頭の中で発生する受信（認識）IGOの最初の連想-ヒューリスティック対応を与えるたびに、テキストをさらに再考する過程で、受信した情報を洗練し、指定し始めます。 コンピュータ言語学は、言葉の意味と相互関係の正確な対応を確立するよう努めており、実際には私たちの思考がどのように機能するかとは異なる言語の特徴である言語ツールのあいまいさの問題を克服しようとしています。 結局、人は、言葉の形態学的負荷の知識や言葉間の統語的つながりの確立のためではなく、言葉の特定の意味（セマンティ）を認識したからでも、正確には最初の連想的仮定とその後の「反復スクロール」のために、音声またはテキストの理解を達成しません認識された情報とその内部コンテンツとの対応の最終的な絵を描くためのコンテキスト全体。