ОБЩЕНИЕ  ЧЕЛОВЕКА  С  СИСТЕМОЙ  ИИ
(Искусственный интеллект и естественный язык)

Естественный язык в работах по искусственному интеллекту. Первые шаги.  
В 60-е – 70-е гг. ХХ века специалистов в области искусственного интеллекта интересовала прежде всего проблема моделирования понимания сообщений/текстов. Были реализованы системы, способные «поддерживать диалог» с человеком на естественном языке, интерпретировать словесные команды роботу (действующему в «Мире кубиков»), решать задачи в словесной формулировке.
Система ELIZA (DOCTOR) – Дж. Вейзенбаум (1966)
Система относится к классу Conversation Machines, разработчики которых надеялись на то, что их творения смогут пройти Тест Тьюринга. 
Версия DOCTOR моделирует диалог врача-психоаналитика (система) с пациентом (человек).
Фрагмент диалога с системой ELIZA:
USER:  MY  MOTHER  TAKES  CARE  OF  ME
ELIZA:  WHO  ELSE  IN  YOUR  FAMILY  TAKES  CARE  OF  YOU
USER:  MY  FATHER
ELIZA:  YOUR  FATHER
USER:  YOU  ARE  LIKE  MY  FATHER  IN  SOME  WAYS
ELIZA:  WHAT  RESEMBLANCE  DO  YOU  SEE
USER:  YOU  ARE  NOT  VERY  AGGRESSIVE
ELIZA:  WHAT  MAKES  YOU  THINK  I  AM  NOT  VERY  AGGRESSIVE
Для формирования ответов система использует простейшие шаблоны и связанные с ними правила, например:
(<any-1> you <any-3> me) → (what makes you think I <any-3> you)
USER: IT SEEMS THAT YOU HATE ME
ELIZA: WHAT MAKES YOU THINK I HATE YOU
(<any-1> you are <any-3>) -> (what makes you think I am <any-3>)
USER: YOU ARE NOT VERY AGGRESSIVE
ELIZA: WHAT MAKES YOU THINK I AM NOT VERY AGGRESSIVE
Система APRIL – М.Г.Мальковский (1969)
	Система APRIL решает арифметические задачи в словесной формулировке. Результатом ее работы является ответ (формула или число), иногда сопровождаемый некоторыми комментариями, или сообщение (также сопровождаемое комментариями) о том, что задачу решить не удалось.
	Система решает довольно узкий круг задач из школьного курса математики (1-2-й классы) –  так называемые задачи «на владение». Каждая задача решается независимо от других.
	На входной язык системы наложены достаточно жесткие ограничения, которые, впрочем, абсолютно естественны для рассматриваемого класса задач. Так, условие задачи должно быть сформулировано в виде трех простых предложений, а все слова, встречающиеся в тексте условия, должны быть знакомы системе (записаны в ее словарь).
	Наиболее серьезное внимание было уделено разработке методов, позволяющих учитывать возможность варьирования словесных формулировок условий задач и употребления в тексте неполных (эллиптичных) конструкций. Так, внешне непохожие задачи № 1, № 2 и № 3 система сводит к одному типу задач, а решая задачи, которые человек воспринимает как имеющие решение и притом единственное, несмотря на отсутствие подразумеваемых уточняющих слов, она делает примерно те же предположения, что и человек.
Задача N 1: У Саши 5 яблок. У Пети 10 груш. Сколько фруктов у ребят?
ОТВЕТ: 15
Задача N 2: У человека 10 книг. У второго человека в 2 раза меньше. Сколько книг у них вместе?
ОТВЕТ: 15
Задача N 3: На стол положили 6 книг. Затем еще 4 книги. Сколько книг на столе?
ЕСЛИ ВО ВСЕХ ФРАЗАХ ИМЕЕТСЯ В ВИДУ "СТОЛ", ТО 
ЕСЛИ В НАЧАЛЬНЫЙ МОМЕНТ КОЛИЧЕСТВО ОБЪЕКТОВ "КНИГА" В МЕСТЕ "СТОЛ" = 0, ТО 
ПРЕДПОЛОЖИТЕЛЬНЫЙ ОТВЕТ: 10
Первые эксперименты показали и принципиальную возможность моделирования процессов владения языком, и чрезвычайную сложность естественного языка как объекта исследования.