نستخدم جميعًا استعارات مثل "خرجت عن المسار" و"جنحت" في حياتنا اليومية ونفهمها بسهولة، ولكن هل ستتمكن أجهزة الكمبيوتر أيضًا من فهمها في المستقبل؟
إسرائيل بنيامين مجلة جاليليو
"المشروع على وشك الانهيار."
"لقد خرجت القيادة عن القضبان."
"لقد خسر الشمال."
ما هو القاسم المشترك بين جميع الجمل المذكورة أعلاه؟ أولاً، كلها أمثلة على استخدام الاستعارة في اللغة اليومية: الاستعارات ليست مجرد أداة أدبية مطلوبة فقط من الشعراء والروائيين وعلماء الأدب، ولكنها جزء أساسي من الطريقة التي نتحدث بها ونتواصل بها.
البحث عن الاستعارات صعب بسبب الاختلاف بينها وبين الصور: فالاستعارة لا تشير صراحة إلى إجراء مقارنة، ولا تشير إلى المفاهيم التي تقارنها
كما أن لهذه الجمل قاسم مشترك آخر، لأن الاستعارات الموجودة فيها جميعها تشير إلى مجال دلالي متشابه، من حيث أنها تستخدم ربط المشروع أو القيادة أو الحياة بمفاهيم تتعلق بالرحلة. يمكن أن تكون الرحلة سفينة (قد جنحت)، أو قطارًا (يجب أن يبقى على القضبان)، وما إلى ذلك، وعلى أي حال، يجب علينا أثناء الرحلة أن نعرف في أي اتجاه نتحرك (وبالتالي نحتاج إلى ، على الأقل مجازيًا، بوصلة). هذا نوع شائع جدًا من الاستعارات، ومن السهل تذكر أمثلة إضافية ("لقد نفد الحصان" والتي تفسح المجال الآن لـ "لقد نفد الوقود"، "القرار الجديد هو منعطف للخلف" "والعلاقة بينهما في بداية رحلتها" وأكثر). إن اختيار نوع الرحلة قد يفرض استمرار العبارة - على سبيل المثال: "المشروع على وشك الانهيار، لذلك يجب أن ندير العجلة".
مثل بطل مسرحية موليير "أيضا في النبلاء" الذي تكلم النثر لمدة أربعين عاما دون أن يعرف ما هو، كلنا نستخدم استعارات من هذا النوع ونفهمها بسهولة - في الواقع، ليس لدينا مشكلة في القيام بذلك، لكننا سنفعل ذلك ونواجه مشكلة خطيرة إذا طلب منا تجنب استخدام مثل هذه الوسائل اللغوية تماما . لا تقال الأشياء بالطبع باستعارات أدبية عميقة، بل بتلك الاستعارات اليومية البالية (التي أصبح بعضها «استعارات ميتة»، أي تلك التي أصبحت وحدة لغوية وفقدت سياق الأصل) المعنى - عبارة "رئيس الوزراء" على سبيل المثال لم تعد تستخدم من قبل معظم مستخدميها ويسمعون ارتباطاتها بمعنى كلمة "الرأس" كعضو في الجسم).
إذهب واستنتج
في قصة "الروبوت الصغير المفقود" التي تظهر ضمن القصص الأخرى في ملف "أنا، روبوت") التي كتبها إسحاق أسيموف عام 1947، يقول أحد المهندسين للروبوت الذي يعمل معه "اغرب!" (في النص الأصلي باللغة الإنجليزية، "اذهب وافقد نفسك!"). يفهم الروبوت التعليمات حرفيًا ويخفي هويته بين عشرات الروبوتات المتطابقة معه من الخارج رغم أنه يختلف عنها في برمجته، وينشأ التوتر في القصة حول الجهود المبذولة لاكتشاف ذلك الروبوت.
أشار أحد منتقدي أعمال أسيموف إلى عدم منطقية الموقف الموصوف: هل يمكننا أن نتخيل أنه في العمل المشترك بين البشر والروبوتات، لن يُطلب من الروبوتات في كثير من الأحيان فهم مثل هذه العبارات بالطريقة التي يقصدها الشخص، بدلاً من فهمها. الفهم الحرفي؟ على سبيل المثال، بالإشارة إلى المثال الذي افتتحنا به، ماذا سيحدث إذا سمع الروبوت "علينا إدارة عجلة القيادة" أثناء قيادة السيارة، بينما كان المتحدث يشير مجازيًا إلى الحاجة إلى تغيير بعض القرارات؟ ويرى الناقد نفسه، جوزيف باطروش، أن عدم قدرة أسيموف على الإحساس بهذه المشكلة يرجع إلى أن عظيموف نفسه كان يميل إلى التفكير بطريقة حرفية، وهو ما تم التعبير عنه أيضًا بأسلوب كتابته المباشر و"النظيف".
أفضل أن أرى قصة أسيموف ناجحة في التنبؤ بأحد أكبر التحديات في فهم الكمبيوتر للغات البشرية - صعوبة فهم العبارات التي لا يستمد معناها من تعريفها المعجمي. يمكنك بالطبع الدخول إلى "القاموس" الذي يستخدمه الكمبيوتر مع مجموعة متنوعة من العبارات بمعناها الحقيقي: فقط في حالات نادرة جدًا ستعني عبارة "تضيع" الأمر بإخفاء شخص ما بحيث يصبح من المستحيل العثور عليه .
لسوء الحظ، هذا ليس حلاً في معظم الحالات، لأن عبارات مثل "أدر العجلة" تظهر في كل من السياقات المجازية والحرفية. ليست هذه هي المشكلة الوحيدة: عدد التعبيرات التي سنحتاجها في هذا "القاموس" ليس محدودًا - في مثالنا، على سبيل المثال، سيكون من الممكن أيضًا القول أنك بحاجة إلى الضغط على الفرامل، أو الدوران على شكل حرف U ، توجيه بعناية، الخ. ولذلك فإن طريقة "معجم العبارات" ليست كافية، ولا مفر من ضرورة تزويد الحاسوب بشيء من القدرة على فهم الاستعارات.
رسم الخرائط بين المباني
في أوائل الثمانينيات، أدرك مطورو الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى فهم الاستعارات. ووفقاً للمنهج الذي كان سائداً في ذلك الوقت (وهو منهج لا يزال له مؤيدون حتى اليوم)، كان يُنظر إلى فهم اللغة الطبيعية على أنه ترجمة للنص إلى عالم منطقي رياضي. في هذا العالم يتم التعبير عن الأقوال على أنها روابط بين رموز محددة المعالم، بحيث أن الكلمة الواحدة قد ترتبط بها رموز كثيرة، حسب معانيها المحتملة، والعكس صحيح: رمز واحد قد يتوافق مع تعبيرات كثيرة ("جورج واشنطن" أو "الرئيس الأول للولايات المتحدة الأمريكية" أو "الرجل الذي نحته هو الرجل الموجود في أقصى اليسار على جبل رشمور" - جميعها تشير إلى نفس الرمز).
لمثل هذه الترجمة، هناك حاجة إلى الكثير من المعرفة حول العالم، والتي يتم التعبير عنها أيضًا بنفس اللغة الرمزية. في هذا التوجه، من الطبيعي أن نرى الاستعارة كتعبير عن رسم خريطة بين الهياكل: إذا كنا في عالم المشاريع نتعامل مع مشروع معين على أنه يتقدم وفقا للخطة أو على أنه معرض لخطر التأخير أو الفشل، وفي العالم في الإبحار، نحن ندرك خطر الجنوح، فمن الطبيعي أن نخلق تشبيهًا بين هيكل "مشروع - خطر - تأخير" و"إبحار - خطر - جنوح". إن عنصر الخطر هو ما يوحد البنيتين، وهو يتيح لنا أن نفهم أن المتحدث يعبر عن خوفه من نجاح المشروع. (ملاحظة: كلمة "متقدم" ترتبط أيضًا باستعارة المشروع كرحلة: كما ذكرنا، من الصعب جدًا تجنب مثل هذه الاستعارات عند التعامل مع المفاهيم المجردة. وهذا بالطبع ليس المثال الوحيد في هذه المقالة. )
مشروع ATT-Meta
المشروع الذي يمثل هذا النهج هو مشروع ATT-Meta بقيادة البروفيسور جون بارندن من جامعة برمنغهام في إنجلترا. المشروع مخصص لمجال الاستعارات التي تتناول تمثيلات الحالات العقلية. ومن بين أمور أخرى، تم بناء قاعدة بيانات كجزء من المشروع تتضمن أكثر من ألف مثال نصي، وربطها بفئات الاستعارات مثل "العقل كمساحة مادية" ("أحتفظ به في رأسي"، "" فتحت بابًا إلى غرفة مخفية في ذهني"))، "العقل ككائن حي" ("دع أفكارك تتحرك في كل الاتجاهات"، "العقل يختار طريقه بعناية في حقل من الأشواك")، "خواطر ككلام داخلي" ("قلت لنفسي"، "جزء مني لم أعرفه من قبل رفع رأسه احتجاجًا") وأكثر.
كما ترون من هذه الأمثلة، تتضمن الفئات عبارات "أدبية" إلى جانب التعبيرات الشائعة والمبتذلة، وقد يستخدم أحد الأمثلة عدة استعارات في نفس الوقت. على الرغم من سهولة فهم القصد من النص، إلا أن التمثيل الرمزي المطلوب معقد نتيجة للتنوع الكبير في أشكال التعبير والبنية المختلفة التي يمكن أن يتخذها كل شكل من هذا القبيل. يستخدم المشروع هذه التمثيلات الرمزية لتحديد هذه المراجع المجازية ومعالجتها وفهمها.
وجد أحد أعضاء فريق المشروع تعزيزًا للحاجة إلى فهم الاستعارات في تحديات "السحب النصي" - وهي مهمة تحليل النص التي اقترحها الدكتور أدو داغان من جامعة بار إيلان والتي حظيت بالكثير من الاهتمام في الآونة الأخيرة سنين.
صنف داغان كل مهمة فرعية على أنها تتطلب فهمًا مجازيًا أو لا تحتاج إليها. وقد تبين أن البرامج التي حققت أعلى الإنجازات في هذه التحديات كانت أضعف بكثير بالنسبة لتلك المهام الفرعية التي كان فيها الاستعارة، مع أنه من الممكن أن معظم القراء البشر لن يستشعروا حتى وجود الاستعارة في هذه المهام (لأن على سبيل المثال، "تعافى سوق الأوراق المالية"). توضح هذه النتيجة الضعف الكبير للذكاء الاصطناعي في هذا المجال، حتى بالمقارنة بإنجازاته (المحدودة حتى الآن) في مجالات أخرى لفهم النص.
تحديد الاستعارات كأداة للبحث الأدبي
تظهر مشاريع مثل ATT-Meta إمكانية فهم الاستعارة التي تم تطويرها في اللغويات ودراسة الأدب للمساهمة في التقدم في الذكاء الاصطناعي. يحاول مشروع "الروح استعارة" تسخير الذكاء الاصطناعي لدراسة الأدب. بدأ المشروع براد باسانيك (وهو الآن أستاذ أدب القرن الثامن عشر في جامعة فيرجينيا) في جامعة ستانفورد في الولايات المتحدة الأمريكية. أثناء قيامه بعمل الدكتوراه، احتفظ بقائمة مكتوبة بخط اليد من الاستعارات المتعلقة بالعقل والتفكير في الكتاب المقدس وفي كتابات ميلتون وشكسبير. وعندما كبرت القائمة، طلب بيسناك مساعدة أصدقائه من كلية علوم الكمبيوتر في إنشاء قاعدة بيانات إلكترونية أدخل فيها النتائج التي توصل إليها.
على الرغم من أن الانتقال إلى المستودع الرقمي جعل التخزين أسهل، إلا أن بيسناك أدرك أنه طالما أن البحث وتحديد الاستعارات يتطلب عملاً بشريًا، فإن التقدم سيكون محدودًا.
كيف يمكنك تعليم الكمبيوتر التعرف على الاستعارة في العمل الأدبي؟ اليوم أصبح البحث عن مظهر كلمة معينة أمرا سهلا وبسيطا. كما أن البحث عن الصور ليس صعبًا بشكل خاص - عليك أن تبحث عن جمل مثل "الفكر يشبه" وجمع كل تلك التعبيرات التي تظهر هناك (وهذا بالطبع تبسيط مبالغ فيه، وتحتاج إلى طريقة أكثر عمومية، لكن الفكرة تظل متشابهة) ). البحث عن الاستعارات صعب بسبب الاختلاف بينها وبين الصور: فالاستعارة لا تشير صراحة إلى إجراء مقارنة، ولا تشير إلى المفاهيم التي تقارنها.
أخبر بيسانيك صديق طفولته عن هذه المشكلة عندما التقيا بالصدفة في حفل زفاف. اقترح هذا الصديق، وهو الآن عالم حاسوب، أن يستخدم أساليب التعلم الحاسوبية: إذا زودنا الحاسوب بأمثلة على الأشكال التي تظهر فيها استعارة معينة، فسيتمكن الحاسوب من تحديد الخصائص الإحصائية والاحتمالية للنصوص المقدمة كمثال وابحث عن النصوص الإضافية التي تطابق هذا المثال. يتم استخدام هذه الطريقة، من بين أمور أخرى، لتصفية "البريد غير المرغوب فيه" عن طريق الدراسة المحوسبة للرسائل التي تم تصنيفها على أنها بريد غير هام واستخدام المعلومات المكتسبة لتصنيف الرسائل الجديدة.
هل كان أرسطو مخطئا؟
واليوم، تحتوي قاعدة البيانات على حوالي 8,000 نص تحتوي على استعارات، تم تحديد حوالي 6,000 منها باستخدام البحث المحوسب باستخدام هذه الطريقة وغيرها من طرق تحليل النص الآلي. يتم تصنيف النصوص حسب نوع الاستعارة وكذلك حسب تاريخ المؤلف وجنسه ومهنته ونوع النص والمزيد. على سبيل المثال، يمكن للمرء أن يجد أن الصور من مجال الفيزياء لم تظهر تقريبًا قبل القرن السابع عشر وأصبحت شائعة جدًا في القرن الثامن عشر، حيث شبه الفيلسوف الأسقف بيركلي في بدايته العقل بالكرة المتحركة. بالطبع، ظهرت الصور من عالم الكمبيوتر مؤخرًا فقط ("أحتاج إلى إعادة التعيين").
وليس هذا هو المثال الوحيد للتأثيرات التكنولوجية على صور العقل: فقبل 300 عام، عندما بدأ إنشاء الرواية الحديثة، ظهرت صور الورق والكتب، بينما تظهر أول مقارنة بمحرك موجود في قاعدة البيانات هذه في مسرحية شكسبير من عام 1594.
ويستخدم بيسناك إمكانيات التصنيف والبحث العديدة التي توفرها له قاعدة البيانات هذه لمتابعة التغيرات التي طرأت على استعارات الروح عبر تاريخ الأعمال التي يدرسها. على سبيل المثال، تمت مقارنة الروح الشابة في القرن الرابع قبل الميلاد بـ "اللوح المسطح" (تابولا راسا). في القرن السابع عشر، استخدم الفيلسوف لوك صورة مماثلة من تقنية كتابة مختلفة - "ورقة بيضاء، بدون أي خطاب مكتوب". في القرن الثامن عشر، تظهر صور السيخ الدوار، وكأن الروح تُطهى في نار التعلم.
كتب أرسطو أن الاستعارات هي الجزء الأسمى من الكتابة، حيث يخلق المؤلف رابطًا بين أشياء تبدو غير مرتبطة ببعضها البعض. يستشهد البروفيسور بيسانيك بادعاء أرسطو بأن إتقان الاستعارات هو الشيء الوحيد الذي لا يستطيع الشاعر تعلمه من الآخرين. وهو ينوي إظهار أن هذا الادعاء غير صحيح فيما يتعلق بتحديد الاستعارات، واستخدام الكمبيوتر للتعلم - بينما يقوم الكمبيوتر بتعليم نفسه.
يعمل الكاتب في ClickSoftware لتطوير أساليب التحسين المتقدمة.
المزيد عن هذا الموضوع على موقع العلوم
تعليقات 8
أنا خبير في مجال الاستعارات وأمضيت سنوات في البحث عن الروابط بين اللغة والدماغ بأسلوب شعري معرفي. اليوم لم أعد في المجال الأكاديمي، وأعمل في التعليم، لكن مجال اللغة المجازية يحترق في عظامي.
هناك بالتأكيد طريقة لتعليم أجهزة الكمبيوتر فهم الاستعارات باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال تقليد الطريقة التي تعمل بها أدمغتنا.
إذا فهمت ما هي العمليات المعرفية المطلوبة للفهم المجازي، يمكنك أيضًا تطبيق ذلك على الكمبيوتر بغرض فهم الاستعارات الجديدة والأصلية، وليس فقط استرجاع معنى من الذاكرة أصبح مهترئًا وقاموسًا.
الأمر ليس سهلاً، وهو يتضمن بالتأكيد منح الكمبيوتر القدرة على التعلم الذاتي، ولكن في رأيي أنه ممكن.
إذا كان هناك أي شخص هنا مهتم بالترويج لهذه القضية، فنحن نرحب به للاتصال بي والبحث عني.
دكتور موتي بناري
كيبوتس كاليا
استعارة واحدة كبيرة.
تقريبا كل الكلمات وطبقات اللغة تنشأ من الاستعارات.
مع تطور اللغة، "تموت" الاستعارات وتنفصل عن المعنى الأصلي، وتصبح الصورة كلمات "عادية"، أي تلك التي يتم تدريسها عن المعنى المباشر والعادي للشيء وليس كمعنى مجازي.
أوصي بقصة جيل دويتش عن اللغة (نسيت اسم الكتاب).
بشكل عام، في رأيي، كل لغة الإنسان هي كناية عن شيء لا ندركه.
لا تأخذ المقال على محمل الجد.
هذه المقالة مكتوبة على سبيل الاستعارة.
فقط لا تعلم الروبوت الذي لمسته النجوم أن يصبح مشهورًا
حقًا! سمعت أحدهم يستخدم هذه الاستعارة
إسرائيل بنيامين هو أحد أبرز الكتاب عن جاليليو وأنا أقرأ كتاباته دائمًا بشغف.
في رأيي، أحد الأسباب التي تجعل فهم الاستعارات من أصعب التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي هو أنها ليست مهمة سهلة حتى بالنسبة للذكاء البشري.
لقد رأيت العديد من المناقشات على شبكة الإنترنت حول عبارة "هاتسل همباشا" في قصيدة مئير فيسلتير.
وفي كل المناقشات كانت الحيرة في معناها وكنت دائما في حيرة من الحيرة.
وهذا في رأيي من أنجح الاستعارات في الشعر العبري.
في رأيي، لا يمكن لأي شخص زار حديقة وشاهد لعب الضوء والظل على الأرض تحت الأشجار ومدى تشابه لعب الضوء والظل مع رقص أشعة الشمس على المياه المتدفقة أن يندهش بالتعبير.
فلماذا لا يزال الناس يعبرون عن حيرتهم؟
أعتقد أن بعضهم لم يفهم كلمة "مثير للاشمئزاز".
وهذا تحدٍ يمكن تجاهله في برنامج حاسوبي يسهل تجهيزه بجميع قواميس جميع اللغات.
أعتقد أن بعضهم لم يقم بزيارة بستان من قبل.
هذه المشكلة أيضًا ليست صعبة بشكل خاص بالنسبة لبرمجة الذكاء الاصطناعي، والتي عادةً ما تزودهم بالمعرفة الإنسانية للأشخاص الذين زاروا البستان (لأولئك الذين لم يفهموا - كان ذلك استعارة).
المشكلة الصعبة حقًا تنبع من حقيقة أن معظم الناس - حتى لو رأوا معانًا مفكاحًا، ويعرفون معنى كلمة "مفكاه"، أو زاروا بستانًا، وشاهدوا لعبة الضوء والظل على الأرض - يفعلون ذلك. ولا تلاحظ التشابه حتى بعد قراءة كلمات الأغنية.
في رأيي، إحدى أهم الطرق التي يجب اتباعها في البحث الآلي عن الاستعارات يجب أن تعتمد على البحث عن الأفعال في السياق "الخاطئ".
في المثال أعلاه، الفعل "mafka" لا ينبغي أن ينطبق على الظل.
وعندما "ينفجر شخص ما غضبا" فإن الفعل "ينفجر" يدل على وجود استعارة لأن الإنسان لا ينفجر.
وبالمثل عندما "يطفو" شخص ما أو "تطفو" عظامه.
وهذه كما ذكرنا نصيحة لمن يريد أن يقترب من حل المشكلة بطريقة آلية، لكنها لا تشكل حلا كاملا لفهم استعارة غير مألوفة، بل للتعرف عليها فقط. إن الفهم الحقيقي، كما ذكرنا سابقًا، غالبًا ما يكون صعبًا حتى بالنسبة للبشر.
هذا هو الحال