Рефлексия лингвистической теории в прикладной лингвистике 321

репрезентаций языковых выражений с фиксированной синтаксической структурой, для которых указаны классы семантических эквивалентов в рамках данного текста (meaning congruence class) с приписанными им коммуникативными целями. Эта теория была реализована при создании системы RELATUS [Duffy, Mallery 1989].

Порождающий аспект. Механизмы порождения столь же существен­ны для функционирования языка, как и механизмы анализа, однако в рамках герменевтической идеологии для интерпретирующего субъекта метафора порождения, вообще говоря, должна уступать по значимости метафоре интерпретации. Между тем сопоставление процедур анализа и синтеза показывает, что они образуют две стороны одного и того же процесса интеллектуальной деятельности человека, что находит отраже­ние в смешанных методиках «анализа через синтез». Подобно тому как диалог в некоторых теориях считается первичным по отношению к мо­нологу [Якубинский 1988], дискурсная эвристика рассматривает понимание текста как процесс коммуникативного речевого взаимодей­ствия между адресатом и смыслом текста — понимание текста возникает по мере того, как интерпретатор получает ответы на свои вопросы в процессе чтения [Гадамер 1989]. Идее порождения соответствует так­же эвристика понимания как творчества, расширяющая возможные рамки интерпретации текста до весьма широких пределов, ограничиваемых лишь интеллектуальными возможностями интерпрета­тора [Ricœur 1981]. Очевидно, что эвристика понимания как творчества хорошо сочетается с телеологической адресатной эвристикой.

Порождающие эвристики в компьютерном моделировании понима­ния довольно редки, и пока их использование по большей части носит ре­кламный характер (ср. машинные «творческие программы»), однако в не­которых системах удается передать очень характерные особенности есте­ственноязыкового дискурса [Hinton 1986; Lenat 1983; Weizenbaum 1975].

Внетекстовые эвристики. Кроме эвристик, в той или иной мере соответствующих этапам понимания и указывающих необходимые соста­вляющие интерпретации естественноязыкового текста, в герменевтике представлен также ряд установок, позволяющих зафиксировать сам факт того, что понимание имело место. Так, понимание в некоторых случаях требует от адресата совершения определенных действий. В эвристике действий отмечается, что наличие действий или хотя бы их плана свидетельствует, что понимание имело место [Гадамер 1989]. Понима­ние составляет необходимое условие способности объяснить и оценить что-либо, это фиксируется в эвристиках объяснения и оценки [Apel 1979; 1980][19]. Эта группа эвристик соответствует концепции создания экспертных систем — интеллектуальных программ, предусматривающих

объяснение, оценку и — в ряде случаев — составление плана для решения проблемной ситуации [Элти, Кумбс 1987].

Важно иметь в виду, что во многих случаях использование обсу­ждаемых эвристик в работах по искусственному интеллекту не связы­вается с герменевтической традицией. Однако сам факт привлечения коммуникативно-ориентированных эвристик понимания очень значим: формируется вполне определенная тенденция построения интеллектуаль­ных программ на основе поиска реальных закономерностей устройства человеческого мышления. Наиболее последовательно это направление исследований реализуется в «вычислительной герменевтике», предста­вители которой эксплицитно ссылаются на источник их теоретиче­ских представлений о процессах понимания [Mallery, Hurwitz, Duffy 1987]. Герменевтические эвристики лежат в основе структуры уже упо­минавшейся модели понимания текста — системы RELATUS [Duffy, Mallery 1986].

За эвристиками, обеспечивающими вхождение в герменевтический круг, лежит множество плохо исследованных механизмов мышления. Не вполне понятно даже, доступны ли они рациональному анализу. Осознание существования этой почти мифической сферы, часто имену­емой термином «предзнание» (Vorverständniss), заставило одного из па­триархов современного искусственного интеллекта — Т. Винограда — отказаться от им же созданной идеологии разработки интеллектуальных программ, основанной на атомистических представлениях, признать не­возможность на настоящий момент моделирования мышления в полном объеме и предложить новую стратегию компьютерного моделирования. Ее цель — облегчить естественноязыковую коммуникацию, предохра­нив ее от сбоев и ошибок. Реализация этой стратегии предполагает разработку систем-координаторов человеческого общения, основанных на теоретических представлениях теории речевых актов. Функции систем такого рода заключаются в экспликации условий успешности речевых актов и, соответственно, в установлении ограничений на класс возмож­ных речевых реакций [Виноград 1985; Winograd, Flores 1986]. Широкое использование систем-координаторов существенно облегчает понимание языковых сообщений, помогая определить возможные границы их ин­терпретации.

Направления влияния филологического знания на сферу ИИ столь многообразны, что они вряд ли поддаются простому перечислению. Тем не менее как возможности влияния прикладной лингвистики, так и перспективы использования результатов филологических изысканий в приложениях языкознания и связанных с ними научных дисциплинах далеко не исчерпаны. Весьма вероятно, что ближайшее будущее даст нам новые впечатляющие доказательства плодотворности взаимодействия теории и практики.