Звуки и знаки

Здесь мы переходим к еще одной давней традиции лингвистики — к ее неразрывной связи с практикой, с жизнью. Все мы лингвисты поневоле, когда обучаемся родному языку и грамоте, когда изучаем иностранные языки и овладеваем правильной литературной речью. В наши дни на помощь приходят радио и телевидение, магнитофоны и пластинки, сосуществующие с традиционными словарями, грамматиками и учебниками. В очерке «Жар холодных числ» мы рассказали о том, как современная лингвистика помогает процессу обучения, делает его более быстрым и надежным благодаря частотным словарям, машинному сравнению учебников иностранных языков. Нет сомнения в том, что в будущем эта помощь станет еще более эффективной и многосторонней.

Но какие бы частотные словари ни были созданы, сколько бы языков ни изучил человек с помощью новых методов обучения, ему все равно не справиться с тем потоком информации, который обрушивается на его голову. В наши дни за одну минуту в мире появляется две тысячи страниц научно-технической информации, и для того, чтобы следить только за литературой по своей узкой специальности, современному ученому нужно в день прочитывать до полутора тысяч страниц на разных языках мира, причем к традиционным европейским языкам в последнее время прибавились публикации на хинди, арабском, японском языках, пользующихся оригинальными системами письма. Ясно, что без помощи ЭВМ обуздать этот поток информации невозможно. И столь же ясно, что ЭВМ должна получить программу действий от современной лингвистической науки.

Речь идет не только о машинном переводе и создании информационно-поисковых систем. Не случайно в статье, опубликованной в первом номере журнала «Коммунист» за 1977 год, подчеркивалось, что «использование ЭВМ на предприятиях невозможно без моделирования многих важных, хотя пока и сравнительно простых мыслительных операций, решения проблем перевода с одного языка на другой — языка, понятного человеку, на язык, «понятный» машинам». Чем дальше, тем сложнее будут становиться эти операции, по мере того как мы будем все глубже и глубже постигать тайны нашего языка.

Когда-то журналисты с восторгом писали о машине «Урал», выполняющей сто операций в секунду и хранящей в памяти около тысячи чисел. В наши дни созданы ЭВМ, работающие со скоростью сотен миллионов операций в секунду и хранящие в памяти до миллиарда чисел. Ученые всерьез обсуждают вопрос о создании машин, память которых будет ассоциативной, многомерной, то есть максимально приближенной к человеческой.

Но какими бы быстродействующими ни были ЭВМ, какой бы чудовищной памятью они ни обладали и сколько бы ассоциативных связей эта память ни вмещала, создание «электронного мозга» невозможно до тех пор, пока наука о языке не решит своих кардинальных проблем. Ибо именно на этом языке человечество закодировало все основные знания, накопленные за свою многотысячелетнюю историю.

«Может ли машина мыслить?» — в дискуссии на эту тему выступили философы и логики, математики и психологи, социологи и программисты. Свой авторитетный взгляд на возможность создания «мыслящих машин» высказали ученые, чьи работы легли в фундамент кибернетики: Норберт Винер, А. Н. Колмогоров, А. Тьюринг. Проблема эта широко освещалась на страницах журнала «Вопросы философии» и в различных научных и научно-популярных изданиях. Дискуссия, начавшаяся в 50-х годах, на заре кибернетики, и столь актуальная в 60-е годы, осталась незавершенной. А ныне специалисты ведут разговор о создании систем искусственного интеллекта. Они не спорят о принципиальных возможностях кибернетических машин и отличиях их от мозга человека, а обсуждают конкретные работы, реальные программы и автоматы, по этим программам действующие. Проблемам искусственного интеллекта посвящаются научные симпозиумы в нашей стране и международные конференции. Лаборатории искусственного интеллекта существуют во многих крупнейших исследовательских центрах мира. Отказавшись «объять необъятное», промоделировать работу человеческого мозга во всей ее полноте и широте, ученые наших дней создают и реализуют программы, благодаря которым ЭВМ выполняют функции, до сих пор считавшиеся доступными только разуму людей. Например, формируют новые понятия, строят и проверяют гипотезы, принимают решения в сложных, меняющихся ситуациях и т. п.

Мы могли бы назвать еще целый ряд отечественных и зарубежных систем искусственного интеллекта, как уже работающих, так и проектируемых. Современные ЭВМ с их фантастическим быстродействием представляют колоссальные возможности для таких систем. Главной же трудностью в их создании и совершенствовании является все тот же человеческий язык, проблема его формализации, перевода на язык машины. «Устройства, способные выполнять «интеллектуальные действия», призваны заменить человека в тех случаях, когда его прямое участие невозможно или нецелесообразно, — пишет В. В. Мартынов в статье «Семиологические проблемы искусственного интеллекта», открывающей первый выпуск «Известий Академии наук СССР» за 1978 год. — Поскольку единственное назначение подобных устройств заключается в том, чтобы они служили человеку, необходимо обеспечить их регулярное общение с человеком. Таким образом, центральной проблемой искусственного интеллекта оказывается проблема языка или языков, с помощью которых могли бы вести диалог с человеком интеллектуальные устройства».

Решить эту центральную проблему, проблему языка, разумеется, без специалистов по лингвистике нельзя. Ни программист, ни логик, ни психолог не заменят здесь языковеда, который знает уже многие тонкости и сложности языка и который может указать, что из них необходимо учитывать при решении той или иной задачи, а чем можно и пренебречь.

Лингвистическим проблемам искусственного интеллекта посвящены многие работы языковедов и кибернетиков, эта тема обсуждалась на специальной конференции в Ленинграде, и нет сомнения в том, что дальнейшие успехи «интеллектуальных машин» в значительной мере зависят от успехов современного языкознания. Однако и сама лингвистика приобретает от такого содружества необычайно много. Союз с кибернетикой позволяет лингвистике выйти за рамки «описания языка через язык», образующего замкнутый крут (язык описывается нами также на языке, описание это требует своего языка и т. д. до бесконечности).

Лингвистическим автоматом называют устройство, способное воспринимать, перерабатывать и выдавать информацию, закодированную на языке человека. Это машина-переводчик, машина — составитель словарей, машина, реферирующая тексты… Но только ли для автоматов нужно разрабатывать лингвистические программы и модели? Ведь автомат, включая самые совершенные ЭВМ, — это, по сути дела, лишь ящик для переработки информации, «голый мозг», лишенный органов чувств и средств передвижения. И, что самое существенное, автомат не обладает тем, что есть у каждой человеческой личности, — моделью мира, своеобразным, но обязательным «фильтром», через который проходит получаемая информация. Человеческий язык неразрывно связан с мышлением и мировоззрением людей, он создан в обществе и для общества, это универсальное и уникальное орудие познания окружающего мира, это «орудие мысли» (вспомните наш очерк «Модель мира»).

Помимо «электронного мозга» ЭВМ, созданы машины, способные манипулировать предметами, ориентироваться в искусственной, экспериментальной обстановке, передвигаться в пространстве. Роботы эти наделяются электронным «глазом», а действиями их руководит «мозг» вычислительной машины. В память робота закладывается определенная программа, формирующая внутреннюю «модель мира», пускай пока что и очень примитивную. Вот для таких устройств и разрабатываются специальные языковые программы (направление это, возникшее на стыке языкознания, программирования и роботостроения, получило наименование «лингвистика для роботов», или «роботолингвистика»).

В этом направлении сделаны пока что лишь первые шаги. Так, в нашей стране вышла монография Т. Винограда под названием «Программа, понимающая естественный язык», где описывается робот, выполняющий приказания человека, даваемые не на языке алгоритмов, а на обычном языке (правда, внутренний мир робота был очень ограничен, а действия он производил с помощью манипулятора над тремя типами геометрических фигур, окрашенных в три разных цвета). Но даже эти первые эксперименты позволяют нам сделать еще один шаг к самому сокровенному в человеческом языке, к постижению его связи с деятельностью и мышлением.