Ментальные пространства Ж. Фоконье 3 страница

Исследованию пространственных свойств объектов, особенностей их категоризации и языкового представления посвящено множество работ, и это направление, как видно из материалов ежегодных конференций Когнитивного общества, сохраняет свою перспективность и привлекательность для исследователей. Среди работ, стоявших, у его истоков, следует отметить дипломные сочинения К. Бругман и С. Линднер (Калифорнийский университет, 1981г.), выполненные ими на материале глагольных частиц over и up, out соответственно. (Позднее результаты анализа К. Бругман были изложены в известном труде [Lakoff I987J.)

Заслуживают упоминания и многие другие лингвисты, плодотворно работающие в этой области - Л. Янда (Janda), К. Ванделуаз (Vandeloise), А, Херсковиц (Herskovits). П. Рудэка-Остин (Rudzka-Ostyn). Б. Хокинс (Hawkins), М. Бирвиш (Bierwisch), Т. Регир (Rcgier), М. Орнаг (Aurnague), К. С, Борнето (Borneto) (некоторые работы этих и других ученых см. в списке литературы). Теме концептуализации пространства в языке и мышлении посвящен отдельный (8~й) выпуск серии «Исследования по когнитивной лингвистике (Cognitive Linguistics Research). На русском языке работы, выполненные в русле данного направления, стали появляться только недавно (можно

О ПЕРСПЕКТИВАХ КОГНИТИВНОГО НАПРАВЛЕНИЯ В ЯЗЫКОЗНАНИИ

Как видно из содержания настоящей книги, когнитивная лингвистика объединяет под своей «вывеской» слишком разнородные подходы, чтобы можно было говорить о каком-либо отчетливо обозначившемся направлении ее развития. Судя по появляющимся публикациям, огромное большинство тех, кто причисляют себя к когнитивным лингвистам, заняты дальнейшей разработкой тем и идей, выдвинутых в известных трудах «классиков» КЛ. Это, прежде всего, вопросы категоризации мира языком и внутренней структуры категорий, особенности отражения пространственных отношений в различных языках, теория метафоры, процесс усвоения языка. При этом чаще всего новизна исследований ограничивается фактом рассмотрения проблемы на новом материале или сопоставительным анализом материала нескольких языков - ср., например, содержание исследования [Sloman, Malt, Shi 1997] по отношению к известной работе У. Лабова (в русском переводе [Лабов 1983]) - кстати, без ссылки на последнюю -или публикацию (Chun 1997], название которой говорит само за себя; и подобные примеры не единичны.

В то же время, за последние годы успело обозначиться и вполне оригинальное направление в лингвистике, которое, наследуя теоретические принципы КЛ, реализует их в создании систем искусственного интеллекта, моделирующих физиологическую деятельность человеческого мозга. Системы такого типа называются нейронными сетями (neural networks}, или коннекционистскими моделям» (connectionist models). Их разновидностью являются хорошо известные на Западе POP models - модели с параллелльно распределенной обработкой. Что касается самого направления исследований, его, по-видимому, можно

называть нейронной теорией языка - по названию курса лекций (Neural Theory of Language), которые читает Дж. Лакофф в Калифорнийском университете в Беркли.

Первые опыты создания нейронных сетей восходят к 50-м годам XX в. и связаны с именами М. Мински и С. Паперта. Однако лишь в 70-80-х гг. возникла идея использовать их для моделирования деятельности человеческого мозга по обработке информации, в частности, сообщений на естественном языке. Представители когнитивной науки всерьез заинтересовались возможностями этих систем в связи с выходом в свет работы [McClelland 1983].

Коннекционизм является попыткой моделирования основных функций человеческого мозга в виде сетевой модели, в которой процесс обработки информации осуществляется многочисленными связанными друг с другом простыми элементами (теоретическими аналогами нейронов). Таким образом, коннекционистская модель состоит из примитивных единиц двух типов; из узлов сети и связей между ними. Основополагающим принципом коннекционизма является положение о том, что отдельные узлы не осуществляют передачи больших объемов информации, а вычисляют ее на основе совокупности связей с огромным количеством других узлов [Фодор, Пылишин 19У5; Handke 1995]. Каждому узлу сопоставлено некоторое значение активации (activation value), которое складывается из взвешенной суммы значений, поступающих от других узлов и постоянно изменяется в процессе обработки информации. Активация может характеризоваться своим диапазоном (spread of activation) - например, активация всех слов на ту или иную букву, - а также пороговым значением (activation threshold), при котором активируются только узлы, достигшие соответствующего значения.

В теоретическом плане моделирование деятельности человеческого мозга с помощью нейронных сетей основано на современном понимании информационных свойств нейронов, причем сторонники коннекционизма не отрицают неизбежной неполноты этого моделирования, в частности, в

Ср. уже прочно вошедший в обиход термин чейралингвистика в ином, отличном, значении (Лурия 1975].

том, что касается количества связей между узлами и характера их функционирования [Handke 1995: 43-44]. Технологический аспект такого моделирования связан с возможностью создания компьютеров с параллельной обработкой данных [Feldman, Ballard 1982J. Как известно, современное состояние компьютерной архитектуры не позволяет говорить о строгом параллелизме обработки информации на разных уровнях, и в настоящее время используются так называемые инкрементальные (incremental) модели, в основе которых лежит компромисс между относительной автономностью уровней и их параллельной активацией [Handke 1995: 41-42).

В рамках проекта L_o, выполняемого группой сотрудников Международного компьютерного института (International Computer Science Institute) в Беркли под руководством Дж. Лакоффа, коннекционистский подход используется для моделирования процесса усвоения языка. Именно он, по мысли авторов проекта, может пролить свет на центральные вопросы когнитивной науки, а именно, на процесс усвоения человеком понятий и слов и способ их организации на нейрофизиологическом уровне [Bailey et al, > 1997.19].

Целью проекта является конструирование системы, которая смогла бы «учить» язык по представляемым ей парам «рисунок - предложение», т.е. в некотором роде подобно тому, как это делает ребенок. В настоящее время уже созданы отдельные подсистемы, моделирующие усвоение лексики, обозначающей пространственные отношения в разных языках (диссертация Т. Регира (Regier)), индивидуальных семантических особенностей английских глаголов воздействия на объект с целью выведения его из состоянии покоя типа push, shave и т.п. (диссертация Д. Бейли (Bailey)), особенностей протекания действия во времени, т.е. значений вида и способа действия (диссертация Ш. Нараянана (Narayanan)). Моделирование деятельности по усвоению этих отношений независимо от способа их концептуализации в той или ином языке оказалось возможным благодаря их обусловленности перцептивными и моторными

Отметим сложность перевода на русский язык термина computer science [МЛA 1996:20, 246]

возможностями человеческого организма - едиными для носители разных языков [Bailey et al. 1997].

Сфера применения коннекционистских моделей в языкознании и когнитивной науке в настоящее время не ограничивается вопросами языкового усвоения, но распространяется и на другие области, такие, например, как распознавание речи, выявление внугренней структуры категорий и особенностей организации семантической информации (Durrant-Peatfield et al 1997; Маreschal, French 1997]), контекстный анализ с целью снятия неоднозначности (ambiguity resolution) [Veronis, Ide 1995]; визуальное распознавание образов; моделирование процесса так называемого рефлекторного умозаключения» (reflex reasoning) (проект SHRLTI) и др. Важно заметить, что коннекционизм предоставляет возможность не только для электронной имплементации физиологической деятельности человеческого мозга, но и (что важнее) для оценки нашего понимания соответствующих процессов, что позволяет выдвигать различные гипотезы, моделировать их, проверять, корректировать и т. д., тем самым углубляя и уточняя знания о языке. В целом, коннекционизм представляется перспективным направлением развития многих областей когнитивной науки и, возможно, организующим началом для их более последовательной интеграции в особое исследовательское направление.

Дата добавления: 2015-06-04