Рефлексия лингвистической теории в прикладной лингвистике 313

эвристиках — о закономерностях реального протекания интеллектуаль­ных процессов. Чисто имитационное моделирование предоставляло не­ограниченный набор эвристик, но само множество эвристик оказалось упрятанным так глубоко в интуиции исследователя, а альтернативы вы­бора были столь разнообразными, что поиск приемлемой познавательной установки превращался в бесконечную процедуру перебора, не имеющую шансов на успех. Осознание необходимости хотя бы «частичного про­светления» черного ящика привело к идее частичной транспарентности (прозрачности).

Идеология частичной транспарентности «черного ящика».Уже Винер исходил в своих рассуждениях из того, что моделируемый объект пред­ставляет собой комплекс «черных» и «белых» ящиков [Винер 1960]. Зна­ние структуры и особенностей моделируемого объекта дает возможность сформулировать эвристики, на основе которых может быть построена требуемая интеллектуальная программа. Идея о частичной прозрачности «черного ящика» позволила обосновать использование любых — в том числе и наивных — представлений о функционировании человеческого мышления. Как правило, эта идеология эксплицитно не формулирова­лась, и разработчики систем ИИ ориентировались на свои собственные идеи о сущности мышления, сформировавшиеся в процессе обучения и практической деятельности.

Данному этапу развития ИИ принадлежит заслуга осознания и экс­пликации целого ряда концептуальных контроверз, отражающих предста­вления создателей систем ИИ об интеллектуальных процессах. Эти кон­троверзы уже post factum обосновывались с философской, психологичес­кой, лингвистической и других точек зрения. Особенно продуктивными оказались противопоставления «энциклопедии и словаря», «декларатив­ного и процедурного представления информации», «формального и прак­тического (естественного) вывода», «четких и нечетких (расплывчатых) категорий», «дискретности и непрерывности», «фреймового и сетевого представления знаний».

Идеология «машины знаний».Полный переход к представлению о мышлении как об устройстве, обрабатывающем знания, — «маши­не знаний» — дал новый толчок развитию интеллектуальных программ, в результате чего был получен целый ряд впечатляющих результатов [Rosenberg 1980]. Однако подавляющее большинство разрабатывавшихся систем было ориентировано на атомистические представления рациона­лизма, в рамках которых компьютеры рассматривались как механизмы, производящие операции над символами. Парадигмальными проблемами для этой идеологии стали задачи моделирования процесса принятия ре­шений (с разбиением его на более простые процедуры); понимания текста на основе разделения эксплицитной и имплицитной информации; задачи описания ситуаций внешнего мира и т. п. В работе над решениями этих проблем обозначились серьезные сложности принципиального характера, не позволившие в полной мере достичь желаемого результата. Оказалось,

например, что фиксация способа представления знаний существенно ограничивает класс ситуаций, в которых они могут использоваться при моделировании интеллектуальных процессов. За рамками моделирования оказались важнейшие механизмы, выбирающие способ представления знаний в зависимости от типа проблемной ситуации и порождающие соответствующее концептуальное представление.

Одним из видов интеллектуальных программ, имитирующих разум­ное поведение человека, в рамках идеологии «машины знаний» были экспертные системы. Перед экспертными системами была поставлена задача агрегирования знаний экспертов в определенной области и поро­ждения экспертных оценок тех или иных проблемных ситуаций. Наиболее активно экспертные системы стали развиваться в области медицинской диагностики. «Компьютерный врач» должен был по данным опроса боль­ного и по результатам анализов установить диагноз. Оказалось, однако, что значительная часть деятельности «естественного эксперта» почти не поддается экспликации и вербализации. Было выяснено, что опытные врачи при постанове диагноза большое внимание обращают на внешний вид человека, его походку, манеру говорить и т. п. Все это практически невозможно учесть в алгоритмах работы интеллектуальной программы.

Целый ряд интеллектуальных способностей человека — как это было убедительно показано Х.Дрейфусом [Дрейфус 1978; Dreyfus, Drey­fus 1988] — заложен в особенностях человеческого опыта, определяемого строением человеческого тела, способностями человека к ориентации в пространстве, длительным взаимодействием человеческого организма со средой. Атомистическая исследовательская доктрина не в состоянии описать удовлетворительным образом не только «аналоговое» мышление человека, но и парадоксы резкой смены способов представления знаний в очень близких по свойствам проблемных ситуациях и использование одних и тех же способов представления знаний в сильно различающих­ся ситуациях. Во многих случаях не удается сформулировать условия применимости атомистических категорий, ср., например, сложности ис­пользования понятия 'норма' применительно к сфере пространственных и темпоральных отношений.

Интерпретационная идеология.Осознание ограничений атомистичес­кого подхода заставило исследователей искать концептуальные альтерна­тивы. «Мышление основывается отнюдь не на операциях над семантиче­скими представлениями», — приходят к выводу Т. Виноград и Ф. Флорес [Winograd, Flores 1986, p. 225]. В попытке обнаружить новые теоретические основания моделей мышления создатели систем ИИ сознательно обра­щаются к опыту изучения мышления в гуманитарных науках, и прежде всего в философии, психологии и филологии. Приходит понимание того, что интеллектуальные программы должны следовать тем же принципам, которые в процессе мышления использует человек [Ленат 1986].

Особый интерес вызвали представления о процессе понимания, возникшие в герменевтике. Оказалось, что в рамках этого научного