Рефлексия лингвистической теории в прикладной лингвистике 311
то здесь потребовались эвристики о сущности человеческого мышления, сформулированные в области гуманитарных наук. В разбираемом ниже примере речь идет об эвристиках, касающихся сущности одного из проявлений интеллектуальной способности человека — понимания. Эти исходные представления о природе процессов понимания были обнаружены в филологической традиции — в герменевтике.
Герменевтика изначально возникла как наука о понимании и истолковании текста. Герменевтический подход основан на представлениях об универсальности языковых (а в более общем смысле знаковых) структур и во многих отношениях свободен от тематических ограничений. В христианской традиции герменевтика связывалась в первую очередь с истолкованием библии. Герменевтический анализ практиковался и в филологических исследованиях, а также в языковой политике некоторых социумов. В практическом отношении герменевтика рекомендует комплекс весьма софистицированных процедур анализа текста, часть из которых достаточно формальна, а другая часть в значительной мере опирается на интуицию, то есть является чисто творческим началом.
Анализ вклада герменевтики в работы по компьютерному моделированию понимания текста требует изучения основных проблем, возникших на пути создания интеллектуальных систем этого типа. Одна из важнейших и совершенно очевидных проблем — почти полная невозможность при создании искусственно-интеллектуальных программ, понимающих естественноязыковой текст, опираться на опыт традиционного экспертного анализа текста — именно в силу его принципиальной опоры на интуицию исследователя, на отказ от какой-либо формализации и на основании вывода post factum — эксперт обосновывает свой вывод уже после того, как он сам его осознал и сформулировал. Герменевтическая традиция, в противоположность исходным представлениям специалистов в области искусственного интеллекта, всегда ориентировалась на экспликацию правил анализа текста, связанным с имплицитным, неявным, плохо осознаваемым пониманием. Опыт создания программ искусственного интеллекта и различные варианты герменевтической традиции показывают, что герменевтическая идеология анализа текста оказывается очень близкой к современным достижениям искусственного интеллекта, причем в ряде работ эти традиции сливаются, порождая чрезвычайно плодотворный синтез точного и гуманитарного знания, синтез, который приобретает большое методологическое значение.
Искусственный интеллект в ретроспективе: элементы периодизации исследовательских подходов.Ввести те или иные параметры периодизации исследований в области искусственного интеллекта (ИИ) не составляет особой проблемы. Однако в данном случае нас интересует — в самом общем плане — лишь тот аспект, который характеризует эвристические предпосылки интеллектуальных программ и степень осознанности используемых эвристик. В самом общем виде здесь можно выделить четыре основных этапа: 1) классическая идеология «черного ящика»,
2) идеология частичной транспарентности, 3) идеология «машины знаний» и 4) интерпретационная идеология.
Классическая идеология «черного ящика».Разработка компьютерных моделей мышления — задача глобальная, и она стала осознаваться как таковая на самых начальных этапах развития кибернетики. Как это ни удивительно, но осознание глобальности отнюдь не помешало первоначальным восторгам и розовым прожектам. Сам факт того, что хоть что-то оказалось возможным, создавал иллюзию доступности и реальности достижения окончательной цели в обозримое время. Так, один из пионеров искусственного интеллекта Г. Саймон после первых успешных опытов автоматического доказательства теорем с удивлением писал: «В мою задачу вовсе не входит поразить или шокировать вас... Однако суммировать все это кратко можно, лишь сказав, что сейчас в мире существуют машины, которые думают, учатся и творят» [Simon, Newell 1958, p. 6].
Первые исследования по машинному моделированию мышления были ориентированы на классическую концепцию «черного ящика», в соответствии с которой способы моделирования никак не соотносятся с реальным устройством моделируемого объекта. Концепция «черного ящика» в полной мере отвечала идеологии технократического превосходства, воплотившейся в принципах имитационного моделирования. Основные усилия здесь были направлены на создание «универсальных решателей задач», систем автоматического порождения и доказательства теорем, на распознавание образов и машинный перевод. Аналогии, связывающие алгоритмы интеллектуальных программ с представлениями о реальных процессах мышления, в принципе не возбранялись, однако осмысленность построения таких моделей подвергалась серьезному сомнению. Неудивительно, что первые попытки разработки программ, отражающих строение нервной системы животных, породили «впечатляющие образцы критического анализа» — широкую известность здесь приобрела критика Минским и Пайпертом концепции персептрона [Min-
sky, Papert 1969][14].
Тем не менее чистая идеология «черного ящика», обеспечив продвижение в моделировании некоторых простых форм интеллектуальных процессов, не дала ожидаемых результатов в отношении более сложных форм поведения, что заставило в корне изменить представление о степени сложности человеческого мышления. Возникла принадлежащая фон Нейману гипотеза о «пороге сложности» моделируемого объекта: начиная с некоторой степени сложности объекта его модель становится сложнее самого объекта моделирования. Применительно к человеческому мышлению эта гипотеза вполне правдоподобна, а если так, то моделирование мышления должно основываться на исходных представлениях —