Шрифт:
Подробный рассказ о порождающих грамматиках потребовал бы знакомства с математической логикой, структурной лингвистикой и многими другими областями знания. Но мы остановимся лишь на связи теории Хомского с непосредственной темой нашего очерка — с работой человеческого мозга, порождающего и воспринимающего речь.
«Подобно тому, как мы вывели необходимость существования трехмерного пространства, скрытого за изображением на сетчатке, мы должны обнаружить синтаксические структуры, лежащие в основе линейной цепочки звуков, образующих предложение. Исследователь пространственного восприятия должен хорошо разбираться в проективной геометрии и столь же хорошо должен разбираться психолингвист в грамматике», — говорит Дж. Миллер. И добавим мы от себя: работы последних лет показали, что не меньших знаний требуется от психолингвиста в области семантики, смысла слов и фраз. На первых порах казалось, что между синтаксисом, который описывается в терминах теории порождающих грамматик, и семантикой лежит непреодолимая пропасть. Однако в наши дни делаются попытки описывать значение столь же строгими методами (вспомните очерк «В поисках значения»). Для семантики строятся свои порождающие модели, которые стыкуются с порождающими моделями грамматики. Ибо, по признанию последователей Хомского, понимание фразы столь же сильно зависит от контекста, в который она включена, сколько от ее синтаксической формы.
Сам Хомский считает свою теорию лишь начальным подходом к проблеме «понимания всей богатой области языкового опыта». Порождающие модели грамматики или значения пользуются строгой и однозначной терминологией математической логики. Формулировки их понятны и нам, людям, и электронному мозгу машины, ибо это алгоритмы, в которых описываются правила языка. А язык, как вы сами прекрасно знаете, гораздо гибче, он имеет колоссальную свободу выбора. «Операции, совершаемые механизмом речи в процессе ее порождения, не могут носить во всех случаях абсолютно «жесткий», автоматический характер. Они необходимо перемежаются с вероятностными операциями, в ходе которых совершается отбор одного из возможных путей продолжения процесса», — пишет советский лингвист С. Д. Кацнельсон. Помимо алгоритмов, мозг руководствуется еще и вероятностями! В первом очерке мы говорили о том, что современная лингвистика и теория знаков различают язык и речь, систему и тексты, этой системой порождаемые. Структура текстов описывается с помощью статистики, за многообразием фактов-чисел ученые пытаются увидеть формулы, механизмы языка. И по мере того как растет наше знание этих механизмов, мы все больше убеждаемся в том, что и сами механизмы порождения речи подчиняются не столько однозначным «алгебраическим», сколько вероятностным правилам и законам.
Наш вероятностный мозг…
Человеческий мозг очень часто сравнивают с вычислительной машиной. Но машина эта действует не по строго заданной программе жестких алгоритмов. Ведь мы живем в постоянно меняющейся среде, никто не в состоянии учесть все случаи, ситуации, изменения, которые могут произойти в окружающем нас мире. Наше поведение, управляемое мозгом, носит вероятностный характер. Мы строим в уме своеобразную модель будущего, опираясь на наш прошлый опыт и на те пробы и прощупывания, которые условно обозначаются как ориентировочные реакции.
Порой мы делаем это сознательно: вычисляем вероятность того или иного события и принимаем соответствующее решение. Чаще же всего мы делаем это подсознательно, «прикидывая» вероятности, хотя и не выраженные в точных числах, избирая стратегию поведения в соответствии с этими вероятностями, и делаем определенные «ходы», хотя не имеем ни малейшего представления о математической теории игр, моделирующей поведение. Как выразился один из корифеев советской физиологии, профессор Н. А. Бернштейн, в любой фазе, намечая пути дальнейших действий, «мозг в состоянии лишь наметить для предстоящего момента своего рода таблицу вероятностей возможных исходов».
Скорее всего, как вероятностная машина работает наш мозг и тогда, когда он воспринимает человеческую речь. Ведь восприятие ее идет на фоне самых различных «помех»: мы можем неточно произнести тот или иной звук, «проглотить» слог, опустить связку, употребить многозначное слово, упростить синтаксическую конструкцию в устной речи. Все эти помехи при декодировании, восприятии речи мозгом ликвидируются, причем очень быстро.
Математическая лингвистика находит, что язык имеет свои четкие статистические параметры, частотные характеристики того или иного стиля, употребления падежа, слова, грамматической конструкции… Может быть, подобного рода вероятности существуют не только объективно, в текстах, но и субъективно? То есть своеобразная и уникальная вычислительная машина — мозг — имеет свою собственную вероятностную модель языка? И согласно этой модели происходит восприятие и порождение речи?
Проверкой этой гипотезы занимались многие ученые в нашей стране и за рубежом. И вот какие интересные результаты были получены ими…
Возьмем русский язык. С помощью вычислительной техники составлен частотный словарь русского языка, на основании которого мы можем судить об употребительности того или иного слова. Из этого словаря была взята выборка в сто слов, имеющих разную частоту употребления. Затем тридцать человек разного возраста, профессии и уровня образования рассортировали эти слова по семи категориям — в зависимости от того, как часто в их языковой практике они встречаются (никогда — очень редко — скорее редко, чем часто — не очень редко, но и не часто— скорее часто, чем редко — весьма часто — на каждом шагу).
Обработка результатов эксперимента показала, что в основном частоты субъективные, хранящиеся в мозгу носителей языка (в данном случае русского, но подобного же рода опыты были проведены и по другим языкам), совпадают с частотами объективными, полученными в результате статистической обработки текстов на ЭВМ.
Правда, были некоторые расхождения. Касались они прежде всего общеупотребительных, бытовых слов, таких, как туфли, зонтик, пакет и т. п. По данным частотных словарей, слова эти очень редкие. А по субъективным оценкам — скорее частые, чем редкие… В чем тут дело? Очевидно, в том, что при оценке слов этого типа участники эксперимента опирались не на частоту самого слова, а на частоту встречаемости предмета, этим словом обозначаемого. Предметы вроде туфель, зонтика и т. п. в нашем быту встречаются очень часто, а слова, их обозначающие, — редко.
Например, проанализировав частотный словарь французского языка, составленный на базе полутора миллионов слов, ученые обнаружили, что там не оказалось таких обиходных слов, как зубы или ножницы. В частотном словаре русского языка, составленном на базе миллиона слов, нет таких житейских слов, как расческа. Анализ устной речи свидетельствует, что и в ней слова типа туфли или ножницы не являются частыми. А дальнейшие эксперименты психолингвистов показали, что расхождение между объективными и субъективными частотами приходится, как правило, именно на эти обиходные слова — мы склонны завышать их частоту, ибо предметы употребляются в быту очень часто (чего нельзя сказать о самих словах!).