Язык и искусственный интеллект. Сборник статей по итогам конференции «Лингвистический форум 2020. Язык и искусственный интеллект»

Tags: языкознание и языки лингвистика искусственный интеллект

ISBN: 978-5-907498-47-1

Similar

Пушка №04(046) за 2023 год

Методика формирования иноязычной письменной дискурсивной компетенции у обучающихся вуза

Нейросеть. Принципы работы и секреты успеха

Вопросы философии 2021 № 11

Text

S T U D I A

P H I L O L O G I C A

ИНСТИТУТ ЯЗЫКОЗНАНИЯ РАН

ЯЗЫК
и ИСКУССТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ
Сборник статей по итогам конференции
«Лингвистический форум 2020:
Язык и искусственный интеллект»

Под редакцией А. В. Вдовиченко

Издательский Дом ЯСК
Москва 2023

УДК 
ББК .
Я 

Утверждено к печати Ученым советом
Федерального государственного бюджетного учреждения науки
Института языкознания РАН
Реценз енты:
доктор физико-математических наук В. Д. Соловьев
кандидат филологических наук А. А. Котов
Под р еда кцией А. В. Вдовиченко

Я 41

Язык и искусственный интеллект / Сборник статей
по итогам конференции «Лингвистический форум 2020: Язык
и искусственный интеллект», Москва, ноябрь 2020 г. — М.:
Издательский Дом ЯСК, 2023. — 328 c. — (Studia philologica).
ISBN 978-5-907498-47-1
В сборнике представлены статьи участников конференции «Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект» (Институт языкознания РАН, Москва, ноябрь 2020 г.), отражающие общую
и частную проблематику научных исследований в области лингвистики и компьютерных технологий. Авторы публикуемых статей предлагают решения специальных вопросов на фоне более масштабных
объектов научной эвристики, обязательных при разработке и применении искусственного интеллекта: мозг, сознание, мышление, дискретность/недискретность единиц речи и текста, машинная обработка
вербальных данных и роль автора, знаковая деятельность и смыслообразование, механизмы коммуникации. Сборник адресован специалистам, а также всем, кто интересуется лингвистическими аспектами
развития компьютерных технологий.
УДК 81
ББК 32.813

В дизайне обложки использованы работы художника Д. А. Федорова

СОДЕРЖАНИЕ
А. А. Кибрик. О лингвистическом форуме ........................................................ 7
А. В. Вдовиченко. Предисловие редактора ......................................................... 9
Н. Ш. Александрова
О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ.
В ПОИСКАХ «КОНСТРУКТОРСКИХ ИДЕЙ» ПРИРОДЫ ........... 13
В. П. Белянин
КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ
ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ТЕКСТОВ ........................................................... 34
Е. Г. Борисова
ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ
НЕДИСКРЕТНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ЯЗЫКА:
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫБОРА ЕДИНИЦ И ИМПЛИКАТУР........ 53
В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой
СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА,
РАСПОЗНАЮЩИЕ СМЫСЛ СЛОВ ...................................................... 67
А. В. Вдовиченко
ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС В ЕСТЕСТВЕННОМ
И ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ: СЕМИОТИЧЕСКОЕ
ВОЗДЕЙСТВИЕ И АЛГОРИТМ .............................................................. 91
Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова,
В. А. Мишланов, В. А. Салимовский
ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ НАУЧНОГО
АКАДЕМИЧЕСКОГО ТЕКСТА МЕТОДАМИ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ................................................. 107
Д. А. Залманов, А. А. Кибрик
УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ОГРАНИЧЕНИЯ ПРИ МАТЕМАТИЧЕСКОМ
МОДЕЛИРОВАНИИ РЕФЕРЕНЦИАЛЬНОГО ВЫБОРА ............ 142

Содержание

А. В. Колмогорова, А. А. Калинин
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ
АНАЛИЗЕ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТОВ
НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ «КУБ ЛЁВХЕЙМА» ..................................... 167
Н. В. Лавров, В. В. Лавров
ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ
В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА: СПЕЦИФИЧЕСКИЕ
И НЕСПЕЦИФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ КОММУНИКАЦИИ ....... 182
И. Г. Подгорбунская
К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА
ИНФОРМАЦИИ: ВЕРБАЛЬНЫЙ КОД МИНИМАЛЬНОЙ
ИНФОРМЕМЫ ........................................................................................... 226
Н. К. Рябцева
ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОЦЕССАХ ПЕРЕВОДА ....................................... 237
У. В. Смирнова
ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗНАКОВ
(НА ПРИМЕРЕ РЕКЛАМНЫХ ВЫВЕСОК ЦЕНТРАЛЬНЫХ
УЛИЦ ГОРОДА МОСКВЫ) .................................................................... 262
О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко
ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ
ПРОЦЕССОВ ЛОГИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ ................................ 273
Е. В. Чистова
ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ VR-ТРЕНАЖЕРА
ДЛЯ СИНХРОННОГО ПЕРЕВОДА ..................................................... 287
С. А. Шаповал
ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ
НЕЙРОСЕТИ ПОРФИРЬЕВИЧ ............................................................ 308

О ЛИНГВИСТИЧЕСКОМ ФОРУМЕ
Начиная с  года в Институте языкознания РАН проводится ежегодная международная конференция «Лингвистический форум». Лингвистический форум задуман как центральная годовая конференция Института
языкознания. Каждый из форумов посвящен конкретной теме, причем
темы выбираются общественно значимые, то есть представляющие интерес не только для профессиональных лингвистов, но и для более широких
кругов.
В  году было решено посвятить второй Лингвистический форум
теме «Язык и искусственный интеллект». В информационном письме
(https://iling-ran.ru/web/ru/conferences/_lingforum/call_for_papers)
было сказано:
Цель форума 2020 — диалог специалистов, занимающихся исследованиями на стыке лингвистики и искусственного интеллекта, в том числе
в области компьютерной лингвистики / Natural Language Processing. Развитие методов искусственного интеллекта обеспечило последние успехи
технологий, связанных с порождением и пониманием языка, и расширило
границы их применения. Нейросетевые подходы и векторные репрезентации замещают инженерию признаков, основанных на традиционных дискретных категориях лингвистического описания. Граница между
фундаментальными и прикладными лингвистическими исследованиями
стирается. Эмпирическая лингвистика берет на вооружение новые технологии, в частности, для нужд моделирования языка и документации
данных. Искусственный интеллект все активнее входит в повседневную
жизнь носителей языка. Может ли фундаментальная лингвистика на современном этапе предложить технологически реализуемые идеи или методы? Эти и подобные концептуальные и методологические проблемы
будут в центре обсуждения на форуме.

К числу актуальных вопросов для приоритетного обсуждения Программный комитет форума отнес следующие:
• Нейронные сети в ряду других методов машинного обучения и проблемы их интерпретируемости;
• Порождение vs понимание языка — общее и различное;

О лингвистическом форуме

• Языковое разнообразие и мультилингвизм как проблемы для искусственного интеллекта;
• Типы дискурса: модусы, жанры, стили;
• Сложность и связность текста;
• Язык в контексте мультимодальной коммуникации;
• Моделирование индивидуальных различий в языке;
• Недискретные явления в языке;
• Возникающие и будущие лингвистические технологии.
Форум получился по-настоящему международным и масштабным.
В Программном комитете были представлены ученые из пяти стран. Было
сделано более  докладов, в том числе три пленарных доклада:
• С. О. Кузнецов (НИУ ВШЭ). Искусственный интеллект. Основные
направления и вызовы.
• А. С. Бердичевский (Университет Гетеборга). Корпуса, векторы, модели: компьютерные подходы к лингвистической типологии.
• Д. Талбот (Яндекс). Получение знаний о языке на основе данных.
На форуме встретились ученые, которые в «обычной жизни» практически не пересекаются, в том числе представители компьютерных наук,
лингвистики, других дисциплин. В ряде докладов был представлен общегуманитарный и философский контекст искусственного интеллекта. Я полагаю, что эти встречи были полезными. Надеюсь также, что форум был
определенным шагом в сторону будущего, в котором идеи и предложения
лингвистов будут востребованы разработчиками компьютерных систем.
По материалам докладов, сделанных на форуме, ранее уже вышел один
сборник:
Proceedings of the Linguistic Forum 2020: Language and Artiﬁcial Intelligence. Moscow, Russia, November 12–14, 2020. Edited by Valery Solovyev, Natalia Loukachevitch, Olga Lyashevskaya. CEUR Workshop Proceedings, Vol-2852,
2021. http://ceur-ws.org/Vol-2852.

Настоящий сборник дополняет и расширяет интеллектуальную картину, представленную на форуме  года. Я благодарен Алексею Дмитриевичу Кошелеву за инициативу по созданию сборника, а Андрею Викторовичу Вдовиченко — за деятельную работу по подготовке издания.
А. А. Кибрик,
председатель Программного комитета конференции
«Лингвистический форум : Язык и искусственный интеллект»

ПРЕДИСЛОВИЕ РЕДАКТОРА
Никто из авторов, представленных в сборнике, не согласовывал свою
статью с общим замыслом, не вписывал свой труд в тему коллективной
монографии, которой настоящий сборник не является и не замышлялся
как таковой. Однако обнаружить нечто объединяющее — значит, оправдать книгу в данном качестве, дать ей возможность существовать в виде
идейной целостности, которую заинтересованный читатель надеется обрести, держа в руках материальный носитель.
Тематику и название сборника определила конференция «Лингвистический форум : Язык и искусственный интеллект» (Москва, Институт
языкознания РАН, ноябрь  г.). Выступления некоторых участников
прямо или косвенно связаны с содержанием их статей, представленных
здесь. Вместе составлять один из итогов форума — это уже фактор единства, скорее, правда, формальный.
Содержательная общность обнаруживается в наборе важных лингвистических (и в целом гуманитарных) вопросов, на которые каждый автор
так или иначе дает ответы и которые встают с новой силой при попытках
приспособить «человеческий язык» к действиям искусственного интеллекта «на входе и выходе»:
• В чем состоят сходства и различия в пользовании знаками, в том
числе вербальными, со стороны машины и обладателя естественного интеллекта (те сходства и различия, которые позволяют или,
наоборот, препятствуют довериться обманчивым свидетельствам
«мыслительного процесса» машины)?
• Работает ли естественный интеллект (мозг, сознание, мышление
и пр.) на основе вербальных — или каких-то еще — знаков (тех самых, правильное пользование которыми считается доказательством
корректной работы искусственного интеллекта)?
• Как возникает связь между телом знака и содержательным контентом,
семантикой (та связь, которая известна по классической диаде «означающее — означаемое» в языке, где она почему-то считается прочной,
автономной, ничем не опосредованной, в то время как опосредование

Предисловие редактора

семантики алгоритмом машины или сознанием человека составляет
ключевую проблему формирования конкретного «означаемого»)?
• Каковы единицы когнитивно-коммуникативного процесса, и существуют ли они в дискретной форме, пригодной для применения
затем в искусственном интеллекте (те единицы, которые зачастую
известны лингвисту как «слова со своими значениями», которые
почему-то сами не могут иметь определенную семантику без недискретного «контекста»)?
• Считать ли естественный слово-содержащий семиотический процесс «работой языка» (тот самый многофакторный полимодальный
процесс, который явно не исчерпывается вербальными данными,
но который все равно в виде «языка» зачастую пытаются привить
искусственному интеллекту)?
• Стоит ли отождествлять когнитивный процесс, «мысль», и семиотический процесс, так называемую «передачу мысли» (те самые
процессы, которые полностью совпадают в «интеллекте» машины,
а в человеческом сознании принципиально разделены)?
• Сравнимы ли действия, производимые естественным и искусственным интеллектами (одни, которые совершаются как попытки целенаправленного лично осознанного и персонально ответственного
изменения внешних психо-когнитивных состояний, и другие, возникающие как строгие исполнения заложенных команд)?
• Можно ли научить искусственный интеллект правдоподобно имитировать не только «говорение» и «понимание», но и «воплощенность»
(то есть быть столь же воплощенным, каким без сомнения является,
а не кажется естественный интеллект, черпающий свою естественность как раз из воплощенности)?
• Не слишком ли амбициозна претензия создателей быстродействующего устройства называть его не просто эффективным инструментом, удобным помощником, полезным имитатором, но Самим
Обладателем Интеллекта?
Последовательно отвечая на эти и другие вопросы, можно прийти
к заключению, что аппаратно-программный комплекс, называемый искусственным интеллектом, никогда не сможет стать в подлинном смысле
интеллектом, подобно, скажем, птице, наученной произносить по утрам
«Вперед, Петр Петрович», которая не мыслит и не говорит, как человек, несмотря на несомненную уместность и правильность произносимых слов.
Можно, впрочем, прийти и к прямо противоположному заключению и подобрать совершенно другую развернутую метафору, в которой

Предисловие редактора

естественный интеллект перестанет, наконец, быть «мерилом всего» и сам
на соответствующем фоне окажется лишь говорящей птицей. Местами
такое уже происходит и в кого-то вселяет надежду.
Как бы то ни было, совершенствовать и оптимизировать помощника-имитатора, коим искусственный интеллект с определенностью уже
зарекомендовал себя на настоящий момент, — несомненно нужная и перспективная задача. Вопросы-сомнения остаются в виде небесполезного
caveat. Атрибут «искусственный» ограждает любой заново получаемый
результат (очередную версию интеллекта и/или его применения) от возможных упреков перфекционистов и скептиков, подчеркивает постепенность и рукотворность создаваемого продукта.
Авторы публикуемых статей предлагают решения специальных вопросов на фоне (или внутри) более масштабных объектов научной эвристики, обязательных при разработке и применении искусственного интеллекта: мозг, сознание, мышление (Н. Ш. Александрова; В. Л. Введенский,
К. Г. Гуртовой; О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко), дискретность и недискретность единиц речи и текста (Е. Г. Борисова; Д. А. Залманов, А. А. Кибрик;
И. Г. Подгорбунская), машинная обработка вербальных данных и роль автора (В. П. Белянин; Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский; А. В. Колмогорова, А. А. Калинин), знаковая
деятельность и смыслообразование (А. В. Вдовиченко; У. В. Смирнова;
С. А. Шаповал), механизмы коммуникации и языка (Н. В. Лавров, В. В. Лавров; Н. К. Рябцева; Е. В. Чистова).
Кроме самих участников сборника, внесших наиболее весомый содержательный вклад в его создание, слова благодарности и признательности
нужно непременно адресовать А. А. Кибрику и А. Д. Кошелеву, взявшим
на себя труд задумать, организовать и координировать издание, а также
всем, кто занимался технической стороной публикации столь непростого
текста, с его иллюстрациями, таблицами, формулами, схемами. Кроме того,
в подготовке издания на раннем этапе деятельно участвовала О. С. Орлова.
А. В. Вдовиченко

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-1

Н. Ш. Александрова
Sprachbrücke e.V. Берлин, Германия

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ.
В ПОИСКАХ «КОНСТРУКТОРСКИХ ИДЕЙ»
ПРИРОДЫ
Понимание речи, как, вероятно, и подавляющее большинство других
когнитивных функций человека, обеспечивается совместной работой
двух разнонаправленных мозговых механизмов. При нормальном
функционировании механизмы сосуществуют, дополняют друг друга
и разглядеть каждый из них «по одному» чрезвычайно сложно, но в случае патологии, когда один из механизмов слабеет, а второй продолжает
работать, это становится возможным. Также при освоении взрослыми
нового языка в языковой среде можно наблюдать процессы, которые
человек переживает в раннем детстве при освоении родного языка.
Опираясь на данные языковой патологии и билингвизма, один из механизмов понимания речи можно охарактеризовать как непроизвольное
понимание общего смысла обращенной речи без опоры на отдельные
слова, изолированно его можно наблюдать и исследовать при освоении
новых языков в языковой среде, т. е. при становлении естественного
билингвизма. По своей сути этот процесс — извлечение общего смысла
высказываний из конкретной ситуации, опираясь на весь комплекс невербальных средств коммуникации. Второй механизм человеческого
понимания речи — понимание произвольное, осознанное, опирающееся
на известные слова и требующее включения произвольного внимания.
Изолированно этот механизм можно наблюдать при обучении языкам
детей с импрессивной (сенсорной) алалией, у которых стойко нарушена способность освоить язык как родной. Описанные механизмы

Н. Ш. Александрова

понимания речи — проявление в языковой сфере двух глобальных
путей человеческого познания.
Ключевые слова: родной язык, иностранный язык, пластичность
мозга, видовое (спонтанное) знание Homo sapiens, понимание речи,
импрессивная (сенсорная) алалия, билингвизм.

Изучение человеческого мозга во многом
напоминает изучение сложной системы без понимания ее основных «конструкторских идей». Мы
знаем многое о его внутренней структуре, глубоко
изучены процессы, протекающие в нейронах, но…
обилие разнообразных знаний заслоняет понимание
достаточно простых принципов, лежащих в самой
основе.
А. Редозубов

Эпиграф взят с сайта, посвященного искусственному интеллекту.
Позиция автора этих строк мне близка и понятна, т. к. многолетний
опыт помощи пациентам в восстановлении когнитивных функций
привел меня к тому же выводу: существует вполне логичный, доступный человеческому познанию уровень организации функций мозга.
«Как же все это устроено?» — этот вопрос, вероятно, задают себе
многие специалисты, пытающиеся помочь пациентам после мозговых
поражений. Работа эта во многом интуитивная, т. к. нет достаточных
теоретических опор. А клиническая картина бывает не просто сложная,
но и парадоксальная: например, пациент нормально видит и пишет,
но не может прочесть даже то, что сам написал, или без труда узнает
цифры, но не может узнать буквы и  для него — только ноль, но не
буква и т. п. Специалист может обследовать больного и «рассмотреть»
нарушенную деталь. Но при этом организация здоровой функциональной системы остается неизвестной. То есть стараемся восстановить то,
что непонятно как устроено. И нередко получается. И одновременно
раскрываются сложные, но в то же время познаваемые закономерности
мозговой организации.
Известно, что при разработке искусственного интеллекта большинство задач решаются без опоры на знание человеческого мозга. И тут

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

причиной является не только объективная сложность мозговой организации, но и недостаточное описание именно основных природных
«конструкторских идей». Предлагаемое описание и анализ некоторых
таких идей может либо помочь разработчикам искусственного интеллекта, либо укрепит их решение идти своим путем.

1. Два полушария и две стратегии обработки информации
Давно известно о различных стратегиях переработки информации
и регуляции функций, которые свойственны правому (наглядно-образная, конкретная, непосредственная, синтетическая, симультанная,
бессознательная, непроизвольная регуляция) и левому (вербально-логическая, абстрактно-схематическая, аналитическая, сукцессивная,
с участием сознания, произвольная регуляция) полушариям мозга.
Осмысление ассиметрии полушарий имеет долгую историю, и оно не
закончено, оно продолжается. Интерпретация поистине огромного
количества клинических наблюдений и всевозможных исследований может быть разной и меняется, если появляются новые данные.
Но очевидно, что одна из главных конструкторских идей природы —
двойственность организации. И те закономерности, которых мы далее коснемся, как правило, проявляются как дихотомии, т. е. как два
противоположно направленных механизма, совместное функционирование которых создает эффект континуума. При нормальном
функционировании разглядеть каждый из механизмов «по одному»
чрезвычайно сложно, но в случае патологии, когда один из механизмов
слабеет, а второй продолжает работать, это становится возможным.
Также при освоении взрослыми нового языка в условиях живой языковой среды можно наблюдать процессы, которые человек переживает
в раннем детстве при освоении родного языка. Поэтому билингвизм,
а также его становление предоставляет важную информацию о механизмах понимания речи.
Почему мы говорим о двух стратегиях обработки информации
полушариями мозга, а не о том, что полушария обрабатывают разные
стимулы? Потому что это больше соответствует известным фактам.
Предположение, что дело не в стимулах, которые обрабатывает мозг,
а в способе обработки, оказалось весьма продуктивным. Также важной является догадка о значении задачи обработки стимула. Задачи

Н. Ш. Александрова

обработки одного и того же стимула могут быть разными (например,
задача прочитать рукописный текст и задача определить по почерку
автора текста) и могут активировать разные стратегии обработки информации. Кто первым предложил эти гипотезы — сказать трудно.
Изучение разных мозговых функций и разными методами приводило
исследователей к сходным выводам. В то же время и сейчас немало
работ, авторы которых исходят из посылки, что полушария обрабатывают те или иные стимулы. Особенно много таких работ на тему
нарушения узнавания лиц (лицевая агнозия).
Как известно, у взрослых людей право- и левосторонние поражения мозга стабильно приводят к разным синдромам, которые в нейропсихологии известны как право- и левополушарные синдромы.
В докомпьютерную эпоху результаты нейропсихологических тестов
использовались для определения места очага поражения (правое
или левое полушарие, горизонтальная и вертикальная локализация
внутри полушария) при операциях на мозге. Эти факты свидетельствуют, что, во-первых, организация мозговых функций достаточно
устойчива, т. е. повторяется от человека к человеку и от поколения
к поколению, и, во-вторых, доказывают, что у взрослых полушария
специализированы и выполняют разные функции. Но в небольшом
проценте случаев наблюдаются отклонения от обычной организации
(к примеру, зеркальная организация у левшей). Это говорит о возможной изменчивости. Известны также случаи практически полного
восстановления мозговых функций после раннего удаления одного
из полушарий, т. е. здоровое полушарие начинает обеспечивать обе
стратегии обработки информации. То есть чтобы быть здоровым не
обязательно иметь два полушария, но обязательно иметь две стратегии обработки информации. А вот слабость или нарушение одной
из стратегий обработки информации обязательно приведут к какому-либо нейропсихологическому синдрому. В настоящее время есть
доказательства изменения организации функций мозга, которые связаны с освоением грамоты [Dehaene, Cohen ]. Письменная речь —
продукт культуры, навык, который может быть сформирован лишь
при определенных условиях в результате обучения. Нейрофизиологические исследования, использующие фМРТ, свидетельствуют, что
обучение чтению влияет на церебральный субстрат для восприятия

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

лиц [Cantlon et al. ; Dundas et al. ]: до обучения чтению вентральная затылочно-височная кора отвечает на лица двусторонне
(т. е. до обучения чтению восприятие лиц обеспечивается двумя
полушариями (прим. авт. — Н. А.)), но по мере приобретения навыка
чтения уменьшается реакция левого полушария на лица. Аналогичные
результаты получены и в других исследованиях. Т. е. узнавание лиц
становится правополушарной функцией по мере того, как ребенок
учится читать. Гипотеза рециркуляции нейронов (the hypothesis of
neuronal recycling) описывает, как обучение чтению может повлиять
на нейронные субстраты обработки лица: культурные приобретения
должны найти свою «нейронную нишу», т. е. достаточно близкий
к требуемой функции и достаточно пластичный ареал, способный
переориентировать значительную часть своих нейрональных ресурсов на новое использование. По мере того как кортикальные территории, предназначенные для эволюционно более старых функций,
захватываются для новых культурных задач, их предшествующая
организация не может оставаться прежней. Надо сказать, что нарушение узнавания лиц (лицевая агнозия) у взрослых — синдром
стойкий, практически не восстанавливается. Возможно, это связано
с переориентированием левополушарного нейронального зрительного ареала на письменную речь. Эти данные подтверждают мнение
неврологов рубежа XIX–XX веков, которые нередко имели дело с неграмотными пациентами: у неграмотных людей не развивается доминантности левого полушария и поэтому у них не бывает тяжелых
афазий или афазия вообще не развивается [Джексон : ]. То есть
можно предположить ограничение, конечность мозговых ресурсов,
запланированных природой для становления когнитивных функций.
Представленные факты свидетельствуют, что, хотя специализация
полушарий достаточно устойчива (повторяется от человека к человеку
и от поколения к поколению), она не является строго определенной
от рождения и неизменной в течение жизни. Скорее, специализация
полушарий складывается по мере развития ребенка и приобретения
им культурных навыков, а также может быть скорректирована природой (пластичность мозга) при мозговых поражениях. Можно предположить, что специализация полушарий будет сходной у здоровых
людей в одной культурной среде.

Н. Ш. Александрова

В данных фактах просматривается дихотомия устойчивость —
изменчивость, свойственная всему живому.
Дихотомия «специфика вида — пластичность»
Дихотомия подмечена и описана Э. Леннебергом [Lenneberg :
]. Согласно Леннебергу, поведение высших живых существ, в том
числе и человека, состоит из видоспецифического поведения (т. е. обязательного для здорового представителя вида (прим. авт. — Н. А.))
и поведения, которое может быть сформировано на основе пластичности мозга. Пластичность — эволюционный феномен, продукт биологических условий, который в эволюции живых существ приходит на
смену регенерации, присущей низшим видам. Особенно важно, подчеркивает Леннеберг, что языковое развитие ребенка является видоспецифическим для Homo sapiens, т. е. ребенок дозревает до языка и речи,
никаких особых упражнений для этого не существует. Языковую среду
вокруг ребенка Леннеберг сравнивает с пищей: для роста ребенка пища
необходима, но не пища определяет закономерности роста и развития,
оно происходит по своим внутренним законам. Также и языковая среда
необходима для становления языка, но оно происходит как созревание
по биологическим законам. Многообразие современных языков Леннеберг связывает с пластичностью мозга.
Развивая мысль о дихотомии «специфика вида — пластичность
мозга», подумаем, какое поведение является видоспецифическим?
В данной работе этот термин означает поведение, которое обязательно для здорового представителя вида. Это способность летать
для птиц, бегать для зайцев, нырять для уток и т. д. и т. п. А также
каркать для вороны, мяукать для кошки, лаять для собаки. Голосовое
общение животных является видоспецифическим еще в том смысле,
что оно уникально для каждого вида. Но в данном контексте важно
подчеркнуть, что у каждого вида есть набор поведенческих характеристик, без которых представитель вида, как минимум, инвалид: утка,
которая не может летать, или собака, которая не может бегать, и т. п.
Так же и ребенок, который в положенное время не начал ходить и говорить, не может считаться здоровым. Некоторые видоспецифические
характеристики врожденны, а до формирования других детеныши
должны дозреть. Так, детеныши копытных встают на ноги сразу после

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

рождения, а щенки и котята рождаются беспомощными и самостоятельно передвигаться начинают через некоторое время, птенцы, вылупившись из яйца, летать не могут и т. п. Для человека врожденными
видоспецифическими характеристиками являются зрение, слух, тактильные ощущения и т. п., а до ходьбы и вербальной коммуникации
младенец дозревает. Доказать, что вербальная коммуникация является
для человека видоспецифическим поведением чрезвычайно просто, об
этом говорит наше видовое знание: любые затруднения вербальной
коммуникации как у детей, так и у взрослых мы связываем с болезнью.
Сравним: никто не назовет человека больным только на том основании, что он плохо владеет иностранным языком или забыл его. Аналогично в двигательной сфере: любые нарушения способности ходить
могут возникнуть только как патология. А вот крутиться на турнике
или танцевать на носочках нужно учиться. Если есть желание. Или не
нужно учиться, если желания нет. Здоровый человек без этих навыков
не перестанет быть здоровым.
Дети растут в разной социальной среде. Одних учат иностранным
языкам, музыке или акробатике, другие не посещают никаких дополнительных занятий, но любой здоровый ребенок в определенное природой время начинает ходить и говорить.
На каждом уровне, достигнутом в результате созревания, пластичность предоставляет окружающей среде возможность развивать и совершенствовать речевые и двигательные навыки.
Для видоспецифического поведения характерно [Александрова
]:
. Становление видоспецифического поведения протекает как созревание (непроизвольно), нет никаких особых упражнений.
. Четкие сроки формирования в онтогенезе. В науках, изучающих
развитие ребенка, данные сроки определяются как норма. Значительное отклонение от обычных сроков говорит о нездоровье.
. Видоспецифическое поведение не может быть забыто, здоровый
человек не может разучиться ходить и говорить. Только болезнь
нарушает эти функции.
Сравним с навыками и знаниями, которые не являются видоспецифическими, т. е. обязательными для здорового человека,

Н. Ш. Александрова

а приобретаются посредством пластичности мозга, например, иностранный язык и акробатика:
. Приобретаются произвольно, осознанно в процессе обучения.
. Нет четких сроков формирования, только благоприятный период.
. Сформированные навыки у здорового человека могут быть
утрачены без повторения или тренировок.
Пластичность мозга можно определить как генетически обусловленные реакции на изменения внутренней или внешней среды. «Генетическая программа, наряду с обеспечением общего плана развития
нервной системы, как бы предусматривает и предвидит вероятные
средовые воздействия, которые могут встретиться организму ребенка
на пути его развития, и заранее готовит адекватные поведенческие реакции» [Скворцов, Ермоленко ]. В настоящее время общепризнанно,
что пластичность мозга проявляется как способность к приобретению
знаний и навыков, адаптация и восстановление нарушенных функций.
Исходя из теории Леннеберга, логично предположить, что первоочередная цель пластичных перестроек при изменениях внутренней или
внешней среды — поддержание форм поведения, которые являются
спецификой вида [Александрова ].
Дихотомия «Спонтанное знание — научное знание»
Выготский, сравнивая логический и натуральный пути освоения
языка, отмечает их взаимозависимость и противоположную направленность и проводит аналогию с развитием научных и спонтанных
(житейских) понятий: «…между этими противоположно направленными путями развития существует обоюдная взаимная зависимость
точно так же, как между развитием научных и спонтанных понятий…»
[Выготский : ]. Также Выготский подчеркивает, что развитие
научных понятий является частью общего процесса развития, который обеспечивается систематическим обучением: «…гипотетический
путь развития научных понятий представляет собой только частный
случай более обширной группы процессов развития, относящийся
к развитию, источником которого является систематическое обучение…» [Там же: ].
Спонтанные (житейские) понятия приобретаются и используются
в быту, а научные понятия — это термины, встроенные в систему

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

знаний. Выготский подчеркивает, что значения научных понятий
осознаются первыми и осознанность значений научных понятий постепенно распространяется и на житейские: «Научные понятия прорастают вниз через житейские. Житейские понятия прорастают вверх
через научные».
Продолжим эту мысль: без научного познания невозможен прогресс, а в быту без науки человек выживал и выживает. Выживал в суровых условиях и попутно создавал науку. Но коснемся сегодняшнего
дня: разве нас кто-то учит с одного взгляда понимать намерения других
людей и оценивать общий контекст происходящего? А ведь это во многом доступно детям уже в доречевой период. А обобщение единичных
разрозненных фактов, которое без громоздких научных исследований дает возможность понять суть природных явлений и выработать
стратегию взаимодействия с ними. Ведь именно так, без науки, наши
предки научились выживать. Но и сейчас, в эпоху расцвета науки, многие обобщения доступны сами собой и человек порой удивляется —
зачем проводить дорогостоящие научные исследования, если это и так
ясно! Вероятно, к спонтанному знанию можно отнести и загадочную
интуицию. Вспомним также мгновенные реакции в самых разных
экстремальных ситуациях, которые предвидеть невозможно. И эти
счастливые случаи на транспорте, когда за мгновение оценивается
аварийная ситуация на земле, в воде или в воздухе и реакция водителя,
моряка, пилота оказывается спасительной. Реакция без расчета скоростей и расстояний. И без раздумий. А здравый смысл, благодаря которому находятся оптимальные решения различных житейских проблем?
Похоже, что самой главной работы нашего мозга мы не замечаем,
а это непроизвольная и непрерывная комплексная оценка окружающего мира и себя в нем в самых разных ситуациях. Прежде всего для
выживания. Это спонтанный способ познания, благодаря которому мы
знаем, что естественно, нормально, правильно для нас, как представителей вида Homo sapiens, а что является противоестественным и вредным.
Патология в некоторых случаях позволяет рассмотреть, как будет
вести себя человек без житейского спонтанного знания. У взрослых это
проявляется как неадекватность поведения разной степени выраженности, которую можно наблюдать, как правило, при поражениях передних отделов правого полушария. Если житейские знания не смогут

Н. Ш. Александрова

сформироваться у ребенка, это приведет к тяжелому нарушению психики и обучаемости, вплоть до идиотии. В более легких случаях, при
некоторых формах аутизма, можно проследить беспомощность детей
в оценке происходящего вокруг них при относительно сохранной способности учиться, т. е. произвольно осваивать знания и навыки.
Как мы видим, научный способ познания в настоящее время осознан и изучен несравненно лучше, чем спонтанное познание. Но, как
и говорил Выготский, житейские понятия прорастают вверх через научные. Открыты и изучаются зеркальные нейроны, много внимания
уделяется раннему, доречевому развитию ребенка, интерес исследователей вызывает интуиция. Понятно, что это только начало изучения
процессов, которые настолько обыденны для человека, что их первостепенная значимость для человеческой жизни только-только начинает
проясняться. Источником научного познания является систематическое обучение, спонтанное познание — дар Природы.
Несложно заметить, что спонтанное познание является для человека видоспецифическим (т. е. обязательным для здорового человека),
а научное познание обеспечивается пластичностью мозга, которая
проявляется в данном случае как способность к приобретению знаний
и навыков. То есть дихотомия спонтанное знание — научное знание —
это еще один ракурс анализа двух глобальных механизмов человеческого познания.

2. О понимании речи человеком
Понимание речи — объект изучения многих научных дисциплин,
каждая из которых рассматривает явление в определенном ракурсе.
Основная цель данной статьи — показать двойственность когнитивной
организации данной функции. Билингвизм и языковая патология —
те проявления языковой системы, где каждый из когнитивных механизмов с присущей им способностью понимать речь можно наблюдать
изолированно.
Имплицитный и эксплицитный языковые процессы,
два пути говорить
Данная дихотомия — проявление в языковой сфере двух глобальных механизмов человеческого познания, о которых мы говорили ранее.

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

В отличие от дихотомий специфика вида — пластичность мозга и спонтанное познание — научное познание, которые практически не обсуждаются в литературе, дихотомия имплицитный языковой процесс —
эксплицитный языковой процесс (также дихотомию иногда называют
концепцией процедурной — декларативной памяти) имеет долгую
историю научных обсуждений, которые не закончены и по сей день.
Два способа приобретения второго языка — в живой языковой
среде (натуральный путь, второй язык осваивается) и при помощи
формальных инструкций в процессе обучения (логический путь, второй язык изучается) сосуществуют почти в каждом индивидуальном
случае становления билингвизма и рассмотреть их «по одному» далеко
не всегда возможно. Быть может, этот факт и привел к противоположным мнениям в научном сообществе.
Можно выделить три различных позиции ученых по данному
вопросу:
— существует реальное различие между изучением и освоением
в контексте второго языка;
— не существует различия между изучением и освоением;
— изучение и освоение не разделены и находятся в континууме.
Наиболее полно данный вопрос разработан в книге Паради «A Neurolinguistic Theory of Bilingualism» [Paradis ]. Согласно этой теории,
имплицитная лингвистическая компетенция и эксплицитное метаязыковое знание — два различных когнитивных механизма, совместное
функционирование которых обеспечивает освоение языков и пользование ими в разных условиях и в разном возрасте. Автор отмечает,
что маленькие дети (возраст не указан) используют только натуральный путь при освоении языка. Анализ детских языковых синдромов
[Александрова Н. Ш., Александрова О. А. ; ] позволяет предположить, что после трех лет освоение родного языка дополняется
произвольным запоминанием слов. Гипотетически взаимодействие
этих механизмов в раннем возрасте можно представить так:
Становление родного языка в одноязычной среде — это, прежде
всего, становление незабываемого, обязательного для здорового человека каркаса языка, который приобретается непроизвольно (имплицитный языковой процесс, процедурная память) и приблизительно после

Н. Ш. Александрова

трех лет (предположение о возрасте сделано на основе анализа детских
языковых синдромов) начинает обрастать языковыми навыками другой, произвольно приобретаемой и забываемой природы (эксплицитный языковой процесс, декларативная память). Одни и те же языковые единицы (слова) могут быть незабываемыми в составе языкового
каркаса (т. е. непроизвольно актуализируются в процессе вербального
общения), но становятся забываемыми, когда их учат, к примеру, в составе стихотворения. Создается впечатление, что забываемым является
именно то, что специально заучивается. Более того, — то, что специально
заучивается, нуждается в повторении, иначе это знание утрачивается
[Александрова 2020].

Способы приобретения второго языка и понимание речи
Понимание речи — основа вербальной коммуникации и этап освоения как первого родного языка, так и последующих языков. В табл. 
приводится сравнение основных характеристик способов приобретения языка.
Таблица 
Способы
приобретения языка

Возраст

Понимание
и разговорная речь

Становление
понимания речи

Освоение в языковой
Изучение —
среде — натуральный
логический путь.
путь. Результат
Результат изучения —
освоения — родной
иностранный язык.
язык или естественный
Искусственный
билингвизм
билингвизм
Родной язык —
Изучение
первые годы жизни,
иностранного
последующие — в течение языка — школьный
жизни
возраст, далее —
в течение жизни
Понимание опережает
Понимание может
разговорную речь
значительно
отставать от навыка
разговорной речи
От понимания общего
От понимания
смысла высказываний
отдельных заученных
в конкретных ситуациях
слов, фраз, правил
к пониманию текста.

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

Продолжение таблицы 

Произвольность —
непроизвольность
Однозначность —
многозначность

к пониманию отдельных
слов. От прагматики
к лексике и грамматике
Непроизвольное
освоение языка

От лексики
и грамматики
к прагматике
Произвольное,
осознанное изучение
языка
Слова осваиваются
Слова могут
в одном значении
изучаться как
в определенном контексте
многозначные

Как мы видим, становление понимания речи при натуральном и логическом способах приобретения языка происходит в противоположных направлениях.
При изучении нового языка логическим способом понимание текста или устного сообщения происходит с опорой на выученные слова
и выражения, т. е. в направлении от частного к общему, от лексики
и грамматики к прагматике. Но в современном мире логическое изучение нового языка не ограничивается уроками с заучиванием слов
и правил, а практически всегда сопровождается погружением в новый язык. Просмотр фильмов на изучаемом языке, посещение страны
изучаемого языка и т. п. активизируют натуральный способ освоения.
Поэтому в настоящее время «чистый» логический способ приобретения языка можно наблюдать, вероятно, лишь при изучении мертвых
языков, когда исключены контакты с носителями языка.
Непроизвольное освоение новых языков в живой языковой среде
(натуральный способ) также практически всегда сопровождается произвольным заучиванием отдельных слов, выражений. Грамотные люди
пользуются словарем и интернет-переводчиками. Становление понимания речи у подростков и взрослых, оказавшихся в новой языковой
среде, дает возможность рассмотреть то, о чем не могут рассказать
маленькие дети — как незнакомый язык становится понятным. При
непосредственных контактах с носителями нового, непонятного языка
возникают ситуации, когда надо понять высказывание собеседника
и адекватно отреагировать. И в этих случаях можно наблюдать феномен «понимание без слов»: общий смысл высказывания на непонятном

Н. Ш. Александрова

языке понимается, несмотря на то что знакомых слов в нем не было
совсем либо было очень мало. Понимание смысла полностью обеспечивается ситуацией, мимикой, интонацией, жестами собеседника, т. е.
всеми невербальными средствами общения. То есть в живой языковой среде постижение нового языка начинается с понимания общего
смысла высказываний в конкретных ситуациях и, по мере освоения
языка, идет к пониманию значений отдельных слов, т. е. понимание
языка проходит путь от общего к частному. Это движение от общего
к частному ясно просматривается у детей, которые в – лет оказались в новой языковой среде: на просьбу перевести слово с нового для
детей немецкого языка на первый родной язык (в данном случае —
русский) дети давали развернутый ответ-поиск: ребенок вспоминал
какое-либо выражение с данным словом на немецком языке, переводил
это выражение на русский язык, затем вычленял слово, которое нужно
перевести, и подбирал к нему русский эквивалент. То есть ребенок рассуждал следующим образом: т. к. все выражение имеет такое-то значение, то слово, входящее в его состав, должно означатъ то-то и то-то.
Из собственного опыта: «понимание без слов» включается только
при серьезной необходимости понять собеседника. Когда от понимания
сообщения зависит нечто важное и нет переводчика, который мог бы
помочь. В этих случаях происходит то, что объяснить непросто: включается как будто особое внимание, всеми силами стремишься вслушаться (непроизвольно, под влиянием ситуации) и речь собеседника
становится понятной, хотя повторить услышанное совершенно невозможно. Знакомых слов в понятом сообщении или мало, или нет совсем,
т. е. понимание с опорой на знакомые слова исключено. Если же человек
в незнакомой языковой среде использует переводчик, такого включения произойти не может. Иными словами — «понимание без слов»
и последующее освоение языка натуральным способом возможно только
в том случае, если никаких переводчиков нет, но есть необходимость
понимать новый язык. Так, мне знакома семья, где две женщины (немка
и чеченка) два года проживали в одной квартире и общались через интернет-переводчик. Никакого освоения языка за два года не произошло.
По мере освоения нового языка в языковой среде понимание незнакомой речи упрощается, затруднения вызывают лишь отдельные неизвестные слова. Далее может произойти качественный скачок, который

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

иногда называют «вату из ушей вынули»: понимание чужой речи становится легким.
Полушария мозга и понимание речи. Гипотеза
Зайдель [Zaidel ] на основе исследований больных с комиссуротомией приходит к заключению, что восприятие языка, в отличие от
говорения, представлено билатерально, причем способность правого
полушария к пониманию речи проявляется только при поражениях
«речевой зоны» левого полушария. Зайдель отмечает, что назначение
такой уникальной мозговой организации при нормальном функционировании остается неясной. Предположение: способность правого
полушария к пониманию речи в начале жизни используется для освоения родного языка (или языков при раннем билингвизме), а затем становится резервной и активируется в тех случаях, когда левое
полушарие не может понимать речь, т. е. при мозговых поражениях
и при необходимости понимать незнакомый язык. Если предположение верно, то становится понятным назначение выявленной мозговой
организации у здоровых людей: благодаря ей в течение жизни человека
происходит освоение новых языков натуральным способом.
Понимание речи при языковой патологии
При языковой патологии может наблюдаться слабость того или
другого когнитивного механизма, что вынуждает пациента опираться
на сохранную стратегию.
Понимание бытовой обращенной речи, т. е. общего смысла высказываний, при языковых нарушениях вследствие одномоментных поражений структуры мозга (инсульты, травмы) как у детей, так и у взрослых в большинстве случаев достаточно быстро восстанавливается.
Быстрое восстановление понимания бытовой речи, как правило, наблюдается даже в случае сенсорной афазии (в остром периоде пациент
не понимает ни себя, ни окружающих). При этом у пациентов, без труда
понимающих бытовую речь, можно наблюдать те или иные стойкие
затруднения понимания точного смысла высказываний, например
понимания грамматических конструкций.
Различия понимания речи наблюдаются и в детской языковой патологии. Так, детям с экспрессивной алалией (F. МКБ=) нередко

Н. Ш. Александрова

сложно понимать грамматические конструкции или различать слова,
близкие по звучанию, но понимание общего смысла инструкций, бытовой речи не страдает. Для импрессивной (сенсорной) алалии (F.
МКБ=) характерно непонимание именно общего смысла высказываний, в том числе и простейшей бытовой речи, а также некритичность
к своей речи. Различие проявлений нарушения понимания речи, их
противоположность (непонимание общего смысла высказываний —
импрессивная (сенсорная) алалия и непонимание точного смысла высказываний — экспрессивная алалия) демонстрирует двойственность
мозговой организации функциональной системы, обеспечивающей
понимание речи.
Как уже говорилось, понимание бытовой речи при одномоментных поражениях мозга восстанавливается достаточно быстро. Это
связывают с феноменом мозговой пластичности. Но в детской языковой патологии есть два синдрома, при которых, напротив, ведущим
симптомом выступает стойкое нарушение понимания общего смысла
обращенной речи, в том числе и простейшей бытовой речи. Это импрессивная (сенсорная) алалия и синдром Ландау-Клеффнера (СЛК).
Клиническая картина синдромов во многом схожа, но при импрессивной алалии ребенок не начинает в обычные сроки понимать речь,
а при СЛК теряет способность понимать речь после периода нормального развития. Слух и невербальный интеллект при этом не страдают.
Прогноз неблагоприятный. Причина стойкости симптоматики кроется,
вероятно, в дисфункциональном, т. е. процессуальном характере этих
синдромов: СЛК связан с длительным патологическим изменением
электрической активности мозга, этиология и патогенез импрессивной
алалии неясны.
При анализе симптоматики и течения неосложненной импрессивной (сенсорной) алалии [Александрова Н. Ш., Александрова О. А. ;
] становится понятным, что у детей с данным синдромом нарушена
способность к непроизвольному пониманию (схватыванию) общего
смысла обращенной речи, которая является основой освоения родного
языка (эту способность выше я назвала «понимание без слов»). В то же
время произвольная, осознанная способность заучивать отдельные
слова и выражения, а также понимать их (важным при этом является
«включение» произвольного внимания) остается сохранной.

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

Таблица 
Сравнение некоторых характеристик, свойственных нормальному
речевому развитию и развитию речи у детей с импрессивной алалией
Нормальное развитие
Импрессивная алалия
Возраст начала
Пассивный — 9–10 мес.
После 36 мес.
приобретения
Активный — 10 мес.
словаря
Последовательность Вначале — пассивный
Пассивный
приобретения
словарь, т. е. ребенок
и активный словарь
словаря
начинает понимать речь,
приобретаются
затем говорить
одновременно
Становление
От общего к частному
От частного к общему
понимания
Первые слова
Присутствуют
Отсутствуют
со значением фраз
Произвольность —
Непроизвольное
Произвольное,
непроизвольность
освоение
осознанное
приобретение
активного
и пассивного словаря

Как следует из сравнения, основные характеристики логического
пути изучения языка (см. табл. ) совпадают с особенностями освоения
языка детьми с тяжелой формой импрессивной алалии (см. табл. ).
Как известно, изучение языка логическим путем не происходит само
собой, а требует учителя и немалых усилий со стороны изучающего
язык. Ребенок с импрессивной алалией сам освоить язык не может
и без педагогического сопровождения остается без языка. При правильно организованном обучении ребенок может приобрести обширный пассивный и активный словарь, но при этом не понимать общий
смысл простейших реплик. Иными словами: при импрессивной алалии
ребенок не может освоить язык как родной, но может учить его как
иностранный. Используя подход и термины, предложенные Паради
[Paradis ] — при импрессивной алалии невозможно формирование
имплицитной компетенции и языковое развитие ребенка происходит с опорой лишь на металингвистические знания. Известны случаи,
когда пациенты, страдающие данным синдромом, осваивали несколько

Н. Ш. Александрова

иностранных языков, но не могли пользоваться родным языком легко
и свободно, как это свойственно здоровым людям. Обучение языку
этих детей лишено опоры на родной язык и совпадает по используемым приемам с обучением робота.
Паради [Paradis ] предполагает существование генетической
дисфазии (genetic dysphasia), т. е. детского языкового расстройства, при
котором опора на имплицитную компетенцию (implicit competence)
невозможна и развитие речи происходит лишь с опорой на металингвистические знания (metalinguistic knowledge). По своей когнитивной
сути импрессивная (сенсорная) алалия является именно таким расстройством, хотя назвать импрессивную алалию генетической дисфазией оснований нет.
Мысль о двойственности человеческого познания весьма древняя:
философы античности говорили о познании непосредственном, мгновенном и познании с помощью логических умозаключений. Дихотомии,
описанные в статье, высвечивают разные грани двух познавательных
механизмов. Вероятно, наиболее перспективным подходом к изучению
многих мозговых явлений будет их анализ в свете дихотомии специфика вида — пластичность мозга. Данный подход не просто описывает
различие механизмов, а указывает на их природу, т. е. на разные корни
в нервной системе.
Понимание речи, как, вероятно, и подавляющее большинство других
когнитивных функций человека, обеспечивается совместной работой
двух разнонаправленных механизмов. Один из механизмов понимания
речи — непроизвольное понимание общего смысла обращенной речи
без опоры на отдельные слова, изолированно его можно наблюдать
и исследовать при освоении новых языков в языковой среде, т. е. при
становлении естественного билингвизма. По своей сути этот процесс —
извлечение общего смысла высказываний из конкретной ситуации, опираясь на весь комплекс невербальных средств коммуникации. Второй
механизм человеческого понимания речи — понимание произвольное,
осознанное, опирающееся на известные слова и требующее включения
произвольного внимания. Изолированно этот механизм можно наблюдать при обучении языкам детей с импрессивной (сенсорной) алалией,
у которых стойко нарушена способность освоить язык как родной.
Сможет ли искусственный интеллект научиться вначале понимать

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

общий смысл высказываний, опираясь на ситуацию общения, а затем
вычленять из услышанного отдельные слова, покажет время.

Литература
Александрова 2018 — Александрова Н. Ш. Обеспечение видоспецифических форм поведения — первоочередная цель пластичности мозга? //
«Когнитивные исследования на современном этапе». Сб. трудов конференции. Архангельск, 2018. С. 14–17.
Александрова 2020 — Александрова Н. Ш. Билингвизм и другие проявления функционирования языковой системы в свете пластичности
мозга // Филологические науки. Научные доклады высшей школы. 2020.
(DOI: 10.20339/PhS. 6–20.170–176)
Александрова Н. Ш., Александрова О. А. 2016 — Александрова Н. Ш.,
Александрова О. А. Импрессивная (сенсорная) алалия // Журнал неврологии и психиатрии им. С. С. Корсакова. 2016. 11. (DOI: 10.17116/
jnevro201611611114-120)
Александрова Н. Ш., Александрова О. А. 2018 — Александрова Н. Ш., Александрова О. А. Импрессивная (сенсорная) алалия: освоение языка как
родного невозможно, изучение языка как иностранного доступно //
VIII конференция по когнитивной науке. Тезисы докл. Светлогорск,
2018. С. 38–40.
Александрова 2022 — Александрова Н. Ш. «Метафора компьютера», межполушарная асимметрия и видовое (спонтанное) знание Homo sapiens //
Известия вузов. ПНД. 2022. T. 30, № 3. С. 358–372. (DOI: 10.18500/08696632-2022-30-3-358-372)
Выготский 1999 — Выготский Л. С. Мышление и речь. 5-е изд., испр. М.:
Лабиринт, 1999.
Джексон 1996 — Джексон Дж. Х. Избранные работы по афазии. СПб., 1996.
Скворцов, Ермоленко 2003 — Скворцов И. А., Ермоленко Н. А. Развитие
нервной системы у детей. М., 2003.
Cantlon et al. 2011 — Cantlon J. F., Pinel Ph., Dehaene S., Pelphrey K. A. Cortical Representations of Symbols, Objects, and Faces Are Pruned Back during
Early Childhood // Cereb Cortex. 2011. (Jan) 21 (1). P. 191–199. (DOI:
10.1093/cercor/bhq078. Epub 2010 May 10)

Н. Ш. Александрова

Dehaene, Cohen 2007 — Dehaene S., Cohen L. Cultural recycling of cortical
maps // Neuron. 2007. 56. P. 384–398. (DOI: 10.1016/j. neuron. 2007.10.004)
Dundas et al. 2013 — Dundas E. M., Plaut D. C., Behrmann M. The joint development of hemispheric lateralization for words and faces // J. Exp. Psychol. Gen.
2013. 142. P. 348–358. (DOI: 10.1037/a0029503)
Lenneberg 1972 — Lenneberg E. H. Biologische Grundlagen der Sprache. Frankfurt, 1972.
Paradis 2004 — Paradis M. A Neurolinguistic Theory of Bilingualism. Amsterdam; Philadelphia: John Benjamins, 2004.
Zaidel 1978 — Zaidel E. Lexical organisation in right hemisphere // Cerebral
Correlates of Conscious Experience / Ed. by P. A. Buser, A. Rougeul-Buser.
Amsterdam: Elsevier, 1978. P. 177–196.

N. Sh. Aleksandrova

ON THE UNDERSTANDING OF HUMAN SPEECH.
IN SEARCH OF “DESIGN IDEAS” OF NATURE
Abstract. Understanding of speech like probably the vast majority of other
human cognitive functions is provided by the joint work of two diﬀerently directed brain mechanisms. During normal functioning these mechanisms coexist,
complement each other, and it is extremely diﬃcult to discern each of them one
by one but in case of pathology when one of the mechanisms weakens and the
second continues to work, this becomes possible. Also, when adults learn a new
language in the language environment, one can observe the processes that a person experiences in early childhood when mastering their native language. Based
on the data of linguistic pathology and bilingualism: one of the mechanisms of
speech comprehension can be described as an involuntary understanding of
the general meaning of addressed speech without relying on individual words.
It can be observed and studied in isolation when mastering new languages in
a language environment, i. e., during the formation of natural bilingualism. At
its core, this process is the extraction of the general meaning of statements
from a speciﬁc situation relying on the whole complex of non-verbal means of
communication. The second mechanism of human comprehension of speech
is arbitrary, conscious understanding based on known words and requiring the
inclusion of voluntary attention. In isolation this mechanism can be observed

О ПОНИМАНИИ РЕЧИ ЧЕЛОВЕКОМ…

when teaching languages to children with impressive (sensory) alalia, who are
persistently impaired in their ability to master the language as a native one. The
described mechanisms of speech comprehension are a manifestation in the
language sphere of two global ways of human cognition.
Keywords: native language, foreign language, brain plasticity, speciﬁc (spontaneous) knowledge of Homo sapiens, speech understanding, impressive (sensory)
alalia, bilingualism.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-2

В. П. Белянин
психотерапевт, Торонто, Канада

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ
ХУДОЖЕСТВЕННЫХ ТЕКСТОВ
В статье описана попытка категориального анализа художественных текстов, основанная на выявлении в тексте эмоционально-смысловой доминанты.
Ключевые слова: художественный текст, язык, эмоции, тональность,
тезаурус, психотерапия, машинное обучение.

Определим некоторые термины и понятия, которые мы будет использовать в нашей работе.
Тезаурус (объективный) — словарь естественного языка, в котором слова представлены в предметно-тематических группах. Тезаурус
(функциональный) — список слов, организованных по смежности.
Тезаурус (субъективный) — система значений, хранящаяся в памяти
индивида.
Категория — родовое понятие, обозначающее разряд предметов или
наиболее общий их признак.
Тональность — эмоциональный аспект текста.
Эмоционально-смысловая доминанта — система когнитивных
и эмотивных эталонов, характерных для автора текста как личности.

Художественный текст и личность автора
В. Г. Белинский определял искусство как «воспроизведение действительности, повторённый, как бы вновь созданный мир» [Белинский : ]. При всей правильности такого подхода понятно, что

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

в художественной литературе отражается не только мир, но и интерпретация мира автором. Так, Л. С. Выготский писал: «Везде — в фонетике, в морфологии, в лексике и семантике, даже в ритмике, метрике
и музыке — за грамматическими и формальными категориями скрываются психологические» [Выготский : ]. При этом он, однако,
полагал, что перейти к «психологии автора… на основании толкования знаков нельзя» [Выготский : ]. Такая позиция достаточно
распространена:
Мы очень любим почему-то «психологии» и «характеристики», —
писал Б. Эйхенбаум. — Наивно думаем, что художник пишет для того,
чтобы «изображать» психологию или характер… На самом деле художник ничего такого не изображает, потому что совсем не занят вопросами
психологии, — да и мы вовсе не для того смотрим «Гамлета», чтобы изучать психологию [Эйхенбаум 1924: 78].

Вместе с тем имеется немало работ, в которых были сделаны попытки увидеть за художественным текстом не только мир, но и создателя этого художественного мира, т. е. писателя. Одним из самых необычных подходов к литературе отличаются материалы «Клинического
архива гениальности и одаренности» [Клинический архив –].
Там содержатся медицинские свидетельства и данные о генеалогии
писателей, которые могут быть основой для постановки писателям
вероятностного ретроспективного дистанционного диагноза психопатологического и психиатрического характера. Эвропатологический
подход и создание «патографий», с одной стороны, учитывает содержательную сторону художественных произведений, с другой стороны,
«снимает» «художественность» текста, оставляя это на усмотрение
эстетики, с третьей стороны, позволяет поставить анализ текста как
продукта речевой деятельности на естественно-научную основу.
Например, при рассмотрении творчества Максима Горького делается вывод о том, что во многих рассказах писатель «заставляет своих
героев покушаться на самоубийство или кончать самоубийством». При
этом приводятся свидетельства относительно нескольких реальных
попыток самоубийств у самого М. Горького, что в целом позволяет
исследователям говорить о «литературной суицидомании Горького»
[Клинический архив т. , : ].

В. П. Белянин

Аналогичному анализу подвергается творчество Леонида Андреева.
«Страх и ужас, страх смерти, страх жизни — основные мотивы Леонидо-Андреевской меланхолии, не оставляющей его никогда и губящие
его детство, отрочество и юность», — писал д-р Б. И. Галант в статье
«Психопатологический образ Леонида Андреева» [Клинический архив
т. , : ]. Отмечается наличие алкоголизма у писателя в юношеские годы, его бесчисленные попытки самоубийств и интерес к Шопенгауэру. Делается вывод о наличии у Л. Андреева тяжелой формы
неврастении, сопровождавшейся страхом смерти. При этом исследователь связывает это с тяжелой травмой, которую писатель пережил
в  лет, бросившись на рельсы и испытав страх смерти, находясь под
проехавшим над ним поездом.
Формализация художественного текста
В литературоведении преобладает, как нам представляется, холистический подход к художественному тексту, когда поиск смысла
проходит по кругу — от объективной действительности к субъективной уникальности и обратно. «Одна из главных притягательных черт
художественной литературы, — пишет А. Б. Есин, — ее способность
раскрыть тайны внутреннего мира человека, выразить душевные движения так точно и ярко, как это не сделать человеку в повседневной,
обычной жизни» [Есин : ].
Однако наравне с таким подходом существует и формальный, и нарративный подоход к литературе. «Объектом структурной поэтики, —
пишет Ц. Тодоров, — является не литературное прозведение само по
себе: ее интересуют свойства… высказываний… Всякое произведение
рассматривается… только как реализация некоей гораздо более абстрактной структуры, причем только как одна из возможных ее реализаций» [Тодоров : ].
Самой известной попыткой структурного анализа текста является
работа В. Я. Проппа «Морфология волшебной сказки», написанная
в  году. Пропп полагал, что «на основной исторический вопрос
“Откуда происходит сказка?” невозможно ответить без рассмотрения
особенностей рассказа как такового: “Если мы не умеем разложить
сказку на ее составные части, то мы не сумеем произвести правильного

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

сравнения. А если мы не умеем сравнивать, то как же может быть пролит свет”» [Пропп : ].
Пропп обнаружил в волшебных сказках семь действующих лиц:
герой, антагонист (вредитель), даритель (волшебных средств герою),
волшебный помощник, царевна или ее отец, отправитель, ложный
герой. Все эти действующие лица имеют свой круг действий, т. е. одну
или несколько функций.
Вслед за А. Н. Веселовским В. Я. Пропп выделил в сказках мотивы
(простейшие повествовательные единицы) и описал их как функции,
под которыми понимал «поступки действующего лица, определённые
с точки зрения его значимости для хода действия» [Там же: ]. Он полагал, что функции действующих лиц независимо от того, кем и как
они выполняются, служат постоянными, устойчивыми элементами
сказок и образуют основные составные части сказок. По его мнению,
число функций, известных волшебной сказке, ограничено, а последовательность функций всегда одинакова. Он описал  мотивировку
(причины и цели поступков персонажей — [Там же: –]): отлучка,
запрет, герой и антагонист вступают в борьбу, возвращение, решение
задачи, брак и др. Это позволило ему представить сюжеты сказок как
достаточно простые и наглядные схемы.
Вот как описана им сказка №  [Там же: ]. Царь, три дочери (начальная ситуация — i). Дочери отправляются гулять (отлучка младших — е), опаздывают в саду (рудимент нарушения запрета — b). Змей
похищает их (завязка — А). Царь призывает к помощи (клич — В). Три
героя отправляются в поиски (С). Три боя со змеем и победа (Б — П),
избавление девиц (ликвидация беды Л). Возвращение (), награждение (с).
ie3b1a1b1c11143
Как отмечал Н. И. Жинкин, в конечном итоге смысл любого текста
можно всегда свести к одному высказыванию. В частности, он полагал,
что «все уровни языка интегрируются под влиянием высказывания для
того, чтобы по возможности точнее определить предмет высказывания, сделав его понятным партнёру по коммуникации» [Жинкин ].

В. П. Белянин

Сложность в отношении художественного текста состоит, однако,
в том, что при представлении его в виде денотативной цепочки он
превращается в подобие публицистического текста. В качестве иллюстрации к развиваемым положениям приведем два описания содержания одного и того же известного произведения. Первый пример.
«Придавленный бедностью, озлобленный своим бессилием помочь
людям, …(герой романа. — В. Б.) решается на преступление, на убийство отвратительной старухи-процентщицы, извлекающей прибыль из
людских страданий». Такая аннотация позволяет определить название
текста со стопроцентной вероятностью, поскольку есть ключевые слова
(преступление, убийство, старуха-процентщица), есть предикаты
(озлобленный) и есть динамика (решается).
Возможен, однако, и иной пересказ содержания того же самого текста: «Молодой человек…, живущий в крайней бедности, по легкомыслию, по шаткости в понятиях, поддавшись некоторым странным, “недоконченным” идеям, …решился …убить одну старуху, дающую деньги на
проценты…Неожиданные вопросы встают перед ним. И он кончает тем,
что принуждён сам на себя донести…». Первый вариант содержания —
это передача содержания текста, условно говоря, на уровне значений.
Имеется человек, и этот человек убил старуху. При этом причина (второй предикат) видится автору аннотации в том, что он беден. Конечно,
второй вариант пересказа содержания текста может вызывать у читавшего «Преступление и наказание» некоторые возражения, поскольку
представляет собой передачу содержания на уровне личностных смыслов. По этой версии Раскольников убил старуху потому, что поддался
«недоконченным» идеям. Напрашивается вывод (второй предикат):
«странные» теории опасны, а тот, кто поддается им, должен быть наказан.
Для того чтобы прояснить ситуацию, следует сказать, что первый
вариант взят из учебника по истории литературы [История… : ],
а второй принадлежит Ф. М. Достоевскому (цит. по: [Михайлова :
]). И его пересказ содержания является не чем иным, как формулировкой замысла, лежащего в основе модели порождения произведения.
Этот пример подтверждает наше положение о том, что при адаптации и компрессии художественного текста может происходить утрата
взгляда автора на действительность из-за невозможности кратко передать многомерный и коннотативный смысл текста.

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

Автоматический анализ текста
Обработка естественного языка — это область междисциплинарных исследований, которая связана с компьютерным анализом и синтезом естественных языков, целью которых является обработка больших объемов языковой информации. В число проблем, которые могут
решаться с помощью автоматического анализа речи, входят такие, как
создание корпусов и конкордансов языка, статистический анализ текста, контент-анализ, имитация общения компьютера с человеком, машинный перевод и определение авторства текста.
Автоматический анализ текста — это операция извлечения из текста на естественном языке содержащейся там грамматической и семантической информация. Сложность естественного языка, его описания и обработки предполагает разбиение процесса анализа текста
на отдельные этапы, соответствующие уровням языка. Анализ текста
выполняется по алгоритму, который, соответствуя описанию данного
языка, разворачивается на нескольких уровнях. Каждому уровню лингвистического анализа или синтеза соответствует отдельный модуль
лингвистического процессора.
Важным приложением автоматического анализа речи является анализ тональности текста как анализ эмоциональной оценки, выраженной автором в тексте. Как пишет этнометодолог Гарольд Гарфинкель,
«человек использует свои чувства относительно среды для того, чтобы
наделить вещь, о которой он говорит, смыслом» [Гарфинкель : ].
Анализ тональности — это процесс обработки информации, который связан не с темой, которой посвящен документ, а с тем мнением,
которое там выражено. Анализ тональности позволяет узнать не что
говорят о каком-то объекте, а насколько эмоционально о нем говорят.
Тональность текста имеет двоякую манифестацию. С одной стороны,
это эмоциональный аспект текста, мнение, «выраженное в тексте, относительно конкретных аспектов исследуемой сущности» [Блинов
: ]. С другой стороны — это эмоционально окрашенная лексика
и эмоциональная оценка, выраженная автором относительно чего-либо
[Романов и др. ].
На английском языке термину тональность текста соответствует термин Sentiment Analysis, что можно перевести как «анализ
чувств». Выявление тональности текста направлено на формализацию

В. П. Белянин

отношения автора к какой-либо теме или к предмету, которое может
быть суждением, оценкой, эмоциональным (аффективным) состоянием
автора при написании или может быть намеренной эмоциональной
коммуникацией, с помощью которой он хочет оказать эмоциональное
воздействие на читателя или группу читателей [Satapathy et al. : ].
При определении тональности текста учитывается три составляющих: субъект тональности, объект тональности, собственно тональная
оценка. Под субъектом тональности подразумевается автор статьи
(автор цитаты, прямой или косвенной речи), под объектом тональности — тот, о ком он высказывается, а под тональной оценкой — эмоциональное отношение автора к такому объекту. Чаще всего используется
три оценки — позитивная, негативная и нейтральная.
Процедура анализа тональности заключается в том, что большие
предложения разбиваются на более простые, которые в дальнейшем
описываются в виде структуры, где каждый элемент является последовательной цепочкой словоформ с определенным настроением.
Самым простым способом определения тональности текста является нахождение отдельных слов, которые указывают на то или иное
мнение. Например, слова любовь или отличный выражают положительное отношение, а слова ненависть или ужасный — отрицательное.
Такие слова, которые передают полярность напрямую называются
словами прямой полярности (prior polarity). Позитивным и негативным
слово может быть независимо от принадлежности к части речи. Так,
красиво и красивый обозначают по сути дела одну и ту же позитивную
оценку. Эксперт может также приписывать словам обозначение силы,
т. е. может указывать, насколько позитивными или насколько негативным является слово. Так, в словаре Веибе [Wiebe et al. ] слова
могут попадать в следующие категории: сильно позитивные (альтруистический, похвала, прощать), слабо позитивные (богатый, изобилие,
принимать), нейтральные (подчеркивать, предупреждение, союз), слабо
негативные (зависимость, отменить, отчужденный), сильно негативные (бояться, злоупотребление, мерзость).
Для анализа тональности текста нередко используется многокомпонентная классификация Клауса Шерера [Scherer ], которая делит
эмоциональные элементы текста на следующие группы:

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

— эмоции (сердитый, печальный, радостный, пугливый, испуганный, гордый, восторженный),
— настроение (апатичный, депрессивный, жизнерадостный, мрачный, раздраженный, радостный),
— межличностные отношения (дружеский, игривый, отстраненный, поддерживающий, презрительный, теплый, холодный),
— отношения (желающий, любящий, ненавидящий, оценивающий,
радующийся),
— личностные черты (безответственный, враждебный, завистливый, нервный, печальный, тревожный).
Несомненно, что как и любое психическое явление, эмоциональное
состояние должно изучаться с позиций системного подхода, во взаимосвязи с другими уровнями функционирования психики, с внешней
реальностью и с применением целого комплекса методов [Енгалычев,
Шипшин : ]. Однако в практических целях чаще используется
более простой подход, нежели более комплексный. К примеру, программа SimSensei [SimSensei] определяет по речи такие признаки психологического дистресса, как депрессия, тревожность и ПТСР (посттравматическое стрессовое расстройство). Целью этой программы
является не столько постановка диагноза, сколько обеспечение психологической поддержки пользователей с целью выявления определения
ранних признаков психологического неблагополучия.
Категориальный анализ
Мы сделали попытку применить методологию категориального
анализа тональности к художественному тексту. Мы исходили из того,
что при категориальном анализе выделенные единицы объединяются
в группы, анализируется структура этих групп и каждая единица рассматривается как часть определенной категории.
Рассмотрим такой фрагмент художественного текста:
Прежде, давно в лета моей юности, в лета невозвратно мелькнувшего моего детства, мне было весело подъезжать в первый раз к незнакомому месту…Теперь равнодушно подъезжаю ко всякой незнакомой
деревне…и безучастное молчание хранят мои недвижные уста. О моя
юность! о моя свежесть! (Тургенев «Ася»).

В. П. Белянин

Эти предложения соединены между собой одним топиком (прежде
теперь юность старость). Это своего рода лексический чейнинг
(chaining), который осуществляет читатель. Если попытаться дать наименование (score) этой лексической цепочке, то им окажется ключевое
(в психологическом плане) понятие старость.
Нам представляется, что при восприятии художественного текста
читатель может осознавать его эмотивность по значимым в психологическом плане словам и обозначать для себя его тональность, называя
текст скучным, тяжелым, грустным или забавным. Вышеприведенный
фрагмент будет, скорее всего, охарактеризован большинством читателей, как грустный, печальный, безысходный.

Компьютерные программы анализа тональности
Существует большое количество компьютерных программ, которые
проводят анализ тональности текстов: Amazon Comprehend и Amazon
Comprehend Medical, Brandwatch, Critical Mention, Repustate, Sentiment
Analyzer, Social Searcher, Talkwalker, IBM Watson Tone Analyzer. Все эти
программы используют искусственный интеллект, машинное обучение,
автоматический анализ языка и компьютерное видение.
Одной из первых отечественных программ анализа текста и того,
что сейчас называется тональностью текста, была программа ВААЛ,
созданная в  г. [ВААЛ]. По мнению создателей программы, она
«позволяет прогнозировать эффект неосознаваемого воздействия
текстов на массовую аудиторию, анализировать тексты с точки зрения такого воздействия, составлять тексты с заданным вектором
воздействия, выявлять личностно-психологические качества авторов
текста…». Начиная с -й версии программы, в ней появилась возможность определять психологическую акцентуацию автора текста
[Белянин ].
Разрабатываемая нами программа ПсихоТезаурус является развитием идей, реализованных в программе ВААЛ [ВААЛ]. ПсихоТезаурус
предназначен для выявления эмоционального состояния, заложенного
автором в текст. Это определяется путем выявления в текстах лексических маркеров эмоций, психических состояний, личностных черт
и возможной акцентуации автора, т. е. всего того, что является «личным измерением» текста и проявляется там.

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

При построении ПсихоТезауруса нами был использован принцип
тезаурусной организации лексики, который выведен из соединения
понятия эмоционально-смысловой доминанты и функционального
(субъективного) тезауруса.
Тезаурус — это словарь естественного языка, в котором слова представлены не по алфавиту, а в предметно-тематических группах. Идеальным источником для построения объективного тезауруса является
научный текст. Предлагая денотатную карту действительности, выраженную с помощью логических суждений, научный текст создает объективное знание о мире. Самым известным объективным тезаурусом
является тезаурус Пита Роже [Roget /], где лексика делится на
восемь категорий: . абстрактные отношения; . пространство; . физика; . материя; . чувства; . интеллект. . волеизъявление; . аффекты.
Роже считал, что убедительная классификация слов по их смыслам
невозможна до тех пор, пока должным образом не изучены и не организованы объекты действительности, называемые этими словами.
Другим образцом объективного тезауруса является «Идеографический
словарь русского языка» О. С. Баранова [Баранов ].
Объективные тезаурусы описывают действительность на уровне
общезначимых связей и отношений, группируя слова по сходству, они
являются формальными по сути. Функциональные тезаурусы описывают группировки слов по смежности [Гаспаров ]. Они наиболее
подходят для описания текстов, где есть образность и впечатления
(с этим также пытается справиться sentiment analysis).
Нам представляется, что для описания художественного текста, где
есть образность и впечатления [Там же], принцип построения объективного тезауруса не совсем подходит. Дело в том, что, по мнению
М. Л. Гаспарова, простое составление частотного словаря художественного текста не даст возможности произвести обратной операции:
реконструировать по полученной описи исходный текст [Там же],
поскольку для такой реконструкции нужны дополнительные сведения. К таким сведениям можно отнести указания на специфические
связи слов именно для данного текста по смежности (например, взор
в сочетании мой взор будет «элементом душевной жизни человека»,
а твой взор — «элемент внешности человека» [Там же]. Поэтому, если
говорить о выделении ключевых образов, то более важно описывать

В. П. Белянин

внутреннюю картину мира текста на основании внутренних критериев,
а не приравнивать художественный текст к объективному описанию
действительности.
Исходя из этого мы обратились к понятию функционального тезауруса. В отличие от объективных тезаурусов, в функциональном
тезаурусе элементы организованы не по лингвистическому и не по
экстралингвистическому признаку, они организованы по принципу
устройства ментального лексикона, который, по словам Э. Рош, представляет собой совокупность знаний человека о словах, их значениях
и взаимосвязи между собой [Rosch ].
В лексикографии существуют словари языка писателей, где лексикографы по сути дела описывают мир автора художественного текста
(художественный мир автора), где к художественному тексту опятьтаки относятся как к источнику объективного описания действительности. К примеру, в словаре Достоевского приводится такое суждение
«О коммунистах»: «Одна лишь партия коммунистов, хотя и весьма
недавняя, но крепко и успешно принявшаяся в подготовленной почве, ни
на чем, кажется, не задумывается и верит в возможность всеобщего
грабежа богатых бедными если не сейчас, то в весьма неотдаленном
будущем» [Караулов (ред.) : ХХ]. Писатель рассматривается тут
как объективный наблюдатель жизни.
Применение субъективно-психологического подхода к художественному тексту позволяет связать картину мира текста с индивидуальными особенностями личности автора и в целом — с проявлением
личностного начала в речевой форме текста. Для достижения этой
задачи мы ввели понятие эмоционально-смысловой доминанты как
системы когнитивных и эмотивных эталонов, характерных для автора
текста как личности. Эмоционально-смысловая доминанта позволяет
относить тот или иной текст к той или иной группе — «печальные»,
«веселые», «темные», «светлые» и «красивые» [Белянин ; ;
; ] — и возводить тип текста к той или иной акцентуации
личности.
тип текста

акцентуация

печальные

депрессивность

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

веселые
темные
светлые
красивые

гипертимичность,
маниакальность
эпилептоидность, дисфория
паранойяльность
демонстративность,
истероидность

Иными словами, каждый тип текста считается проявлением той или
иной доминанты. А сами доминанты, в свою очередь, выводилась нами
из широко понимаемой тональности текста. Описав волшебные сказки
морфологически (в формулах), позднее В. Я. Пропп нашел соответствия своих схемам в реальных поведенческих ритуалах первобытного
общества [Пропп ]. Аналогичным образом мы увидели основы
эмоционально-смысловых доминант в психологии и даже в психиатрии. Опишем эти соответствия.
«Печальные» тексты отражают депрессивность как сниженное настроение, преобладание тревожной печали и одновременной мягкости
и ранимости. Для «печального» текста глубинным убеждением является убеждение «Жизнь конечна», и там преобладают такие элементы,
как ‘печаль’, ‘смерть’, ‘юность’, ‘прошлое’, ‘болезнь’, ‘одиночество’.
«Веселые» тексты отражают гипертимичность как чрезмерно повышенное настроение, оптимистический взгляд на мир. Эмоционально-смысловой доминантой «весёлых» текстов будет глубинное
убеждение «Вся жизнь — игра». Субъективный тезаурус будет содержать преобладающие там элементы со значением ‘веселье’, ‘радость’, ‘скорость’, ‘деньги’, ‘жара’, ‘полет’, ‘мафия’, ‘любовь’, ‘удача’, ‘победа’,
‘путешествие’.
«Темные» тексты основаны на эпилептоидности как «склонности
к злобно-тоскливому настроению (дисфория) с накапливающейся
агрессией, проявляемой в виде приступов ярости и гнева (иногда
с элементами жестокости); с конфликтностью, вязкостью мышления,
скрупулезной педантичностью» [Головин ]. Для «темного» текста, в основе которого лежит представление о том, что «Жизнь — это
страдание», преобладающими семантическими компонентами будут
‘темный’, ‘сумерки’, ‘борьба’, ‘зло’, ‘размер’, ‘резко’, ‘опасный’, ‘тело’.

В. П. Белянин

«Светлые» тексты основаны на паранойяльности, под которой
обычно понимается подозрительность, эгоцентризм, повышенное самомнение, узость мышления, отсутствие гибкости, упрямство и, как
следствие, наклонность к непрерывным конфликтам, борьбе с мнимыми врагами. «Светлый» текст, смысл которого в том, что «Жизнь —
это борьба», в качестве ключевых содержит такие компоненты, как
‘светлый’, ‘чистый’, ‘честный’, ‘взор’, ‘сердце’, ‘идея’, ‘отец’, ‘сын’, ‘бог’,
‘истина’, ‘я’.
«Красивые» тексты основаны на демонстративности как акцентуации характера, проявляющейся в стремлении пребывать в центре внимания, в склонности к вымыслу. «Красивый» текст основан на
представлении «Жизнь — это переживания», и там будет очень много
компонентов со значением ‘эмоции’, ‘внешность’, ‘таинственная болезнь’,
‘родственники’, ‘цвет’, ‘жест’, ‘здание’, ‘животные’, ‘страдания’.
Отметим, что задачей построения текстов была не постановка диагноза автору (чего так чураются психологи), а лишь определение субъективной картины мира на основе выявления типологических особенностей его текстов в сопоставлении с другими типами текста (в рамках
нашей парадигмы).
Для того чтобы можно было провести сопоставительный анализ текстов, необходимо было создать некоторый эталон или шаблон
в форме функционального тезауруса — словаря, где слова представлены не по алфавиту, а в предметно-тематических группах.
Устройство ПсихоТезауруса
Каждая рубрика ПсихоТезауруса наполнена лексическими элементами, характеризующими тот или иной тип текста (картину мира). Эти
лексические элементы организованы в семантические поля (совокупность слов и выражений, покрывающих определённую область значений), которые объединены на основании встречаемости в том или
ином типе текстов. По сути дела, субъективные тезаурусы описывают
разные семантические пространства как системы категорий индивидуального сознания, при помощи которых происходит оценка и классификация различных объектов. ПсихоТезаурус состоит из нескольких
тезаурусов, которые пересекаются: рубрики для разных типов текстов

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

совпадая в целом, имеют разное наполнение. Тезаурус организован
на шести уровнях.
Первый уровень — это тип текста («печальный», «веселый», «темный», «светлый», «красивый»). Это то, что является окончательным
результатом категоризации текста. По сути дела, ПсихоТезаурус состоит из пяти словарей.
Второй уровень каждого словаря — это самые общие категории:
‘человек’, ‘качества’, ‘эмоции’, ‘отношения’, ‘деятельность’, ‘природа’, ‘мир’.
Уже на этом уровне проявляется принадлежность текста к определенному классу. Так, к примеру, для «веселых» текстов категория ‘деятельность’ будет самой насыщенной. Там будет ‘речь’, ‘еда’, ‘битва’, ‘спорт’,
‘охота’, ‘зрелище’, ‘должность’, ‘путешествие’, ‘деньги’. В отличие от этого,
в «печальных» текстах заполнены в основном категории ‘речь’, ‘деньги’,
‘обладание’. И если в категории ‘мир’ в «веселых» текстах преобладают
элементы категорий ‘будущее’, ‘скорость’, ‘жара’, ‘громкий звук’, то в «печальных» — ‘прошлое’, ‘тяжесть’, ‘приятный запах’.
На третьем уровне, к примеру, в категории ‘отношения’ в «веселых»
текстах будут элементы категорий ‘помощь’ и ‘совместность’, а в «печальных» — ‘противостояние’ и ‘одиночество’.
На четвертом уровне происходит дальнейшее дробление категорий.
Так, если на третьем уровне в категории ‘эмоции’ имеются следующие
рубрики: ‘положительные’, ‘отрицательные’, ‘нейтральные’, то тут категория ‘эмоции’ имеет следующие подуровни: ‘отрицательные’ — ‘печаль’, ‘гнев’, ‘отвращение’, ‘страх’; ‘положительные’ — ‘радость’, ‘веселье’,
‘улыбка’, ‘удовольствие’ и др.
На пятом уровне находятся собственно лексические элементы. Они
организованы в семантические поля (совокупности слов, покрывающих определенную область значений), которые встречаются в том
или ином типе текстов, а не просто, допустим, в художественной
литературе.
Для создания MVP системы использовался язык программирования Python версии .. Для морфологической обработки данных использовалась библиотека pymorphy. Для обработки текста использовалась библиотека nltk. Для построения вероятностной модели
использовалась библиотека peblMl.

В. П. Белянин

Мы провели статистический анализ некоторых текстов и получили,
в частности, такие данные:
Filename

Весёлый

Печальный

Андреев_Проза

0,12

0,20

Байрон_Избранные

0,15

0,36

Бунин_Проза

0,14

0,33

Гоголь_Мертвые

0,11

0,17

Гоголь_Ночь

0,14

0,17

Гоголь_Страшная

0,12

0,25

Гоголь_Шинель

0,11

0,21

Долматовский_Парни

0,51

0,23

Дюма_Три

0,14

0,17

Ильф_Двенадцать

0,12

0,16

Ильф_Телёнок

0,12

0,16

Лебедев_Ветер

0,54

0,11

Лермонтов_Мцыри

0,15

0,39

Линдгрен_Крыше

0,20

0,14

Линдгрен_Прилетел

0,19

0,16

Линдгрен_Проказничает

0,18

0,16

Ломм_Ночной

0,14

0,20

Матусовский_Пускай

0,20

0,15

Миллн_Винни

0,20

0,17

Пушкин_Евгений

0,13

0,26

Пушкин_Метель

0,14

0,24

Распе_Барон

0,22

0,19

Рыбаков_Дети

0,10

0,16

Сарт_Тошнота

0,11

0,24

Твардовский_Василий

0,14

0,24

Токарева_Инструктор

0,12

0,21

Тургенев_Муму

0,11

0,21

Тургенев_Смерть

0,11

0,23

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

Filename

Весёлый

Печальный

Чуркин_Отчизны

0,40

0,11

Шведов_Орленок

0,18

0,20

Из приведенных данных видно, что тексты Л. Андреева, Н. Гоголя,
И. Бунина, И. Тургенева и А. Пушкина являются по преимуществу «печальными». Текстов «веселых» в принципе гораздо меньше в мировой
литературе. Тут обозначились лишь тексты А. Линдгрен и Э. Распе. Что
касается текстов И. Ильфа и Е. Петрова, то они, несмотря на то что они
воспринимаются как комедийные, по эмоционально-смысловой доминанте могут быть отнесены к «печально-веселым». В список анализируемых текстов были включены тексты, которые при «ручном анализе» не были отнесены нами ни к «печальным», ни к «веселым». Так,
текст А. Рыбакова был «светлый», текст Э.-П. Сартра был «темным»,
А. Дюма — «красивым». А вот текст А. Ломма «Ночной орел» при первичном анализе был отнесен нами к «веселым», но анализ показал, что
он таковым не является, и последующий ручной анализ позволил отнести его к «светлым». Конечно, полученные данные являются достаточно сырыми для того, чтобы делать далеко идущие выводы, но они
обнадеживают.
В настоящее время ПсихоТезаурус содержит порядка   русских
и   английских слов и коллокаций; он постоянно пополняется.
В целях верификации нашей типологии и дальнейшего расширения
тезаурусов мы обратились к психотерапевтической практике. Компания Дигитал Мед предоставила нам (с разрешения клиентов) образцы
письменных сообщений, которыми обмениваются психологи и клиенты (тексты были обезличены и все узнаваемые детали убраны).
Первичный анализ материала показал, что в текстах можно выделить категории, которые соответствуют психотерапевтической тематике. Так, к примеру слова и словосочетания типа волноваться, стесняться, беспричинная тревога, бесконтрольная паника можно отнести
к ‘тревожности’, а слова и словосочетания типа грусть, виновата, одиноко, тяжесть в груди — к ‘депрессивности’. А такие элементы, как чувствовать ненужность, не любить себя, являются индикатором низкой
самооценки.

В. П. Белянин

Заключение
Анализ текстов разных жанров с помощью ПсихоТезауруса позволит определять актуальное или возможное психическое состояние автора, что может быть использовано не только для речевой идентификации автора, его эмоций, психического состояния, личностных черт
и возможной акцентуации, но и, допустим, для целей повышения его
работоспособности или предотвращения неблагоприятного развития
у него ментальных проблем.
Мы надеемся, что ПсихоТезаурус как метод анализа текста может
быть улучшен благодаря применению машинного обучения, когда будут учитываться те параметры текстов, которые не были обнаружены
при «ручном» анализе.
В настоящее время ведется работа по созданию минимально действующей модели ПсихоТезауруса с перспективной использования
машинного обучения для анализа и категоризации текстов. Настоящим
текстом автор выражает свою заинтересованность в продвижении
своих идей и приглашает к сотрудничеству.

Литература
Баранов 2002 — Баранов О. С. Идеографический словарь русского языка.
2002. (URL: https://rifmovnik.ru/thesaurus/ — дата обращения: 30.04.2021)
Белинский 1982 — Белинский В. Г. Собрание сочинений: в 9 т. М.: Художественная литература, 1982. Т. 8.
Белянин 1988 — Белянин В. П. Психолингвистические аспекты художественного текста. М.: Изд-во МГУ, 1988.
Белянин 1996 — Белянин В. П. Введение в психиатрическое литературоведение. Munchen: Verlag Otto Sagner. 1996.
Белянин 2000 — Белянин В. П. Основы психолингвистической диагностики: (Модели мира в литературе). М.: Тривола, 2000.
Белянин 2006 — Белянин В. П. Психологическое литературоведение: Текст
как отражение внутренних миров автора и читателя. М.: Генезис, 2006.
Блинов 2016 — Блинов П. Д. Метод, алгоритмы и программная система
аспектно-эмоционального анализа текстов: Автореф. дис. … канд. техн.
наук. М., 2016.

КАТЕГОРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОНАЛЬНОСТИ…

ВААЛ — ВААЛ [Электронный ресурс] // URL: http://www.vaal.ru/proekt/
vaal2000. php — дата обращения: 30.04.2021.
Выготский 1956 — Выготский Л. С. Избранные психологические исследования. М.: Изд-во Акад. пед. наук РСФСР, 1956.
Выготский 1987 — Выготский Л. С. Психология искусства. М.: Высшая
школа, 1987.
Гарфинкель 2003 — Гарфинкель Г. Рациональные свойства научных и обыденных действий // Социологическое обозрение. 2003. Т. 3. № 3. С. 3–17.
Гаспаров 1977 — Гаспаров М. Л. Художественный мир М. Кузмина: тезаурус
формальный и тезаурус функциональный // Гаспаров М. Л. Избранные
труды. Т. 2. О стихах. М.: Языки русской культуры, 1997. С. 416–433.
Головин 1997 — Головин С. Ю. Словарь практического психолога. Минск:
Харвест, 1997.
Енгалычев, Шипшин 2015 — Енгалычев В. Ф., Шипшин С. С. Судебно-психологическая экспертиза в уголовном и гражданском процессах: вопросы теории и практики. М.; Воронеж, 2015.
Есин 2017 — Есин А. Б. Психологизм русской классической литературы.
4-е изд., стереотип. М.: ФЛИНТА, 2017.
Жинкин 1982 — Жинкин Н. И. Речь как проводник информации. М.:
Политиздат, 1982.
История… 1974 — История русской литературы ХIХ века (вторая половина). М.: Просвещение, 1974.
Караулов (ред.) 2001 — Словарь языка Достоевского. Лексический строй
идиолекта. Вып. 1 / Под ред. Ю. Н. Караулова. М.: Азбуковник, 2001.
Клинический архив гениальности и одаренности (эвропатология), посвященный вопросам патологии гениально-одаренной личности, а также
вопросам патологии творчества / Выходит под ред. д-ра Сегалина.
Свердловск: Изд-во «Практическая медицина». Т. 1 (вып. 1–4), 1925; Т. 2
(вып. 1–4), 1926; Т. 3 (вып. 1–4), 1927; Т. 4 (вып. 1–4), 1928.
Михайлова 1982 — Михайлова Е. Д. Мир Достоевского // Курьер ЮНЕСКО,
март 1982. С. 14–21. (URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/
pf0000074798 — дата обращения: 30.04.2021)
Пропп 1986 — Пропп В. Я. Исторические корни волшебной сказки. Л.:
Изд-во ЛГУ, 1986.
Пропп 1998 — Пропп В. Я. Морфология «волшебной» сказки. М.: Лабиринт, 1998.

В. П. Белянин

Романов и др. 2017 — Романов А. С., Куртукова А. В., Мещеряков Р. В., Васильева М. И. Анализ тональности текстов с использованием методов
машинного обучения // Сб. трудов конференции «The II International
Conference R. Piotrowski’s Readings LE & AL’2017». С. 86–95. (URL: http://
ceur-ws.org/Vol-2233/ — дата обращения: 30.04.2021)
Тодоров 1975 — Тодоров Ц. Поэтика // Структурализм: «За» и «Против».
М.: Прогресс, 1975. C. 37–113.
Эйхенбаум 1924 — Эйхенбаум Б. М. Сквозь литературу: Сб. статей. Л.:
Academia, 1924. (Вопросы поэтики / Рос. ин-т ист. искусств. Вып. 4)
Roget 1852/1982 — Roget P. M. Roget’s Thesaurus. Essex: Longman Group
Limited, 1982.
Rosch 1978 — Rosch E. Principles of Categorization // Cognition and categorization. 1978. P. 27–48. (URL: https://commonweb.unifr.ch/artsdean/pub/
gestens/f/as/ﬁles/4610/9778_083247.pdf — date of access: 30.04.2021)
Satapathy et al. 2017 — Satapathy R., Cambria E., Hussain A. Sentiment Analysis
in the Bio-Medical Domain: Techniques, Tools, and Applications // Socio-Affective Computing. Vol. 7. Springer, 2017.
Scherer 2005 — Scherer K. R. What are emotions? And how can they be
measured? // Soc. Sci. Inf. 2005. 44. P. 693–727.
SimSensei — SimSensei [Electronic resource] // URL: https://ict.usc.edu/prototypes/simsensei — date of access: 30.04.2021.
Wiebe et al. 2004 — Wiebe J., Wilson T., Bruce R., Bell M., Martin M. Learning
subjective language // Comput. Linguist. 2004. 30. P. 277–308.

V. P. Belyanin

CATEGORICAL ANALYSIS OF THE SENTIMENTS
OF LITERARY TEXTS
Abstract. The article deals with categorical analysis of a literary text based on
description emotional and semantic dominant that can exist in ﬁction.
Keywords: literary text, language, emotions, thezaurus, psychotherapy, sentiment analysis, machine learning.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-3

Е. Г. Борисова
МГПУ, Москва, Россия

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ
НЕДИСКРЕТНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ЯЗЫКА:
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫБОРА
ЕДИНИЦ И ИМПЛИКАТУР
Статья посвящена анализу возможностей отражения недискретности языка в формальных моделях обработки текстов на естественном
языке. Основной акцент делается на моделировании выбора нужной
единицы с учетом возможных импликатур и, соответственно, на прогнозировании выводов в ходе понимания текста. Рассматриваются
некоторые — преимущественно, наиболее общие — принципы восстановления импликатур и состава необходимой для этого информации. Делаются выводы о возможности использования математического аппарата для описания явлений недискретности, связанных
с использованием алгоритмов выбора единиц, включающих обращения к импликатурам.
Ключевые слова: размытые множества, прототип, интерактивный
подход, фрейм.

1. Недискретность языка и ее описание в лингвистике
Под дискретностью мы понимаем свойства объекта быть представленным в виде последовательности единиц, которые могут быть поставлены во взаимно однозначное соответствие счетному множеству.
В подавляющем большинстве случаев гуманитарные науки имеют дело
с недискретными объектами, что определяет и форму их описания. Как
правило, описания не содержат в себе алгоритмов с их однозначностью

Е. Г. Борисова

результатов и обязательностью применения. В то же время большинство приемов компьютерной обработки объекта предполагает сведение
материала к дискретным единицам.
Язык в наибольшей степени среди других гуманитарных объектов
допускает представление его свойств в дискретной форме. Однако и для
него остается немало проблемных зон, которые оставляют место для
размытых утверждений. На это было обращено внимание А. Е. Кибриком в восьмидесятые годы, который отметил наличие языковых
явлений, не сводимым к дискретным [Кибрик А. Е. ]. Уже в двадцать
первом веке обо этом писал А. А. Кибрик [Кибрик А. А. ].
В лингвистике возникали предложения различного инструментария, способного отразить эту недискретность без общего отказа от
алгоритмизованного описания. В первую очередь следует обратить
внимание на понятие «размытые множества», введенное в -е годы
в работах Лофти-заде (известен как Zadeh) (ср.: [Заде ; Zadeh ]).
К этому же можно отнести и понятие прототипа, введенного Э. Рош,
когда явлению ставится в соответствие некоторое множество, часть которого включает единицы, относящиеся к данному явлению в наибольшей степени (ядро), и такие, которые разделяют только некоторые из
заявленных свойств, впрочем, в достаточной степени, чтобы все-таки
быть отнесенными к данному явлению (периферия). Свойства явления
в периферии как бы постепенно сходят на нет. Тогда ядра прототипов
образуют дискретные множества, а их периферия — которой можно
и пренебречь — и создают недискретные пространства [Демьянков
]. Как представляется, это была попытка введения в научные (в понимании постструктуралистских моделей) рамки рассмотрение распространенного в гуманитарных дисциплинах понятия «как правило»,
«в большинстве случаев» без эксплицитного отграничения таких случаев от исключений.
К этим же попыткам можно отнести и введение Е. В. Падучевой
квантора «Много», который должен был описывать случаи, не охватываемые квантором всеобщности именно за счет мыслимых исключений [Падучева : ].
Однако можно посмотреть на целый ряд явлений недискретности
и с другой стороны. А именно поставить вопрос: насколько алгоритмизуемость описаний требует представления языковой реальности

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ…

средствами дискретных моделей? Иными словами, возможно ли создание алгоритмов, позволяющих моделировать реально отмечаемые
случаи недискретности в языке.
В качестве одного из возможных подходов мы предлагаем рассмотреть модель речевого поведения, основанную на общепризнанных
в языкознании прагматических принципах, которая позволяет создать
алгоритмизируемые (до определенной степени) описания для явлений,
носящих и недискретный характер. В их число попадают, в частности,
различия в степени приемлемости языковых единиц в определенных
контекстах, что принято отражать целой системой знаков неприемлемости — от астерикса (полностью невозможно) через три вопросительных знака (практически невозможно), два знака (нежелательно, но
не исключено) к одному, обозначающему сомнительность при общей
допустимости:
(1) ? Мы доехали до друзей и приятно провели вечер.
(2) ?? Мы пообещали навестить и в тот же вечер доехали до друзей.
(3) ??? Мы не доехали до друзей, потому не хотелось выезжать, и мы
решили поехать на следующий день.
(4) *Ребята, доезжайте до нас в любое время — мы рады гостям!

Степень приемлемости оказывается непрерывной шкалой. Такая же
непрерывность наблюдается и для тех случаев, когда степень приемлемости меняется благодаря контексту, ср. более приемлемое:
(5) ? Мы твердо пообещали навестить ребят и в тот же вечер доехали-таки до друзей.

Наконец, как неоднократно отмечалось, степень приемлемости
варьирует у различных носителей языка [Шведова ].
В целом данная прагматически обоснованная модель направлена на выбор единиц для отражения ситуации, т. е. имеет отношение
и к проблеме отражения недискретной реальности дискретными средствами языковых единиц. С ее помощью делается попытка отразить
недискретность приемлемости тех или иных предложений, а также
членение семантики лексемы на значения (ЛСВ) и оттенки значения.
В принципе, с ней можно связать и некоторые другие проявления

Е. Г. Борисова

недискретности, в частности границы между социолектами (и другими идиомами), границы между типами речевых актов [Борисова
: ].

2. Конкуренция языковых единиц
и прагматически основанные правила выбора
Для моделирования действий говорящего при отборе средств для
формирования сообщения мы обращаемся к постулатам речевого общения, т. е. исходим из того, что говорящий, выбирая средства для
выражения своего замысла, останавливается на тех, которые легче
всего и наиболее однозначно будут поняты собеседником. В наиболее
простом (и достаточно частом) случае речь идет о сравнении передаваемого смысла и значений слов, которые этот смысл должны выражать:
то, что в наибольшей степени совпадает с замыслом говорящего, то
и будет взято для его отражения. Именно так представлен выбор из
словаря лексемы при порождении высказывания в Модели «СмыслТекст» [Мельчук ].
Однако вопрос о степени совпадения для двух и более единиц, претендующих на это замещение, может не давать однозначных результатов. Так, для смысла ‘Х сделал так, чтобы Y покинул место’ могут
подойти глаголы прогнать:
(6) Х прогнал Y

и попросить
(7) Y Х-а попросил из комнаты,

а также вытолкнуть, подстроить (уход) и немало других. Ни один
из них не совпадает по значению с выражаемым смыслом полностью.
И выбор «победителя» в большинстве случаев должен быть сделан
с учетом большого числа факторов, в том числе и носящих текущий
характер: контекста, общих знаний, дополнительных намерений говорящего (план на развертывание повествования или необходимость
выделения отдельного фрагмента смысла).
Поскольку практически никогда объем передаваемой информации не совпадает с возможностями значений языковых (лексических,
грамматических) единиц, то практически всегда понимание включает

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ…

восстановление тех выводов, которые мог предположить говорящий,
зная о возможностях слушающего. Таким образом, моделирование
обоих видов речевой деятельности: и производства, и понимания —
обязательно включают в себя учет возможных выводов из явно сказанного (имплицитной информации).

3. Основания для импликатур
Задача моделирования некоторых выводов представляется вполне
осуществимой. И некоторые результаты в этой области уже получены
и описаны [Кузнецов, Сомин , Can et al. ].
Однако вся совокупность выводов, которая может быть сделана из
сообщения, пока не поддается исчислению. Это в принципе трудноразрешимая задача, которая затрагивает не только возможные выводы
при речепорождении, но и исчисление выводов в тексте, что необходимо для моделирования понимания любого естественно-языкового сообщения. В целом можно считать, что основные принципы восстановления импликатур одинаковы и для выбора языковых единиц,
и для восстановления смысла текста. На основании общих сведений,
отраженных в списках сценариев (фреймов), делаются выводы о возможном развитии событий, например: плохая погода — некомфортные для человека погодные явления: дождь, ветер, холод, которые человек старается избегать. Это обеспечивает выводы, необходимые для
восприятия реплики:
(8) Погода скверная. Ладно, гулять сегодня не пойдем.

Второй базой для выводов является контекст: как предшествующий,
откуда можно брать сведения, так и предугадываемый последующий.
Первый случай иллюстрируется примером:
(9) Нашу публикацию не зачли, потому что не ваковская. Не видать
нам стимулирования.

Здесь общий вывод базируется на фрейме «стимулирование»: за некоторые публикации даются поощрения — и на информации из первой
части высказывания: данная публикация не попала в число подходящих
для стимулирования. Вывод: «стимулирования не будет» произнесен
в явном виде.

Е. Г. Борисова

Учет последующего контекста, т. е. необходимости выбора единиц
так, чтобы получившийся текст был удобен для желаемого развития
повествования, может быть проиллюстрирован следующим примером:
(10) Он вошел и поздоровался.

Здесь выбор глагола вошел предпочтительней, чем пришел, зашел,
поскольку дальнейшее повествование касается действия около границы пространства, а глагол войти имеет значение «пересечь границу пространства снаружи». В то же время, предполагая продолжение «и стал обсуждать с руководством план действий», более уместным
был бы глагол пришел, который не предполагает конкретизацию перемещений, что и не требуется для выражения последующего замысла.
И наконец, третьим основанием оказываются некоторые постулаты
речевого общения, в первую очередь постулат релевантности [Sperber,
Wilson ]. Поскольку сообщаемое должно быть релевантным для
общения, адресат, базируясь на этом, ищет способы вывода смысла,
который превратит сообщение в релевантное.
Однако, несмотря на, казалось бы, определенные правила и данные,
на которые они должны опираться, предсказуемость выводов пока далека от однозначности и практической осуществимости (по крайней
мере, в достаточно значительных масштабах).
Одной из причин оказывается возможность многоступенчатых выводов: из утверждения «Плохая сегодня погода» можно сделать (наряду
с другими) вывод о нежелательности выходить из дому. Из этого следует
необходимость отмены запланированной прогулки. А отсюда, в свою
очередь, необходимость позвонить приглашенным. Если цепочку остановить на этом этапе, то она позволит представить связность диалога:
(11) — Плохая сегодня погода! — А мобильник сел!

Но в принципе, из каждого утверждения (в том числе выведенного)
может быть сделан не только один вывод, и каждый вывод может дать
основу новой ветке, что позволит говорить о создании дерева импликатур. В наши дни возможности вычислительной техники позволяют
порождать достаточно глубокие деревья, т. е. цепочки с большим числом выводов. Однако очевидно, что такие результаты не будут отражать речевую деятельность человека, не способного на столь большой

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ…

объем обрабатываемой информации. Несомненно, надо учесть факторы, ограничивающие разворачивание цепочек выводов. Один из
них может быть основан на противоречиях двух и более цепочек (этот
вопрос требует отдельной проработки). Ограничения могут быть заданы заранее: например, не длиннее пяти (или семи) ветвлений с учетом объемов оперативной (рабочей) памяти человека.
Следует учитывать еще один аспект прогнозирования импликатур:
это учет их вероятности. Для примера (), в принципе, можно предположить импликатуры «Плохая погода — мобильник садится из-за
сырости» (подчеркнут результат вывода). Однако вероятность такого
вывода очень невелика, что объясняется реальным положением вещей (и тем, что оно известно собеседникам): влияние сырости на аккумулятор телефона невелико. Поэтому такой возможностью можно
просто пренебречь.
Заметим, что в многоступенчатых импликатурах вероятность всей
цепочки определяется как произведение вероятностей каждого шага
(измеряемых в долях от единицы). В результате длинные импликатуры
превращаются в маловероятные, даже если вероятность каждого шага
больше ,. Поэтому имеет смысл принимать во внимание трехступенчатые или, в крайнем случае, четырехступенчатые выводы (последнее
для весьма вероятных импликтур), например:
(12) Поначалу карьера НН складывалась успешно. Он был выпускником престижного университета.

Связность данного текста обеспечивается цепочкой выводов «он
был выпускником престижного университета — выпускники престижных университетом пользуются спросом на рынке труда — НН был
востребован — востребованность обеспечивает прием на престижную работу — прием на престижную работу — это успешное событие в карьере». Каждый вывод имеет довольно высокую вероятность
(первый — близко к единице, далее, видимо, около .). В результате
общий вывод всей цепочки дает результат (приблизительно) больше
., что позволяет учитывать такие выводы при установлении связей
в анализируемом предложении.
Аналогичную цепочку можно предположить для моделирования выбора лексемы, что подробно разбирается в [Борисова ]. В частности,

Е. Г. Борисова

для сомнительного примера () моделируется ситуация сравнения
нескольких глаголов для отражения смысла ‘мы оказались у друзей
в результате поездки’. Здесь допустимы и глагол приехать, который
достаточно точно совпадает со смыслом отражаемой ситуации (на
долю выводов приходится только отражение особенностей движения),
и ряд других, в частности доехать, где в значение входит ‘завершить
этап движения’ (толкования приблизительные, взятые из [Там же]). На
долю выводов приходится ‘появление у друзей’: остановить машину
с довольно большой, но не стопроцентной вероятностью предполагает
«войти на их территорию». Поскольку чаще всего в такой ситуации
важно именно нахождение, то использование глагола, для которого
этот смысл — результат не стопроцентного вывода, менее желателен,
в соответствии с постулатами Грайса, чем глагола, для которого это
составляет значение и передается обязательно, не требуя усилий для
выводов. Однако при употреблении глагола доехать слушающий
может домыслить, что почему-либо было необходимо упомянуть
движение. Поэтому он расценивает пример как менее желательный,
но не вовсе недопустимый.
Предлагаемая модель речевой деятельности отходит от однозначных выводов при выборе требуемой грамматической или лексической
единицы, поскольку выбор базируется на сравнении нескольких показателей, которые в свою очередь зависят от данных, меняющихся в зависимости от целого ряда факторов. Во-первых, участники общения
могут иметь различающиеся общие знания и, соответственно, по-разному оценивать вероятность тех или иных выводов. Во-вторых, в ходе
общения какие-то выводы (из числа не самых вероятных) могут быть
не сделаны в силу обстоятельств (слушающий отвлекся, не проявил
сообразительности и т. п.).
Таким образом, у нас получаются различия в приемлемости вывода, которые, в силу варьируемости вероятности выводов, принимают
много значений, и эти значения трудно свести к дискретным (хотя
именно это осуществляют исследователи, введшие шкалу приемлемости из  ступеней — от полностью приемлемой через три промежуточных случая, отмечаемых знаками вопроса, до полностью неприемлемого, отмечаемого звездочкой).

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ…

4. Недискретность и полисемия
Предлагаемая модель выбора языковой единицы тесно связана с характеристиками этих единиц и их представлением в описании системы
языка — в грамматике и в словаре. В словарях фиксируются значения
лексем, на основании которых, как предполагается, участники общения
и делают выводы при порождении и получении сообщения. Между
значениями многозначного слова постулируются семантические связи.
При более эксплицитном описании [Кустова ] эти связи оказываются возможностями вывода одного значения из другого, или из одного общего значения, или из нескольких общих. Вопросы количества
значений и границ между ними решаются далеко не однозначно, что
видно при сравнении словарных статей в разных толковых словарях.
Еще более сложным представляется проведение границ между значениями. В некоторых случаях для отражения непрерывности такого
перехода вводят еще промежуточное понятие оттенок, или нюанс, которое демонстрирует отмечаемые отличия значения в ряде контекстов
от основного словарного, однако различия признаются не столь существенными, чтобы постулировать еще одно самостоятельное значение.
И в этом случае границы между оттенками и значениями оказываются
неопределенными. Так, в одних словарях у слова серебро выделяются
только значения «металл» и иногда «химический элемент». В других
отмечается еще значение «мелкие монеты из металла белого цвета».
Иногда это объявляют оттенком. В роли оттенка иногда выступает
и значение «серебряные столовые приборы», которые в других случаях попадают в устойчивые словосочетания («столовое серебро»), наряду с метафорическим значением в словосочетаниях «живое серебро»
(рыба), «серебро в волосах» (седина).
Составители толковых словарей при выделении и описании значений ориентируются на то, чтобы содержание любого употребления
описываемого слова в контексте могло быть отнесено к одному из заявленных значений. В этом случае деятельность адресата может быть
смоделирована как «в данном случае слово Х может выражать значение ‘X’». Например, в контексте «Здесь добывали серебро» слово серебро может быть подведено под значение «металл белого цвета», хотя,

Е. Г. Борисова

конечно, полное понимание включает в себя еще и вывод (обеспечиваемый регулярной многозначностью), которым станет добываемый
материал после соответствующей обработки. Предполагается также,
что на основании значений, зафиксированных в словарях, говорящий
может правильно выбрать слово при выражении своего замысла. Так,
для замысла «добывают субстанцию, из которой получается металл»
можно, учитывая регулярную многозначность, получить фразу:
(13) Там добывают серебро.

В целом можно считать, что в контекстах участники общения делают нужные выводы, опираясь на значения, зафиксированные в словарях (что отражает ситуацию в языке). Эти значения можно вывести
из более общего, однако нужно знать, что такой вывод реально зафиксирован языком.
Несколько иная ситуация с оттенками значения. Их семантика практически тоже понимается при употреблении слова в соответствующих
контекстах, ее можно вывести из иного, зафиксированного значения
(к которому оттенок близок). Однако говорящий не может с уверенностью сказать, можно ли употребить слово в таком смысле, если он
не знает этого оттенка заранее. Известно, что молодые носители языка,
чей идиолект уже не включает значение «мелкие монеты из белого металла», довольно легко понимают фразу
(14) Не было бумажек, он расплатился серебром.

Но в речи такое значение не используют и при моделировании
намерения «расплатиться мелкими монетами» слово серебро не находят. Таким образом, судя по анализу лексикографической практики,
оттенком объявляется то значение, которое выводимо и не требует
дополнительных комментариев при понимании, однако может вызвать затруднения при речепроизводстве. Поскольку и в этом случае
мы опираемся на выводимость значений, т. е. на импликатуры, базирующиеся на переменных показателях, нам приходится иметь дело
с недискретными ситуациями, разрешаемыми волевыми усилиями
лексикографов.
Можно утверждать, что в представлении лексикологов семантика
лексемы представляется единым полем переходящих друг в друга

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ…

значений через оттенки с некоторыми сгущениями при развитии самостоятельных значений (в крайнем случае постулируемых уже не
как отдельные значения, а как омонимы). Обращение к интерактивной модели речевой деятельности, использующей идею конкуренции
и импликатур, позволяет представить и эту ситуацию как результат
применения достаточно четких и алгоритмизируемых правил.

5. Результаты исследований
Таким образом, мы видим, что часть наблюдаемых употреблений
лексических и грамматических единиц требует для описания не алгоритмов, опирающихся на дискретные разбиения на множества и дающие на выходе однозначные результаты, а процедуры, которые получаются в результате применения правил вывода (импликатур). Сами
по себе эти процедуры могут быть достаточно строго описаны, и такие
попытки уже неоднократно предпринимались.
В общих чертах можно предложить основу моделирования импликатур как построение дерева возможных выводов из значений слов
и граммем, семантического представления контекста, общих фоновых
знаний, представимых в виде фреймов и сценариев. Дерево образуется
за счет того, что импликатуры могут быть ступенчатыми. Кроме того,
импликатуры должны различаться по степени вероятности: если мы
моделируем реальную деятельность человека по пониманию, то маловероятные сложные выводы скорее всего не придут ему в голову
и могут не учитываться. Можно надеяться, что степень вероятности
выводов для типичных ситуаций может обнаруживаться в результате
машинного обучения при обработке больших массивов диалогов.
Применение системы выводов при моделировании выбора единиц
позволяет объяснить недискретные данные по оценке допустимости
того или иного слова или граммемы. Это различие касается и общих
оценок допустимости примеров с различными единицами, что выражается в системе маркировки не вполне удачных примеров как один или
больше вопросительных знаков перед примером. Та же недискретность
допустимости проявляется и в различиях в ее оценке разными носителями. Выводы строятся на различных основаниях, варьирующихся
в каждой речевой ситуации, поэтому их результаты могут заметно
различаться.

Е. Г. Борисова

Явления недискретности в лексической семантике восходят к неконгруэнтности континуальной реальности и дискретности языковых единиц. Однако и в этом случае преодоление неконгруэнтности,
по-видимому, осуществляется через систему логических выводов, которые связывают значения, закрепленные в языке. Выводы применимы
и к более или менее распознаваемым употреблениям тех или иных
единиц: в этом случае мы обращаемся к моделированию выбора в условиях конкуренции. Для некоторых случаев выводы носят половинчатый характер: они достаточны для понимания, но не обеспечивают
выбор нужной единицы. В таких случаях мы говорим об оттенках (нюансах), которые составляют картину семантики многозначной единицы
и тоже моделируются при помощи импликатур.

Выводы
Мы рассмотрели правила выбора нужной языковой единицы, которые базируются не на взаимно-однозначном соответствии между
замыслом говорящего и выбираемыми для его выражения средствами,
а на зависимости, включающей в себя выбор с учетом целого ряда переменных значений, что превращает его в выбор континуальный, способный меняться при изменении какого-либо значения. Такие условия
выбора делают в некоторых случаях употребление формы легко изменяемым в зависимости от изменения исходных условий. Основным
фактором, задающим эту неоднозначность, оказывается включение
в модель импликатур, которые базируются на факторах, меняющихся
в зависимости от картины мира участников, способности или желания
сделать вывод.
Таким образом, некоторые аспекты недискретности в речевой деятельности могут быть промоделированы в результате замены однозначных соответствий на действия, которые имеют дело со сравнением
единиц, включающих импликатуры. При том что задача восстановления всех импликатур не ставится, часть из них может для речепорождения быть восстановлена с опорой на словарные данные (БД толкований и фреймов) в том объеме, который необходим. Находящиеся
в распоряжении исследователей и создателей систем искусственного
интеллекта математические средства вполне позволяют применять их
к ситуациям, требующим отражения недискретных отношений.

ФОРМАЛИЗУЕМЫЕ СПОСОБЫ ОТРАЖЕНИЯ…

Литература
Борисова 2021 — Борисова Е. Г. Интерактивный подход к описанию лексики и грамматики. М.: Флинта, 2021.
Демьянков 1994 — Демьянков В. З. Теория прототипов в семантике и прагматике языка // Структуры представления знаний в языке / Отв. ред.
Е. С. Кубрякова. М.: ИНИОН РАН, 1994. С. 32–86.
Заде 1976 — Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.
Кибрик А. А. 2015 — Кибрик А. А. Проблема недискретности и структура
устного дискурса [Эл. Ресурс] // URL: http://www.dialog-21.ru/digests/
dialog2015/materials/pdf/KibrikAA.pdf — дата обращения: 17.05.2021.
Кибрик А. Е. 1992 — Кибрик А. Е. Очерки по общим и прикладным вопросам языкознания (универсальное, типовое и специфичное в языке). М.:
МГУ, 1992.
Кузнецов, Сомин 2012 — Кузнецов И. П., Сомин Н. В. Выявление имплицитной информации из текстов на естественном языке: проблемы
и методы // Информатика и ее применения. 2012. Т. 6:1. С. 49–58.
Кустова 2016 — Кустова Г. И. Типы производных значений и механизмы
языкового расширения. М.: Флинта, 2016.
Мельчук 1976 — Мельчук И. А. Опыт теории лингвистических моделей
«Смысл — Текст». М.: Наука, 1976.
Падучева 1989 — Падучева Е. В. Идея всеобщности в логике и естественном языке // Вопросы языкознания. 1989. № 2. С. 15–25.
Шведова 1984 — Шведова Л. Н. Трудные случаи функционирования видов
русского глагола (К проблеме конкуренций видов). М.: Изд-во МГУ,
1984.
Can et al. 2019 — Can O., Martires P., Persson A., Gaal J., Loutﬁ A., De Raedt L.,
Yuret D., Saﬃotti A. Learning from Implicit Information in Natural Language Instructions for Robotic Manipulations // URL: https://arxiv.org/pdf/
1904.13324.pdf.
Sperber, Wilson 1995 — Sperber D., Wilson D. Relevance Communication and
Cognition Wiley Blackwell, 1995.
Zadeh 1965 — Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Т. 8.
No. 3. P. 338–353.

Е. Г. Борисова

E. G. Borisova

FORMALYZING THE DESCRIPTION OF CONTINUAL
NONDISCRET CHARACTERISTICS OF LANGUAGE:
MODELLING IMPLICATURES AND THE CHOOSE
OF LANGUAGE UNITS
Abstract. The article concerns the ways of adding the non-discrete (continual)
characteristics of language into formalized models of natural language processing. The models of choosing proper units (lexemes, grammemes) based on the
Relevance Principle and therefore on predicting the possible understanding the
message is highlighted. The important part of this model is formed by implicatures (inherences) that are analyzed from the point of view of its possibility. The
complex implicatures are also taken into consideration. Some common rules of
revealing implicatures used in choosing proper units are sketched. The information necessary for that: context, background knowledge, lexical meanings, the
intentions of the Speaker — and the way the information can be represented
and stored are also analyzed. Some ideas of the possible using the mathematical
algorithms for describing non-discrete phenomena in the Natural language are
mentioned. They are mostly based on modelling the choosing proper language
units in speech described in Interactional Approach including modelling implicatures and inherences.
Keywords: fuzzy sets, prototypes, interactional approach, frame.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-4

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой
НИЦ Курчатовский институт, Москва, Россия

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА,
РАСПОЗНАЮЩИЕ СМЫСЛ СЛОВ
Появление искусственных систем, общающихся голосом, заставляет более пристально изучить особенности речи человека и его способность быстро осознавать смысл слов. Нами проведены эксперименты, показывающие, что в группах слов, объединенных по смыслу,
человек одни слова распознает быстрее, а другие — медленнее. Слова
имеют тенденцию упорядочиваться в линейные цепочки, и мы полагаем, что это отражает систему хранения слов в коре мозга. Анализ
всех прилагательных русского языка (с применением их переводов
на английский) показал, что их можно свести в плотноупакованную
систему, состоящую из трех секторов для слов с положительным, нейтральным и отрицательным эмоциональным содержанием. Сектора
заполнены группами, содержащими цепочки слов, близких по смыслу.
Цепочки заполняют хранилище слов системой радиальных лучей. Мы
предполагаем экспериментально обнаружить такие структуры в коре
мозга человека.
Ключевые слова: смысл слова, время распознавания слова, представление слов в коре мозга, группы слов, объединенные по смыслу,
плотноупакованная структура, вмещающая прилагательные.

Введение
Поразительные достижения в разработке искусственных нейронных
сетей глубокого обучения дали серьезный толчок к развитию научных
и технологических направлений, связанных с выполнением функций,

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

доступных ранее только человеку и называемых когнитивными. Нейронные сети глубокого обучения — это компьютерные программы,
построенные «по образу» нейронных сетей, работающих в реальном
мозге, по крайней мере, как это сейчас представляется исследователям
мозга. Искусственные нейронные сети не программируются, а обучаются и самообучаются на жизненных примерах из области, в которой
их хотят применять. Наибольшие успехи достигнуты в различных
игровых приложениях (шахматы, японская игра го, стратегические
игры), в распознавании, классификации и преобразовании изображений, обработке, аннотировании и переводе текстов. На некоторых
направлениях эффективность выполнения заданий нейросетевыми
программами существенно выше, чем это делает человек-эксперт. Такая ситуация резко оживила исследования в области искусственного
интеллекта (ИИ), целью которых уже десятилетия является выполнение
так называемых интеллектуальных функций компьютером, который
должен заменить человека.
Одной из ветвей такого применения компьютеров является создание компьютерных агентов, способных контактировать с людьми голосом и поддерживать беседу. Голосовые помощники и чат-боты уже
доступны и позволяют их протестировать. Пока возможности таких
устройств ограничены по сложности и тематике общения, но беспрецедентный прогресс компьютерной техники может (как и в играх) в ближайшее время поменять лидеров, и люди могут обнаружить в компьютере собеседника с более высокими, чем у них, интеллектуальными
качествами. В такой ситуации видятся, по крайней мере, две важные
задачи, которые нужно хотя бы поставить. Нужно уметь сравнивать
возможности человека и компьютера при ведении того или иного типа
беседы и выделить области, где человек еще останется конкурентоспособным. Если представить, что языковые и логические возможности
компьютерного собеседника начнут сильно превосходить человеческие, то понадобится «довести до сведения» механического устройства
особенности языка теперь уже «младшего брата — человека», чтобы
языковое общение не было «односторонним давлением высокоинтеллектуальной машины». Это аналогично введению правила для робота — «не навреди человеку».

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

При появлении большого числа «искусственных собеседников»
возникает необходимость уметь определять, с кем идет разговор —
человеком или машиной. Следует выделить особенности восприятия
и порождения речи человеком и сопоставить с тем, как это делает
система с искусственным интеллектом. Разработчики искусственных
систем стараются максимально приблизить компьютерную речь к речи
человека, и зачастую только специальные тесты позволяют отличить
«искусственного собеседника». Опыт использования нынешних систем
перевода иностранных текстов и распознавания речи, обладающих
пока рядом недостатков, вызывают у «наивного» пользователя ощущение, что главным свойством человека является понимание текста
или звучащей речи. Предполагается, что у искусственной системы нет
понимания смысла услышанных фраз, а она просто использует наборы
механических процедур для обработки наборов слов. Интересно, что
создатели искусственных нейронных сетей с глубоким обучением не
могут явно на это возразить, так как процессы в нейронных сетях чрезвычайно взаимосвязаны на разных уровнях и не поддаются детальному
анализу. Система не может дать самоотчета о том, почему принято то
или иное решение поставленной задачи или так интерпретирована
фраза. Причем само решение может быть явно лучше, чем предлагают
эксперты-люди. С другой стороны, именно отсутствие самоотчета
искусственной системы не позволяет утверждать, что в ней не могут
появиться привычные для людей понятия, такие как смысл, свобода
воли, сознание или даже душа. Машина не может дать об этом знать
в явном виде. «Высшие функции» могут сформироваться самостоятельно
в сложной системе искусственного интеллекта, правда, возможно, в непривычной для человека форме. Надо быть готовыми к обнаружению
зачатков этих «прерогатив человека» в неживой системе.
Имея в виду задачи такого типа, мы начали с выяснения способностей человека к ведению беседы. Вроде бы это умение хорошо известно
каждому, однако для сравнения с конкурирующим компьютерным
устройством параметры поведения человека при восприятии речи следует объективно измерить. Проводятся разнообразные исследования
по распознаванию речи [Hickok, Small (eds) ], но нельзя сказать,
что имеется связная картина, описывающая процессы в мозгу человека

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

при восприятии речи. При проведении экспериментов со словами есть
ряд сложностей, нечасто встречающихся в нейрофизиологических
исследованиях с неречевыми стимулами. Произносимое слово имеет
заметную длительность (обычно - миллисекунд), что затрудняет привязку измеряемых поведенческих или внутримозговых реакций к определенным моментам потока слов. Эту сложность пытаются
обойти, предъявляя слова визуально – мгновенно на экране дисплея.
Таким способом задается реперный момент времени для привязки измеряемых сигналов. К сожалению, этот подход нужно назвать скорее
«исследованием речи грамотных людей» или «исследованием чтения».
Это ограничение усложняет интерпретацию получаемых результатов,
поскольку в процесс вовлекается зрительная система чтения, которая
в мозгу человека накладывается на более раннюю слуховую систему
восприятия разговорного языка. Мы же проводим исследования восприятия разговорной речи, причем зрительная система не вовлекается
в процесс.
Слова обладают особым свойством, которое выделяет их из множества стимулов, используемых в нейрофизиологических экспериментах.
В отличие, например, от серий вспышек аналогичной длительности
(если те не являются азбукой Морзе) словам принято приписывать
смысл, а главное, отличать слова друг от друга по смыслу. Слова могут
быть близкими или далекими по смыслу или даже применяться «не
в том смысле» или в переносном смысле. Из обычных слов можно составить бессмысленную последовательность, вроде «глокой куздры»,
которая будет похожа на реальную речь. По-русски это называется
абракадабра. В английском языке говорят jabberwocky — по названию
стихотворения американского сказочника Льюиса Кэррола, которое
состоит из бессмысленных, выдуманных слов. При постановке экспериментов необходимо учитывать наличие неоднозначности слов и по
возможности избегать использования многозначных слов. Однако налицо практически непреодолимая трудность, невозможно строго определить суть этого параметра: смысл слова. У смысла неопределенный
масштаб: можно говорить о смысле общественных преобразований
или о смысле предложения. Слово, вероятно, минимальный объект, обладающий этим свойством. Неясность с понятием «смысл» не должна
останавливать экспериментальные исследования в этом направлении,

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

такие ситуации уже встречались на заре генетики и квантовой физики.
Приходится работать и с нечетко определенными понятиями.
К углубленному экспериментальному исследованию смысла слов
подталкивает и результат измерения реакций разных отделов мозга
на слова, услышанные в потоке речи [Huth et al. ]. В экспериментах,
использующих магниторезонансную томографию (МРТ) было показано, что слова, близкие по смыслу, вызывают усиление нейронной
активности и сопутствующего кровотока в компактных участках коры
головного мозга. Такие участки распределены практически по всей поверхности обоих полушарий, и каждой такой области соответствует
своя семантическая категория. Это приводит к мысли, что если в экспериментах с восприятием речи применять слова, близкие по смыслу,
то можно ожидать, что соответствующие процессы будут протекать
на небольших участках коры и не будут широко рассредоточены по
полушариям. Можно предполагать получение более четких данных при
соответствующей постановке эксперимента. Если учесть, что даже простейшие измерения времени распознавания слов на слух дают сильный
разброс результатов даже у одного и того же испытуемого, не говоря
уже о том, что разные люди реагируют на слова с разной задержкой,
получить четкие результаты экспериментов по распознаванию слов
зачастую затруднительно.
Учитывая все эти проблемы, мы организовали измерения особым
образом. Наш подход отличается от методов, используемых для изучения распознавания речи, применявшихся ранее и проанализированных в обзоре [Rodd, Davis ]. Главным для нас был подбор лингвистического материала, проще говоря, списков слов для распознавания.
Первые результаты были получены при распознавании имен: Саша,
Петя, Люся. Этот набор слов невелик, явно объединен по смыслу и однороден по длительности звучания вследствие постоянного использования в быту. Результаты оказались неожиданными.

Распознавание личных имен
Первые эксперименты были организованы следующим образом.
Был составлен список из  русских имен, применяемых в общении
с близкими людьми, к которым были добавлены еще  слов похожего
звучания. Например: Люся-бусы, Сева-пиво, Мила-вилы и так далее.

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

Испытуемый прослушивал список из  слов, следующих друг за другом в случайном порядке через  секунды. Распознав слово, человек
нажимал на кнопку и повторял услышанное слово. Регистрировалось
время между окончанием звучания слова и моментом нажатия кнопки.
Экспериментов было много и практически все измерения давали неожиданный для нас результат, показанный на рис. .

Рис. 1. А) Время, прошедшее между окончанием звучания слова (имени) и нажатием на кнопку, регистрирующим распознавание. Это данные одного испытуемого. Время распознавания разных имен варьируют в большом диапазоне: от 40 до 300 миллисекунд, что сравнимо со временем звучания
слова — около 400 мс. Имена упорядочиваются по времени распознавания.
Б) Результат сопоставления данных для двенадцати испытуемых. Каждый
из них упорядочивает слова (ранжирует) от распознаваемого максимально
быстро до распознаваемого медленно. По горизонтали указан средний по
двенадцати испытуемым ранг каждого из услышанных слов — минимальный соответствует самому быстрому распознаванию слова. Имена образуют упорядоченную последовательность

У каждого из испытуемых прослеживалось явное предпочтение
определенных имен, которые они распознавали заметно быстрее, чем
другие. Можно было предположить, что это имена тех людей, с которыми человек общается наиболее часто, однако опросы не дали подтверждения этому. «Списки предпочтения имен» оказались схожими
у разных испытуемых, что позволяло построить рейтинг имен по времени их распознавания. Можно было указать человека, «список имен»

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

которого максимально совпадал со средним. Этот список показан на
рис. А. На основании результатов экспериментов с именами мы пришли к выводу, что время распознавания является следствием того,
каким образом имена запомнены в коре головного мозга человека
и каким механизмом они извлекаются из этой памяти при необходимости. Создается впечатление, что этот механизм схож с процессом
развертки (пробегания активной зоны) по коре больших полушарий,
на которых извлекаемые объекты (слова, имена) разложены в линейном порядке. Постоянное присутствие в коре мозга человека бегущих
волн электрической активности показано с помощью имплантированных электродов при проведении медицинских исследований на пациентах, страдающих эпилепсией [Martinet et al. ]. В работе [Muller
et al. ] проанализированы функции, которые могут выполнять бегущие по коре волны. Наличие таких волновых процессов в коре следует иметь в виду при организации аккуратных исследований по распознаванию слов.
Примененный нами подход позволил существенно снизить влияние
различных факторов внутренней нестабильности субъектов, воспринимающих речь. Измерения становятся практически относительными,
то есть определяется, какие слова из предложенного списка воспринимаются быстрее, а какие медленнее. В такой ситуации ключевым
становится подбор группы слов для конкретного эксперимента. Опыт
показал, что число слов, предъявляемых в одной сессии должно быть
невелико — и мы свели это число к восьми. С другой стороны, для
повышения точности измерений слово должно звучать несколько раз
в одной сессии и в дальнейших экспериментах мы применяли пять
повторений восьми слов в случайном порядке. Такой протокол мы
приняли за стандарт. Основой эксперимента стал подбор слов в списке.

Составление групп слов, близких по смыслу,
с использованием синонимов
Словами, близкими по смыслу, принято считать синонимы. Если взять
словарь синонимов, например ресурсы https://kartaslov.ru или https://
sinonim.org, то к любому распространенному слову можно подобрать
десяток и более слов, близких по смыслу. Иногда меньше. В описываемой работе мы ограничили наши исследования по группированию слов

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

по смыслу только прилагательными. Их больше, чем личных имен, но
заметно меньше, чем существительных, которые чаще всего используются в лингвистических экспериментах. Для каждого распространенного прилагательного подбиралось множество родственных слов, приводимых в словарях синонимов. У разных прилагательных различное
число синонимов — от нескольких десятков до всего пары слов. Можно
собрать группу из синонимов и «синонимов синонимов». К сожалению,
размер такой группы неконтролируемо «расползается» так, что в нее
начинают входить слова, явно неподходящие по смыслу. Это, очевидно,
является следствием того, что нынешние словари синонимов недостаточно структурированы и в них приводится избыточное количество
слов, считающихся синонимами. Эти словари можно применять для
разбиения тезауруса слов на семантические категории, но это трудоемкая задача из-за того, что слова зачастую многозначны. Например,
слово ГЛУБОКИЙ (-ОЕ, -АЯ) имеет синоним БЕЗДОННОЕ, если речь
идет об озере, другой синоним ВСЕОБЪЕМЛЮЩИЙ, если имеется
в виду анализ, или же НЕПОКОЛЕБИМАЯ, если это вера. В этих синонимах с трудом улавливается что-то общее, хотя интуитивно и ощущается некое единство.
Путем кропотливого анализа все же удается собрать компактные
группы прилагательных, которые можно считать родственными по
смыслу. Оказалось, что слова в каждой такой группе могут быть упорядочены в линейный список, в котором ближайшие соседи связаны
между собой синонимическими связями, пример показан на рис. .
Эти локальные связи соединяют в единую цепочку весь список, так что
смысл слов плавно меняется от КОПИРУЮЩИЙ до ПРОТИВОРЕЧИВЫЙ. В этих двух словах не видно явной общности, но они соединены
непрерывной цепочкой связей. Техническим приемом, объединяющим
слова в цепочку, является диагонализация матрицы синонимических
связей, показанной на рис. . Точки показывают, что слова с номерами,
соответствующими вертикальным и горизонтальным координатам
точек, являются синонимами. Диагонализация осуществляется путем
серии перестановок слов в списке, уменьшающей разброс точек вокруг
диагонали таблицы.
Опыт применения синонимов для группирования слов привел
к выводу, что разумнее использовать другой подход. Для определения

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

смысловой близости слов мы предпочли использовать данные двуязычных словарей. Близость слов можно определять тем, имеется ли для
них общий перевод на другой язык и сколько таких общих переводов.
Поскольку двуязычные словари имеют более длительную историю
использования, в них в явном виде отображена многозначность перевода слов, то есть многозначность их смысла. Многие переводы содержат несколько словарных статей, относящихся к разному смысловому
содержанию переводимого слова.

Рис. 2. Упорядоченный список группы прилагательных, полученный путем диагонализации матрицы, представляющей синонимические связи между
словами. Точки обозначают, что слово с номером, показанным на вертикальной шкале, является синонимом слова с номером, показанным на горизонтальной шкале. Синонимы взяты из https://sinonim.org. Для лучшего
чтения прилагательные под четными и нечетными номерами в списке расположены попеременно с двух сторон графика

Составление групп слов, близких по смыслу,
с использованием переводов на другой язык
Разделение с помощью переводов множества прилагательных на
группы, объединенные по смыслу, осуществлялось процедурой, схожей с используемой для синонимов. Строилась таблица, аналогичная

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

показанной на рис. , в которой имеющиеся переводы обозначены точками, стоящими на пересечении строк с русскими словами и столбцов
со словами другого языка, здесь английского. Точка обозначает наличие такого перевода. Использовались словари [Google Translate; Reverso
Context; Translate.academic.ru]. Для уточнения переводов мы брали
толковый словарь [Oxford Dictionaries].Серией перестановок в параллельных русском и английском списках таблица переводов приводилась к диагональной форме. В результате такой процедуры создавались
списки на двух языках, которые практически исчерпывали набор слов,
применяемых для описания некоторой области качеств, объединенных одной семантической категорией. Иногда для описания сущности,
общей для слов такой группы, используется понятие «концепт».

Рис. 3. Пример упорядоченных списков параллельных групп русских и английских
прилагательных, полученных путем диагонализации матрицы, представляющей переводы слов. Точка означает, что английское слово в столбце используется как перевод русского слова в соответствующей строке. Справа
связи между двумя списками для наглядности изображены линиями между
словами. Каждая линия соответствует точке в таблице. Эти связи как бы
«сшивают» два списка слов разных языков, относящихся к одной семантической категории

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

Использование переводов сильно ускорило анализ всего множества прилагательных, что позволило проанализировать базовую часть
тезауруса прилагательных и разбить эти  слов на  групп различного размера. В каждой из этих групп слова сведены в линейный
список, содержащий от  до нескольких слов. В каждом из списков
смысл постепенно изменяется от слова к слову. Все цифры здесь пока
еще примерные и будут уточняться с накоплением экспериментальных
данных. Разбиения тезауруса на группы обсуждается ниже, для экспериментального же исследования важно само наличие таких групп.
Опираясь на упорядоченные результаты экспериментов по распознаванию личных имен, мы надеялись получить информативные результаты
и для прилагательных, при условии, что слова, применяемые в отдельной сессии, будут близки по смыслу.

Измерение времени распознавания слов,
входящих в одну смысловую группу
Из полученных групп слов, входящих в общую для них семантическую категорию, нужно выбрать  слов для проведения одной сессии
измерений. Длительность звучания сильно отличается у разных слов
одной группы и обычно лежит в диапазоне от  до  миллисекунд. Для проведения конкретного измерения отбирались одинаковые по длительности звучания слова (– мс). Из них составляли
файл, в котором  выбранных слов повторялись по  раз в произвольном порядке. Эти слова поочередно звучали из динамика компьютера, программа которого запускала следующее слово после нажатия
кнопки, подтверждающей распознавание предыдущего слова. Темп
подачи слов получался примерно соответствующим ритму нормальной речи. Внешне это было похоже на диалог с компьютером, когда на
звучащее из компьютера слово от испытуемого поступал речевой отклик. Для каждой группы слов измерения проводили на двенадцати
испытуемых. Эта дюжина слушателей для разных групп слов могла
меняться. Длительность одной сессии составляла около  секунд, что
позволяло быстро менять списки слов, предъявляемых испытуемым.
Несмотря на разнообразие испытуемых и множество предлагаемых
им групп слов, результаты измерений поражают стабильностью. Это
отражено на рис. .

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

Рис. 4. Времена распознавания слов в пяти группах, объединенных по смыслу.
Время отсчитывается от начала звучания слова. Справа указаны номера
экспериментов и инициалы испытуемых. Верхняя группа содержит прилагательные, воспринимаемые как положительные, нижняя группа слов
вызывает отрицательные эмоции. Три средние группы можно определить как нейтральные. Полоски с градиентной заливкой отражают рассеяние пяти моментов нажатия кнопки испытуемым, когда он распознал

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…
произнесенное очередной раз слово. Каждое слово звучало пять раз в случайном порядке. Вертикальные линии показывают моменты окончания
звучания слов. Слова в каждой группе звучат одинаково долго, несмотря
на то что для их написания используется сильно различное число букв

На рис.  показаны результаты измерений на конкретных испытуемых для пяти групп близких по смыслу прилагательных с одинаковой
длительностью звучания. Неизменно наблюдается заметный разброс
времени нажатия кнопки для каждого из услышанных слов. Характерное рассеяние – мс. Несмотря на такой разброс, восемь слов
в группе всегда плавно упорядочиваются по времени распознавания.
Средняя точка разброса смещается на – мс от наиболее быстро
распознаваемого слова в группе к самому медленному слову. Наклоны
серий полосок для разных групп слов примерно одинаковы. Этот
результат поражает своей устойчивостью — были проведены сотни
измерений на десятках испытуемых. Отдельные этапы наших исследований описаны в работах [Vvedensky et al. ; Vvedensky, Gurtovoy
]. На рис.  показаны данные двух испытуемых, которые демонстрируют характерное поведение запаздывания реакции человека на слова.
В экспериментах  и  самая быстрая реакция происходит сразу после
окончания звучания слова, тогда как в случаях  и  видна задержка
около  мс. Другой же испытуемый (эксперимент ) может распознать слово уже за  мс до окончания его звучания. Разнообразие
реакций отдельных испытуемых, казалось бы, должно «размазать» все
получаемые результаты, однако упорядочение слов в списках воспроизводится достаточно хорошо. Общий взгляд на рис.  обнаруживает
разброс времен распознавания разных слов на целые полсекунды
даже у одного испытуемого в условиях хорошо организованного эксперимента. Если бы слова для каждого эксперимента были взяты из
разных смысловых групп, то полученные данные было бы невозможно
интерпретировать из-за большого рассеяния и перемешивания точек.
Общность упорядочения списков слов демонстрирует табл. , в которой
сведены результаты измерений на  испытуемых, которым предъявлялся список из  слов, близких по смыслу. Эти слова, упорядоченные
по времени распознавания, приведены в первом столбце. В вертикальных столбцах для каждого испытуемого показан рейтинг слова.
 — это наиболее быстро распознаваемое слово, а  — самое медленное.

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

В нижней строке показана корреляция между индивидуальным вектором рейтинга слов и усредненным. Испытуемые упорядочены по
мере убывания этой корреляции, то есть по величине отклонения от
среднего. Коэффициенты корреляции высоки, что говорит о том, что
разные испытуемые упорядочивают слова сходным образом, хотя
индивидуальные вариации весьма заметны.
Таблица 
ГР

МС

ЕР СН ВВ МК АЮ ВЧ

КГ

НБ

РГ

ЛБ Среднее

обычный

4,5

естественный

4,8

привычный

5,5

заурядный

5,6

повседневный

5,8

обыкновенный

5,9

обиходный

6,3

рутинный

6,6

обыденный

6,7

нормальный

7,5

шаблонный

8,5

незатейливый

10,3

Корреляция

0,94 0,93 0,93 0,93 0,92 0,92 0,91 0,91 0,90 0,89 0,86 0,85

Сопоставление порядка слов, полученного переводами слов
и по времени их распознавания
Мы обнаружили неизменное упорядочивание слов в группах, объединенных по смыслу, как в экспериментах по распознаванию слов, так
и из анализа словарей. Было проведено сравнение порядка слов в списках, полученных столь различными способами. Измерения проводились, как показано на рис. , а словарные группы объединялись, как на
рис. . Оказалось, что порядок слов в группах, полученный разными

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

способами, хорошо согласуется между собой, что показано на рис. .
Аналогичные результаты были получены для двух десятков групп
прилагательных. Такое совпадение наводит на мысль, что объединение слов в упорядоченные семантические категории имеет под собой
устойчивую нейрофизиологическую основу. Начав с подбора слов для
проведения аккуратных измерений, мы накопили обширный словарный материал, который позволил обозреть все множество слов одного
типа — прилагательных.

Рис. 5. Результаты измерения порядка распознавания слов в двух группах прилагательных, относящихся к контрастным категориям. Сверху указано число
слов в группе. Стрелки с обеих сторон от списков показывают порядок запаздывания распознавания слов, обозначенных кружками и треугольниками. Это результаты двух разных экспериментов с двумя разными наборами из восьми слов на одном испытуемом. Крупным шрифтом выделены
наиболее часто употребляемые слова, позволяющие получить представление о семантическом ядре каждой группы слов

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

Построение множества групп,
объединяющих прилагательные по смыслу
При демонстрации наших результатов мы намеренно приводим данные, полученные со словами из разных смысловых групп. Это сделано
для того, чтобы отразить широту покрытия множества прилагательных в наших исследованиях. Мы постепенно накопили десятки групп
прилагательных с разным смысловым содержанием и разным числом
слов, которые требовали систематизации. Семантические категории
прилагательных довольно четко удается разделить на положительные,
нейтральные и отрицательные, то есть такие, которые отражают эмоционально воспринимаемые качества. Неожиданным для нас оказалось,
что количество слов и смысловых групп, входящих в каждый из доменов
(положительный, нейтральный, отрицательный), оказалось примерно
одинаковым. На рис.  изображены все группы прилагательных, объединенных в три домена. Такие группы показаны на рис. , рис. , рис. 
и в табл. . Формирование групп и присоединение группы к конкретному
домену иногда содержат элемент неопределенности, однако, в целом,
получаемая структура достаточно устойчива.
I

III

Рис. 6. 6100 прилагательных, обозначенных точками и разбитых на группы, входящие в домены отрицательных (I), нейтральных (II) и положительных (III)
качеств. Отдельные группы представляют собой столбцы точек, номера которых отложены на горизонтальной шкале. Количество слов в группах отражено вертикальной шкалой. Структуры доменов схожи между собой

Разбиение множества прилагательных на домены и семантические категории проведено с использованием переводов всех этих слов

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

на другой язык (английский). Насколько можно считать, что методика
использования переводов обоснована и надежна? Набирая массив слов,
объединенных общими переводами, мы обнаружили, что множество
переводов, приведенное в словарях, связано между собой аккуратной
математической зависимостью, показанной на рис. . Похоже, что множественность переводов слов имеет под собой четко организованную
нейрофизиологическую основу, базирующуюся на регулярной структуре межнейронных связей.

Рис. 7. Размеры групп прилагательных, имеющих одинаковое число переводов на
английский язык. Число слов в группах показано на вертикальной оси в логарифмическом масштабе, а количество переводов для каждой группы указано на горизонтальной оси. Видна строгая логарифмическая зависимость,
охватывающая несколько двоичных порядков

Наблюдаемая регулярность данных поднимает вопрос о том, как
организовано «хранилище» этой словесной информации в нервной
ткани мозга, вероятнее всего в коре больших полушарий. Ядро тезауруса прилагательных, показанное на рис. , ограничено по числу
элементов. Это, вероятно, говорит о том, что «хранилище» занимает
компактную часть корковой поверхности и не позволяет неограниченно добавлять туда новые слова. Можно думать, что такая область
представляет собой «пятно» на поверхности коры, разделенное на три

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

Рис. 8. 6100 русских прилагательных, обозначенных точками, образуют плотноупакованную систему линейно упорядоченных групп слов, объединенных
по смыслу. Группы слов изображены в виде цепочек точек, расходящихся
из центра. Все множество прилагательных примерно поровну делится на
три домена, выделенных различной интенсивностью серого цвета точек.
Прилагательные описывают разные качества, воспринимаемые как положительные, нейтральные и отрицательные. Число слов в разных группах
(цепочках точек) сильно отличается — максимальное примерно 60, минимальное всего несколько. На рисунке выделены самые большие группы —
это цепочки слов, идущие от центра до периферии примерно круговой
области. Группы меньшей длины сосредоточены на периферии. В рамках
приведены основные слова в самых больших группах, дающие представление о семантической категории, к которой принадлежат слова этой группы

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

сектора — положительный, нейтральный и отрицательный. Множество точек, показанное на рис. , может быть организовано в центрально-симметричную структуру, изображенную на рис. . В этой
структуре группы слов максимального размера играют специальную
роль, поскольку идут из самого центра до периферии, образуя нечто
вроде спиц колеса или прожилок на радужке глаза и придавая всему
тезаурусу радиально-лучевой вид. Радиально-лучевые структуры
весьма распространены в биологических объектах, таких, например,
как круглые листья с прожилками или спил дерева.
Структура, показанная на рис. , выглядит излишне геометрически
идеально и в реальности, видимо, должна быть слегка уплотнена, однако это не может изменить ее базового устройства. Семантические
категории, включающие наибольшее число слов, равномерно распределены по азимуту круга, а категории меньшего размера «вклиниваются» в промежутки между ними. Категории с малым числом слов
группируются на периферии круговой области, тогда как большие
группы «пронизывают» это множество от центра круга до его краев.
Для каждой из больших групп на рис.  показаны по четыре наиболее
часто употребляемых слова. Они дают достаточное представление
о семантическом содержании каждой группы.

Свойства плотноупакованной структуры,
вмещающей прилагательные
Построение компактной структуры, вмещающей ядро тезауруса
прилагательных, порождает целый шлейф следствий и вопросов, требующих обсуждения. До настоящего времени не было обнаружено место в мозге, где могли бы быть плотно расположены (запомнены) образы слов. Правда, целенаправленных экспериментов по поиску такой
области и не проводилось или они не дали результатов. Рассеяние образов слов по всей поверхности полушарий описано в работе группы
из Беркли [], однако о компактных областях, вмещающих отдельные
лексические категории (части речи), авторы не сообщают. Здесь, видимо, требуются особые эксперименты по поиску таких специализированных областей.
Если существует такая специализированная область для прилагательных, то можно ожидать наличие подобным образом устроенных

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

областей для других частей речи — существительных, глаголов или наречий. Наши предварительные исследования глаголов и наречий показывают, что они тоже могут быть сведены в подобную плотноупакованную структуру. С существительными работать труднее, их много
больше. В языке различные части речи используются совместно — это
означает, что «хранилища» разных частей речи, хотя и отделены друг от
друга, но работают в единой системе. Скорее всего, они расположены
поблизости. Приходится предполагать, что для поддержки всего словарного запаса данного языка необходимо наличие сразу нескольких,
различных, хранилищ.
Похоже, таких «амбаров для слов» должно быть много, так как некоторые люди (полиглоты) умеют владеть сразу несколькими языками.
И для каждого из них нужна своя «библиотека слов». Структура хранилища для второго языка будет примерно та же, что показана на рис. .
Это можно заключить из того, как образованы нами семантические
категории на основе переводов на другой язык. На рис.  показаны параллельные семантические категории двух языков. Группы слов, объединенные по смыслу во втором языке, будут образовывать радиально-лучевую систему такую же, как и в первом языке.
На рис.  показано хранилище, содержащее практически все прилагательные, употребляемые в языке. Однако есть люди, обладающие
существенно менее богатым словарным запасом. У них должно быть
много незаполненных позиций в хранилище слов. Особенно это относится к детям, начинающим воспринимать разговорный язык. Каким
образом новое слово находит свое место в структуре, которая сначала
пуста, а позже будет «забита под завязку»? Это вопрос принципиальный, который различает два подхода к формированию тезауруса языка.
Разрастается ли объем вмещающего коркового пространства вокруг
первых слов при узнавании новых или имеется генетически заранее
сформированная область определенной структуры и размера, «готовая» к приему новых лексических объектов — слов? Наш анализ указывает на второй вариант. Правда, приходится делать пока достаточно
слабо обоснованное предположение, что в мозгу человека генетически изначально формируется «гроздь» областей, предрасположенных
к восприятию и запоминанию акустических сигналов от себе подобных. Размер этих областей определяет, сколько таких сигналов можно

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

будет использовать для коммуникации. Биологическим аналогом такой грозди приемных устройств является формирование фасеточного
глаза или набора химических датчиков для распознавания феромонов
у насекомых. Отличие состоит в том, что гроздь датчиков на слова
у человека следит не за сигналами от внешних устройств (ушей, глаз,
пальцев), а за уже переработанной информацией, отраженной в текущей активности мозга, оценивающего внешние входы. Эта текущая
активность, очевидно, и составляет контекст вновь услышанного слова,
подготавливающий к восприятию необходимую часть хранилища слов.
Контекст подготавливает слушателя к приему определенной части
речи, и если это прилагательное, то активируется область, показанная на рис. . Если контекст указывает на положительность качества,
предварительно активируется соответствующий сектор, если имеется
более точная смысловая информация, то активируется соответствующий радиальный луч. Интересно, что похожим образом выделяются
линейные участки в головном мозге при построении изображений
с помощью магниторезонансной томографии. В градиенте магнитного
поля лишь на определенных линиях выполняется условие резонанса
и только от этой линии принимается сигнал. Вероятно, и в коре мозга
существуют механизмы, выполняющие аналогичную функцию выделения линейных участков с помощью градиентов возбуждения на коре.
Возвращаясь к рис. , мы видим еще одну фазу процесса распознавания слов. По выделенной контекстом линейно упорядоченной группе
слов пробегает волна из центра структуры, в определенный момент
доходящая до того хранящегося слова, которое согласуется с только
что услышанным. Слово распознается, то есть соотносится с определенным местом в коре мозга.
Как же слова находят свое место в такой структуре в самом начале освоения языка, когда у ребенка и слов раз-два и обчелся. Здесь
можно лишь строить предположения, но из них возникают серьезные
следствия. Похоже, что усвоение каждого нового слова предполагает
активный процесс оценки смысла этого слова ребенком в меру уже
приобретенного им опыта. У ребенка хранилище слов не заполнено,
и первые слова не обязательно должны занимать лишь точки в этом
пространстве. Скорее всего, они захватывают целые области в средней
части соответствующих секторов. Ребенок рано воспринимает разницу

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

между хорошим и плохим, то есть может отнести слово к положительному, отрицательному или нейтральному домену. Это происходит интуитивно. Следующие слова, если они оцениваются как сильно
отличные по смыслу от уже известных, занимают позиции в пустых
местах, максимально удаленных от первых слов. Однако, если новое
слово ощущается как близкое по употреблению к уже имеющемуся
в памяти, оно, в силу генетической организации хранилища слов, располагается на том же луче, что и усвоенное раньше. При этом «отбирает себе» часть ячеек памяти у первого слова. Так постепенно заполняется все пространство слов, в котором в конце концов практически
не остается свободных мест. Новые слова вытесняют слова, пришедшие
вначале, с участков, находящихся на луче, не основном для первого
слова. На этом луче зарождается новая смысловая группа. Однако, как
показывает устройство языка, не изо всех новых групп пришедшее
ранее слово вытесняется полностью. Очень многие слова остаются
надежно зафиксированными в нескольких семантических категориях,
и это трактуется как многозначность слов. Это свойство, кажущееся
не очень практичным для людей со строго компьютерными взглядами,
вероятно, является следствием генетически обусловленного устройства
нейросети человеческой памяти на слова.
Структура, показанная на рис. , помимо хранения тезауруса, может
выполнять и функцию декодера смысловой информации в реальном
времени. Именно в силу такого ее устройства люди без напряжения
в непрерывном режиме присваивают услышанным словам тот единственный смысл, который они отражают в настоящий момент. Это
функция, которую очень трудно реализовать в нынешних компьютерных системах. Устранение неоднозначности слов (word sense disambiguation) требует от компьютерной системы очень широкой информации
об употреблении данного слова в самых различных ситуациях, что
во многих случаях предполагает анализ обширного участка «картины
мира». Вероятно, что порядок размещения слов в плотноупакованном
хранилище и является для человека такой внутренней словесной картиной мира.

СТРУКТУРЫ В МОЗГЕ ЧЕЛОВЕКА…

Литература
Google Translate — Google Translate // URL: https://translate.google.com.
Hickok, Small (eds) 2015 — Neurobiology of Language // Ed. by G. Hickok,
S. L. Small. Elsevier, 2015. (URL: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-4077942.00093–6)
Huth et al. 2016 — Huth A. G., de Heer W. A., Griﬃths T. L., Theunissen F. E.,
Gallant J. L. Natural speech reveals the semantic maps that tile human cerebral cortex // Nature. 2016. 532 (7600). P. 453–458.
Martinet et al. 2017 — Martinet L.-E., Fiddyment G., Madsen J. R., Eskandar E. N.,
Truccolo W., Eden U. T., Cash S. S., Kramer M. A. Human seizures couple
across spatial scales through travelling wave dynamics // Nature Communications. 2017. Vol. 8. Article number 14896.
Muller et al. 2018 — Muller L., Chavane F., Reynolds J., Sejnowski T. J. Cortical
travelling waves: mechanisms and computational principles // Nature Reviews Neuroscience. 2018. 19 (5). P. 255–268. (DOI: 10.1038/nrn. 2018.20)
Oxford Dictionaries — Oxford Dictionaries // URL: https://en.oxforddictionaries.com.
Reverso Context — Reverso Context // URL: http://context.reverso.net.
Rodd, Davis 2017 — Rodd J. M., Davis M. H. How to study spoken language
understanding: a survey of neuroscientiﬁc methods // Language, Cognition
and Neuroscience. 2017. 32 (7). P. 805–817. (DOI:10.1080/23273798.2017.
1323110)
Translate.academic.ru — Translate.academic.ru // URL: https://translate.
academic.ru.
Vvedensky et al. 2020 — Vvedensky V., Gurtovoy K., Sokolov M., Matveev M.
Ordering of Words by the Spoken Word Recognition Time // Advances in
Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research III. NEUROINFORMATICS 2019 / Ed. by B. Kryzhanovsky, W. Dunin-Barkowski,
V. Redko, Y. Tiumentsev // Studies in Computational Intelligence. Vol. 856.
Cham (Switzerland): Springer, 2020.
Vvedensky, Gurtovoy 2021 — Vvedensky V. L., Gurtovoy K. G. Topology of the
Thesaurus of Russian Adjectives Revealed by Measurements of the Spoken
Word Recognition Time // NEUROINFORMATICS 2020 / Ed. by B. Kryzhanovsky et al. 2021. P. 1–6. (URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-605
77-3_9)

В. Л. Введенский, К. Г. Гуртовой

V. L. Vvedensky, K. G. Gurtovoy

STRUCTURES IN THE HUMAN BRAIN THAT RECOGNIZE
THE MEANING OF WORDS
Abstract. The emergence of artiﬁcial systems that communicate by voice
makes it necessary to study more closely the speech and human ability to quickly
understand the meaning of words. Our experiments show that in groups of
words related in their meaning a person recognizes some words faster and others
more slowly. Words concatenate in linear chains, and we believe that this reﬂects
the arrangement of word storage system in the cerebral cortex. An analysis of all
adjectives of the Russian language (with their translations into English) showed
that they can be arranged into a densely packed system consisting of three
sectors for words with positive, neutral and negative emotional content. The
sectors contain groups of words that are close in meaning. The chains of words
ﬁll the area with a system of radial rays. We intend to spot experimentally these
structures in the human brain.
Keywords: word meaning, word recognition time, representation of words in
the cerebral cortex, groups of words with close meaning, densely packed structure containing adjectives.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-5

А. В. Вдовиченко
Институт языкознания РАН, ПСТГУ, Москва, Россия

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС В ЕСТЕСТВЕННОМ
И ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ:
СЕМИОТИЧЕСКОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ И АЛГОРИТМ
В статье рассматривается ключевое различие между естественным
и искусственным интеллектами, которое проявляется при использовании знаков машиной и обладателем естественного сознания. Естественное сознание свободно от знаковой составляющей, в том числе
вербальной, испытывая в ней необходимость только при осуществлении попыток опосредованных коммуникативных воздействий на
представимого обладателя сознания для опосредованного обнаружения собственных акциональных («воздейственных») режимов. В отличие от него искусственный интеллект выделяет по заложенным алгоритмам комплексы стимульных «тел» и автоматически воспринимает
их в качестве команд для построения ответных знаковых последовательностей. Мышление машины идентично процессу исполнения алгоритмизированных знаковых команд, в то время как мышление человека лишено знаковых форм. Традиционная языковая (модульная)
концепция знака, в рамках которой знак фактически воспринимается
как единство «форма-значение», вынуждает приписывать языковой
алгоритм естественному сознанию, фактически констатирует тождество ЕИ и ИИ. В отличие от языковой, коммуникативная модель описывает знак и знаковую последовательность как намек (намеки) на конкретный акциональный режим индивидуального сознания, который


Публикация подготовлена за счет гранта Российского научного фонда
№ 22-28-01656 в Институте языкознания РАН.

А. В. Вдовиченко

нужно воссоздать для обнаружения какого-то значения в теле знака.
Знак и язык, согласно динамической коммуникативной модели, не способны обладать автономной семантикой. Значение в теле знака возникает только в условиях коммуникативной референции при наличии
конкретного семиотического (воз)действия, которое производится
«означающим» обладателем ЕИ. В статье приводится иллюстративный
пример знаковых действий ЕИ и ИИ.
Ключевые слова: искусственный интеллект, естественный интеллект,
знак, знаковый процесс, семиотическое воздействие, режим сознания, алгоритм, команда, коммуникативная модель, коммуникативная
референция.

Понятие семиотического, или коммуникативного, (воз)действия,
сформулированное в рамках коммуникативной модели [Вдовиченко
], вносит существенные коррективы в понимание знаковых процессов. Обладатель естественного интеллекта (далее ЕИ), проводящий
условный «тест Тьюринга» для оценки возможностей и свойств искусственного интеллекта (далее ИИ), благодаря акциональной («воздейственной», коммуникативной) трактовке знака получает возможность
выделить принципиальные различия знаковой деятельности (а также
мышления) ЕИ и ИИ.
Парадокс отношений ИИ и наблюдателя заключается в том, что,
с одной стороны, искусственный интеллект создан естественным интеллектом, с полным пониманием — со стороны последнего — механизмов функционирования первого: при решении вводных задач любой сложности в ИИ работают заранее заложенные в него алгоритмы,
включая случаи более сложных генетических алгоритмов, используемых в т. н. самообучающихся нейронных сетях [Столяр, Владыкин ].
С другой стороны, несмотря на неавтономность ИИ, его очевидную
зависимость от вложенных в него алгоритмов, тем не менее, зачастую
становится актуальным («парадоксообразующим») вопрос, способна ли
машина (ИИ) мыслить, как это делает обладатель естественного интеллекта, ср. [Soares ].
Вопрос о способности ИИ мыслить, как человек, затрагивает
сферу самосознания и де-факто предполагает иную, более драматичную, формулировку: является ли алгоритмическим само человеческое

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС…

мышление? Мыслит ли алгоритмами сам создатель алгоритмов? Если
это так, то мышление человека и мышление машины принципиально
едины. И наоборот, если естественное мышление не алгоритмично,
то ИИ и ЕИ — принципиально различны, и в чем в таком случае следует видеть специфику человеческого мышления на фоне заведомо алгоритмического машинного мышления? Этот вопрос имеет этическую
(философскую) составляющую: является ли человеческое мышление
столь же механистичным и заданным, как машинное?
Сама, казалось бы, парадоксальная возможность сравнивать ИИ
и ЕИ возникает, во-первых, вследствие недостаточной ясности того,
что представляет собой мышление (его, например, можно редуцировать до способности констатировать имеющиеся автономные объекты, свойства, признаки и совершать над ними «объективные» счетно-логические операции). А во-вторых, вследствие того, что, ввиду
скрытости механизмов естественного мышления, о нем можно судить только по внешним (в том числе знаковым) признакам — поведению (действиям, проявлениям, результатам) обладателя мышления.
Именно здесь актуализуется знаковый процесс, производимый как ЕИ,
так и ИИ, предполагающий интерпретацию знака в различных теоретических моделях, и, соответственно, открывается возможность рассматривать лингвистические знаки при решении вопроса о соотношении ИИ и ЕИ.
Оставляя нейробиологам содержимое по-прежнему закрытого
«черного ящика» сознания (синапсы и пр.), обратимся к знаковому
поведению обладателей ЕИ и ИИ. На основании видимых знаков (в данном случае вербальных) машину на какой-то стадии знаковой деятельности можно признать успешно прошедшей условный тест Тьюринга (вернее, одну из известных ныне многочисленных вариаций
этого теста). Для наблюдателя это может быть даже личный вариант
теста Тьюринга.
Например, когда водитель по безупречно вежливой подсказке навигатора [поверните направо] поворачивает направо, он признает, что
поведение искусственного интеллекта разумно, ему можно в данном
случае довериться и исполнить его инструкцию. Самим фактом поворачивания направо обладатель ЕИ признает способность ИИ мыслить адекватно и правильно, как это делает человек. Машина, таким

А. В. Вдовиченко

образом, справилась с тестом Тьюринга: она говорит разумно, показывает разумно, разумно взаимодействует с ЕИ. Наблюдатель получает основания признать, что на данном ограниченном отрезке когнитивно-коммуникативной деятельности знак [поверните] для машины
и для наблюдателя означает одно и то же, знак [направо] — одно
и то же и т. д. Значит, в этом простом случае интеллекты — искусственный и естественный — вполне подобны? Значит, зная про алгоритмическое устроение искусственного интеллекта, можно заключить, что
естественный интеллект тоже алгоритмический в своем устроении (по
меньшей мере, при анализе и интерпретации данной знаковой ситуации, от которой недалеко и до всех остальных)? Значит, машина может
мыслить? Значит, человек мыслит так же, как машина?
Интерпретация данного эпизода общения ИИ и ЕИ, вероятно несколько смущающая своей элементарностью, все же имеет под собой
некоторые основания. Дело в том, что попытки навязать единообразный знаковый язык сознанию обладателя ЕИ, встречающиеся в некоторых версиях когнитивных и других исследований, по сути представляют собой внедрение в человеческое сознание языкового алгоритма
(формулы, правила, модули, единицы, единообразие, стандартные последовательности и пр.; напр., об этом: [Бабкин и др. : –]). Если
признавать, что язык напрямую связан с когнитивными процессами
(что также встречается в некоторых версиях лингвистической теории,
напр., [Соссюр : ; Сепир : , ; Хомский ; Jackendoﬀ
; Chafe ] и др.), то ситуация усугубляется: мышление (сознание)
становится неизбежно алгоритмичным, без всякой надежды на то,
чтобы отличаться от мышления машины.
Чтобы элиминировать это заключение (заметим, что оно заведомо ошибочное, поскольку обладатели сознаний, говорящие на одном языке, то есть якобы использующие «единый алгоритм», с очевидностью не мыслят единообразно, не видят одинаковые объекты,
связи и признаки, не исповедуют единые ценности, не имеют равные
объемы знания и пр.), нужно признать, что оно возникает из некорректного классического понимания знака как модуля «форма-значение»: судить о сознании — значит судить по знаковому поведению; судить по знаковому поведению — значит судить по знакам; знаки — это
носители смысла (значения); то, что в сознании, передается знаками;

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС…

значит, тот, кто пользуется знаками правильно — мыслит правильно
и имеет человеческое сознание. В результате машина, обученная пользоваться знаками (в т. ч. словами) время от времени уместно и правильно, становится обладателем сознания, идентичного сознанию
человека. В этом, собственно, и состоит идея теста Тьюринга, якобы
выясняющего способность машины мыслить: ИИ демонстрирует способность человеческого знакового (вербального) поведения и, следовательно, мышления.
Уязвимость модульной (языковой) концепции знака, в рамках которой знак фактически воспринимается как единство «форма-значение»,
становится очевидной при использовании коммуникативной модели
в качестве описательного метода. Тем самым преодолевается цепь рассуждения, которое ведет к признанию тождества ЕИ и ИИ, возникающего на основании мнимого единства знаковой алгоритмизации.
В рамках коммуникативной модели необходимым условием смыслопорождения в любой знаковой структуре постулируется не модульный знак (мнимое единство формы и значения), а акциональный («воздейственный») режим сознания семиотического актора, или мыслимое
им опосредованное (воз)действие [напр. Вдовиченко ]: кто полагается в фокусе его сознания как адресат привносимых изменений; какие
объекты (действия, признаки, связи, ценности, эмоции и пр.) формируются в сознании актора; какие обстоятельства (наблюдаемые, вспоминаемые) сопутствуют (воз)действию; какие «прогнозы» когнитивных
состояний адресата в каждый отдельный момент последовательности
производимых воздействий присутствуют в фокусе внимания семиотического актора; какие каналы и знаковые клише признаются доступными и эффективными для данного воздействия и пр.
Так, понять языковое высказывание Он прилетает в два по местному невозможно: непонятно, кто или что, где, когда, во сколько и пр.
Зато вполне возможно понять конкретное личное семиотическое действие, в состав которого данные вербальные клише включены как
интегрируемый элемент. Такое «высказывание» (вернее, коммуникативное действие, в состав которого вошли данные слова) может быть
вполне понятным участникам словосодержащего семиотического
взаимодействия, при котором они считывают состояния сознаний
друг друга на основе гораздо большего числа параметров, чем тех, что

А. В. Вдовиченко

явлены в словах (совершенно непонятных вне мыслимой ситуации).
Понимаются, таким образом, не слова языка (знаки), а режим сознания
данного актора в параметрированной ситуации производимого им
воздействия. На фоне бессмысленности статического (не включенного
в конкретную процедуру) знака коммуникативная концепция признает процесс в качестве единственно возможного объекта эвристики;
см., напр., [Вдовиченко, Тарасов ].
Поскольку никакой знак, в том числе вербальный, не обладает собственной референцией, понимать автономную знаковую (в том числе
вербальную) структуру невозможно ввиду отсутствия конкретного
акционального режима сознания актора во всеобщем (вербальном)
знаке и языке. Роль «означающего» в семиозисе может исполнять только
обладатель активного сознания, совершающий попытку произвести
изменения в ином когнитивном состоянии опосредованными способами (что верно для устной и письменной формы словосодержащего
процесса как интегрируемой части «воздейственного» семиотического процесса) [Вдовиченко ]. При этом указание (референция)
в естественном семиотическом действии производится на режимы
сознания актора, что зачастую некорректно интерпретируется как
«независимая» (языковая) референция знака на объекты (связи, признаки, действия и пр.). Любое «означаемое» создается семиотическим
актором в процедуре назначения актуальных множеств, в ходе которой выделяются адресаты, объекты, единства, связи, оцениваются
способности реципиента «вместить» производимое опосредованное
(знаковое) воздействие и пр. [Вдовиченко ]. Режим конкретного
сознания в семиотической процедуре эксплицируется намеренно и целенаправленно комплексом средств, в том числе вербальными клише,
в параметрированной ситуации воздействия, в отличие от незнакового
(внутреннего) когнитивного процесса, в котором отсутствует акциональность (мыслимая «воздейственность» на постороннее сознание)
и потому отсутствует знаковость.
Соответственно, в рамках коммуникативной модели любой условно
выделяемый знак (слово, сочетание слов, предложение, жест, остенсив,
демонстративное поведение и пр.) обладает смыслообразующим статусом только в том случае, если рассматривается как намек на режим
конкретного сознания семиотического актора. В автономном состоянии,

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС…

не обладая собственной способностью производить референцию, он
не может даже условно восприниматься как модуль «форма-значение».
Для получения «означаемого» интерпретатору (адресату, наблюдателю)
необходимо обратиться к подлинному «означающему» (семиотическому
актору) и воссоздать акциональный режим его сознания на основании
комплекса параметров, в том числе выделенных, вовлеченных в процесс
«знаков»: какие объекты, связи, признаки и пр. выделены (сформированы) актором, каковы его интенции в отношении мыслимой аудитории,
каковы мыслимые обстоятельства совершения данного семиотического
действия и пр. Условно выделяемый знак представляет собой след акционального состояния актора (данного режима сознания). В продвижении
по следу к искомому режиму сознания и состоит процедура интерпретации любой знаковой последовательности [Вдовиченко ].
На этом фоне «знаковая деятельность» ИИ имеет принципиально
иное устройство, отличное от ЕИ. В «мышлении» машины нет места
личным воздействиям, интерпретациям, намекам, акциональным состояниям, интенциям, целеполаганию и вообще диапазону свободы
когнитивных операций и поступков. Мышление машины представляет
собой в определенный момент стартовавший алгоритм, оно не отделено
от знакового процесса, идентично ему, в то время как в ЕИ мышление
и процедура внешнего воздействия с вовлечением тел знаков принципиально разделены (как планирование семиотического поступка и совершение этого поступка). ИИ исполняет заранее созданные инструкции (команды), в которых участвуют знаки-модули и на выходе выдают
столь же модульные образования (слова, фразы, показания и пр.), стоящие в конце цепочки инструкций как результат их выполнения. Машина не намекает на внутренние состояния, не интерпретирует знаки,
не создает множества ad hoc, ее «мыслительная» работа состоит в установлении корреляций и комбинировании знаков-модулей по заложенным правилам. По степени неопосредованности знаковая деятельность
ИИ, несмотря на варьируемую сложность заложенных алгоритмов, полностью подобна механистическим процессам физического мира, совершающимся без участия «когнитивной призмы» (ср.: удар по неподвижному мячу > движение мяча в заданном направлении).
В ЕИ, в отличие от машины, знаковость играет иную роль. Знаки,
в том числе вербальные, не составляют сути естественного мышления

А. В. Вдовиченко

(сознания, интеллекта; ср.: глухонемые люди и др. примеры). Естественное сознание свободно от знаковой составляющей, в том числе вербальной, испытывая в ней необходимость только при осуществлении
попыток опосредованных коммуникативных воздействий на представимого обладателя сознания для опосредованного обнаружения собственных акциональных («воздейственных») режимов.
Для иллюстрации принципиальных различий знаковой деятельности ЕИ и ИИ воспользуемся небольшим примером, который отчасти
можно считать экспериментом, поскольку на первой стадии читающий
этот текст обладатель сознания (взаимодействующий с автором-экспериментатором в качестве адресата) может сам ответить на задаваемый
вопрос в качестве обладателя ЕИ.
Представим, что кто-то обращается к адресату с вопросом, при этом
адресатом выступает в первом случае ЕИ, а во втором — ИИ: «Глагол —
это глагол или существительное?» Вариантами могут выступать подобные по конструкции другие вопросы: «Одно слово — это одно слово
или два слова?», «Красное — это красное или черное?» и пр.
Задаваемый вопрос — намеренно со стороны экспериментатора —
содержит в себе стимул к размышлению, принятию решения (в этом
смысле он отличен от вопросов типа «В каком году было сражение при
Фермопилах?» или «Когда родился Зигмунд Фрейд?», при ответе на
которые достаточно обнаружить и предъявить определенный сегмент
данных, содержащихся в базе — в долгосрочной памяти обладателя ЕИ
или в базе ИИ). Дело в том, что предлагаемый вопрос «Глагол — это
глагол или существительное?», по прихоти экспериментатора, содержит дизъюнкцию («А или В»), которая не дает возможности выбрать
оба варианта ответа и признать их одновременно правильными.
Так, если адресат в качестве ответа избирает вариант «Глагол», то
экспериментатор имеет все основания не согласиться: «Нет, глагол —
это существительное, поскольку отвечает на вопрос “что?”. Это очевидно». Если адресат избирает вариант «Существительное», то экспериментатор снова может не согласиться: «Нет, “глагол” — это “глагол”.
Разве глагол может быть существительным?»
Таким образом, размышление (мыслительный процесс) оказывается необходимым для преодоления своего рода когнитивного тупика:

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС…

знак (слово) «глагол» не является знаком (словом) «существительное»,
но при этом «глагол» с очевидностью является «существительным»;
глагол является глаголом, но при этом одновременно является и существительным. Дизъюнктивная форма вопроса, который был задан
экспериментатором, предполагает обязательный выбор какой-то одной из двух возможностей, и вводимая дизъюнкция не бессмысленна,
поскольку «глагол» и «существительное» — заведомо разные понятия
и разные знаки. Но сделать этот простой выбор по каким-то причинам
не получается, и нужно произвести какую-то мыслительную работу
для преодоления странности ситуации.
Решая эту задачу, обладатель ЕИ неизбежно обратиться к самой
процедуре формулирования вопроса и различным аспектам когнитивных состояний экспериментатора, задавшего этот вопрос. Простым
выражением того сомнения, которое неизбежно испытывает обладатель ЕИ, является в большинстве случаев (по имеющейся у автора статьи статистике) встречный вопрос: что имеет в виду тот, кто спрашивает о «глаголе»? Какой «глагол» мыслится при задавании вопроса?
Обращение к самой процедуре задавания вопроса маркирует локус
смысла: любой адресат (не только адресат данного вопроса) при попытках интерпретировать словосодержащее воздействие («вопрос», «речь»,
«чьи-то слова») обращается не к самим словам, а в конечном счете
к акциональному режиму сознания актора, который в данный момент
стремится оказать нужное ему воздействие на адресата. Сам факт задавания вопроса («Что имеет в виду тот, кто спрашивает о “глаголе”?»)
как раз и свидетельствует о том, где в действительности изыскивается
«семантика» слов. Адресату ничего не остается, как попытаться разобраться в том, чего хочет (на что указывает, к чему призывает и пр.)
семиотический актор. В данном случае адресат, пообещавший ответить
на вопрос, неизбежно обращается не к последовательности знаков,
из которых как будто состоит вопрос, а к когнитивному состоянию
(режиму сознания) автора вопроса.
Очевидно, что когнитивное затруднение возникает вследствие действия экспериментатора: в данном случае он спрашивает и требует
ответа в узком диапазоне им же созданных возможностей. Для адресата ответить на вопрос — не значит отразить состояние мира (в котором без обладателя сознания нет никаких неясностей и затруднений),

100 А. В. Вдовиченко

а среагировать на действие актора, который сфокусировал внимание
на выделенном им мыслимом объекте, имел какую-то интенцию, рассчитывал на какую-то реакцию, или эффект своего воздействия, и пр.:
так, «глагол» как обособленный объект (предмет эвристики) возник
в сознании адресата в данный момент только вследствие действий актора; соответственно, в прояснении нуждается осознанное воздействие
(«что думал тот, кто это делал»), а не само слово.
Здесь обладателю ЕИ становится ясно, что в этом организованном
взаимодействии семиотический актор (автор вопроса) рассматривает,
как кажется, единый объект (в данном случае «глагол») в созданных
условиях (созданная дизъюнкция «это глагол или существительное?»),
а адресат должен выбрать из предложенных возможностей, как, в каких связях и отношениях мыслить данный якобы единый объект. Однако одновременно ясно и то, что при сохранении единой формы знака
мыслимое в нем содержание («семантика») остается неопределенным:
«денотат» при выбранных условиях остается неясным. Единая форма
знака и потенциально различные мыслимые в нем объекты оказываются факторами наступающего когнитивного тупика, создаваемого
автором вопроса (именно поэтому обладатель ЕИ желает расспросить
автора вопроса о том, какой «глагол» имеется в виду: часть речи, отличная от существительного, или данное слово, которое само является
существительным).
Так, предъявляя вариант выбора «глагол — это существительное»,
автор, бесспорно, имеет в фокусе внимания единый объект интерпретации «глагол», но мыслит за этой вывеской образчик такой части речи,
которая обозначает предмет или явление и отвечает на вопрос «что?»,
подобно другим существительным «наречие», «собака», «восход», «учитель» и пр. В том же смысле можно было бы сказать, что «глагол — это
слово мужского рода», «обозначающее действие» и пр.
Наоборот, предъявляя вариант «глагол — это глагол», автор, столь же
бесспорно, имеет в фокусе своего внимания тот же объект интерпретации «глагол», но мыслит за этой вывеской то, что никак не может быть
«существительным»: глагол не является существительным, во-первых,
потому, что эти два слова («глагол» и «существительное») совершенно
разные по звуковому (буквенному) составу (в этом смысле «глагол» —
это только «глагол», как Сократ — это Сократ, срочно — это срочно,

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС… 101

пролдж — это пролдж), во-вторых, потому, что большинство приходящих на ум «глаголов» надежно обособлены от «существительных» в традиционной грамматической теории (в этом смысле никто не согласится
признать, что «видит» — это существительное; впрочем, и это возможно).
Оба варианта ответа, из которых адресату предлагается выбирать
(«глагол — это глагол» или «глагол — это существительное»), верны,
но они верны по отношению к различным мыслимым за телом знака
денотатам, различие которых автор вопроса скрывает (маскирует)
под единой вывеской (телом знака) «глагол». В результате мнимо-единый «глагол» оказывается одновременно существительным и глаголом,
но выбрать между ними — означает отказаться от какой-то из возможностей. Действия автора вопроса, таким образом, создают казус,
на котором спотыкается обладатель ЕИ: пытаясь произвести выбор,
он не может соблюсти закон исключенного третьего («А или не-А»)
и в процедуре задавания вопроса («что имеется в виду?») ищет основания для разрешения своих сомнений.
Как видно, автор вопроса, пытаясь манипулировать адресатом, опирается в своем трюке на классическую «модульную» концепцию знака:
единый объект интерпретации «глагол», согласно классическим представлениям, является знаком (единством означающего и означаемого);
единая форма как будто не может иметь за собой разные содержания,
тем более в рамках одного предложения. Всякий раз, видя единую вывеску «глагол», обладатель ЕИ должен полагать, что исследует вместе
с автором вопроса единый объект. Однако его сомнения («что имеется
в виду?») как раз и опровергают классическую версию знака, свидетельствуют в пользу коммуникативной концепции, в рамках которой
никакое тело знака не может обладать мыслимым тождеством вне
конкретного обладателя сознания.
В коммуникативном, а не языковом представлении «глагол», о котором спрашивает автор вопроса, — это не знак, а всего лишь объект
интерпретации. Знаком он может стать только благодаря актору, который производит конкретную референцию, превращая пустое вербальное клише в нечто, обладающее семантическим содержанием, то есть
назначая объекту интерпретации то, что понимается в семиотической
процедуре. Сам «глагол» не маркирует собой определенный объект,
связь, признак, состояние; чтобы получить какую-то определенность

102 А. В. Вдовиченко

(«тождественномыслимость»), ему необходим личный акциональный
процесс, в рамках которого семиотический актор производит референцию, устанавливает связи и пр. В данном случае автор вопроса
намеренно назначил «глаголу» неопределенный статус, тем самым
провоцируя адресата-обладателя ЕИ обозначить своими поисками
последнюю опору значения — личное когнитивное состояние («Что
имеется в виду?») (о назначении актуальных множеств см. [Вдовиченко
]). В этом и состоит суть размышления, постигающего обладателя
ЕИ в момент восприятия вопроса: он ищет психические (когнитивноэмоциональные) основания «знака», пытаясь приблизиться к источнику смыслообразования данной семиотической процедуры. Тело знака,
вовлеченное в поступок семиотического актора, воспринимается адресатом как намек на какое-то состояние его, актора, сознания и подлежит разгадыванию, то есть установлению этого состояния (заметим,
что процесс разгадывания, или интерпретации, выходит далеко за пределы простого считывания знака, требует комплекса разноканальных
и разнофакторных параметров, мыслимых актором, что, собственно,
и происходит в процедуре интерпретации любого «знака»).
В отличие от ЕИ, машина, или «обладатель ИИ», не способна к исследованию психических механизмов семиозиса. Тело знака не воспринимается ИИ как намек на неведомые ему незнаковые (психические)
когнитивные состояния. Она не способна идентифицировать сформированные обладателем ЕИ множества (объекты), связи, отношения,
ценности, интенции и пр. Никаких изысканий в области психического
контента, ввиду отсутствия психики, устройство производить не может. Единственной возможностью для ИИ остается построение последовательностей знаков в ответ на воспринятые и идентифицированные
знаки: она выделяет по заложенным алгоритмам комплексы стимульных «тел» и автоматически воспринимает их в качестве команд для
построения ответных знаковых последовательностей («тел» знаков).
Мышление машины идентично процессу исполнения алгоритмизированных команд, что и составляет суть ее «мышления».
Так, на вопрос «Глагол — это глагол или существительное?» ИИ бодро формирует сеты знаков, без всякого сомнения и без какой-либо
«самокритики» (заметим, что «самокритика» ИИ возможна только со
стороны обладателя ЕИ; в отсеивании неправильных ответов, что

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС… 103

принципиально делает только обладатель ЕИ, и состоит процесс «самообучения» машины):

Похожим образом ИИ ведет себя при ответе на другой подобный
вопрос:

Как видно, обращение к источнику смыслообразования (т. е. выяснение того, что делает и чего желает семиотический актор) не входит
в компетенцию ИИ.
Анализируя поток слов («знаков»), машина ожидает обнаружить
закодированную в (языковых) элементах команду, в то время как

104 А. В. Вдовиченко

естественное общение обладателей ЕИ заключается в последовательных попытках непрямых (некомандных, недирективных) комплексных
воздействий, в которых смысл устанавливается путем обращения к незнаковым когнитивным состояниям, то есть путем более или менее
успешного воссоздания когнитивного статуса семиотического актора
(или адресата) с использованием сложного набора параметров (далеко
не только вербальных — или каких-то иных — вовлеченных знаков).
Машина мыслит и одновременно говорит языком, составленным из
знаков-модулей, исполняя заложенный алгоритм, в то время как обладатель ЕИ мыслит незнаковыми психическими состояниями, а в семиотическое пространство выходит только с целью совершить попытку
изменить внешний представимый когнитивный статус, демонстрируя собственный акциональный режим в данных мыслимых условиях
(выделенные / созданные объекты, связи, интересы, интенции, ценности и пр.).
Для ЕИ тело знака способно приобретать условно приписываемое
ему значение / смысл (семантику) только при условии констатируемого
конкретного процесса семиотического воздействия, в рамках которого какой-то обладатель ЕИ произвел ассоциирование данного «тела»
с представимым «денотатом», то есть коммуникативную референцию.
Коммуникативная референция, в отличие от языковой, может пониматься, производить смыслообразование, поскольку в ней, в отличие
от языка, присутствует источник смыслообразования — конкретное
сознание, «включившее» режим опосредованного воздействия.
Механистичность и детерминированность классического знака
и языка, на которых зиждется работа ИИ, ex necessitate отводят машине
(обладателю ИИ) роль инструмента, имитатора, помощника ЕИ, при
исполнении которой процесс «мышления» машины идентичен «семиозису». В отличие от ИИ, обладатель ЕИ свободен от языка и знаков
и благодаря этому открыт для процесса естественного мышления —
создания новых множеств (объектов, действий, признаков и пр.), установления связей, исповедания ценностей, формирования интенций,
поиска и принятия решений и пр. Конкретное семиотическое воздействие (пользование «знаками» при говорении, письме, жестикулировании, демонстрации изображений, поведения и пр.) может быть одним
из следствий незнаковых состояний, переживаемых обладателем ЕИ,

ЗНАКОВЫЙ ПРОЦЕСС… 105

в то время как для обладателя ИИ решение предъявить «знак из базы»
принято кем-то заранее («вбито в алгоритм»), что указывает, скорее,
на отсутствие мышления как такового. Подлинная новизна и диапазон
свободы для ИИ принципиально не доступны.

Литература
Бабкин и др. 2006 — Бабкин Э., Козырев О., Куркина И. Принципы и алгоритмы искусственного интеллекта: Монография. Н. Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т, 2006.
Вдовиченко 2008 — Вдовиченко А. Расставание с «языком». Критическая
ретроспектива лингвистического знания. М.: ПСТГУ, 2008.
Вдовиченко 2016 — Вдовиченко А. О несамотождественности языкового
знака. Причины и следствия «лингвистического имяславия» // Вопросы
философии. 2016 № 6. С. 164–175.
Вдовиченко 2018 — Вдовиченко А. С возвращением, автор, но где же твой
текст и язык? О вербальных данных в статике и динамике. Ч. I // Вопросы философии. 2018. № 6. С. 156–167; Ч. II // Вопросы философии.
2018. № 7. С. 57–69.
Вдовиченко 2020 — Вдовиченко А. Смыслообразование в логических парадоксах: принцип коммуникативной определенности. Ч. 1 // Вопросы
философии. 2020. № 2. С. 71–85; Ч. 2. Вопросы философии. 2020. № 3.
С. 107–118; Ч. 3. Вопросы философии. 2020. № 4. С. 143–160.
Вдовиченко, Тарасов 2017 — Вдовиченко А., Тарасов Е. Вербальные данные
в составе коммуникативного действия: язык, текст, автор, интерпретатор // Вопросы психолингвистики. 2017. Вып. 4 (34). С. 22–39.
Сепир 1993 — Сепир Э. Язык. Введение в изучение речи // Сепир Э. Избранные труды по языкознанию и культурологии. М.: Прогресс, 1993.
Соссюр 1977 — Соссюр Ф. Труды по языкознанию. М.: Прогресс, 1977.
Столяр, Владыкин 2011 — Столяр С., Владыкин А. Информатика: Представление данных и алгоритмы. СПб.: Невский Диалект; М.: БИНОМ.
Лаборатория знаний, 2011.
Хомский 1972 — Хомский Н. Язык и мышление. М.: Изд-во МГУ, 1972.
Chafe 2013 — Chafe W. 2013. Toward a thought-based linguistics // Functional
approaches to language / Ed. by S. T. Bischoﬀ, C. Jarty. Berlin: De Gruyter
Mouton, 2013. P. 107–130.

106 А. В. Вдовиченко

Jackendoﬀ 2007 — Jackendoﬀ R. Language, consciousness, culture: Essays on
mental structure. Cambridge, MA: MIT Press, 2007.
Soares 2015 — Soares N. The Value Learning Problem. Technical report 2015–4.
Berkeley, CA: Machine Intelligence Research Institute, 2015. (URL: https://
intelligence.org/ﬁles/ ValueLearningProblem.pdf)

A. V. Vdovichenko

SIGN PROCESS IN NATURAL AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE:
SEMIOTIC IMPACT AND ALGORITHM
Abstract. The article discusses the key diﬀerence between natural and artiﬁcial intelligences (NI and AI), which manifests itself when using signs by
a machine and the owner of natural consciousness. Natural consciousness is
free from the sign component, including the verbal one, experiencing the need
for it only when trying to indirectly impose communicative inﬂuences on the
imaginable owner of consciousness, in order to demonstrate their own actional
(“inﬂuencing”) modes. In contrast, artiﬁcial intelligence identiﬁes complexes
of stimulus “bodies” according to the embedded algorithms and automatically
perceives them as commands for constructing sign sequences. Machine thinking is identical to the process of executing algorithmic symbolic commands,
while human thinking is devoid of symbolic forms. The traditional linguistic
(modular) concept of the sign, in which the sign is actually perceived as a unity
“form-meaning”, forces us to attribute the language algorithm to natural consciousness, in fact states the identity of NI and AI. In contrast to the language
model, the communicative model describes a sign and a sign sequence as a hint
(hints) to a speciﬁc actional mode of individual consciousness that needs to
be recreated in order to ﬁnd some meaning in the body of a sign. The sign and
language, according to the dynamic communicative model, are not able to have
autonomous semantics. Meaning in the body of a sign arises only under conditions of communicative reference, in the presence of a speciﬁc semiotic action,
which is produced by the “signifying” owner of the NI. The article provides an
illustrative example of the sign operations of NI and AI.
Keywords: artiﬁcial intelligence, natural intelligence, sign, sign process, semiotic inﬂuence, mode of consciousness, algorithm, command, communicative
model, communicative reference.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-6

Д. А. Девяткин
Федеральный исследовательский центр
«Информатика и управление» РАН, Москва, Россия

Л. А. Каджая
Пермский государственный национальный
исследовательский университет, Пермь, Россия
Шандуньский университет, факультет переводоведения, Вэйхай, Китай

Н. В. Чудова
Федеральный исследовательский центр
«Информатика и управление» РАН, Москва, Россия

В. А. Мишланов
Пермский государственный национальный
исследовательский университет, Пермь, Россия

В. А. Салимовский
Пермский государственный национальный
исследовательский университет, Пермь, Россия

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ НАУЧНОГО
АКАДЕМИЧЕСКОГО ТЕКСТА МЕТОДАМИ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Предложен когнитивный подход к автоматическому анализу текста,
и создан алгоритм для выявления когнитивных (ментальных) действий
в научных текстах. Осуществлен синтез математических, лингвистических
и психологических методов анализа речевого произведения. Описание


Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проект
№ 18-29-22047).

108 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

структуры ключевых звеньев научно-познавательного процесса, охватывающее  когнитивных действия, спроецировано на массив текстов
публикаций по  научным дисциплинам. Выделены текстовые типы
(речевые жанры), реализующие определенные участки этой структуры.
Для формального представления ментально-речевых структур использованы неоднородные семантические сети, построенные в соответствии
с реляционно-ситуационной моделью Г. С. Осипова и дополненные
узлами и связями, отражающими синтаксическую структуру высказываний. Разработан трехэтапный метод распознавания когнитивных
действий реализованной в тексте деятельности — технология лингвистических шаблонов. Автоматическое распознавание когнитивных
действий в текстах научных публикаций, осуществленное с помощью
созданного метода, имеет показатели качества в среднем по изученным
 действиям — , (от , до ,).
Ключевые слова: жанр речи, познавательно-речевое действие, научный текст, восприятие речи, автоматический анализ текста, реляционно-ситуационный метод.

. Введение. Научная коммуникация отличается от других форм
общения рядом особенностей, вытекающих из самой сути научного
познания. Его динамика, проявляющаяся в смене фаз поискового процесса, в преемственности и обновлении способов и средств творческой
деятельности ученого, в значительной мере определяет специфику
научного дискурса [Кожина ]. В научном тексте более непосредственно и отчетливо, чем в текстах других сфер общения, читателю
представляются не только результаты, но и этапы познавательного
процесса. Благодаря этому научный текст способен выполнять функцию своего рода «дорожной карты», считывая которую адресат получает возможность отслеживать основные этапы исследования,
оценивать его в плане соответствия принципам научного познания.
Эти особенности научно-речевого произведения делают его удобным
«экспериментальным полем» для разработки методов когнитивного
моделирования — одного из интенсивно развивающихся направлений в области искусственного интеллекта. В свою очередь, результаты
когнитивного моделирования процессов порождения и понимания
научных текстов позволяют решать широкий круг практических задач
в таких сферах, как управление наукой, трансфер знаний и технологий,

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 109

научная коммуникация, подготовка специалистов, популяризация
научных знаний.
Особенность нашего подхода к компьютерному анализу научных
публикаций заключается в том, что мы моделируем не общие композиционные и речевые характеристики текста, рассматриваемого
в отвлечении от отражаемой в нем познавательной деятельности ученого, а саму когнитивную деятельность, воплощаемую в речевой ткани
научного текста. Это позволило нам осуществить автоматический
анализ не только наиболее стандартизированных композиционных
частей научной статьи, как в многочисленных зарубежных исследованиях, опирающихся на жанроведческую концепцию Дж. Свейлза
[Swales ; Moreno, Swales ], но всего текстового пространства
научных публикаций. Важно, кроме того, что наш анализ учитывает
особенности использования человеком языковых средств реализации
процедур речевого мышления, в отличие от формального сравнения
текстов (и их фрагментов) при частотном или статистическом анализе
грамматических и лексических параметров.
Цель работы — создание и исследование методов автоматического
выявления ментальных действий, в лингвистическом плане конституирующих смысловую организацию речевых жанров научного академического текста, а в психологическом — образующих структуру
познавательной деятельности профессионального исследователя.
Основными задачами являются:
. Адаптация понятия речевого жанра к проблематике автоматического анализа текста.
. Выделение основных речевых жанров научного академического
текста и описание их строения с ориентацией на модель генетической
структуры научно-познавательного процесса.
. Формирование размеченного корпуса научных публикаций, относящихся к различным отраслям науки, пригодного для настройки
экспериментальных программных средств, идентифицирующих в текстах речевые формы тех или иных ментальных действий.
. Разработка и исследование методов обнаружения реализаций
этих ментальных действий в научно-речевых произведениях.
. Разработка алгоритмов обнаружения описаний ментальных действий в текстах научных публикаций и их экспериментальная программная реализация.

110 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

. Проверка качества обнаружения реализаций ментальных действий с помощью разработанных методов.
Предпринятое исследование открывает новые возможности автоматического анализа научных текстов средствами искусственного
интеллекта [Осипов и др. ]. Работа значима и для развития фундаментальной проблематики понимания текста искусственными устройствами, поскольку распознавание интенций ментально-речевых действий является одним из основных модулей процесса понимания как
многоплановой интерпретирующей деятельности [Демьянков ].
С практической точки зрения автоматическая идентификация ментально-речевых действий важна для развития методов автоматического реферирования научных публикаций [Teufel et al. ; Ruch et al.
; Liakata et al. ], создания автоматизированных процедур выявления научных направлений [Sokolov et al. ; Ravikumar et al. ],
пополнения инструментария анализа трендов в предметной области
и анализа траектории развития научных коллективов [Осипов и др.
; Девяткин и др. б; Osipov et al. ], совершенствования методов оценки результативности научной деятельности [Девяткин и др.
а; Девяткин и др. ].
Материалом нашего исследования послужили  научных текстов
(по  эмпирических и теоретических), реализующих изучаемые жанровые формы: статьи и монографии по физике, химии, биологии, наукам о Земле, психологии и лингвистике. Этот основной корпус был
дополнен таким же количеством текстов, заведомо не реализующих
анализируемые жанровые формы и используемых для оценки доли
ложноположительных распознаваний. Созданный алгоритм был применен на корпусе первичных научных публикаций из рецензируемых
журналов, объем которого превышает   статей [Девяткин, Кузнецова ].
. История вопроса. В литературе последних десятилетий автоматический анализ научных текстов основывается преимущественно на
жанроведческой концепции Дж. Свейлза [Swales ; ] и теории
риторической структуры У. Манна и С. Томпсон [Mann, Thomson ].
В трактовке Дж. Свейлза жанр — это «класс коммуникативных
событий, участники которых имеют общие коммуникативные цели»

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 111

[Swales : ]. Под коммуникативным событием автор понимает акт
взаимодействия общающихся людей и реализующий либо обслуживающий это взаимодействие дискурс. Участники тех или иных коммуникативных событий, имея общие коммуникативные цели, объединяются
в дискурсивные сообщества, дающие названия часто повторяющимся
жанровым формам (такие как статья, тезисы, реферат и пр.).
Из этих положений Дж. Свейлза видно, что объектом его изучения
являются так называемые исторические жанры [Todorov ; Гайда
], т. е. не любые воспроизводимые текстовые формы, а только те,
которые исторически признаны жанрами и которые сформированы
общественным языковым сознанием по самым разным сочетаниям
разноплановых свойств текстов. В отличие от исторических жанров,
жанры теоретические (о них речь пойдет в разделе ) выделяются из
множества типизированных в том или ином отношении текстов на основе определенной концепции, что, однако, не делает их конструктами,
и чаще всего не имеют готовых жанровых названий [Дементьев ].
К числу наиболее важных проблемных областей лингвистической
генологии Дж. Свейлз относит изучение жанровых форм в разных
видах деятельности (тех, в которых речь играет основную или важную
роль), анализ культурно-исторической среды формирования и функционирования жанров, исследование внутрижанрового варьирования, влияния на организацию текста особенностей национального
языка, устной или письменной формы речи, рассмотрение разных


Хорошую иллюстрацию этой базовой особенности исторических жанров
приводит В. Е. Хализев: «Слово “трагедия” констатирует причастность данной
группы драматических произведений определенному эмоционально-смысловому
настрою (пафосу); слово “повесть” говорит о принадлежности произведений эпическому роду литературы и о “среднем” объеме текста (меньшем, чем у романов,
но большем, чем у новелл и рассказов) … Слово “сказка” указывает, во-первых, на
повествовательность и, во-вторых, на активность вымысла и присутствие фантастики» [Хализев 2002: 359].

Как отмечал М. М. Бахтин, «подобно мольеровскому Журдену, который, говоря прозой, не подозревал об этом, мы говорим разнообразными жанрами, не подозревая об их существовании. Даже в самой свободной и непринужденной беседе
мы отливаем нашу речь по определенным жанровым формам…» [Бахтин 1979:
257]. «Богатство и разнообразие речевых жанров необозримо» [Там же: 237].

112 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

видов отношений между жанрами — иерархических, линейной последовательности, интертекстуальных и др. [Swales ]. При этом особое
внимание автор уделяет научной коммуникации.
Анализируя структуру научной статьи, Дж. Свейлз [Swales ]
разработал получившую широкую известность модель «создания исследовательского пространства» (Create a Research Space), в которой
описывается совокупность повторяющихся и упорядоченных риторических действий, конституирующих вводную часть текста. Каждое из
сложных действий (ходов) представлено несколькими более простыми
актами (шагами).
Согласно данной модели, автор-ученый: ) анализирует эпистемический контекст своего исследования: а) раскрывает актуальность
темы, b) характеризует связь последней с более общей проблематикой,
c) рассматривает научные работы в данной области, ) определяет
«поисковую нишу», что достигается a) критикой существующих исследований, b) указанием на пробел в наличном знании, c) постановкой
проблемы, d) экспликацией связи с научной традицией, ) заполняет
«нишу» собственным знанием: a) определяет цель, b) дает общую характеристику исследования, c) сообщает об ожидаемых результатах,
d) описывает структуру статьи.
Первоначально модель «создания исследовательского пространства» предназначалась для совершенствования методики преподавания английского языка как иностранного. Однако вскоре стала очевидной ее полезность и для автоматического аннотирования научных
публикаций с использованием положений теории риторической структуры и теории аргументации. Совместимость указанных концепций
объясняется тем, что их основным объектом выступают ментально-речевые (в другой терминологии — риторические или аргументативные)
действия и отношения между ними.
Так, теория риторической структуры, моделирующая связный текст,
сосредоточена прежде всего на семантических отношениях между дискурсивными единицами. В качестве элементарной единицы рассматривается клауза (синтагма), представленная одной глагольной и одной
или несколькими именными группами. Клаузы включаются в состав
более крупных единиц, вплоть до непосредственных составляющих
целого текста. Набор риторических отношений (он может расширяться

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 113

и уточняться исследователями) один и тот же для дискурсивных единиц любого размера. Это объектные отношения: Детализация (Elaboration), Обстоятельство (Circumstance), Решение (Solutionhood), Волитивная причина (Volitional Cause), Волитивный результат (Volitional
Result), Неволитивная причина (Non-Volitional Cause), Неволитивный
результат (Non-Volitional Result), Цель (Purpose), Условие (Condition) и др.
и презентационные отношения: Мотивация (Motivation), Антитезис
(Antithesis), Фон (Background), Обеспечение возможности (Enablement),
Свидетельство (Evidence), Обоснование (Justify), Уступка (Concession)
и др. [Mann, Thomson ].
Иерархическая структура риторических отношений, характеризующая отдельный текст, отображается в виде дерева-графа. Построение
последнего не исключает вариантов, так как отношения между дискурсивными единицами допускает разные интерпретации.
Схожие функции и отношения представлены в аргументативной
организации дискурса: Данные (Input), Заключение (Conclusion), Обоснование (Justify), Опорные положения (Supports), Уступка (Concession)
и др. [Toulmin ; Демьянков ].
Нужно отметить, что если теория риторической структуры, как и теория аргументации, используется лингвистами при описании отдельного
(единичного) текста или его относительно автономного фрагмента, то
жанроведческая концепция Дж. Свейлза, синтезируемая с положениями
этих теорий, делает объектом рассмотрения тип научно-речевого произведения ([Teufel et al. ; Kirschner et al. ] и др.). Это позволяет
исследовать воспроизводимые композиционные особенности текстов
и — в наиболее стандартизированных их разделах — лингвистические средства воплощения повторяющихся риторических действий
и отношений.
Раздел «Введение» выбран Дж. Свейлзом для анализа, конечно, неслучайно. В нем в соответствии с ценностями и нормами научного познания обязательно характеризуются объект и предмет исследования,
его актуальность и новизна, определяются цель и задачи, раскрывается
теоретическая и практическая значимость, описываются материал


Подробный анализ понятийного аппарата этой теории см.: [Литвиненко 2001;
Кибрик 2003; Сусов 2006].

114 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

и метод. Тем самым лаконично излагается общий смысл исследования.
Именно стандартизированность введения, предполагающая освещение этого круга вопросов, позволяет достичь единства в описании
прагматической семантики риторических шагов и выражающих ее
языковых единиц, так как в процессе коммуникации для воплощения регулярно повторяющихся смыслов складывается определенный
относительно устойчивый состав лингвистических средств. Между
тем многие другие разделы научно-речевого произведения обнаруживают сколь угодно широкую вариативность содержательно-смысловой
и собственно речевой организации.
Поэтому Дж. Свейлз в последних своих работах ставит задачу создания такой модели исследования риторической структуры научной
статьи, которая могла бы применяться к любому ее разделу, обеспечивая преодоление разрыва «между функцией и формой», т. е. между
семантикой риторических шагов и их речевой организацией [Moreno,
Swales ]. В качества объекта анализа выбран раздел «Обсуждение». По мнению авторов, успех в решении этой задачи может быть
обеспечен разработкой новых принципов создания текстовых корпусов, улучшением разметки статей (предполагающей предварительное
определение риторических ходов и шагов, их категоризацию, выбор
наиболее подходящих номинаций для обозначения выделяемых речевых сегментов), совершенствованием проверки корректности этой
разметки с привлечением экспертов и др. [Ibid.].
Думается, однако, что при несомненной полезности такого исследования оно едва ли решающим образом повлияет на надежность выявления в научном тексте риторических шагов того или иного типа
и устойчивых наборов языковых средств, с помощью которых эти шаги
реализуются. Дело в том, что в исследовании Дж. Свейлза (как и многих
других авторов) ориентиром для поиска воспроизводимых ментально-речевых действий и их комплексов являются названия разделов
статьи. Однако этот ориентир оправдан лишь тогда, когда заглавие той
или иной композиционной части текста указывает на совершаемое
познавательное действие (описание, классификация и др.). Он применим, кроме того, при рассмотрении публикаций в некоторых научных
журналах узкоспециализированной эмпирической тематики — таких,
в которых регламентируется строение статьи, части которой должны

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 115

быть посвящены решению вполне определенных познавательных задач
принятыми в данной дисциплине методами. Однако в большинстве
случаев названия основных разделов научного текста не предполагают
сколько-нибудь строгой соотнесенности с каким-либо кругом познавательных действий.
Поэтому более конструктивным нам представляется другой подход к установлению ментально-речевых действий в научном тексте,
заключающийся в проекции структуры познавательного процесса,
изучаемого эпистемологией, на множество научных текстов, в которых
эта структура реализуется (см. раздел ).
В области автоматической обработки текстов наиболее близким нашей теме является направление исследований, ориентированное на
анализ риторической структуры высказывания (RST-parsing). Основные
работы в этой области посвящены развитию подходов с частичным
обучением без учителя либо с частичным привлечением учителя, таких
как методы построения векторных представлений (embeddings) текстов
с учетом контекста — DocVec [Le, Mikolov ], ELMO [Peters et al.
], BERT [Devlin et al. ]. Так, в статье С. Хоу и З. Лу [Hou, Lu ]
предложен подход к обучению метода автоматического реферирования
текста без учителя, в основе которого лежит совместное применение
многослойной нейронной сети и базы знаний предметной области. Этот
подход включает три основных шага: построение ) базы знаний предметной области с обучением представлению, ) сети с архитектурой «автокодировщик» со слоем внимания для риторического синтаксического
анализа, ) сети для обобщения текста. В этом случае знания о предметной области позволяют повысить качество анализа. Кроме того, авторами предложен оригинальный метод оценки полученных результатов
на неразмеченных данных. Как показали эксперименты, данный подход
позволяет выполнять реферирование с точностью, аналогичной методам с учителем. В то же время З. Жу [Zhu et al. ] предложил метод
оценки применимости языковых моделей для риторического анализа
текстов. Оценена способность многослойных нейросетевых моделей
с архитектурой «трансформер» к выявлению лингвистических признаков, значимых для распознавания риторических отношений.
Согласно проведенным экспериментам, модели, основанные на архитектуре BERT, превосходят аналоги в решении рассматриваемой

116 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

задачи. Было установлено [Manning et al. ], что промежуточные
представления текста в сетях типа BERT сохраняют информацию
о синтаксических, семантических и риторических связях. Эти результаты могут быть использованы для автоматического выявления зависимостей между синтаксическими и риторическими связями.
Ряд исследований направлен на повышение производительности
анализаторов. В статье [Lin et al. ] предложен подход к построению
высокопроизводительного анализатора дискурса на уровне предложений. Сначала используется сегментатор для обнаружения элементарных дискурсных единиц в тексте, затем применяется анализатор
дискурса, который строит дерево связей сверху вниз. Оба компонента
используют сети с указателями (pointer networks) [Vinyals et al. ]
и характеризуются линейной оценкой вычислительной сложности
на этапе анализа.
Большинство исследований в рассматриваемой области посвящено
способам построения компактных высокоуровневых наборов признаков, позволяющих надежно обучать анализаторы на небольших
корпусах. Нами предложен оригинальный способ построения набора
таких признаков с использованием знаний о речевой системности
(см. раздел ).
. Своеобразие применяемого подхода. Изучение речевых жанров
вводится нами в контекст проблематики когнитивного моделирования как области искусственного интеллекта. Согласно Г. С. Осипову,
«основной целью исследований в искусственном интеллекте является
получение методов, моделей и программных средств, позволяющих
искусственным устройствам реализовать целенаправленное поведение
и разумные рассуждения… Для того чтобы модификация программ
улучшала результаты их работы, надо иметь разумные исходные представления и модели» [Осипов : ]. В задачах когнитивного анализа
научных текстов таким источником разумных исходных представлений являются не только работы в области лингвистики, но и представления, накопленные в области психологии, науковедения и философии
научного творчества.
В психологии мышления существует термин, описывающий преобразования, производимые человеком с данными при решении

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 117

задач — «интеллектуальные операции». Различные комбинации интеллектуальных операций образуют методы решения задач. В работах
классиков психологии (О. Зельц, С. Л. Рубинштейн, Ж. Пиаже, М. Вертгеймер) рассмотрены общие вопросы функционирования интеллектуальных операций, их генетической связи с действиями во внешней
предметной реальности, введено представление о наличии психологической структуры интеллектуальных операций, несводимой к их логической структуре. Предпринимались попытки создать более или менее
подробный перечень интеллектуальных операций учебно-познавательной деятельности (см., например, [Шадриков ]). Однако исследование структуры интеллектуальной деятельности не может быть полным
без обращения к материалу, отражающему работу наиболее развитых
форм мышления — работу научного познания. Предпринимавшееся
время от времени экспериментальное изучение мышления ученых позволило выявить пока лишь особенно яркие приметы познавательного
процесса. Альтернативой изучению в лабораторных условиях интеллектуальных операций, применяемых научными работниками, может
выступить исследование таких операций с помощью метода анализа
продуктов научной деятельности — научных текстов.
В теоретическом плане изучение мыслительных процедур через
анализ текстов, порожденных этими процедурами, обоснован в работах по речевому мышлению Л. С. Выготского, где утверждается, что
мысль не выражается, но совершается в слове. Соответственно, психологов могут интересовать в первую очередь систематизированные
отчеты исследователей об обнаруженных ими способах решения новых
задач. Именно такие «отчеты» составляют основной массив научных
публикаций — оригинальные статьи в научных журналах и тексты
докладов в трудах конференций, т. е. так называемые первичные научные тексты. Исследование структуры первичной научной публикации,
отражающей структуру познавательной деятельности исследователя,
целесообразно проводить в рамках деятельностного подхода [Леонтьев
]. Согласно теории деятельности А. Н. Леонтьева, операция — это
акт, релевантный условиям, в которых дан мотив деятельности, а действие — это акт, направленный на достижение сознательно принятой
цели, опосредствующей достижение мотива. При этом многие операции возникают у человека путем выведения из сознания (путем

118 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

автоматизации и сворачивания) прежде развернутых и осознаваемых
действий. Мы предполагаем, что операциональный состав профессиональной деятельности познания, которой является деятельность исследователя, состоит как раз из таких операций — автоматизированных,
свернутых, актуально не осознаваемых, но при столкновении с препятствием легко разворачивающихся и входящих обратно в сознание
уже в качестве действий по достижению сознательно поставленных
целей. Необходимость представить полученный результат, когда от
исследователя требуется заново мысленно пройти весь путь от возникновения идеи до ее эмпирической или теоретической проверки
и представить коллегам результат исследования вместе с методом его
получения и всем тем, что породило само это исследование, — эта необходимость как раз и является тем препятствием, которое заставляет
исследователя осознать и развернуть в тексте осуществленный им
комплекс исследовательских действий.
По этой причине изучение того, что в психологии мышления получило название интеллектуальных операций, может осуществляться
при исследовании ментальных действий, если под ними понимать действия, направленные на конструирование новых или реконструирование уже имеющихся идеальных объектов и их отношений. Таким
образом, изучение ментальных действий, представленных в научных
статьях, является ключом к исследованию интеллектуальных операций,
в принципе доступных человеку. Создание инструмента автоматического выявления структуры ментальных действий в научных текстах
позволит и в текстах других жанров, написанных в том числе людьми,
далекими от научной работы, находить отдельные интеллектуальные
операции и характеризовать мыслительную деятельность авторов как
более или менее адекватную требованиям интеллектуальной добросовестности, а продукт этой деятельности — как в большей или меньшей
мере отвечающий критериям рационального знания.
Психология мышления, включив в свою проблематику анализ интеллектуальных операций, не исследует, тем не менее, собственными
средствами таких вопросов, как представленность в текстах научных
публикаций набора ментальных действий, реализуемых в научной деятельности, возникновение структур, образуемых этими действиями
при решении различных задач в различных научных дисциплинах.

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 119

Между тем типологию ментальных действий, совершенных авторами
и описанных ими в своих статьях, может дать лингвистический анализ, учитывающий данные философии научного творчества; автоматическое выявление различных структур таких действий в большом
корпусе текстов могут обеспечить методы искусственного интеллекта.
В моделировании научного сознания особая роль принадлежит
направлению, часто именуемому логикой и методологией научного
творчества. В круг важнейших задач этого направления входит изучение генетической структуры научно-познавательного процесса, т. е.,
по существу, научного метода, сформировавшегося в эпоху Нового
времени ([Майданов ; Мамчур и др. ; Степин ] и др.). При
всем разнообразии предложенных уже более чем за столетие моделей
все они фиксируют в развитии процесса научного познания определенные этапы (такие, как анализ проблемной ситуации, постановка
проблемы, возникновение идеи и экспликация гипотезы, проверка
последней, установление закона), каждый их которых представлен
последовательностью познавательно-технологических действий. Например, постановка проблемы включает выдвижение центрального вопроса, фиксацию того противоречия, которое легло в основу проблемы,
предположительное описание желаемого результата, «расщепление»
проблемы на подвопросы, локализацию поля изучения, отграничение
известного от неизвестного и др. [Жариков ]. Структура познавательного процесса, воплощаясь в научных текстах в коммуникативно
преобразованном виде, определяет их смысловую организацию и композицию [Кожина ; Очерки истории… ].
С нашей точки зрения, моделирование научного творчества, представленное в логико-методологических работах, хорошо согласуется
с современными подходами к компьютерному анализу научных текстов.
Существенно при этом, что использование уже созданных моделей



См. аналитический обзор [Майданов 2008: 285–290].

Отметим в этой связи, что описание Дж. Свейлзом вводной части научной
статьи, как и других ее фрагментов (раздела «Обсуждение»), по сути, включает
локальное моделирование отражаемого в тексте коммуникативно-познавательного процесса на базе полученных самим исследователем данных — без обращения
к известным моделям.

120 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

не только соответствует практике совершенствования программных
средств на базе сведений, предоставляемых когнитивными науками,
но и согласуется с бахтинской методологией исследования речевого
общения, предполагающей изучение текстов в неразрывном единстве
с различными областями идеологического (знакового) творчества —
наукой, искусством, религией и др. «Руководящие принципы для отбора
и оценки лингвистических элементов, — писал ученый, — могут дать
только формы и цели соответствующих идеологических образований»
[Бахтин : ].
Опираясь на это положение М. М. Бахтина, мы определяем жанры
речи как относительно устойчивые формы ментальной социокультурной деятельности (осуществляющейся в бытовых ситуациях, в научной, художественной, политической, религиозной и других сферах) на
ступени ее объективации посредством системы ментально-речевых
действий в тексте как единице общения [Салимовский ].
Любой из таких теоретических жанров, сформировавшись в какой-либо сфере общения, в том числе научной, конституирован особым
набором ментально-речевых действий, тогда как основные исторические жанры научной коммуникации — статья, монография, диссертация — в отношении совершаемых риторических ходов и шагов между
собой почти ничем не различаются: монографии (диссертации) могут
включать ранее публиковавшиеся статьи.
Следует отметить, что представленная трактовка речевых жанров
сближается и с введенным Л. Витгенштейном понятием «языковых
игр» как компонентов деятельности или форм жизни, к числу которых, в частности, принадлежат описание внешнего вида объекта или
его размеров, выдвижение и проверка гипотезы, представление результатов некоторого эксперимента в таблицах и диаграммах [Витгенштейн : ]. При этом мы включаем в исследование не отдельные
«языковые игры», а созданные науковедами модели познавательной

Ср. одно из базовых положений теории речевой деятельности: «Строго говоря, речевой деятельности как таковой не существует. Есть лишь система речевых
действий, входящих в какую-то деятельность — целиком теоретическую, интеллектуальную или частично практическую» [Леонтьев 1969: 27].


О близости понятий речевого жанра и языковой игры см.: [Вежбицка 1997].

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 121

деятельности, что позволяет рассматривать воплощаемые в речи ее
компоненты в виде целостной системы, отражающей системность
самóй этой деятельности.
Используемая нами модель генетической структуры научного познания отражает особенности эмпирической и теоретической деятельности [Мостепаненко ; Швырев ]. Эмпирическая деятельность
заключается в применении концептуального аппарата науки к изучаемым объектам в ходе наблюдения и эксперимента, а теоретическая —
в преобразовании, развитии самого этого концептуального аппарата
[Швырев ]. В структуре эмпирического исследования принято
различать фазы формирования базисного эмпирического знания, распределения данных по группам, установления эмпирического закона.
В структуре теоретического исследования — фазы создания отправной
теоретической онтологии (картины действительности), построения
теории на уже найденном основании, применения теории для объяснения определенной группы явлений. Каждой из фаз познавательного
процесса соответствует особый речевой жанр (см. табл. , ). Он может
реализоваться в целом речевом произведении или в его композиционном фрагменте, в развернутом или в компрессированном виде.
Таблица 
Речевые жанры научного эмпирического текста

Фазы
деятельности

Эмпирическая деятельность
Формирование
Распределение
базисного
опытных данных
эмпирического
по группам
знания

СоответствуОписание нового Классификающие этим
фазам речевые для науки явления ционный текст
жанры



Установление
эмпирического
закона
Сообщение об
эмпирической
закономерности
причинноследственного
типа

В редких случаях речевой жанр актуализируется в сверхтексте [Купина, Битенская 1994] — в нескольких публикациях, каждая из которых, например, описывает
часть объекта или представляет реализацию части классификационной схемы.

122 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

Таблица 
Речевые жанры научного теоретического текста
Теоретическая деятельность
Фазы
деятельности

Создание
отправной
теоретической
онтологии

Соответствую- Постановочный
щие этим фазам теоретический
речевые жанры
текст

Построение
теории на уже
найденном
основании

Применение
теории для
объяснения
фактов

Экспликация
научного
понятия*

Верификационный текст
(проверка теории
экспериментом)**

Примечания
*Развертывание основного понятия теории есть ее построение.
** Объяснение фактов теорией является ее подтверждением, верификацией.

Каждый жанр представлен определенным набором типовых ментально-речевых действий. Так, ) описание нового для науки явления
предполагает: .) систематическое описание свойств объекта, .) описание комплекса его наиболее важных дифференциальных признаков, ..) определение места этого явления в системе других явлений,
..) описание местоположения и распространения данного явления.
Действиями, конституирующими ) классификационный текст, являются: .) определение понятия об исходном множестве объектов,
.) изложение принципов классификации, .) перечисление выделенных классов, .) описание дифференциальных признаков этих классов.
) Сообщение об эмпирической закономерности причинно-следственного типа образуют: .) фиксация данных опыта в разных изучаемых
условиях, .) сопоставление и предварительная группировка этих
данных, .) выявление причинно-следственной зависимости в ходе
сопоставления и ранжирования опытных данных, .) утверждение
о наличии причинно-следственной закономерности, .) нахождение


Нами анализируются не все типовые действия, обнаруживаемые в тексте,
а только те, которые отражают логику познавательного процесса, образуя в результате «каркас» содержательно-смысловой организации речевого произведения.

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 123

условий, при которых достигается наилучший с практической точки
зрения результат, .) объяснение установленной зависимости или закономерности. Построение ) постановочного текста, как уже говорилось, предполагает действия, направленные на формирование отправной теоретической онтологии: .) изложение теорий (подходов,
идей), образующих наличное знание, .) их оценку. Жанр ) экспликация научного понятия реализует в качестве важнейших действий:
.) определение базового понятия и выделяемых в процессе его развертывания более частных понятий, .) акцентирование важных для
исследователя мыслей, .) их пояснение и уточнение. ) Проверка теории экспериментальным методом предусматривает: .) формулировку проверяемой гипотезы, .) описание методики эксперимента,
.) анализ и объяснение опытных данных, .) вывод о подтверждении или опровержении проверяемой гипотезы.
Для выполнения регулярно повторяющихся познавательно-речевых задач, разрешаемых указанными действиями, сложился относительно устойчивый состав разноуровневых языковых единиц и правил
(норм) их использования. Изучение этих средств позволяет рассматривать содержательно-смысловой и поверхностно-речевой уровни
жанра в их единстве. Тем самым преодолевается «разрыв между функцией и формой».
Приведем отдельные примеры.
Систематическое описание свойств объекта (часто в работах по
ботанике, зоологии, минералогии):
Кустарник до 1,5 м высоты. Ветви темно-коричневые. Годовалые
побеги утолщенные, короткие, темно-бурые, при сушке чернеющие, серовато-шерстисто-опушенные. Почки мономорфные, 4,5–9 мм дл., яйцевидные или округло-яйцевидные, со слегка уплощенным отогнутым
носиком, со стороны побега немного уплощенные, по бокам килеватые,
темно- или красновато-коричневые, шерстисто-опушенные или почти
голые (В. Ю. Бакланов).


Полное описание речевого воплощения рассматриваемых ментальных действий см. в [Салимовский 2019; Девяткин и др. 2019; Салимовский и др. 2019].

124 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

В такого рода описаниях абсолютно преобладают предложения
N — Adj полн. (Ветви темно-коричневые) с включениями предложений N — Part полн. (Побеги… при сушке чернеющие). Предикат регулярно выражается не только прилагательным или причастием в полной форме, но и количественно-именным сочетанием (Кустарник до
, м высоты. Почки… ,– мм дл.), а в случае характеристики предицируемого предмета как целого по части — существительным в тв. п.
с предлогом с (Почки… с носиком). Типично осложнение предложения
однородными сказуемыми (Годовалые побеги утолщенные, короткие,
темно-бурые…), причем не только с соединительными, но и с разделительными отношениями между ними (Почки… яйцевидные или округло-яйцевидные…, темно- или красновато-коричневые, шерстистоопушенные или почти голые). При описании внешнего вида объекта,
в частности цветовых оттенков, широко используются сложные слова
(темно-коричневые, темно-бурые, серовато-шерстисто-опушенные),
в том числе с опорным компонентом видный (яйцевидные), а также
слова с суффиксами -оват, -еват, -ист (серовато…, красновато…,
килеватые, шерстисто…). Характерно использование наречий и предложно-падежных форм существительного с семантикой степени, условия, места и времени (слегка, немного, почти, при сушке, по бокам).
Выявление причинно-следственной зависимости в ходе сопоставления и ранжирования опытных данных:
В речи москвичей процент вариантов с традиционным произношением выше, чем у представителей других территориальных групп; в речи
носителей литературного языка, живущих в окружении говоров, значительно преобладание нового варианта <…>. В произношении одних слов
количество традиционных вариантов убывает, а в произношении других
слов, реализующих то же самое фонетическое явление, их количество,
напротив, возрастает <…>. Устаревающую глагольную форму гаснул
употребляет почти половина рабочих и служащих (48,8 и 46,9 %), а среди
филологов таких людей меньше одной трети, остальные же (71,7 %) употребляют больше новую форму гас <…> (Л. П. Крысин).

Для таких речевых сегментов типичны предложения N — Vf
с предикатом, имеющим значение проявления у некоторого объекта

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 125

какого-либо признака в большей степени, чем у другого объекта: превосходить, превышать, преобладать, или значение увеличения либо
уменьшения интенсивности проявления какого-л. количественного
признака: расти, возрастать, увеличиваться, снижаться, уменьшаться,
убывать и под. (В произношении одних слов количество традиционных
вариантов убывает, а произношении других слов, реализующих то же
самое фонетическое явление, их количество, напротив, возрастает).
Распространены и соответствующие отглагольные существительные
(преобладание нового варианта). Столь же характерны предикаты, выраженные компаративом (процент выше… таких людей меньше…). Регулярно используются сложносочиненные предложения сопоставительного значения с союзами а, же (В произношении одних слов количество
традиционных вариантов убывает, а в произношении других слов… их
количество, напротив, возрастает. Устаревающую глагольную форму
гаснул употребляет почти половина рабочих и служащих (, и , %),
а среди филологов таких людей меньше одной трети, остальные же
(, %) употребляют больше новую форму гас) и бессоюзные сложные
предложения этой же семантики (В речи москвичей процент вариантов
с традиционным произношением выше, чем у представителей других
территориальных групп; в речи носителей литературного языка, живущих в окружении говоров, значительно преобладание нового варианта).
Изложение теорий (подходов, идей), образующих наличное знание:
Поскольку релятивистская теория гравитации строится на основе
специальной теории относительности, мы остановимся на последней
более подробно, при этом рассмотрим как подход Анри Пуанкаре, так
и подход Альберта Эйнштейна… Пуанкаре, анализируя преобразования Лоренца, показал, что эти преобразования образуют группу…, которая не изменяет уравнений электродинамики. Пуанкаре в ранних
работах… подробно описал вопросы о пространстве скорости света,
об одновременности событий в разных точках пространства… В дальнейшем, опираясь на принцип относительности, который он сформулировал в 1904 г. для всех физических явлений, а также на работу Г. Лоренца… А. Пуанкаре в 1905 г. открыл группу преобразований, назвав ее
группой Лоренца… Точно следуя А. Пуанкаре и Г. Минковскому, суть теории относительности можно сформулировать таким образом… Именно

126 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

такая формулировка появилась у А. Эйнштейна в 1948 г.: «С помощью
преобразования Лоренца специальный принцип относительности может быть сформулирован…». …Именно поэтому А. Эйнштейн даже
в 1913 г. писал: «…Отсюда следует, что подход А. Эйнштейна не привел
его к представлению о псевдоевклидовой геометрии пространства-времени» (А. А. Логунов).

Текстовые фрагменты этого типа включают конструкции с прямой и косвенной речью, содержащие в авторской части глаголы речи
и мысли (А. Эйнштейн даже в  г. писал: «…». Пуанкаре… показал, что…). Цитирование осуществляется и без опорных глаголов,
с обязательными маркерами — кавычками, графическими знаками
библиографических ссылок (Именно такая формулировка появилась
у А. Эйнштейна в  г.: «С помощью преобразования Лоренца…»). Помимо изъяснительных предикатов активно употребляются предикаты
(и полупредикативные конструкции) с семантикой познавательного
действия (Пуанкаре открыл группу преобразований…), знакового
оформления (он сформулировал в  г.), обоснования (Опираясь
на принцип относительности…). «Строевыми» словами таких фрагментов являются также «эпистемические» имена существительные
(релятивистская теория гравитации, подход Анри Пуанкаре, принцип
относительности) и существительные тематической группы «научный текст» (работа, труд, статья, доклад и др.). Характерно широкое
использование имен собственных.
Экспликация научного понятия:
Примем, что изменчивость есть свойство любой исследуемой совокупности однородных сущностей (в частности биологических объектов), описывающее их разнообразие как объективное явление… Изменчивость, наблюдаемая на данном уровне организации (материи), есть
результат комбинаторики элементов разнообразия предшествующего,
более низкого (предыдущего) уровня организации… Изменчивость (разнообразие) химических элементов есть результат комбинаторики элементарных частиц, воплощенных в Периодической системе элементов
Д. И. Менделеева <…> Мутация — наследуемое изменение генетического материала, не сводимое к характеристикам генетического материала (генотипа) родителей… Хромосомные мутации тоже суть события

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 127

преимущественно рекомбинационные… Мутация — результат нетождественной репарации… Совсем иначе обстоит дело с… «геномными
мутациями»… Это — модификационные… изменения белков, которые
тем не менее влекут за собой наследственные изменения генома… Прионы представляют собой наследственные факторы у низших эукариот,
но не у млекопитающих… Наконец, прионизация белков — пример наследственной изменчивости у низших эукариот, но в то же время — пример модификаций у млекопитающих (С. Г. Инге-Вечтомов).

В приведенном тексте имеем характерный пример развертывания
научного понятия системой более частных понятий с помощью серии
определений, в том числе остенсивных (указывающих на определяемый
предмет). В таких текстовых фрагментах в качестве основной синтаксической модели используется конструкция с двумя именительными
падежами — N — N, где тире является важным графическим маркером (Мутация — наследуемое изменение генетического материала;
Прионизация белков — пример наследственной изменчивости у низших
эукариот). Широко используются предложения как с нулевой связкой,
так и со связками есть, суть (в конструкциях с мн. ч. обоих главных
членов), это, это есть (Изменчивость есть свойство любой исследуемой совокупности однородных сущностей; Хромосомные мутации
тоже суть события преимущественно рекомбинационные), а также со
связочным глаголом являться, полузнаменательными глаголами и глагольными сочетаниями выступать (как, в качестве), представать
(как, в качестве, в виде), становиться, оказываться, представлять
собой и др. (Прионы представляют собой наследственные факторы
у низших эукариот). Вариацией рассматриваемой модели является
конструкция с анафорическим местоимением это в позиции субъекта. Его антецедент содержится в непосредственно предшествующем
предложении текста (Это — модификационные… изменения белков).
В рассматриваемых предложениях в позиции субъекта (определяемого
понятия) используется термин (изменчивость, мутация, прионизация
белков и др.).
Описание методики эксперимента:
Синтез осуществляли в интервале температур 900–1300 °С… Спекание керамических таблетированных образцов проводили при 1300 °С

128 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

24 ч. … Уточнение структуры проводили методом полнопрофильного
анализа с помощью программы FullProf. … Для анализа отходящих
газов использовался квадрупольный масс-спектрометр… Пористый
электрод… наносили на шлифованные торцевые поверхности образцов и затем подвергали медленному нагреву и отжигу при 900 °С…
Сухая атмосфера… устанавливалась при помощи продувки воздуха…
Для улавливания СО в сухой атмосфере применен гранулированный
реактив «Аскарит»… Для измерения влажности… использован датчик
HIH4000 (Д. В. Корона).

В таких текстах широко употребляются цепочки неопределенно-личных предложений, описывающих действия экспериментатора,
причем глаголы-предикаты используются в форме прошедшего времени, вопреки доминированию в научных текстах формы настоящего времени (Синтез осуществляли в интервале температур –
 °С; Спекание керамических… образцов проводили при  °С  ч.).
При необходимости обозначить последовательность совершаемых
действий используются наречия и предлоги темпоральной семантики: сначала (вначале), затем, потом, предварительно, перед, после
(Пористый электрод… наносили на шлифованные торцевые поверхности образцов и затем подвергали медленному нагреву и отжигу…).
Не менее характерны для подобных цепочек предложений глагольные
предикаты в пассивной конструкции, причем опять-таки в форме
прошедшего времени (…использовался квадрупольный масс-спектрометр; Сухая атмосфера устанавливалась при помощи…). Типичны
и предложения, предикат которых выражен кратким страдательным
причастием прошедшего времени (применен гранулированный реактив; использован датчик). Необходимость объяснения цели экспериментальных действий обусловливает появление детерминантов
и придаточных предложений соответствующей семантики (Для улавливания СО… применен… реактив; Для измерения влажности…
использован датчик).
Нужно подчеркнуть, что во всех случаях показателем тех или иных
ментальных процессов служат не отдельные языковые средства, а их
воспроизводимые комплексы. При этом, как видим, поверхностно-речевая организация текста, создаваемая выбором определенных языковых

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 129

средств и характером их употребления, варьируется в зависимости
от решаемых познавательно-коммуникативных задач. Налицо определяемые этими задачами особые жанровые стили [Салимовский ].
Таким образом, анализ обнаруживает двухуровневую речевую (дискурсивную) системность. Первый ее уровень — формы сцепления
и последовательности высказываний [Фуко ], в конечном счете
обусловленные, как было показано выше, генетической структурой
научно-познавательного процесса, конституентами которой являются
типовые ментальные действия. Второй уровень — взаимосвязь разнородных языковых единиц в тексте (текстотипе), возникающая в процессе речевого воплощения этих действий [Кожина ].
Формализация особенностей функционирования лингвистических
единиц, маркирующих те или иные ментальные процессы, становится
важной составной частью технологии автоматического распознавания
последних.
. Методы исследования. В лингвистическом аспекте исследование
проводилось в два этапа. На первом этапе модель структуры научно-познавательной деятельности проецировалась на массив научных
текстов, в которых фиксировалась актуализация важнейших участков
данной структуры — фаз деятельности (см. табл. , ) и образующих
эти фазы ментально-коммуникативных действий. На втором этапе
был определен состав разноуровневых языковых единиц, регулярно
используемых при воплощении этих действий (см. анализ примеров
в разделе ), что создало основу для последующей разработки контекстуально свободных шаблонов. При этом мы отказались от статистического анализа текстов по тому или иному набору языковых параметров
для выявления регулярно используемых в тексте лингвистических
единиц, так как частое употребление последних может быть обусловлено не только характером осуществляемого ментального действия, но
и многими другими экстралингвистическими и собственно языковыми
причинами. Нами целенаправленно выделялись именно те языковые
единицы, которые обнаруживали функциональную связь с семантикой
рассматриваемых действий.
Такой подход к описанию языковой формы текста имеет психологическое обоснование. Его необходимость вызвана тем, что при решении

130 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

задач в области искусственного интеллекта распознавание ментальных
действий или состояний должно моделировать особенности восприятия как психического процесса, предполагающего избирательность
по отношению к свойствам окружающей среды. Как известно, человеческое восприятие является предметным [Леонтьев ] и организуемым культурными эталонами [Запорожец и др. ; Дункер ;
Спиридонов ]. Эти его базовые характеристики проявляются в том,
что сенсорно-перцептивная система обрабатывает не изолированные
сигналы, а информацию о целостных предметах в соответствии с практикой их использования в обществе. Субъект психики, не отслеживая
весь набор параметров, измеряемых нейрофизиологическими детекторами, оперирует правилами выделения неслучайных структур — структур, отражающих нечто значимое для него. Указанные психологические
закономерности учитываются нами при моделировании «восприятия»
высказывания машиной, которая ориентирована на фиксацию именно
тех языковых признаков в определенных их сочетаниях, которые релевантны для человека, распознающего ментальное действие (в том числе
для лингвиста-эксперта, описывающего лингвистические показатели
этого действия).
При реализации охарактеризованного лингвокогнитивного подхода было разработано программное обеспечение автоматического распознавания ментально-коммуникативных действий, основанное на
концепции реляционно-ситуационного анализа текста [Осипов ].
Распознавание осуществлялось в три этапа (см. рис. ).

Когнитивные операции

Текст

Лингвистический
анализ

НСС

Классификация
последовательностей

Сопоставление
с шаблонами
Высокоуровневые признаки

Аннотирование

Рис. 1. Трехэтапный метод распознавания ментальных действий в научных текстах

На первом этапе выполнялся автоматический морфологический,
синтаксический и семантический анализ. Полученная информация

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 131

использовалась для построения неоднородных семантических сетей (НСС), которые включают вершины (синтаксемы) и связи между
ними, отражающие синтаксические и семантические отношения между
вершинами.
На втором этапе НСС высказываний сопоставлялись с контекстно-свободными шаблонами, содержащими формальное описание разноуровневых лингвистических признаков реализаций ментальных
действий. Каждый шаблон описывает множество НСС, соответствующих группе высказываний, воплощающих определенное ментальное
действие. Всего было сформировано  шаблона. Результатом сравнения простого предложения со списком шаблонов является бинарный
вектор, каждый элемент которого принимает значение «», если клауза
соответствует шаблону, и «», если не соответствует.
На третьем этапе для уточнения характера ментальных действий
применялся метод классификации последовательностей. Так как при
продуцировании одного простого предложения может осуществляться
несколько ментальных действий, решалась задача многозначной классификации (multi-label classiﬁcation). В ходе доработки результатов
экспериментального исследования осуществлялась классификация
отдельных речевых фрагментов внутри простых предложений, помеченных несколькими классами. Для этого с помощью методов многовариантного обучения (Multi-Instance learning, MIL) выполнялась дополнительная классификация отдельных элементов НСС (синтаксем)
в простых предложениях [Dietterich, Richard ].
. Результаты эксперимента. Оценка надежности обучения анализатора ментальных действий проводилась с использованием статистической процедуры перекрестной проверки на размеченном корпусе
фрагментов научных публикаций [Flach ]. В табл.  представлены
результаты оценки качества распознавания ментальных действий.
Наилучшее качество классификации (по F-мере с макро-усреднением по всем категориям) достигается с использованием классификатора со скользящим окном, построенного методом градиентного
бустинга на деревьях решений (XGBoost).
Для оценки надежности обучения были использованы стандартные
показатели — точность (P, precision), полнота (R, recall) и F-мера.

132 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

Обозначим:
tp — количество корректно выявленных фрагментов, реализующих
действия целевого типа;
fp — количество фрагментов, не содержащих действий целевого
типа, но некорректно отнесенных классификатором к этому типу;
fn — количество выявленных фрагментов, принадлежащих к целевому типу действий, но некорректно отнесенных классификатором к
другим действиям.
Тогда точность (P, precision) — доля корректно выявленных фрагментов от всех фрагментов, помеченных классификатором как принадлежащих к целевому типу ментальных действий.

Полнота (R, recall) — доля корректно выявленных фрагментов
от всех фрагментов, принадлежащих к целевому типу ментальных
действий.

F-мера — среднее гармоническое точности и полноты.

Таблица 
Результаты оценки качества распознавания ментальных действий
(В графе Code указаны номера познавательных действий,
рассмотренных в разделе .)
Code

1.1
1.2
1.3
1.4
2.1

0,96
0,83
0,96
0,73
0,71

0,97
0,83
0,96
0,64
0,79

0,95
0,84
0,97
0,85
0,65

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 133

Продолжение таблицы 
Code

2.2
2.3
2.4
3.2
3.3
3.4
3.5
3.6
4.1
4.2
5.1
5.2
5.3
6.1
6.2
6.3
6.4

0,85
0,91
0,73
0,78
0,82
0,90
0,93
0,91
0,78
0,95
0,98
0,94
0,99
0,97
0,98
0,93
0,98

0,80
0,88
0,64
0,68
0,88
0,84
0,86
0,85
0,92
0,99
0,99
0,99
0,99
0,99
0,99
0,93
0,99

0,91
0,94
0,85
0,92
0,76
0,97
1,0
0,98
0,68
0,92
0,97
0,88
0,99
0,94
0,97
0,93
0,98

Примечание. Отсутствие пункта . объясняется тем, что действие «фиксация данных опыта в разных изучаемых условиях» осуществляется
в научных текстах обычно не вербальным описанием, а с помощью
таблиц и диаграмм.

Как видим, полученные оценки подтверждают применимость представленного метода для создания анализаторов ментальных действий
в научных текстах: показатели качества (F) по  изученным действиям
в среднем составляют , (от , до ,).
Нужно отметить, что полнота (R) идентификации ментальных действий в большинстве случаев превышает ,, то есть состав выявленных разноуровневых языковых единиц (и сформированных на их основе шаблонов) достаточен для проведения исследования. Причиной
относительно низкой точности (P) анализа является небольшая сложность моделей, используемых для классификации последовательностей,

134 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

тогда как к снижению полноты (R) в основном приводят ошибки синтаксического и семантического анализа либо отсутствие отдельных
лексических единиц в шаблонах.
Важно учесть, что представленные результаты получены на корпусе, состоящем из ограниченного набора модельных примеров. Для
создания полноценного анализатора ментальных действий, пригодного
для решения прикладных задач, необходимо продолжить работу по
расширению размеченного корпуса и обогащению состава шаблонов.
. Заключение. Для когнитивного моделирования продуктивна
трактовка речевого жанра как относительно устойчивой формы ментальной социокультурной деятельности на ступени ее воплощения
в тексте посредством системы речевых действий.
Проекция созданной в эпистемологии модели генетической структуры научно-познавательной деятельности на открытое множество
научных текстов позволяет установить речевые жанры, актуализирующие основные участки этой структуры.
Ментальные действия, конституирующие жанровую форму, воплощаются в речи посредством относительно устойчивого набора разноуровневых языковых единиц, описание которых позволяет формализовать и агрегировать их с помощью неоднородных семантических
сетей, построенных на базе реляционно-ситуационной модели текста.
При проведении экспериментального исследования предложенных в работе методов показано, что реализации ментальных действий
в научных текстах могут быть установлены достаточно надежно. Эти
методы, в отличие от статистических подходов, учитывают закономерности восприятия речи, что может стать шагом на пути к созданию
интеллектуальных систем, ориентированных на когнитивные функции человека.
Важно, что, в отличие от других исследований данной проблематики, объектом изучения является не только вводная часть научного
текста или другие его в значительной степени стандартизованные разделы, но научно-речевое произведение в целом.
Анализатор текстов, созданный на основе предложенных методов, может быть полезен для решения прикладных задач, связанных
с изучением научных текстов. Эти задачи включают реферирование

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 135

публикаций, выявление перспективных направлений научных исследований, анализ трендов в предметной области и направлений развития
научных коллективов.
В ходе исследования были получены весьма высокие оценки точности и полноты выявления ментальных действий в научных текстах.
Однако для создания полноценного анализатора необходимо дальнейшее расширение обучающего корпуса. Есть основания полагать,
что методы активного обучения могут стать подходящей основой для
решения этой задачи. Как выяснилось, наиболее трудоемкой частью
исследования является описание языковой организации фрагментов
текста, воплощающих изучаемые ментальные действия. По-видимому,
в дальнейшем эта трудность может быть преодолена с использованием
языковых моделей — таких, как BERT, поскольку они могут неявно
учитывать лингвистические признаки анализируемого текста. В случае разработки подхода к извлечению этих признаков из языковых
моделей маркеры ментальных действий можно было бы фиксировать
полуавтоматическим способом.

Литература
Бахтин 1979 — Бахтин М. М. Проблема речевых жанров // Бахтин М. М.
Эстетика словесного творчества. М.: Искусство 1979. С. 237–280.
Бахтин 1993 — Бахтин М. М. Под маской. Маска третья; Волошинов В. Н.
Марксизм и философия языка. М.: Лабиринт 1993.
Вежбицка 1997 — Вежбицка А. Речевые жанры // Жанры речи. Саратов:
Колледж, 1997. С. 99–111.
Витгенштейн 1994 — Витгенштейн Л. Философские работы. М.: Гнозис,
1994. Т. 1.
Гайда 1986 — Гайда С. Проблемы жанра // Функциональная стилистика:
теория стилей и их языковая реализация. Пермь: Перм. ун-т, 1986.
С. 23–28.
Девяткин и др. 2015а — Девяткин Д. А., Григорьев О. Г., Куракова Н. Г., Тихомиров И. А. Оценка соответствия мировому уровню исследований
в условиях самоизоляции российской науки: проблемы и возможные
решения // Экономика науки. 2015. № 1. С. 5–13.
Девяткин и др. 2015б — Девяткин Д. А., Даник Ю. Э., Тихомиров И. А.,
Швец А. В. Метод выделения направлений научных исследований

136 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

на основе анализа полных текстов публикаций // Искусственный интеллект и принятие решений. 2015. № 2. С. 53–59.
Девяткин и др. 2016 — Девяткин Д. А., Суворов Р. Е., Тихомиров И. А., Григорьев О. Г. Исследование критериев оценки научных проектов с помощью методов машинного обучения на примере конкурсов РФФИ //
Вестник РФФИ. 2016. № 4 (92). С. 135–146.
Девяткин и др. 2019 — Девяткин Д. А., Каджая Л. А., Салимовский В. А.
Жанры речи как объект компьютерного анализа (на материале научных текстов) // Жанры речи. 2019. № 2 (22). С. 86–104.
Девяткин, Кузнецова 2020 — Девяткин Д. А., Кузнецова Ю. М. Ментальные
действия и предметы в пространстве научного дискурса // Искусственный интеллект и принятие решений. 2020. № 1. С. 60–69.
Дементьев 2010 — Дементьев В. В. Теория речевых жанров. М.: Знак, 2010.
Демьянков 1983 — Демьянков В. З. Аргументирующий дискурс в общении // Речевое общение: Проблемы и перспективы. М.: ИНИОН, 1983.
С. 114–131.
Демьянков 1989 — Демьянков В. З. Интерпретация, понимание и лингвистические аспекты их моделирования на ЭВМ. М.: Изд-во МГУ, 1989.
Дункер 1981 — Дункер К. Структура и динамика процессов решения
задач // Хрестоматия по общей психологии. Психология мышления /
Под ред. Ю. Б. Гиппенрейтер, В. В. Петухова. М.: Изд-во МГУ, 1981.
С. 258–268.
Жариков 1973 — Жариков Е. С. О действиях, составляющих постановку
научной проблемы // Философские науки. 1973. № 1. С. 144–146.
Запорожец и др. 1967 — Запорожец А. В., Венгер Л. А., Зинченко В. П., Рузская А. Г. Восприятие и действие. М.: Просвещение, 1967.
Кибрик 2003 — Кибрик А. А. Анализ дискурса в когнитивной перспективе:
Дис. в виде доклада… докт. филол. наук. М.: РАН, 2003.
Кожина 1992 — Кожина М. Н. Интерпретация текста в функционально-стилевом аспекте // Stylistyka. I. Opole, 1992. S. 39–50.
Кожина 2014 — Кожина М. Н. Речеведение. Теория функциональной стилистики: избр. труды. М.: Флинта : Наука, 2014.
Купина, Битенская 1994 — Купина Н. А., Битенская Г. В. Сверхтекст и его
разновидности. Екатеринбург, 1994. С. 214–233.
Леонтьев 1969 — Леонтьев А. А. Язык, речь, речевая деятельность. М.:
Просвещение, 1969.

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 137

Леонтьев 1976 — Леонтьев А. А. О путях исследования восприятия (вступит. ст.) // Восприятие и деятельность / Под ред. А. Н. Леонтьева. М.:
Изд-во МГУ, 1976. С. 3–27.
Леонтьев 2004 — Леонтьев А. А. Деятельность. Сознание. Личность. М.:
Смысл, 2004.
Литвиненко 2001 — Литвиненко А. Л. Теория Риторической Структуры:
применение на русском материале // Dialogue. 2001. (URL: http://www.
dialog-21.ru/digest/2001/articles/ — дата обращения: 15.04.2021)
Майданов 2008 — Майданов А. С. Методология научного творчества. М.:
ЛКИ, 2008.
Мамчур и др. 1997 — Мамчур Е. А., Овчинников Н. Ф., Огурцов А. П. Отечественная философия науки. М.: РОССПЭН, 1997.
Мостепаненко 1972 — Мостепаненко М. В. Философия и методы научного
познания. Л.: Лениздат, 1972.
Осипов 2011 — Осипов Г. С. Методы искусственного интеллекта. М.: Физматлит, 2011.
Осипов и др. 2013 — Осипов Г. С., Кузнецова Ю. М., Чудова Н. В. Изучение
положения дел в науке с помощью методов интеллектуального анализа
текстов // Управление большими системами: Сб. трудов. Спец. вып. 44:
«Наукометрия и экспертиза в управлении наукой». М.: ИПУ РАН, 2013.
С. 106–138.
Осипов и др. 2018 — Осипов Г. С., Девяткин Д. А., Кузнецова Ю. С., Швец А. В.
Возможности интеллектуального анализа научных текстов на основе
построения их когнитивной модели // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 1. С. 41–53.
Очерки истории… 1996 — Очерки истории научного стиля русского литературного языка XVII–XX вв. Пермь: Изд-во Перм. ун-та, 1996. Т. 2. Ч. 1.
Салимовский 2002 — Салимовский В. А. Жанры речи в функционально-стилистическом освещении. Пермь: Изд-во Перм. ун-та, 2002.
Салимовский 2019 — Салимовский В. А. Взаимосвязь лексических и грамматических единиц в стилистико-речевой системности // Труды Ин-та
русского языка им. В. В. Виноградова. Вып. 20. Взаимодействие лексики
и грамматики. М.: РАН, 2019. С. 268–275.
Салимовский и др. 2019 — Салимовский В. А., Девяткин Д. А., Каджая Л. А.,
Мишланов В. А. Автоматическое распознавание ментальных действий,
реализуемых в научных эмпирических текстах // Научно-технические

138 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

ведомости СПбГПУ. Гуманитарные и общественные науки. 2019. Т. 10.
№ 3. С. 74–88.
Спиридонов 2014 — Спиридонов В. Ф. Задачи, эвристики, инсайт и другие
непонятные вещи // Логос. 2014. № 1 (97). С. 97–108.
Степин 1999 — Степин В. С. Теоретическое знание. М.: Прогресс-Традиция, 1999.
Сусов 2006 — Сусов А. А. Моделирование дискурса в терминах теории риторической структуры // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер. Филология.
Журналистика. 2006. № 2. С. 133–138.
Фуко 2004 — Фуко М. Археология знания. СПб.: Гуманитарная академия,
2004.
Хализев 2002 — Хализев В. Е. Теория литературы. М.: Высшая школа, 2002.
Шадриков 2006 — Шадриков В. Д. Интеллектуальные операции. М.: Логос,
2006.
Швырев 1978 — Швырев В. С. Теоретическое и эмпирическое в научном
познании. М.: Наука, 1978.
Devlin et al. 2019 — Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pretraining of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding //
Proc. 2019 Conf. North Am. Chapter Assoc. Comput. Linguist. Hum. Lang.
Technol. NAACL-LT 2019, Minneapolis, MN, USA, June 2–7. 2019. Vol. 1.
P. 4171–4186.
Dietterich, Richard 1997 — Dietterich T. G., Richard H. Lathrop, and Tomás
Lozano-Pérez. Solving the multiple instance problem with axis-parallel
rectangles // Artiﬁcial intelligence. 1997. 89.1. P. 31–71.
Flach 2012 — Flach P. Machine learning: the art and science of algorithms that
make sense of data. Cambridge University Press, 2012.
Hou, Lu 2020 — Hou S., Lu R. Knowledge-guided unsupervised rhetorical parsing for text summarization // Information Systems. 2020. 94: 101615. (URL:
https://arxiv.org/pdf/1910.05915.pdf — date of access: 15.04.2021)
Kirschner et al. 2015 — Kirschner С., Judith E-K., Gurevych I. Linking the
Thoughts: Analysis of Argumentation Structures in Scientiﬁc // Proceedings of the 2nd Workshop on Argumentation Mining. Denver, Colorado,
2015. P. 1–11.
Le, Mikolov 2014 — Le Q., Mikolov T. Distributed representations of sentences
and documents // Proceedings of the 31st International Conference on

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 139

Machine Learning. Beijing, China, 2014. JMLR: W&CP. V. 32. (URL: https://
cs.stanford.edu/~quocle/paragraph_vector.pdf — date of access: 15.04.2021)
Liakata et al. 2010 — Liakata M., Teufel S., Siddharthan A., Batchelor C. Corpora
for conceptualisation and zoning of scientiﬁc papers // Proceedings of the
7th International Conference on Language Resources and Evaluation. Paris,
France: ELDA.LREC, 2010. P. 2054–2061.
Lin et al. 2019 — Lin X., Joty S., Jwalapuram P., Bari M. S. A uniﬁed linear-time
framework for sentence-level discourse parsing // Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 2019. P. 4190–
4200. (URL: https://www.aclweb.org/anthology/P19-1410.pdf — date of access: 15.04.2021)
Mann, Thomson 1988 — Mann W., Thomson S. A. Rhetorical Structure Theory:
Toward a functional theory of text organization // Text. 1988. Vol. 8. Iss. 3.
P. 243–281.
Manning et al. 2020 — Manning C., Clark K., Hewitt J., Khandelwal U., Levy O.
Emergent linguistic structure in artificial neural networks trained by
self-supervision // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2020.
Dec 1. (URL: https://doi.org/10.1073/pnas.1907367117 — date of access:
15.04.2021)
Moreno, Swales 2018 — Moreno A., Swales J. Strengthening move analysis
methodology towards bridging the function-form gap // English for Speciﬁc Purposes. 2018. 50. P. 40–63.
Osipov et al. 2016 — Osipov G., Smirnov I., Tikhomirov I., Sochenkov I., Shelmanov A. Exactus Expert-Search and Analytical Engine for Research and
Development Support // Novel Applications of Intelligent Systems. Springer
International Publishing, 2016. P. 269–285.
Peters et al. 2018 — Peters E., Neumann M., Mohit I., Gardner M., Clark C.,
Lee K., Zettlemoyer L. Deep contextualized word representations // arXiv
preprint arXiv: 1802.05365. 2018. (URL: https://deepsense.ai/wp-content/
uploads/2020/05/1802.05365.pdf — date of access: 15.04.2021)
Ravikumar et al. 2015 — Ravikumar S., Agrahari A., Singh S. N. Mapping the
intellectual structure of scientometrics: A co-word analysis of the journal
Scientometrics (2005–2010) // Scientometrics. 2015. Т. 102. No. 1. P. 929–955.
Ruch et al. 2007 — Ruch P., Boyer C., Chichester C. Usingargumentation to extract key sentences from biomedical abstracts // International Journal of
Medical Informatics. 2007. Vol. 76. P. 195–200.

140 Д. А. Девяткин, Л. А. Каджая, Н. В. Чудова, В. А. Мишланов, В. А. Салимовский

Sokolov et al. 2019 — Sokolov I. A., Grigor’ev O. G., Tikhomirov I. A., Devyatkin D. A., Suvorov R. E. On Creating a National System for Identifying Research and Development Priorities // Scientiﬁc and Technical Information
Processing. 2019. Т. 46. No. 1. P. 14–19.
Swales 1990 — Swales J. M. Genre analysis: English in academic and research
settings. Сambridge: Cambridge University Press, 1990.
Swales 2004 — Swales J. Research Genres: Explorations and Applications. Cambridge: Cambridge University Press, 2004.
Teufel et al. 1999 — Teufel S., Carletta J., Viens M. An annotation scheme for discourse-level argumentation in research articles // Proceedings of EACL’99:
Ninth Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, 8–12 June 1999. University of Bergen (Norway), 1999.
P. 110–117.
Todorov 1978 — Todorov T. Les genres de discours. Paris: Seuil, 1978.
Toulmin 1958 — Toulmin S. E. The uses of argument. Cambridge: Cambridge
University Press, 1958.
Vinyals et al. 2015 — Vinyals O., Fortunato M., Jaitly N. Pointer networks // Advances in neural information processing systems. 2015. P. 2692–2700.
Zhu et al. 2020 — Zhu Z., Pan C., Abdalla M., Rudzicz F. Examining the rhetorical capacities of neural language models // arXiv preprint arXiv: 2010.
00153. 2020. (URL: 2010.00153. pdf (arxiv.org) — date of access: 15.04.2021)

D. A. Devyatkin, L. A. Kadzhaia, N. V. Chudova,
V. A. Mishlanov, V. A. Salimovsky

STUDY OF SPEECH GENRES OF SCIENTIFIC ACADEMIC
TEXT BY ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS
Abstract. We propose a cognitive approach to automatic text analysis and
create the algorithm to identify cognitive (mental) operations in scientiﬁc texts.
Synthesis of mathematical, linguistic and psychological methods of speech work
analysis is carried out. The developed description of the key units’ structure of
scientiﬁc and cognitive process, covering  cognitive operations, is projected
on a text array of research papers in  scientiﬁc disciplines. Text types (speech
genres) that implement certain parts of this structure are highlighted. For the

ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЧЕВЫХ ЖАНРОВ… 141

formal representation of cognitive-speech structures, heterogeneous semantic
networks are used. The latter are built in accordance with the relational-situational model of G. S. Osipov and supplemented with nodes and links that reﬂect
the syntactic structure of utterances. A three-stage method of recognizing cognitive operations of the activity implemented in a text — a linguistic template
technology — has been developed. Automatic recognition of cognitive operations in scientiﬁc papers by using the created method has quality indexes for the
studied  operations — . on average (from . to .).
Keywords: speech genre, cognitive-speech action, scientiﬁc text, speech perception, automatic text analysis, relational-situational method.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-7

Д. А. Залманов
Институт языкознания РАН, Москва, Россия

А. А. Кибрик
Институт языкознания РАН, Москва, Россия
МГУ им. М. В. Ломоносова, Москва, Россия

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ
И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ
ПРИ МАТЕМАТИЧЕСКОМ МОДЕЛИРОВАНИИ
РЕФЕРЕНЦИАЛЬНОГО ВЫБОРА
Выбор референциальной формы для упоминания референта в дискурсе определяется в первую очередь текущим уровнем активации
(УА) референта в рабочей памяти говорящего. При этом на УА референта влияет большое количество факторов. Также существуют референциальные фильтры — особые контексты, такие как референциальный конфликт и граница миров, требующие использования лексически
полного референциального выражения даже в тех случаях, когда УА
является достаточным для прономинализации. В настоящей статье
вводится еще один компонент модели референциального выбора
(РВ) — ограничения РВ. Так, например, в английском языке в синтаксической позиции препозитивного субстантивного модификатора (the
company shares) референциальное выражение имеет вид полной именной группы независимо от действия активационных факторов и фильтров. На материале корпуса английских газетных статей WSJ MoRA
 мы демонстрируем три типа ограничений РВ: (а) грамматическая
роль препозитивного субстантивного модификатора, (б) функциональные полные именные группы и (в) прямая речь — и обнаруживаем, что
данные ограничения весьма частотны в корпусе, а следовательно, их
важно учитывать при построении моделей РВ. При моделировании

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 143

РВ на корпусных данных с использованием алгоритмов машинного
обучения также подтверждается предположение о том, что учет рассматриваемых ограничений в модели способен повысить аккуратность
предсказания РВ.
Ключевые слова: активация референта, ограничения референциального выбора, корпусная лингвистика, математическое моделирование.

1. Введение
Уровень активации (УА) референта в рабочей памяти говорящего —
важнейший предиктор того, какие типы референциальных выражений
приемлемы для упоминания референта в текущей позиции в дискурсе.
Если УА достаточно высок, то более приемлемым является использование редуцированного референциального выражения, например
личного местоимения, иначе для упоминания референта используется
лексически полная именная группа (полная ИГ). В исследованиях дискурсивной анафоры накоплены сведения о довольно большом количестве факторов, влияющих на УА референта (или, в других терминах,
степень доступности, данности, выделенности референта) и, как следствие, на выбор между различными типами референциальных выражений. См. обзоры таких факторов в [Kibrik ; Arnold, Zerkle ].
Существуют также факторы, влияющие на выбор референциальных
выражений (референциальный выбор, РВ), но не имеющие отношения к активации. Например, хорошо известна роль фильтра референциального конфликта (РК), который отбраковывает редуцированные
упоминания даже при высоком УА, если такое упоминание может вызвать референциальную неоднозначность [Кибрик ; Arnold, Griﬃn
; Кудрявцева ].
В примере () из корпуса WSJ MoRA  вторые упоминания референтов «Lion Nathan» и «Bond» имеют вид полных ИГ, что обусловлено именно наличием РК, а не недостаточным УА одного или другого
референта.



Wall Street Journal, Moscow Reference Annotation Scheme.

Здесь и далее в примерах жирным выделяется то или те упоминания референта, которые представляют интерес в данном примере.

144 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

(1) [Lion Nathan Ltd., a New Zealand brewing and retail concern]i1, said
Friday that [Bond Corp. Holdings Ltd.]j1 is «committed» to a transaction whereby [Lion Nathan]i2 would acquire 50 % of [Bond’s]j2 Australian brewing assets. [wsj_0630]

Известны и другие референциальные фильтры, например фильтр
границы миров [Kibrik : –]:
(2) Альтиметр показывал 800 метров и шел вверх. Уже близко [облака]i1. — А как в [облаках]i2? — писал Федорчук [Ibid.: 423].

В примере () антецедент и анафор находятся в разных дискурсивных «мирах» и даже высокий УА референта не приводит к прономинализации в силу того, что местоимение («в них») не сможет быть
проинтерпретировано как кореферентное антецеденту при наличии
границы миров.
В данной работе мы исследуем на материале английского языка
еще одну группу контекстов, которые, как и фильтры, особым образом
влияют на выбор референциального выражения, но при этом не имеют
прямого отношения к активации. Далее мы будем называть подобные
контексты ограничениями РВ. Рассмотрим пример такого ограничения из корпуса:
(3) Completion of the acquisition is subject to execution of a deﬁnitive
agreement, approval by all three companies’ boards and the approval
of [Applied Solar’s]i1 shareholders. An [Applied Solar]i2 spokesman
said completion is expected at the end of the year… [wsj_1185]

В () расстояние между анафором и антецедентом малó и активация
референта высока, что обеспечивает высокий УА референта к моменту
генерирования клаузы, содержащей анафор. При другом построении
предложения такой УА с большой вероятностью создал бы условия


Для каждого примера из корпуса WSJ MoRA 2020 приводится номер текста,
из которого взят пример.


В источнике пример приведен в латинской транслитерации, с переводом на
английский язык и разметкой элементарных дискурсивных единиц. Для текущего
изложения мы сочли достаточным привести текст примера на русском языке без
дополнительной разметки.

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 145

для того, чтобы анафор был выражен местоимением (ср.: «One of [its]i
spokespeople…»). Однако в данном примере синтаксическая роль препозитивного субстантивного модификатора (noun premodiﬁer в терминологии [Biber et al. : ]) исключает возможность использовать
местоимение:
(3’) OKA [company]i2 spokesman…
(3’’) *A [it]i2 spokesman…

Мы предполагаем, что математическая модель референциального
выбора, которая на основе признаков, наблюдаемых для некоторого
упоминания референта в дискурсе, оценивает УА референта и далее
предсказывает тип референциального выражения, должна разрабатываться на данных, очищенных от эффектов, подобных эффекту в ().
Если случаи, содержащие ограничения РВ, не устраняются из набора
данных, а учитываются в модели как случаи свободного РВ, то это может приводить к ложным выводам о взаимосвязи между значениями
факторов, УА и типами референциальных выражений. Если же модель
не является объяснительной, а лишь решает прикладную задачу предсказания РВ и использует для этого любые доступные признаки, то
можно, наоборот, учитывать ограничения как дополнительные факторы, чтобы за счет этого повысить точность предсказания.
Хотя ограничения РВ по отдельности рассматриваются в литературе в качестве факторов РВ, они до сих пор не были рассмотрены
совокупно как единый класс явлений. В настоящей статье мы формулируем основания для их объединения в общий класс и предпринимаем попытку оценить, насколько важно их учитывать при построении моделей РВ.
Оставшаяся часть настоящей статьи организована следующим образом. В разделе  приводятся характеристики корпуса и критерии
формирования анализируемой выборки. В разделах с  по  на материале корпуса демонстрируется действие трех рассматриваемых ограничений. В разделе  исследуется потенциал этих ограничений в качестве предиктора РВ: сравнивается аккуратность предсказания РВ
различными алгоритмами машинного обучения (МО) для различных
выборок и сочетаний факторов. Раздел  содержит заключительные
замечания.

146 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

2. Материал
Материалом для настоящего исследования служит корпус WSJ
MoRA , состоящий из статей из газеты Wall Street Journal. Аннотация корпуса включает следующие уровни:
— референциальные выражения («маркабулы»),
— отношения кореферентности между маркабулами,
— различные признаки маркабул,
— иерархическая, или риторическая, структура дискурса, аннотированная в рамках Теории риторической структуры [Мann, Thompson
] и полученная из корпуса RST Discourse Treebank [Carlson et al. ].
Аннотация выполнялась в приложении MMAX [Müller, Strube
]. Значения некоторых факторов, например различных метрик
расстояний между анафорами и антецедентами, были рассчитаны
автоматически.
Корпус аннотирован по схеме MoRA (Moscow Reference Annotation),
ее описание можно найти в [Kibrik et al. ]. Отличие схемы, примененной здесь, от версии, описанной в [Ibid.], существенное для настоящего изложения, состоит в том, что случаи катафоры не были
размечены как случаи РВ и были исключены из соответствующих референциальных цепочек:
(4) As competition heats up in Spain’s crowded bank market, [Banco
Exterior de España]i1 is seeking [‫]׎‬i2 to shed [its]i3 image of a stateowned bank and [‫]׎‬i4 move into new activities. Under the direction of
[its] new chairman, Francisco Luzon, [Spain’s seventh largest bank]i5
is undergoing a tough restructuring…

В данном примере употребление местоимения its во втором предложении обусловлено катафорой, и мы не относим такие употребления
к случаям РВ. Соответственно, данное упоминание референта «Banco
Exterior de España» исключено из референциальной цепочки: пару «анафор-антецедент» составляют упоминания референта i и i, и РВ для
упоминания i предсказывается на основе активационных факторов,
рассчитанных для антецедента i. Таким образом, катафорические
местоимения в текущей версии схемы аннотации не являются ни анафорами, ни антецедентами.

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 147

Катафора в принципе может быть включена в число ограничений
РВ, но случаев катафоры в корпусе сравнительно немного ( случаев).
Кроме того, в наши задачи в рамках настоящего исследования входит
оценка того, существенно ли выделение особого класса ограничений
РВ для повышения качества моделей РВ (см. раздел ), а для этих
целей требуется сравнить выборки до и после отсева случаев с ограничениями. Такое сравнение потребовало бы рассчитывать активационные факторы отдельно для случая, когда катафорическое местоимение включено в цепочку и когда нет, и такое усложнение не
представляется оправданным, учитывая небольшое количество случаев катафоры.
Количественные характеристики корпуса приведены в табл. . Всего
в корпусе содержится   пары «анафор-антецедент», однако не любые типы анафоров используются в дальнейшем анализе, так как нас
интересуют только случаи РВ, обусловленного дискурсивными факторами. Например, из всех типов местоимений в качестве анафоров
рассматриваются только личные и притяжательные местоимения,
а прочие — анафорические нули (см. пример () выше), возвратные,
относительные, указательные местоимения — исключаются из рассмотрения. См. в [Kibrik et al. ] подробное описание критериев, по
которым отобраны для анализа пары «анафор-антецедент».
Таблица 
Количественные характеристики корпуса WSJ MoRA 
Тексты

Абзацы

593

Предложения

1 281

Элементарные дискурсивные единицы (ЭДЕ,
единица членения текста при разметке
риторической структуры)

3 744

Слова

31 154

Маркабулы

10 506

Пары «анафор — антецедент», всего

4 034

148 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

Продолжение таблицы 
Пары «анафор — антецедент», отобранные
для анализа

2 306

Референциальные цепочки, всего

1 207

Референциальные цепочки, отобранные для
анализа

743

Количественный анализ ограничений РВ, приводимый ниже в разделах с  по , по умолчанию относится именно к выборке из   пар
«анафор — антецедент», а не к корпусу в целом.

3. Грамматическая роль препозитивного
субстантивного модификатора
Пример данного ограничения был приведен выше, см. пример ().
В корпусе среди анафоров, употребленных в синтаксической позиции
препозитивного субстантивного модификатора, не зафиксировано ни
одного местоимения. Очевидно, прономинализация в данном контексте не является грамматически допустимой, независимо от расстояния
между анафором и антецедентом и от других активационных факторов.
Также анафор не может быть прономинализован, если его антецедент
находится в позиции препозитивного субстантивного модификатора.
Из всех случаев, в которых анафор имеет антецедент в данной позиции,
лишь в одном случае наблюдается прономинализация:
(5) “We do know there are slight diﬀerences in the way human and animal insulins drive down [blood sugar]i1,” Dr. Sobel said. The human-based drug starts the [blood sugar]i2 dropping sooner and drives
[it]i3 down faster, he said. [wsj_0690]

Строго говоря, неясно, является ли именно ИГ blood sugar антецедентом местоимения it. С точки зрения синтаксической структуры
антецедентом местоимения it естественнее считать ИГ the blood sugar
dropping. Как мы предполагаем, в данном случае прономинализация
оказалась возможной за счет семантической связности между клаузами, содержащими упоминания i и i, и эта связность нивелировала рассматриваемое структурное ограничение, согласно которому

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 149

антецедентом не может быть ИГ в позиции препозитивного субстантивного модификатора. Общий смысл высказывания в данном примере не изменяется в зависимости от того, в пользу какого из двух возможных антецедентов будет разрешена анафора. Кроме того, в данном
фрагменте цитируется устная речь, а в устной речи возможны отклонения от нормативной грамматики.
Таким образом, случаи, где антецедент находится в позиции препозитивного субстантивного модификатора, мы также относим к ограничениям РВ.

4. Полные ИГ, выполняющие специальные
дискурсивные функции
Рассмотрим пример из корпуса:
(6) [Dentsu]i1 has U.S. subsidiaries, but they keep low proﬁles. Now, [the
giant marketing company, which holds 25 % of Japan’s 4.4 trillion
yen ($30.96 billion) advertising industry]i2, is considering the acquisition of an advertising network in the U.S. or Europe. [wsj_0634]

Анафор i, представляющий из себя ИГ с атрибутом и нерестриктивным относительным придаточным, может быть успешно заменен
на местоимение:
(6’) [Dentsu]i1 has U.S. subsidiaries, but they keep low proﬁles. Now, [it]i2
is considering the acquisition of an advertising network in the U.S. or
Europe.

В примерах, подобных (), полные ИГ могут употребляться там, где
УА допускает прономинализацию, тогда как в общем случае для класса
полных ИГ предполагается низкий УА. Следовательно, при построении
модели РВ распространенные полные ИГ следует учитывать особо.
В книге Барбары Фокс [Fox : chapter .] описаны следующие
два частных случая употребления полных ИГ:
. При помощи дескрипции сообщается дополнительная, неизвестная ранее информация о референте. Для целей текущего обсуждения мы не цитируем полный текст примеров из
[Ibid.], а приводим лишь примеры того, как изменяется обозначение референта при его повторных упоминаниях в тексте:

150 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

Bell… The lance corporal; George R. Tilton, professor of geological sciences who trained a chemist, …Tilton, a member of the National Academy of Sciences [Fox : –].
Фокс делает наблюдение, что в исследованном ею корпусе употребления данного типа особенно характерны для коротких статей,
и выдвигает предположение, что такая стратегия используется для
компактного «упаковывания» информации в текстах ограниченного
объема, например новостных сообщениях. Такие употребления характерны и для газетных статей в корпусе WSJ MoRA .
. При помощи дескрипции сообщается известная информация
о референте, но подчеркивается некоторый его отдельный аспект,
принадлежность к некоторой категории: например, the young
girl, the Swede, the small boy, The vain little “name dropper” Clive Bell
[Ibid.: –].
Фокс вводит для употреблений данных двух типов термины «дополнительное описание при помощи полной ИГ» (further description
with a full NP) и «классификация» (classiﬁcation). Для краткости мы
в дальнейшем будем обозначать их как употребления полных ИГ типа 
и типа  соответственно.
Фокс отмечает, что употребления типов  и  встречаются как в случаях, где ожидается местоимение, так и в случаях, где ожидается полная
ИГ. Таким образом, эти употребления обусловлены именно необходимостью передать специфическое содержание, а не тем, каков текущий
УА референта: УА может быть как достаточным, так и недостаточным
для прономинализации. По этой причине такие употребления также
представляют собой ограничение РВ: выполнение определенной дискурсивной функции требует использования референциального выражения определенного типа, вследствие чего выбор между полной ИГ
и местоимением становится нерелевантным. Далее будем называть
«функциональными» такие полные ИГ, которые выполняют различные специальные дискурсивные функции — описанные в [Fox ]
или иные.
Заметим, что при низком УА местоимение не может быть использовано для упоминания референта; допустимы лишь различные подтипы
полных ИГ. Можно считать, что в контексте низкого УА функциональные полные ИГ не являются ограничением РВ, так как возможность

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 151

прономинализации отсутствует. Однако без эксперимента с привлечением носителей английского языка невозможно провести границу
между случаями, где местоимения допустимы, и случаями, где они
недопустимы, поэтому требуется целиком изолировать данный класс
употреблений для устранения шума при моделировании РВ на основе
активационных факторов.
Ниже мы рассмотрим вопрос об отнесении указательных (this
company), посессивных (his company) и кратких определенных дескрипций (the company) к классу функциональных полных ИГ.
4.1. Указательные ИГ
Мы относим указательные ИГ к ограничению РВ данного типа,
поскольку они представляют собой особый тип референциальных выражений, который, как и в примерах выше, используется скорее в контексте специфических дискурсивных функций, чем при некотором
устойчивом диапазоне активации референта. В [Krasavina et al. ]
на материале корпусов русского и немецкого языков было сделано
предположение, что указательные ИГ употребляются в различных
маркированных контекстах, связанных с отступлениями от базовых
референциальных стратегий: смена точки зрения, смена локального
топика, ввод нового референта, переформулировка обозначения референта и т. д. На данных корпуса WSJ MoRA  подтверждается
использование указательных ИГ в функциях, перечисленных в [Ibid.],
например:
(7) Texas Instruments Inc., once a pioneer [in portable computer technology]i1, today will make a bid to reassert itself [in that business]i2
by unveiling three small personal computers. [wsj_0638]

В примере () антецедент и анафор представляют собой первое
и второе упоминание нового референта (пример представляет собой
первое предложение текста), и при этом различаются вершинные существительные в этих двух ИГ, то есть имеет место переформулировка
обозначения референта. Такое употребление также может быть отнесено к типу , так как не сообщает новой информации о референте,
а подчеркивает некий аспект этого референта, важный именно для его
текущего упоминания.

152 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

Существуют теории, согласно которым указательные местоимения
и указательные ИГ соответствуют особому диапазону активации, занимающему промежуточное положение между местоимениями, с одной стороны, и дескрипциями и ИС — с другой [Ariel ; Gundel et al.
]. Если это верно, то и в этом случае имеются основания для того,
чтобы исключить указательные ИГ из исследуемого набора данных, так
как разрабатываемая нами модель предсказывает на основе активационных факторов лишь базовый выбор между полными и редуцированными референциальными выражениями, и наличие промежуточного
класса затруднит задачу проведения границы между двумя классами,
для которых выполняется предсказание.
4.2. Посессивные ИГ
Под посессивными ИГ мы понимаем ИГ, в которых посессор оформлен ’s-генитивом, притяжательным местоимением или предлогом of, например: Mary’s husband, her husband, the husband of Mary.
Если посессивная ИГ содержит новую информацию о референте,
передаваемую модификаторами, то она относится к типу , ср. в примере (): Banco Exterior de España — Spain’s seventh largest bank. Если
же посессивная ИГ не имеет модификаторов, то она, скорее всего, не
содержит новой информации о референте, и тогда, в части случаев,
она может относиться к употреблениям типа , но, как в следующем
примере, трудно установить достоверно, чем именно обусловлено использование именно такой структуры ИГ:
(8) IMELDA MARCOS asks for dismissal, says she was kidnapped.
The former ﬁrst lady [of the Philippines]i1, asked a federal court in
Manhattan to dismiss an indictment against her, claiming among
other things, that she was abducted [from her homeland]i2.

При этом весьма типичны случаи, для которых можно предположить, что упоминание референта при помощи посессивной ИГ обусловлено лишь необходимостью идентификации референта через
отношение принадлежности к другому референту (посессору) и, следовательно, включение посессора в ИГ не выполняет каких-либо специальных дискурсивных функций, ср. ():

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 153

(9) Drugs were a major issue in two days [of talks between French
President Francois Mitterrand and Spanish Prime Minister Felipe
Gonzalez]i1. “I demand the utmost severity in the ﬁght against drug
traﬃckers,” President Mitterrand said [after the meeting in Valladolid,
Spain]i2. He added: “Banks must open their books.” [The leaders’
talks]i3 coincided with a meeting in Madrid of anti-drug experts
from the U.S., France, Italy, Spain, Peru, Bolivia and Colombia.

В вопросе, следует ли относить немодифицированные посессивные
ИГ к функциональным полным ИГ, мы руководствовались следующим
соображением. Если для данного подтипа полных ИГ характерны употребления, при которых дополнительная информационная нагрузка
является определяющим условием использования ИГ именно этого
типа, а текущий УА референта при этом является нерелевантным, то
в корпусе должны содержаться случаи, в которых можно было бы предполагать высокий УА референта, как в примере () выше. Однако для
немодифицированных посессивных ИГ в корпусе полностью отсутствуют такие примеры. За вычетом случаев, в которых действуют другие ограничения РВ, всего в корпусе  примеров немодифицированных посессивных ИГ, и во всех этих случаях, исходя из наблюдаемых
сочетаний активационных факторов, можно оценить УА референтов
как низкий. Кроме того, нам неизвестны какие-либо предположения
о специальных дискурсивных функциях, выполняемых именно посессивными ИГ, в отличие от, например, указательных ИГ.
Таким образом, немодифицированные посессивные ИГ в корпусе
употребляются при условиях, соответствующих употреблению полных
ИГ в целом, и, в отличие от модифицированных посессивных ИГ, мы не
относим их к функциональным полным ИГ.
4.3. Краткие определенные дескрипции
Наконец, рассмотрим вопрос о том, следует ли относить к функциональным полным ИГ определенные дескрипции, не содержащие
каких-либо модификаторов, например: the actor, the country, the company,
the legislation. Далее мы называем такие дескрипции краткими определенными дескрипциями (КОД), ср. термин short deﬁnite description
в [Ariel : ].

154 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

Определение употреблений типа  в [Fox ] основано на том,
что ИГ передает известную информацию о референте, и с этой точки
зрения несущественно, содержит ли ИГ модификаторы, так как известная информация может содержаться и в вершинном существительном. Однако референты-лица — это единственный тип референтов,
рассматриваемый в [Ibid.]. При этом, как отмечается в [Fraurud ],
для упоминания людей в целом нехарактерны ИГ с категоризующим
существительным без модификаторов, например: the man, the person,
тогда как для неодушевленных референтов они весьма типичны, например the company [Ibid.: ]. В связи с этим можно предположить, что
референты-лица и прочие референты могут требовать разного анализа
с точки зрения того, свойственно ли для упоминаний таких референтов
употребляться в функции, соответствующей типу .
Действительно, в корпусе WSJ MoRA  мы видим, что для референтов, обозначающих объединения людей (страны, организации),
а также для неодушевленных референтов, КОД используются как стандартное средство повторного упоминания референта, не выполняя при
этом каких-либо дополнительных дискурсивных функций: Bolivia —
the country, Dentsu — the company. То же наблюдается для одушевленных
референтов, для которых в тексте отсутствует ИС: это либо персоны,
упоминаемые эпизодически (a company spokesman — the spokesman),
либо группы людей, для которых также отсутствует единое обозначение при помощи ИС именно в качестве группы (company executives —
the executives).
Таким образом, из всех КОД в корпусе мы относим к функциональным полным ИГ только такие КОД, которые обозначают референт-лицо и для этого референта в тексте ранее введено ИС. См. ниже
пример КОД такого типа:
(10) Like Brecht, and indeed Ezra Pound, [Ms. Bogart]i1 has said that
[her]i2 intent in such manipulative staging of the classics is simply an
attempt to [‫]׎‬i3 make it new. Indeed, during a recent post-production audience discussion, [the director]i4 explained… [wsj_1163]

Поскольку функциональным полным ИГ свойственно употребляться
при широком диапазоне уровней активации, мы ожидаем, что они будут встречаться в том числе в контекстах, допускающих прономина-

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 155

лизацию. В (’) можно видеть, что КОД может быть успешно заменена
местоимением:
(10’) …Indeed, during a recent post-production audience discussion,
[she]i4 explained…

Всего в корпусе  примеров КОД, удовлетворяющих сформулированному нами определению. Некоторые из них очевидно относятся
к типу , тогда как для некоторых это можно предполагать, но невозможно установить достоверно. Как было сказано выше, ограничения
РВ вводятся в том числе для того, чтобы исключить из выборки не
только такие случаи, где РВ достоверно ограничен факторами, не относящимися к УА, но и такие случаи, где это предположительно так.
Соответственно, все  случаев отнесены нами к ограничению РВ.
В целом вопрос о том, для каких подтипов дескрипций характерно
использоваться в первую очередь для выполнения особых дискурсивных функций, требует более подробного изучения. Может быть
и так, что строгие границы, которые мы установили для текущих целей, в реальности размыты и, в частности, тип  спорадически возникает, например, также и при упоминании неодушевленных референтов
и референтов-объединений людей при помощи КОД. Тем не менее
принятое в настоящей статье разделение является достаточным для
наших целей, так как отражает типичные паттерны использования
КОД, наблюдаемые в корпусе. В [Zalmanov, Kibrik ] рассмотрены
дополнительные факторы, отвечающие за выбор между ИС и КОД и не
связанные с УА. Однако поскольку ИС и КОД являются подтипами
полной ИГ, эти факторы нерелевантны для базового референциального
выбора между местоимением и полной ИГ, который рассматривается
в настоящей статье.
Сформулируем рабочее определение функциональных полных ИГ
как ограничения РВ. К данному ограничению относятся любые случаи,
когда полная ИГ (дескрипция или ИС):
— содержит атрибуты (the giant marketing company),
— модифицирована нерестриктивным относительным придаточным (the giant marketing company, which holds  % of Japan’s advertising industry),
— модифицирована указательным местоимением (this company),

156 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

— модифицирована аппозитивной ИГ (Clive Bell, the vain little “name
dropper”),
— является КОД и обозначает референт-лицо, который ранее упоминался в тексте при помощи ИС (the Texan).
Отдельно следует пояснить разницу между функциональными полными ИГ и фильтрами. Функциональные полные ИГ можно было бы
считать еще одним случаем фильтра: даже если текущий УА референта
обеспечивает приемлемость местоимения, то этот фильтр предписывает
использовать полную ИГ. Однако общим свойством рассмотренных
выше фильтров (РК, граница миров) является то, что в результате их
действия следует использовать полную ИГ, чтобы не допустить неверной или затрудненной интерпретации местоимения. В случае же модифицированных полных ИГ ведущей мотивацией является выполнение
соответствующей дискурсивной функции, в том числе тогда, когда
местоимение полностью приемлемо и его использование не привело
бы к трудностям интерпретации.

5. Цитирование прямой речи
В корпусных исследованиях референции уже довольно давно применяется подход, при котором анафоры, находящиеся внутри прямой
речи, не включаются в анализируемый набор данных (в отличие от
антецедентов, находящихся внутри прямой речи). Так, в [Stirling ]
содержатся ссылки на целый ряд статей из сборника [Givón (ed.) ],
которые придерживаются именно такого подхода. Возможен и другой
подход к данной проблеме: в [Красавина ] предлагается размечать
в качестве дополнительного признака вхождение анафора в прямую
или косвенную речь, не исключая анафор из рассмотрения (см. также
раздел  ниже). Также существуют схемы аннотации корпусов для
исследования референции, охватывающие большое количество признаков, но не принимающие в расчет фактор принадлежности референциального выражения к прямой или косвенной речи; см., например,
[Uryupina et al. ].
В настоящем исследовании мы относим прямую речь к числу ограничений РВ. В корпусе прямая речь используется таким образом, чтобы
референциальные средства, выбранные исходным говорящим, не создавали неоднозначности и не снижали связность текущего дискурса.

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 157

Тем не менее автор текущего дискурса не может изменять цитируемые
фрагменты, и с этой точки зрения РВ исключен для анафоров, находящихся внутри прямой речи. Заметим, что при РВ в контексте прямой
речи также можно предполагать действие фильтра границы миров: ср.
пример (). Однако фильтр границы миров предсказывает использование полных ИГ, тогда как внутри прямой речи возможны референциальные выражения любых типов, и при этом выбор этих выражений
недоступен для автора текущего дискурса.
Кроме того, внутри прямой речи можно обнаружить референциальные стратегии, не свойственные основному тексту, например:
(11) John Kriz, a Moody’s vice president, said [Boston Safe Deposit’s]i1
performance has been hurt this year by a mismatch in the maturities of [its]i2 assets and liabilities. The mismatch exposed [the company]i3 to a high degree of interest-rate risk, and when rates moved
unfavorably — beginning late last year and continuing into this
year — “it cost [them]i4,” Mr. Kriz said. [wsj_1103]

В текстах корпуса упоминания компаний и прочих организаций
прономинализуются почти исключительно с использованием местоимения it, тогда как местоимение them характерно для прямой речи. Поскольку в нашей модели грамматическое число используется в качестве
одного из факторов, мы предполагаем, что сохранение таких анафоров,
как i в примере (), создает шум при моделировании РВ.

6. Проверка алгоритмами МО и обсуждение
Выше мы описали три различных ограничения РВ, которые имеют
следующее общее свойство: они блокируют процесс «естественного»
выбора референциального выражения, опирающийся на УА референта. Если в позиции препозитивного субстантивного модификатора,
а также в контексте прямой речи РВ исключен исходно (по разным
причинам), то в контексте функциональных полных ИГ РВ в принципе
возможен, но выполнение специфической дискурсивной функции, для
которой необходим определенный тип референциального выражения,
делает РВ невозможным.
В табл.  приведено количество случаев в корпусе для каждого
из ограничений. Следует иметь в виду, что некоторые случаи могут

158 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

относиться сразу к двум и более ограничениям, поэтому общее количество случаев с ограничениями не равно сумме числа случаев по всем
ограничениям.
Таблица 
Количество случаев с различными ограничениями РВ в корпусе
Всего анафоров в выборке
Ограничение «препозитивные субстантивные
модификаторы»:
только анафор
только антецедент
анафор и антецедент
Ограничение «функциональные полные ИГ»:
дескрипции с атрибутами
дескрипции с аппозитивной ИГ
ИС с атрибутами
ИС с аппозитивной ИГ
посессивные ИГ с атрибутами
посессивные ИГ с аппозитивной ИГ
указательные ИГ
дескрипции без атрибутов, обозначающие референт-лицо,
который ранее был поименован в тексте при помощи ИС
Ограничение «прямая речь»
Всего анафоров, подпадающих хотя бы под одно
ограничение РВ
Всего анафоров, не подпадающих ни под одно из
ограничений РВ

2 306
238
84
101
53
261
130
9
0
42
27
1
43
15
119
587
1 719

Из табл.  можно видеть, что случаи с различными ограничениями РВ
составляют существенную часть выборки: , % ( из  ). В связи
с этим указанные ограничения важно принимать во внимание, во-первых,
при описании РВ как явления, а во-вторых, при построении моделей РВ,
так как ограничения могут создавать значительную погрешность в этих
моделях.
Мы предприняли попытку оценить, насколько существенна погрешность, создаваемая за счет исследуемых ограничений РВ, путем
сравнения результатов работы алгоритмов МО:

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 159

— на полной выборке,
— на выборке, из которой отсеяны:
— все случаи с одним и более ограничениями РВ или
— только случаи с каким-то одним из ограничений,
— на выборке, в которой ограничения не отсеяны, а преобразованы
в дополнительные факторы.
Важные различия между этими двумя подходами — отсеять случаи
с ограничениями и ввести дополнительные факторы — состоят в следующем. В первом случае повышается прозрачность взаимосвязи между
активационными факторами и РВ, но сокращается объем выборки,
что может негативно сказаться на качестве вычислительной модели.
Во втором случае модель не претендует на то, чтобы быть лингвистически интерпретируемой, но решает прикладную задачу максимально
точного предсказания референциальных форм в текстах и использует
для этого любые доступные признаки.
Из трех введенных нами ограничений РВ лишь одно может быть
преобразовано в новый фактор: прямая речь. Вводится новый бинарный фактор «прямая речь», который принимает значение «да», если
анафор находится внутри прямой речи, и значение «нет» в прочих
случаях.
Для грамматической роли препозитивного субстантивного модификатора в схеме аннотации уже существуют соответствующие значения факторов «грамматическая роль анафора» и «грамматическая роль
антецедента», что делает ввод нового фактора невозможным. Что же
касается модифицированных полных ИГ, то ввести соответствующий
новый фактор невозможно в связи с тем, что такой фактор описывал бы различные подтипы полной ИГ, а следовательно, содержал бы
прямое указание на фактическую референциальную форму анафора
в корпусе, то есть один из двух классов, для которых алгоритм выполняет задачу классификации.
При вычислительном моделировании РВ нами использовался набор
факторов, идентичный описанному в [Kibrik et al. ]. Набор используемых алгоритмов МО также полностью совпадает с [Ibid.]: логистическая регрессия, бэггинг, бустинг, деревья решений C.; дополнительно
к ним был использован метод случайного леса (random forest), наиболее популярный в недавних работах, посвященных вычислительному

160 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

моделированию РВ [Same, van Deemter ; Thomas et al. ]. Моделирование выполнялось в ПО Weka [Witten et al. ].
В табл.  приводятся результаты моделирования. Жирным выделен
лучший результат среди применений данного алгоритма ко всем рассматриваемым выборкам, в скобках приводится разница относительно
результата для исходной выборки с исходным набором факторов.

Логистическая
регрессия

88,08 %

Бэггинг

Отсев только случаев
с ограничением
«прямая речь»

2 306

Отсев только случаев
с ограничением
«функциональные
полные ИГ»

2 306

Отсев только случаев
с ограничением
«препозитивные
субстантивные
модификаторы»

Исходная выборка +
фактор «прямая речь»

Объем
выборки

Отсев всех случаев
с ограничениями

Исходная выборка,
исходный набор
факторов

Таблица 
Аккуратность предсказания двухвариантного РВ алгоритмами МО

1 719

2 068

2 045

2 187

88,29 %
86,91 %
(+0,21 %) (–1,17 %)

86,46 %
(–1,62 %)

88,46 %
(+0,38 %)

88,39 %
(0,31 %)

86,17 %

86,17 %
(0,00 %)

86,85 %
(+0,68 %)

85,54 %
(–0,63 %)

87,29 %
(+1,12 %)

87,84 %
(+1,67 %)

Бустинг

86,17 %

86,17 %
(0,00 %)

84,99 %
(–1,18 %)

86,12 %
(–0,05 %)

85,62 %
(–0,55 %)

86,65 %
(+0,48 %)

C4.5

85,99 %

86,43 %
84,86 %
(+0,44 %) (–1,13 %)

85,20 %
(–0,79 %)

85,97 %
(–0,02 %)

86,51 %
(+0,52 %)

Случайный лес

88,68 %

88,42 %
87,61 %
(–0,26 %) (–1,07 %)

87,33 %
(–1,35 %)

88,70 %
(+0,02 %)

88,16 %
(–0,52 %)

Ввод дополнительного фактора «прямая речь» приводит к повышению аккуратности предсказания для логистической регрессии и C.,
для бустинга позволяет достичь того же уровня аккуратности, что
и при исходном наборе факторов, тогда как для алгоритма случайного леса наблюдается снижение аккуратности. Отсев всех случаев

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 161

с ограничениями РВ приводит к снижению аккуратности предсказания для всех алгоритмов, за исключением бэггинга, где аккуратность
возрастает. Что касается отсева случаев с отдельно взятыми ограничениями РВ, то для ограничения «препозитивные субстантивные модификаторы» аккуратность снижается для всех алгоритмов, а в случае
двух оставшихся ограничений РВ получены смешанные результаты:
возможно как повышение, так и снижение аккуратности, но для каждого из алгоритмов отсев либо ограничения «функциональные полные
ИГ», либо ограничения «прямая речь» приводит к лучшему результату
среди всех выборок. Также можно видеть, что ограничение «прямая
речь» оказывает действие на результат предсказания как при отсеве
случаев с данным ограничением, так и при учете данного ограничения
в модели путем ввода соответствующего фактора.
Как мы предполагаем, наблюдаемое для всех используемых алгоритмов снижение аккуратности предсказания именно при отсеве случаев с
ограничением «препозитивные субстантивные модификаторы» не является случайным, так как при отсеве таких случаев исключается некоторая часть выборки, внутри которой выбор безальтернативен и тем
самым обеспечивается некоторое количество гарантированных верных
предсказаний. Так, если выполнять моделирование РВ изолированно
для тех  случаев, в которых анафор или антецедент является препозитивным субстантивным модификатором (см. табл. ), то внутри
этой подвыборки аккуратность будет близкой к  % за счет почти полного отсутствия местоимений ( случай из ). Соответственно, если
эта подвыборка исключена, то аккуратность предсказания снижается.
При этом данная подвыборка составляет более  % общей выборки,
тогда как снижение аккуратности предсказания при отсеве случаев
с ограничениями РВ для четырех различных алгоритмов на порядок
ниже и имеет разброс от , % до , %. Таким образом, можно допустить, что отсев случаев с ограничением «препозитивные субстантивные модификаторы» обеспечивает прирост аккуратности предсказания,
но итоговый результат предсказания не отражает этот эффект за счет
одновременного снижения аккуратности более чем на  %. Заметим,
что два указанных эффекта невозможно рассмотреть изолированно,
так как оба они проявляются в результате одного и того же действия:
отсева случаев с ограничениями.

162 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

Также сохраняется проблема недетерминированности РВ, являющаяся одной из центральных тем в [Kibrik et al. ]: в когнитивно
адекватной модели РВ объектом предсказания должны быть не фиксированные референциальные формы, наблюдаемые в текстах, а уровень
активации, который в общем случае не предписывает выбор референциального выражения определенного типа, а лишь предсказывает,
какой из этих типов более вероятен (или предсказывает, что они равновероятны). При такой постановке задачи в качестве обучающей выборки для машинного обучения должен использоваться набор данных,
в котором уровень активации задан эксплицитно, например на основе
оценок экспертов-носителей языка. Но получение такого набора данных — это весьма ресурсозатратная задача.

7. Заключение
В настоящей статье нами были описаны три различных ограничения РВ, которые вместе представляют собой новый, недостаточно изученный в предшествующих исследованиях класс явлений в области
РВ, отличающийся как от активационных факторов, так и от фильтров,
таких как РК. При этом ограничения РВ составляют существенную
часть данных и не могут считаться периферийным явлением.
Модификации набора данных, основанные на введенных нами ограничениях РВ, обеспечивают повышение аккуратности предсказания РВ
(прирост к аккуратности предсказания до , %), но лишь для отдельно
взятых алгоритмов МО. Тем не менее лингвистический анализ корпуса
надежно демонстрирует существование этих ограничений. Таким образом, при построении моделей РВ следует принимать во внимание
рассмотренные здесь ограничения РВ и учитывать их при разработке
схем аннотации данных. При использовании больших объемов данных
такие модификации схем аннотации могут обеспечить более существенный прирост аккуратности, чем в настоящем исследовании. При
этом аннотация рассмотренных типов ограничений не является ресурсозатратной и может быть в той или иной степени автоматизирована,
так как опирается на легко формализуемые признаки.

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 163

Благодарности
Авторы выражают благодарность Г. Б. Доброву за разработку скриптов
для автоматического расчета значений некоторых факторов, входящих
в модель референциального выбора, и за консультации по вопросам
применения алгоритмов машинного обучения.

Литература
Кибрик 1987 — Кибрик А. А. Механизмы устранения референциального
конфликта в русском языке // Моделирование языковой деятельности
в интеллектуальных системах / под ред. А. Е. Кибрика, А. С. Нариньяни.
М.: Наука, 1987. С. 128–146.
Красавина 2006 — Красавина О. Н. Корпусно-ориентированное исследование референции (принципы аннотации и анализ данных): Дис. …канд.
филол. наук. М., 2006.
Кудрявцева 2018 — Кудрявцева А. С. Фильтр референциального конфликта
в предсказательной модели референциального выбора: магистерская
дис. М., 2018.
Ariel 1990 — Ariel M. Accessing NP Antecedents. London: Routledge, 1990.
Arnold, Griﬃn 2007 — Arnold J. E., Griﬃn Z. M. The Eﬀect Of Additional
Characters On Choice Of Referring Expression: Everyone Counts // Journal of Memory and Language. 2007. Vol. 56. P. 521–536. (DOI: 10.1016/j.
jml.2006.09.007)
Arnold, Zerkle 2019 — Arnold J. E., Zerkle S. A. Why Do People Produce Pronouns?
Pragmatic Selection vs Rational Models // Language, Cognition and Neuroscience. 2019. Vol. 34 (9). P. 1152–1175. (DOI: 10.1080/23273798.2019.1636103)
Biber et al. 1999 — Biber D., Johansson S., Leech G., Conrad S., Finegan E. Longman Grammar Of Spoken And Written English. Harlow: Pearson Education
limited, 1999.
Carlson et al. 2002 — Carlson L., Marcu D., Okurowski M. RST Discourse Treebank. Philadelphia, PA: Linguistic Data Consortium, 2002.
Fox 1987 — Fox B. A. Discourse Structure And Anaphora In Written And Conversational English. Cambridge: Cambridge University Press, 1987.

164 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

Fraurud 1996 — Fraurud K. Cognitive Ontology And NP Form // Reference
and referent accessibility / Ed. by T. Fretheim, J. K. Gundel. Amsterdam:
Benjamins, 1996. P. 65–88.
Givón (ed.) 1983 —Topic Continuity in Discourse: A Quantitative Cross-Language Study / Ed. by T. Givón. Amsterdam: John Benjamins, 1983.
Gundel et al. 1993 — Gundel J. K., Hedberg N., Zacharski R. Cognitive Status And
The Form Of Referring Expressions In Discourse // Language. 1993. Vol. 69.
P. 274–307. (DOI: 10.2307/416535)
Kibrik 2011 — Kibrik A. A. Reference in Discourse. Oxford: Oxford University
Press, 2011.
Kibrik et al. 2016 — Kibrik A. A., Khudyakova M. V., Dobrov G. B., Linnik A.,
Zalmanov D. A. Referential Choice: Predictability And Its Limits // Frontiers
in Psychology. 2016. Vol. 7. P. 204–224. (DOI: 10.3389/fpsyg.2016.01429)
Krasavina et al. 2007 — Krasavina O. N., Chiarcos C., Zalmanov D. A. Aspects Of
Topicality In The Use Of Demonstrative Expressions // Proceedings of the
6th Discourse Anaphora and Anaphor Resolution Colloquium (DAARC-2007),
Lagos (Algarve), Portugal, March 29–30, 2007 / Ed. by A. Branco, T. McEnery,
R. Mitkov, F. Silva. Lisbon: University of Lisbon, 2007. P. 53–58.
Mann, Thompson 1988 — Mann W. C., Thompson S. A. Rhetorical Structure
Theory: Toward A Functional Theory Of Text Organization // Text. 1988.
Vol. 8 (3). P. 243–281.
Müller, Strube 2006 — Müller C., Strube M. Multi-level Annotation Of Linguistic Data With MMAX2 // Corpus Technology and Language Pedagogy. New
Resources, New Tools, New Methods / Ed. by S. Braun, K. Kohn, J. Mukherjee.
Frankfurt: Peter Lang, 2006. P. 197–214.
Same, van Deemter 2020 — Same F., van Deemter K. A Linguistic Perspective
on Reference: Choosing a Feature Set for Generating Referring Expressions
in Context // Proceedings of the 28th International Conference on Computational Linguistics, Barcelona, Spain (Online), December 8–13, 2020 / Ed.
by D. Scott, N. Bel, C. Zong. International Committee on Computational
Linguistics, 2020. P. 4575–4586. (DOI: 10.18653/v1/2020.coling-main.403)
Stirling 2010 — Stirling L. The Treatment Of Reported Speech // From the Southern Hemisphere: parameters of language variation / Ed. by L. De Beuzeville,
P. Peters. Sydney: Australian Linguistics Society, 2010.
Thomas et al. 2021 — Thomas G., Antono G., Bradford L., Kiss A., Winkelman D.
Switch-Reference And Its Role In Referential Choice In Mbyá Guaraní

УРОВЕНЬ АКТИВАЦИИ И СПЕЦИАЛЬНЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ… 165

Narratives. Corpus Linguistics and Linguistic Theory. Berlin: De Gruyter,
2021. (DOI: 10.1515/cllt-2020-0028)
Uryupina et al. 2019 — Uryupina O., Artstein R., Bristot A., Cavicchio F., Delogu F., Rodriguez K., Poesio M. Annotating A Broad Range Of Anaphoric
Phenomena, In A Variety Of Genres: The ARRAU Corpus // Journal of
Natural Language Engineering. 2019. Vol. 26. P. 95–128. (DOI: 10.1017/
S1351324919000056)
Witten et al. 1999 — Witten I. H., Frank E., Trigg L., Hall M. A., Holmes G., Cunningham S. J. Weka: Practical Machine Learning Tools and Techniques with
Java Implementations // Proceedings of the ICONIP/ANZIIS/ANNES’99
Workshop on Emerging Knowledge Engineering and Connectionist-Based
Information Systems. Hamilton (New Zealand): University of Waikato, 1999.
P. 192–196.
Zalmanov, Kibrik 2020 — Zalmanov D. A., Kibrik A. A. Short Deﬁnite Descriptions and Referent Activation // Advances in Cognitive Research, Artificial Intelligence and Neuroinformatics. Proceedings of the 9th International Conference on Cognitive Sciences, Intercognsci-2020, Moscow,
Russia, October 10–16, 2020 / Ed. by B. M. Velichkovsky, P. M. Balaban,
V. L. Ushakov. Springer International Publishing, 2021. P. 284–292. (DOI:
10.1007/978-3-030-71637-0_34)

D. A. Zalmanov, A. A. Kibrik

ACTIVATION LEVEL AND SPECIAL CONSTRAINTS IN
MATHEMATICAL MODELING OF REFERENTIAL CHOICE
Abstract. The choice of a referential form for mentioning a referent in discourse is primarily guided by the current level of referent activation in the
speaker’s working memory (activation level, AL). AL, in its turn, is inﬂuenced,
ﬁrst, by a wide range of factors, and second, by referential ﬁlters, which are special contexts that pre-determine the use of a lexically full referring expression
even in cases when the AL is suﬃciently high for pronominalization. Examples
of referential ﬁlters are the referential conﬂict ﬁlter and the world boundary
ﬁlter. In the current article, we introduce yet another component in the model
of referential choice (RC): RC constraints. Eg., in English, if the referring expression is syntactically a noun premodiﬁer (the company shares), it assumes

166 Д. А. Залманов, А. А. Кибрик

the form of a full noun phrase irrespective of the activation factors and the
ﬁlters in action. Based on the WSJ MoRA  corpus of English newspaper
articles, we introduce three types of RC constraints: (a) noun premodiﬁer position, (b) full noun phrases with speciﬁc functions, and (c) direct speech, and
show these constraints to be highly frequent in the corpus, which suggests that
they should be taken into account as part of RC models. The assumption that
including such constraints in RC models may contribute to overall prediction
accuracy is further supported by applying machine learning algorithms to RC
modelling on corpus data.
Keywords: referent activation, referential choice constraints, corpus linguistics, mathematical modelling.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-8

А. В. Колмогорова
НИУ ВШЭ, Санкт-Петербург

А. А. Калинин
ОАО «Исс-Арт», Омск

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ
АНАЛИЗЕ РУССКОЯЗЫЧНЫХ ИНТЕРНЕТ-ТЕКСТОВ
НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ «КУБ ЛЁВХЕЙМА»
В данной публикации рассматривается специфика и эвристика
средств визуализации данных, полученных в результате применения
алгоритмов анализа эмоций в тексте. Дан общий обзор применения
техник визуализации для задач сентимент-анализа и анализа эмоций.
Предложены варианты визуализации эмоционального представления текстов, анализируемых в рамках теоретического подхода «Куб
Лёвхейма», в котором эмоция представляется в виде комбинации трех
нейротрансмиттеров. Подобная модель дает возможность оперировать
пространственными координатами для визуализации, но в то же время
накладывает ряд ограничений и сложностей.
Ключевые слова: эмоциональный анализ текстов, сентимент-анализ,
визуализация, Куб Лёвхейма, эмоциональное аннотирование.

Введение
Выполняемый исследовательской группой проект реализуется в рамках направления автоматической обработки текстовых данных, которое
заявило о себе достаточно недавно и стало неким продолжением уже


Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ — проект
№ 19-012-00205 «Разработка классификатора русскоязычных интернет-текстов
по критерию их тональности на основе модели эмоций “Куб Лёвхейма”».

168 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

хорошо известной методологии сентимент-анализа — речь идет об
эмоциональном анализе текстов.
Если классический сентимент-анализ сфокусирован преимущественно на оценке общей тональности (позитивной / негативной / нейтральной) текста, являющегося, как правило, отзывом о товаре или
услуге, то парадигма эмоционального анализа текстов продиктована,
скорее, нуждами так называемых аффективных вычислений (Aﬀective
computing) — совокупности технологий детектирования эмоции в речи
или продуцировании текстов / высказываний с определенной эмоцией
в целях совершенствования взаимодействия «человек — компьютер».
Эмоции выполняют в коммуникации разнообразные функции: от пробуждения эмпатии у собеседника [Filimon et al. ] до подачи сигнала
о специфическом состоянии нервной системы говорящего, протекании
определенных биологических процессов в его организме [Talanov et al.
]. Как следствие — особую важность приобретает, например, моделирование содержания и связей паттернов социального поведения,
в том числе эмоционального, в архитектуре роботов-компаньонов [Kotov ], когнитивных ассистентов [Кузнецова ], а также детектирование эмоций в социальных сетях [Koltsova et al. ; Huang et al. ].
Цель нашего проекта — разработка компьютерного классификатора,
способного автоматически определять ведущую эмоцию, вербализованную в интернет-тексте на русском языке.
Данная публикация посвящена обсуждению проблемы визуализации данных, получаемых в результате эмоционального анализа. Эта
проблема актуальна, во-первых, для исследовательской части работы,
поскольку способ визуализации позволяет или не позволяет увидеть
в данных некоторые тенденции закономерности, что, в свою очередь,
влияет на формулирование гипотез. Во-вторых, способ визуализации
определяет успешность дальнейшей коммерциализации конечного
продукта исследования — собственно классификатора.
В качестве материала исследования используются данные, полученные в ходе выполнения проекта.

Общая характеристика проекта
За основу концепции классификатора была взята восьмичленная
модель эмоций, предложенная шведским исследователем Г. Лёвхеймом

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 169

[Lövheim ] — так называемый «куб Лёвхейма». Исходной гипотезой
Лёвхейма было то, что, хотя сами по себе эмоциональные состояния
порождаются в лимбической системе и миндалевидном теле головного
мозга, дальнейший сигнал об эмоции активируется и распространяется на другие отделы головного мозга благодаря действию трех
моноаминов: серотонина, допамина и норадреналина. Такая система
моноаминных медиаторов служит своеобразным «эмоциопроводом»
для передачи информации об эмоции всем остальным отделам мозга.
В дальнейшем Г. Лёвхейм установил корреляцию каждой из восьми
базовых эмоций, выделяемых им, со специфической комбинацией
уровней трех моноаминов и визуализировал модель в виде куба на
координатной плоскости с осями -НТ (серотонин), NE (норадреналин), DA (дофамин).
Семь эмоций в данной классификации имеют двойную номинацию,
где первая часть является обозначением слабой степени выраженности
эмоционального состояния, а вторая — самой сильной (исключение
составляет эмоция удивления): Интерес / Воодушевление; Удовольствие / Радость; Удивление; Грусть / Тоска; Гнев / Ярость; Страх / Ужас;
Презрение / Отвращение; Стыд / Унижение.
В данной концепции нас привлекли  характеристики: разумное
количество выделяемых эмоциональных классов и эвристически перспективный способ визуализации самой модели.
Предварительный анализ существующих датасетов на русском
языке показал, что нужной нам уже аннотированной коллекции текстов пока не существует. Это потребовало разработки собственного
дизайна разметки, поиска удобной платформы для проведения эмоционального аннотирования, подбора исходной коллекции текстов для
формирования аннотированного обучающего множества.

Процедура и характер разметки данных в исследовании
Преселекция текстов, составивших в дальнейшем корпус для аннотации, проводилась по следующему алгоритму: ) экспертный мониторинг социальных сетей на предмет поиска наиболее эмоционально
разнообразных и достаточных по объему текстов — были отобраны
паблики «Подслушано», «Карамель», «Палата № » русскоязычной социальной сети ВКонтакте; ) экспертная выборка хештегов, соотносимых

170 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

с той или иной эмоцией (например, собственно сам эмотив #_фуу —
эмоция отвращения, #Грустненько — эмоция грусти или номинация
ситуации, обычно вызывающей определенную эмоцию — #Предательство или #Одиночество для грусти); ) валидация отобранных хештегов
как маркеров той или иной группы текстов в психолингвистическом
эксперименте с  респондентами; ) автоматическое извлечение контента под валидированными хештегами (в совокупности   текстов);
) случайное извлечение  текстов из каждого из  эмоциональных
классов текстов (  текстов объемом от  до  слов). Упомянутые
  текстов и составили корпус для эмоционального аннотирования.
Сама процедура ассессмента была локализована на краудсорсинговой платформе Яндекс-Толока, где были отобраны информанты с рейтингом не ниже  перцентиля, т. е. они зарекомендовали себя как
вполне качественные исполнители краудсорсинговых заданий.
В процессе аннотирования информанты должны были разметить
тексты, пользуясь следующей шкалой и инструкцией.
Инструкция: Внимательно прочитайте текст. Если необходимо,
прочитайте его несколько раз. Какие эмоции автор выражает в тексте?
На каждой из шкал поставьте отметку ближе к той эмоции, которая
сильнее выражена в тексте. Поставьте отметку настолько близко, насколько очевидна и сильна эта эмоция в тексте. Например, 1 шаг от центра — оттенок эмоции присутствует, но выражен слабо; 3 шага — если
эмоция явно присутствует; 5 шагов — если эмоция, без сомнения, доминирует. Если в тексте нет эмоций, обозначенных на шкале, оставьте
отметку в среднем положении.

Далее информантам предлагалось  шкалы (рис. ), между полюсами которых можно было ставить отметку-маркер: Грусть — Удовольствие, Отвращение — Гнев, Стыд — Воодушевление, Страх — Удивление. Такое конструирование шкал было обусловлено моделью эмоций
«Куб Лёвхейма», согласно которой данные эмоции на биохимическом
уровне формируют оппозиции. Так, например, Грусть «запускается»
при условии низкого уровня гормонов серотонина и дофамина в крови
человека, в то время как Удовольствие инициируется высоким уровнем
этих нейротрансмитеров. В модели Куба эти оппозиции формируют
его внутренние диагонали.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 171

Рис. 1. Шкалы для эмоциональной разметки текста

Нулевая отметка в середине шкалы является точкой «ноль эмоций»,
меткам слева от  приписываются, соответственно, значения от - до -;
меткам справа от  приписываются значения от  до . В дальнейшем
эти векторы могут усредняться для получения одного результирующего вектора.

Роль визуализации в анализе данных
Визуализация данных играет большую роль в процессе работы
с данными, причем как со стороны исследования закономерностей
и паттернов в выборках, так и для задач их наглядного представления
в целях презентации.
Причины эффективности визуальных инструментов анализа изложены в [Priti ]. В частности, приводятся эксперименты, свидетельствующие о том, что визуальная информация быстрее воспринимается и способствует более быстрому процессу принятия решений.
Данный факт объясняется тем, что зоны центральной нервной системы, ответственные за обработку зрительных сигналов, имеют более
длительную филогенетическую историю и, следовательно, работают
быстрее. Зрение и связанные с ним центры нервной системы играли
решающую роль в эволюционном развитии и потому обеспечивают
быструю и точную реакцию на предъявляемые визуальные стимулы.

172 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

Развитие же зон коры головного мозга и иных отделов, отвечающих
за обработку семиотически сложных структур (чтение, вычисление,
понимание таблиц), имеет более поздний эволюционный возраст. Эта
разница в филогенетической истории объясняет эвристическую эффективность визуального представления данных.
Имеется значительное количество подходов и принципов, определяющих выбор стратегий представления информации в визуальном виде.
Одним из наиболее авторитетных подходов является так называемая
«Визуальная грамматика», идеи которой были развиты первоначально
в классическом труде «Semiology of Graphics» [Bertine ], а затем —
в «Grammar of Graphics» [Wilkinson ]. Основная идея концепции
состоит в понимании визуализации как функции исходных данных, как
правило представленных в аналитическом (числовом виде).
В [Cairo ] обсуждается пример с представлением данных об изменении уровня рождаемости: в табличном формате (рис. ) и в виде
линейного графика (рис. ).

Рис. 2. Табличное представление динамики рождаемости

Рис. 3. Представление динамики рождаемости в виде линейного графика

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 173

Результаты сопутствующего исследования говорят о том, что люди,
обращавшиеся к визуальному представлению (рис. ), показывали
большую скорость оценки динамики, нежели те, кто работал с табличным их представлением, что свидетельствует о преимуществах визуального представления данных.

Визуализация данных в сентимент-анализе: обзор работ
Как любые другие направления, связанные с представлением данных, задачи анализа тональности и эмоционального анализа также
требуют инструментов визуализации. Основной их функцией является
предоставление «визуального слепка», который через понятные визуальные ключи сможет воссоздать обобщенный образ исследуемого или
презентуемого процесса. Задача визуализации в анализе эмоций ‒ дать
быстрый «эмоциональный дайджест» текста, получить агрегированное представление о характере аффективного отношения говорящего
к событиям и явлениям, упоминаемым в тексте.
Самый простой подход — использование столбчатых диаграмм
(bar charts). В [Salarpour et al. ] визуализация сентиментов из текстов, взятых Twitter и посвященных терактам на Бостонском марафоне,
представлена в виде пар столбчатых диаграмм. Каждая пара столбцов
представляет собой количество токенов, относящихся к положительному или отрицательному сентименту. В рамках такого подхода можно
оценить долю эмоционально окрашенных слов. Недостатком такого
рода визуализации является то, что невозможно определить относительно долю таких слов в тексте и дать таким образом целостный
визуальный образ отдельного твита.
Эта проблема была решена в другом исследовании за счет добавления нейтрального класса и использования накопительных столбчатых диаграмм (stacked bar charts) [Visualization and sentiment analysis].
В таком случае цветом кодируется сентимент (положительный, нейтральный, отрицательный), а шириной линии — процентная доля слов
определенного сентимента. Такой подход, несомненно, релевантен, но
ввиду ограниченности исходной бинарной модели дает недостаточно
нюансированные данные.
Интересным с точки зрения его применения для анализа эмоций, основыванного на не-бинарном подходе, является техника, предложенная

174 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

в [Visualizing Twitter Sentiment] и основанная на модели PAD (Pleasure–
Arousal–Dominance). Исследование посвящено визуализации тональности сообщений в сети Twitter: в качестве визуальных переменных
используются  параметра:
— Цвет. Переходом от синего к зеленому кодируется изменение
шкалы Pleasure \ Displeasure. «Приятные» твиты кодируются зеленым, «неприятные» — серым.
— Яркость. Переходом от серого к насыщенному цвету кодируется
переменная Arousal — Nonarousal. Неактивные эмоции отображены серым цветом. Активные эмоции — насыщенные цветом
соответствующей Pleasure шкалы (синим или зеленым).
— Размером и прозрачностью кодируется «уверенность», под которой
подразумевается вероятность, возвращаемая классификатором.
Данный подход позволяет проецировать тональность на плоскость
и визуализировать довольно сложные конфигурации множества твитов.
В [Kucher et al. ] исследователи изучили около  работ, посвященных методам визуализации данных для решения задач сентимент-анализа текстов. Согласно авторам, наиболее распространенной
визуальной переменной является цвет, наиболее распространенной
задачей, выполняемой аналитиком, — оценка поляризации мнения.
Чаще всего визуализация используется для общего обзора или сравнения. Однако анализ эмоций и аффектов, наоборот, мало разработан
в сфере визуализации.
Таким образом, можно сказать, что задача визуализации тональности
и эмоций в тексте становится все более актуальной с ростом мощных
инструментов, основанных и способных предоставить точные измерения для большого количества данных, которые необходимо анализировать для дальнейшего использования полученной аналитики при
принятии решений.

Визуализация эмоций в рамках модели Куб Лёвхейма
Базовой моделью в нашем проекте является куб, который уже сам
по себе реализует пространственную метафору и может использоваться в качестве средства визуализации без каких-либо дополнительных преобразований. Эмоция рассматривается как точка в трехмерном
пространстве этого куба, и обозначение ее через координаты баланса

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 175

нейротрансмиттеров в этом пространстве и есть собственно визуализация, которую можно использовать по назначению. Пример такой
визуализации представлен на рис. .

Рис. 4. Визуализация эмоции в виде точек в пределах пространства Куба

Каждая точка представляет собой координаты вектора, полученного в ходе разметки текстов, описанных в разделе «Процедура и характер разметки данных в исследовании». Для каждого текста были
сняты значения с  шкал, и эти значения, представленные в виде вектора, агрегировались в один результирующий вектор путем усреднения. Исходной точкой векторов является центр куба, который также
считается нейтральной позицией. Множество таких результирующих
векторов в виде облака точек и представлено на рис. .
Однако использование данного подхода влечет за собой ряд проблем, которые делают использование такого рода визуализации довольно затруднительным, а именно:
Трехмерное отображение. Визуализация данных, как правило, использует метафору плоскости, а не объемного пространства. Это связано с тем, что для быстрого понимания статичного состояния нам
должно быть достаточно статичного инструмента отображения. В случае трехмерного пространства для уточнения статичного состояния
нам придется взаимодействовать с инструментом — вращать, изменять угол, масштабировать и т. д., чтобы уточнить позицию точки.

176 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

Без сомнения, использование интерактивных средств оправдано для
отображения динамических процессов. Но для достижения главной
задачи визуализации данных — дать быстрое представление о процессе или явлении — использование лишних уточняющих действий
неприемлемо.
Значение пространственных осей не вполне очевидно для клиента
визуализации. Визуализация должна давать человеку физические метафоры для понимания отображаемых процессов. Например, увеличение площади эквивалентно росту какой-то переменной, более верхняя
позиция говорит о более высоком порядке рассматриваемого процесса. Но в случае с узкоспециализированными понятиями такими,
как «уровень допамина» или «уровень серотонина», такие метафоры
не работают, поскольку для клиента визуализации (маркетолога, аналитика, иного специалиста, не задействованного в нейробиологии) неочевидно то, к каким изменениям и следствиям ведет увеличение или
уменьшение уровня нейротрансмиттера. Данные процессы ему незнакомы, в отличие от врожденных способностей определять физические
процессы и свойства.
Таким образом, для задачи представления эмоции на основе модели
Куб Лёвхейма нам необходимо соблюсти ряд ограничений. Так, визуализация должна:
) быть представлена в рамках двухмерного пространства и реализовывать метафору плоскости;
) давать представление об эмоциональной конфигурации текста
без дополнительных действий, необходимых для уточнения этой
конфигурации;
) отражать недискретный характер и одновременно отображать
степень выраженности определенных эмоций;
) сохранять многоосевой характер модели эмоций.
Приняв во внимание данные ограничения, мы приняли решение
отойти от модели нейротрансмиттеров и их пространственной интерпретации в качестве «маяков» визуализации для того, чтобы использовать в качестве ориентиров  внутренние диагонали «Куба Лёвхейма».
Мы их уже применяли в качестве основополагающих шкал для интерфейса разметки данных. Преимущества данного подхода:

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 177

) диагонали представляют собой шкалы ( шкалы), которые могут
быть изображены на плоскости;
) ввиду того, что эти шкалы могут быть нанесены на плоскость,
нам не требуются дополнительные действия для уточнения
конфигурации;
) шкалы являют собой упорядоченное множество точек, на которые задано отношение порядка, поэтому по положению точек
относительно друг друга можно сравнивать степень выраженности той или иной эмоции;
)  оси дают возможность многомерного представления данных.
Рассмотрим применение данного подхода на примере следующего
текста, оценку которого мы получили в результате разметки на Яндекс.
Толока:
«Бесит, когда таксисты / маршрутчики откручивают ручки для
поднятия стекол…повелители жизни мляяяя»

В результате оценки данный текст получил следующие оценки
по шкалам: disgust_rage — , fear_surprise — , shame_excitement — -,
enjoyment_distress — .
В качестве потенциальных кандидатов визуализации данных шкал
было отобрано два варианта: столбчатая диаграмма (рис. ) и лепестковая диаграмма (рис. ).
Rage

Disgust

Fear

Shame

Enjoyment

Surprise
Distress
Excitetment

Рис. 5. Отображение оценок по диагоналям куба с помощью столбчатой диаграммы

178 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

На рис.  изображена столбчатая диаграмма, в которой оценочная
шкала (которая в свою очередь является отображением одной из диагоналей Куба) соответствует столбцу диаграммы, а значение, указанное
на этой шкале, соответствует высоте и направлению столбца — более
дальнее положение ползунка при оценке соответствует большему расстоянию от центра (серая линия) до конца столбца. Также для дифференциации шкал (диагоналей) добавлено их цветовое кодирование.
На следующем изображении (рис. ) представлен второй вариант
возможной визуальной репрезентации данных. Данная визуализация
не является лепестковой диаграммой в строгом ее понимании: в классическом варианте оси представляют собой лучи, исходящие из центра
и не имеющее «продолжения» в виде отрицательной части. Но в нашей
визуализации мы добавим такое допущение.
Disgust

Shame

Fear

Enjoyment

Distress

Surprise

Excitetment
Rage

Рис. 6. Отображение оценок по диагоналям куба с помощью лепестковой
диаграммы

И столбчатая, и лепестковая диаграммы отражают эмоциональную
конфигурацию эмоции, выраженной в тексте, точнее — снятую с помощью средств разметки оценку респондента в момент прочтения и анализа текста. Однако думается, что лепестковая диаграмма является

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 179

более лаконичным форматом представления, поскольку реализует
метафору розы ветров или компаса.

Выводы и дальнейшая работа
В данной статье мы рассмотрели базовые принципы визуализации
данных, а также перспективы их применения в рамках задач по анализу
тональности и эмоциональном анализе текстов. Дана оценка подходов
к визуализации применительно к используемой нами эмоциональной
модели на основе Куба Лёвхейма, опирающейся на трехмерное представление эмоций как конфигурацию трех базовых нейротрансмиттеров. Нами обозначены преимущества и ограничения, связанные
с выбранной эмоциональной моделью, и как следствие — предложены
варианты совместимых с нашим подходом средств визуализации. Логическим продолжением данной работы станет эмпирическая оценка
эффективности предложенных подходов.

Литература
Кузнецова 2018 — Кузнецова Ю. М. Основания разработки когнитивного ассистента — протектора здорового образа жизни // Тенденции
и перспективы развития социотехнической среды: Материалы IV междунар. научно-практич. конф. (Москва, 13 декабря 2018 г.) / Отв. ред.
И. Л. Сурат. М.: Изд-во СГУ, 2018. С. 441–452.
Bertine 1967 — Bertine J. Semiology of graphics. EsriPress, 1967.
Cairo 2013 — Cairo A. Functional art. Berkley: New Riders, 2013.
Filimon et al. 2007 — Filimon F., Nelson J. D., Hagler D. J., Sereno M. I. Human
cortical representations for reaching: Mirror neurons for execution, observation, and imagery // NeuroImage. 2007. No. 37 (4). P. 1315–1328. (DOI:
10.1016/j.neuroimage.2007.06.008)
Huang et al. 2007 — Huang Y.-P., Goh T., Liew C. L. Hunting suicide notes in web
2.0 — Preliminary ﬁndings, in: ISMW ‘07: Ninth Ieee International Symposium On Multimedia — Workshops, Proceedings, IEEE Computer Socierty,
NW. Washington, 2007. P. 517–521.
Koltsova et al. 2017 — Koltsova O., Nikolenko S., Alexeeva S., Nagornyy O.,
Koltsov S. Detecting interethnic relations with the data from social media //

180 А. В. Колмогорова, А. А. Калинин

Digital Transformation and Global Society / Ed. by D. A. Alexandrov,
A. V. Boukhanovsky, A. V. Chugunov, Y. Kabanov, O. Koltsova. Cham (Switzerland): Springer, 2017. P. 16–30. (DOI: 10.1007/978-3-319-69784-0)
Kotov 2020 — Kotov A. A. Consciousness in computer architecture: The theory
of expelled scripts // International conference «Linguistic Forum 2020: Language and Artiﬁcial Intelligence» / Ed. by A. A. Kibrik, V. Gusev, D. Zalmanov.
Moscow: Institute of Linguistics RAS, 2020. P. 19–20.
Kucher et al. 2018 — Kucher K., Paradis C., Kerren A. The State of the Art in
Sentiment Visualization // Computer Graphics Forum. 2018. No. 37. P. 71–96.
Lövheim 2012 — Lövheim H. A new three-dimensional model for emotions
and monoamine neurotransmitters // Medical Hypotheses. 2012. No. 78.
P. 341–348.
Priti 1997 — Priti S. A Model of the Cognitive and Perceptual Processes in
Graphical Display Comprehension. AAAI Technical Report FS-97-03, 1997 //
URL: https://www.aaai.org/Papers/Symposia/Fall/1997/FS-97-03/FS97-03012.pdf — date of access: 28.04.2021.
Salarpour et al. 2013 — Salarpour A., Bamneshin M., Proios D. Sentiment Analysis and
Visualization of Social Media Data The #BostonMarathon #Bombings test case.
2013 // URL: https://www.researchgate.net/publication/268503467_Sentiment_
Analysis_and_Visualization_of_Social_Media_Data_The_BostonMarathon_
Bombings_test_case — date of access: 28.04.2021.
Talanov et al. 2019 — Talanov M., Leukhin A., Lövheim H., Viverdú J., Toschev A.,
Gafarov F. Modeling psycho-emotional states via neurosimilation of monoamine neurotransmitters // Blended cognition. Springer Series in Cognitive
and Neural Systems 12 / Ed. by J. Viverdú, V. Müller. Cham (Switzerland):
Springer, 2019. P. 127–157. (DOI: 10.1007/978-3-030-03104-6_6)
Visualization and sentiment analysis — Visualization and sentiment analysis.
Kaggle Notebook // URL: https://www.kaggle.com/shaliniyaramada/visualization-and-sentiment-analysis — date of access: 28.04.2021.
Visualizing Twitter Sentiment — Visualizing Twitter Sentiment // URL: https://
www.csc2.ncsu.edu/faculty/healey/tweet_viz/ — date of access: 28.04.2021.
Wilkinson 1999 — Wilkinson L. The Grammar of Graphics. New York: SpringerVerlag, 1999. (URL: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3100-2)

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ В ЭМОЦИОНАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ… 181

A. V. Kolmogorova, A. A. Kalinin

DATA VISUALIZATION IN EMOTIONAL ANALYSIS
OF INTERNETTEXTS IN RUSSIAN, BACKED BY THE MODEL
OF EMOTIONS “CUBE OF LÖVHEIM”
Abstract. In the paper, we discuss the problem of tools supposed to be effective for visualization of data achieved as result of running algorithms for
emotional text analysis. We start by overviewing some technics used to visualize
data in projects devoted to exploratory data analysis, sentiment-analysis and
emotional text analysis. To continue, we suggest two variants of visualization
for emotional representation in texts analyzed within the framework of the theoretical approach known as “Levheim’s Cube”, in which emotion is represented
as a combination of three neurotransmitters. Such a model makes it possible to
operate with spatial coordinates for visualization, but, at the same time, it inevitably imposes a number of restrictions and diﬃculties.
Keywords: emotional text analysis, sentiment-analysis, visualization, Cube of
Lövheim, emotional assessment.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-9

Н. В. Лавров
Санкт-Петербургский государственный
педиатрический медицинский университет
Санкт-Петербург, Россия

В. В. Лавров
Центр научно-практической медиации «Согласие»
Санкт-Петербург, Россия

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ
В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА: СПЕЦИФИЧЕСКИЕ
И НЕСПЕЦИФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ
КОММУНИКАЦИИ
Результаты данной работы являются частью исследований, направленных на выяснение принципов обработки информации, содержащейся в вербальных посылках, которыми обмениваются участники
переговоров, достигая взаимопонимания в проблемной ситуации. Передача информационных посылок происходит по каналам коммуникативной системы, которая возникает благодаря ) соблюдению норм
конвенциональности, ) преодолению помехи случайных ассоциаций, усложняющих осмысление посылок, а также ) наличию общего
контекстного поля, которое создается при совпадении представлений участников диалога относительно обсуждаемых проблемных обстоятельств. Построение посылки из отдельных информационных
фрагментов отражает образы, находящиеся в модели мира и актуализированные в сознании отправителя. В ходе исследований решали
следующие задачи: во-первых, выясняли стратегии, используемые
в процессе опознания объекта при ограниченном количестве фрагментов информации, и формулировали алгоритмы обработки полученной информации и принятия решения в условиях неопределенной

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 183

и противоречивой ситуации; во-вторых, рассматривали конструкцию
платформы эмоциональных переживаний, определяющей мобилизацию сознания; в-третьих, разрабатывали методику, позволяющую
измерять степень взаимопонимания собеседников при обсуждении
спорной проблемы.
Ключевые слова: коммуникативная система, взаимопонимание,
структура информационной посылки, образ объекта, стратегии опознания, платформа эмоциональных переживаний, психологическая
помощь.

Введение
Рассматривая достижения языкознания в течение XIX–XX веков,
В. А. Звегинцев [Звегинцев : ] пришел к заключению о существовании кризиса, который обусловлен пересмотром множества
положений, определяющих становление языкознания. В настоящее
время происходит углубление кризиса, потому что расширяется круг
междисциплинарных сведений, привлекаемых для разрешения возникающих теоретических проблем. При этом повышается актуальность
преодоления кризиса, поскольку в социальные отношения включается
устройство искусственного интеллекта. Его внедрение усложняет выяснение принципов межличностной коммуникации. Имеется в виду,
что изучение специфических процессов обработки информации, передаваемой вербально, усложняется зависимостью этих процессов
от неспецифической информации, отражающей функциональное
состояние коммуникантов. Проблему взаимопонимания участников
диалога невозможно разрешить, если не учитывать их переживаний —
поэтому в данной работе выяснение стратегий обработки наличной
информации сочетается с рассмотрением платформы эмоциональных
переживаний собеседников. В процессе переговоров происходит обмен посылками, состоящими из набора вербальных единиц, которые
структурируются рядами взаимосвязанных информационных фрагментов. Вопрос о принципах структурирования составляет одну из
основных проблем в исследовании коммуникативной системы и природы взаимопонимания участников диалога. Передача информационных посылок происходит по каналам коммуникативной системы,
которая возникает, если ) соблюдаются нормы конвенциональности,

184 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

) преодолевается помеха случайных ассоциаций, усложняющих осмысление посылок, а также ) существует общее контекстное поле,
которое создается при совпадении представлений участников диалога
относительно обсуждаемых проблемных обстоятельств. Построение
посылки из отдельных информационных фрагментов отражает образы, находящиеся в модели мира и актуализированные в сознании
отправителя. Получаемая посылка или дополняет комплекс образов,
находящихся в сложившейся модели мира получателя, или отвергается из-за несоответствия ее содержания образам [Лавров и др.
]. В первом случае имеется в виду наличие взаимопонимания,
а во втором — его отсутствие. Показателем взаимопонимания служит
эмоциональная реакция собеседников. Именно поэтому при определении способа оценки взаимопонимания внимание фокусируется на
переживаниях, испытываемых участниками переговоров. Успех внедрения искусственного интеллекта в социальные отношения зависит
от того, в какой степени воспроизводятся эмоции в коммуникации.
Отсутствие конкретного знания о сущности эмоций провоцирует
широкий набор мнений относительно природы эмоций и обостряет
дискуссию по поводу происхождения взаимопонимания в диалоге.
Исход этой дискуссии, подобно другим теоретическим дискуссиям
о природе неизвестного явления, зависит от нахождения способа,
позволяющего измерить степень выраженности рассматриваемого
явления, а затем проследить и оценить влияние внешних и внутренних факторов на его развитие в предвидении возможности контролировать развитие. Поэтому в данной работе предприняты усилия
по нахождению способов, позволяющих измерить уровень взаимопонимания собеседников.
Языкознание, изучая вербальную структуру и смысловое содержание информационных посылок, не может не учитывать тот факт, что
информация распределена в посылках в виде отдельных фрагментов,
каждый из которых характеризуется весовыми параметрами. Эти параметры определяются значимостью фрагмента и передаваемых фрагментом свойств объекта для формирования цельного образа объекта,
находящегося в поле внимания. Манипуляция информационными
фрагментами при монтаже образов подчиняется той стратегии, которая избрана участником диалога.

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 185

Цель данной работы заключалась в исследовании особенностей диалога, преодолевающего противоречия между собеседниками. Решали
следующие задачи: во-первых, выясняли стратегии, используемые в процессе опознании объекта при ограниченном количестве фрагментов
информации, и формулировали алгоритмы обработки полученной информации и принятия решения в условиях неопределенной и противоречивой ситуации; во-вторых, рассматривали конструкцию платформы
эмоциональных переживаний, определяющей мобилизацию сознания;
в-третьих, разрабатывали методику, позволяющую измерять степень
взаимопонимания собеседников при обсуждении спорной проблемы.
Поскольку цель работы связана с оказанием психологической и медиативной помощи в преодолении неопределенности и противоречивости жизненных обстоятельств, в качестве испытуемых выступали
участники конфликтов. Кроме того, выбор испытуемых объяснялся
тем обстоятельством, что в условиях спора отчетливо проявлялись
расхождения представлений относительно обсуждаемого предмета
и обозначался позитивный момент достижения взаимопонимания.

1. Стратегии восприятия и построения
информационных посылок
Решая поставленные задачи, в данной работе исследовали алгоритмы обработки информации, которыми руководствовались участники диалога, достигая взаимопонимания и согласованного представления относительно обсуждаемого предмета. Исходной предпосылкой
работы служило предположение, что именно совпадение стратегий построения посылки и обработки информации при восприятии служит
одним из основных факторов, влияющих на взаимопонимание участников диалога. Далее излагаются данные исследований [Вальцев и др.
; Лавров, Рудинский ; ; Лаврова и др. ], направленных
на выяснение стратегий, а также влияния эмоционального состояния
на способность правильно опознавать объект при изменении объема
сведений о его структуре.
Методика
Привлекли к участию в экспериментах  здоровых испытуемых,
не имевших дефектов зрения. Для зрительной стимуляции применяли

186 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

метод формирования на темном экране монитора светлых неполных
контурных изображений из отдельных фрагментов [Chihman et al. ;
Koenderink ]. Фрагменты предъявлялись в случайном порядке. Голова испытуемого находилась в неподвижном положении, сагиттальная
проекция головы была перпендикулярна экрану, расстояние от плоскости глаз до экрана равнялось  см. Величину порога опознания вычисляли по формуле: Thr = (Vfr/Vtot) ×  %, где Vfr — число фрагментов
контура, при котором произошло узнавание, а Vtot — число фрагментов в полном контуре объекта. Перед началом эксперимента испытуемый с помощью компьютеризированного теста измерял уровень своей
тревожности [Бизюк и др. ], а затем получал инструкцию самостоятельно планировать свои действия, направляемые, с одной стороны,
на повышение достоверности опознания, а с другой — на ускорение
опознания. Каждый испытуемый участвовал в серии из – экспериментов. Поскольку, кроме эмоционального состояния, на анализ сигналов влияло обучение, при анализе влияния тревожности ориентировались, прежде всего, на первые опыты, в которых набор предметов
был испытуемому не известен. Интервал в – дней между экспериментами препятствовал обучению и позволял не учитывать его при
оценке данных повторных опытов. Повторные опыты использовали
для выявления динамики распознавания в условиях изменения тревожности у одного и того же человека. Испытуемому предписывалось
признать ответственность за принимаемое решение, имея в виду возможные штрафные санкции за ошибку и поощрение за успешные действия. По завершении эксперимента испытуемый давал определение
стратегии, которую использовал на каждом этапе эксперимента.
Результаты и обсуждение
Анализ произведенных наблюдений и мнений испытуемых относительно используемых алгоритмов действий позволил выделить три
стратегии принятия решений в условиях недостатка достоверной информации. Если представить последовательность действий при реализации стратегий, то выстраивается схема, изображенная на рис. .
Первая стратегия (a) — накопить достаточное количество фрагментов для того, чтобы их связать вместе и получить цельный контур, который бы соответствовал искомому предмету. При этом фрагменты

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 187

не дифференцировались по весовым параметрам, которые определялись значимостью передаваемого признака предмета. Вторая стратегия (b) характеризовалась поиском приемлемого варианта решения.
Не имея сведений о весовых параметрах фрагментов и не имея возможности уверенно связать фрагменты в целостный контур, испытуемые вводили гипотетические фрагменты (по-видимому, вторая стратегия реализуется при возникновении иллюзии). Третья стратегия (c)
отличалась от второй тем, что испытуемые, преодолевая опасения ошибочного решения, интуитивно выбирали образ из набора вариантов,
возникавших в воображении.
а

Рис. 1. Стратегии манипуляции фрагментами информации при опознании неполных изображений на примере контурного изображения пятиугольника
a — стратегия накопления фрагментов, достаточных для достоверного опознания; b — стратегия опознания с введением гипотетических фрагментов;
c — стратегия опознания на основе эталонов.

188 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Первая стратегия определена термином «конкретизированная», потому что решения принимались после накопления информации до
уровня, достаточного для полного представления о предмете, изображаемом на экране. Испытуемые признавали, что при такой стратегии
они ждали, когда на экране возникнет достаточно полное контурное
изображение, чтобы опознать предмет. При этом испытуемые не испытывали отчетливых позитивных или негативных переживаний ни
во время ожидания, ни в момент изложения решения.
Вторая стратегия обозначена как «поисковая, эвристическая», поскольку предусматривала создание вариантов решений при комбинации
гипотетическими фрагментами для связывания наличных фрагментов
воображаемой линией. В момент, когда удавалось завершить изображение, у испытуемых возникали позитивные переживания, подобные
тем, которые вызывались нахождением потерянной ранее вещи.
Третья стратегия «образная, интуитивная» определялась стремлением максимально быстро опознать изображение и превзойти чужие результаты. Испытуемые предполагали, что наличные фрагменты
обладают высокими весовыми параметрами, что их можно считать
ключевыми признаками предмета. На основе наличных фрагментов
выстраивались гипотезы и производилось их сопоставление. Испытуемые из-за ограниченности времени не производили детального анализа возможных вариантов и при выборе решения основывались на
эмоциональном предпочтении. Имеется в виду, что в качестве решения выбирался тот вариант, который вызывал наиболее позитивное
эмоциональное ощущение. Испытуемые отмечали, что страх ошибки,
а также желание получить одобрение за быстрое решение способствовали успешному поиску.
На графике (рис. ) представлены средние пороговые величины
опознания неполных изображений с использованием трех стратегий.
Как явствует из графика, наиболее эффективна третья стратегия, которая в наибольшей степени обусловлена переживаниями испытуемых. Далее приводятся сведения относительно влияния эмоционального состояния и преобладающих мотиваций на выбор стратегии
(см. табл. ).

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 189

Рис. 2. Пороги опознания изображений при использовании трех стратегий
По горизонтали — типы стратегий (см. табл. 1), по вертикали — заполнение контура в %.

Таблица 
Стратегии целесообразной манипуляции фрагментами информации
в процессе принятия решения в условиях неопределенности
Причины
выбора
стратегии

Свойства
стратегии

Построение
1.
проблемного образа
конкрети- из фрагментов
зирован- с учетом изменений
ная
их весовых
параметров

Страх ошибки
и мотивация
максимально
детализировать
образ решения

Накопление
полезных
информационных
фрагментов разного
веса в отсутствие
жестких временных
ограничений

Выделение
фрагментов,
имеющих большой
2.
вес для построения
поисковая цельного образа
с использованием
гипотетических
фрагментов

Мотивация
достижения
наибольшей
скорости
решения

Принятие решения
при сочетании
наличной
и гипотетической
информации

Тип
стратегии

Особенности
фрагментации
образа

190 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Продолжение таблицы 
Тип
стратегии

Особенности
фрагментации
образа

Нахождение
в ассоциативных
3.
рядах образа,
интуитивв составе которого
ная
есть искомые
фрагменты

Причины
выбора
стратегии
Ожидание
поощрения
за успешное
действие
в поиске
приемлемого
варианта
решения

Свойства
стратегии

Привлечение
личного опыта
для восполнения
недостатка
информации

Рис. 3. Соответствие роста тревожности и снижения успешности опознания
неполных изображений
По горизонтали — порядковые номера испытуемых в соответствии
с успешностью распознавания изображений. По вертикали слева — уровень тревожности испытуемых в станайнах. По вертикали справа — пороговое количество фрагментов (измеряется в процентах от количества
фрагментов, составляющих полное изображение), необходимых для распознавания изображения. Приведены линии тренда для тревожности (пунктирная линия, треугольники) и для графика успешного опознавания изображений (сплошная линия, кружочки).

Оценивая влияние эмоционального состояния на выбор стратегии и успех опознания неполных изображений, сопоставили два ряда

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 191

данных — количества фрагментов, необходимых для распознавания
изображений, и уровня тревожности. Соответствие рядов было подвергнуто математическому анализу. Коэффициент корреляции двух
рядов данных равнялся ,, что позволяло сделать вывод о наличии
прямой достоверной корреляции. На рис.  иллюстрируется взаимосвязь двух рядов данных. Расположив испытуемых в порядке снижения
успехов в распознавании изображений, получили ряд чисел, соответствовавших количеству фрагментов, которые требовались испытуемым для распознания изображения. На графике этот ряд отмечен
сплошной линией. Одновременно на графике изобразили ряд значений, равных ситуационной тревожности испытуемых (оба графика по
данным первых опытов на испытуемом). Изменение тревожности изображено прерывистой линией. Визуально на графике прослеживается
достоверная корреляция роста тревожности и снижения успешности
распознавания изображений.
В экспериментах, помимо предъявления изображений без помехи,
тестировали изображения на фоне помехи, создаваемой случайным
расположением на экране фрагментов, которые не входили в состав
контурного изображения [Лавров ]. Как и в случае без помехи,
при появлении на экране монитора помехи между количеством фрагментов, необходимых испытуемым для распознавания изображений,
и уровнем тревожности прослежена прямая корреляция. Причем уровень корреляции снижался по мере увеличения помехи. Если в первых
опытах (для испытуемых) коэффициент корреляции, как уже отмечалось выше, составлял ,, то при помехе  % он уменьшился до ,,
при помехе  % уменьшился до ,, а затем перешел предел достоверности: при помехе  % равнялся ,, при помехе  % — ,, а при помехе  % — ,. Причина ослабления корреляции связана с ростом
вариабельности распознавания изображений по мере роста помехи.
Вследствие длительного интервала (– дней) между экспериментами, который затруднял обучение испытуемых, успешность распознавания существенно не изменялась, если эмоциональное состояние
испытуемого сохранялось на одном уровне от опыта к опыту. Если же
в силу негативных жизненных обстоятельств (развод с супругом, участие в судебном процессе, получение неудовлетворительной оценки
на экзамене) эмоциональное состояние ухудшалось, успешность

192 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

распознавая снижалась. То есть можно полагать, что фактор эмоциональности обладает более высокой эффективностью, чем обучение.
Данная работа является продолжением исследований целесообразной фрагментации образа, выстраиваемого при восприятии объекта
[Вальцев и др. ; Лавров, Рудинский ]. Проведенные наблюдения продемонстрировали влияние эмоционального состояния на выбор стратегии, определяющей манипуляцию фрагментами информационных посылок при построении цельного образа рассматриваемого
предмета. Согласование стратегий является одним из условий взаимопонимания участников диалога. Если одним из участников является
робот, то это условие не исключается. Далее приводится материал
относительно возможного использования социальных роботов в качестве посредников, способствующих взаимопониманию участников
конфликтов.

2. Алгоритм урегулирования конфликтов
с применением социальных роботов
Специалисты, оказывающие помощь спорным сторонам в организации переговоров и в урегулировании разногласий, подвергаются высоким эмоциональным и интеллектуальным нагрузкам. Во-первых, у них
возникают негативные эмоциональные переживания при знакомстве
с жизненными обстоятельствами участников конфликтов. Во-вторых,
специалисты находятся в состоянии напряжения, мобилизуя интеллект и выбирая стратегию коммуникации, предохраняющую от вовлечения в конфликтную ситуацию. Снижение напряжения и затрат
времени достигается благодаря применению компьютерных технологий, в основе которых лежат апробированные алгоритмы действий
и психологические инструменты, позволяющие оценивать проблемные обстоятельства, анализировать состояние спорных сторон и их
способность находить выход из проблемной ситуации, преодолевая
неопределенность [Лавров ; Лавров, Рудинский ]. Набор технологий включает в себя методы, способствующие преодолению негативного эмоционального напряжения собеседников и восстанавливающие
взаимопонимание в проблемной группе. Оригинальные компьютеризированные методы оценки функциональности поведенческих стратегий, готовности к переговорам, а также определения уровня личной

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 193

ответственности служат инструментом для выяснения позиций спорных сторон [Лаврова и др. ]. Расширение спектра социальных противоречий усложняет медиацию и заставляет медиатора обратиться
к помощи устройств, воспроизводящих элементы интеллектуальной
деятельности человека. Здесь уместно подчеркнуть принципиальные
особенности использования таких устройств в суде и в медиации. Дело
в том, что суд руководствуется законом и юнит искусственного интеллекта наделяется целесообразными законодательными навыками обработки информации, предоставленной спорными сторонами. В отличие
от судьи, медиатор и конфликтолог не имеют права диктовать рекомендации спорным сторонам и не обладают универсальной общепринятой
программой действий [Чумиков ; Шейнов ]. Спорные стороны
выражают запрос на медиацию, оценивая обстоятельства конфликта
в соответствии со своими стратегиями принятия решений. Медиатор
помогает вести поиск согласованного решения, сформулировав алгоритм действий с учетом выявленных обстоятельств и стратегий [Лаврова и др. ]. Если функции медиатора передать социальному роботу, обладающему способностями искусственного интеллекта, то его
успех также обусловлен алгоритмом обработки информации, поступившей от спорных сторон. Поэтому при рассмотрении перспективы
внедрения социальных роботов, обращается внимание на алгоритмы
действий и стратегий спорных сторон при манипуляции информацией
в процессе принятия решений.
Цель данной части работы заключалась в выяснении стратегий
участников конфликта при урегулировании спора, а также в определении особенностей посреднической деятельности в зависимости
от стратегий спорных сторон. Решали следующие задачи, во-первых,
разрабатывали методику анализа обстоятельств конфликта, во-вторых,
обозначали стратегии, используемые спорными сторонами в поиске
варианта согласия и, в-третьих, отмечали зависимость алгоритма медиации от стратегий спорных сторон, предполагая, что алгоритм будет
воспроизводиться программой, задающей функции социального робота.
Методика
Достижение поставленной цели обеспечивалось анализом сведений,
полученных при опросе клиентов, которые в течение – годов

194 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

обращались в Центр системного консультирования и обучения «Synergia» и в Психоаналитический центр «Альянс» за помощью в разрешении конфликтов, возникавших в семье, а также в производственных
и образовательных коллективах. Опрос проводился в соответствии
с технологией «Карта медиации», предложенной [Лаврова и др. ]
в качестве руководства для процедуры урегулирования споров с участием посредника. Результаты опроса позволяли выявить и сопоставить
представления участников конфликта о предмете спора и готовности
к его урегулированию.
При решении первой задачи обращали внимание на различие тех
образов конфликтной ситуации, которые имелись у спорных сторон.
Использование методики визуализации, обеспечивавшей получение
схематического изображения обстоятельств конфликта, наглядно демонстрировало расхождение мнений. Инструкция участникам конфликта предусматривала графическое изображение на бумаге обстоятельств спора с использованием следующих фигур: квадрата,
треугольника, круга, точки и линии. Размер фигуры на схеме соответствовал значимости обстоятельства для развития конфликта. Вначале
изображалось исходное состояние конфликта на момент начала процедуры медиации, а затем — ожидаемый вариант разрешения спора.
По результатам детализации обстоятельств конфликта в предвидении
согласия составляли заключение о стратегии, которой руководствовался респондент при разрешении спора.
При решении второй задачи усилия направлялись на разработку
способа, обеспечивающего матричное математическое выражение результатов анализа структуры конфликтной ситуации. Исходной предпосылкой служило представление о том, что структура конфликтной
ситуации формируется из комплекса взаимосвязанных обстоятельств,
влияющих на развитие конфликта. В памяти участников спора структура проблемной ситуации отмечалась в форме отдельного образа.
Если проблемные образы не совпадали, коммуникация спорных сторон нарушалась, хотя предварительно удалось избавиться от агрессии
и мобилизовать мотивацию на переговоры. Разработанный способ
анализа конфликтной ситуации реализовался в два этапа. На первом
этапе по результатам визуализации определялся набор выделенных
обстоятельств. На втором этапе схематически обозначенные элементы

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 195

распределялись в матрице с учетом весовых параметров обстоятельств.
Весовые значения соответствовали мнениям спорных сторон о степени
влияния на развитие конфликта по шкале от  до  баллов. Суммация
весовых значений позволяла оценить уровень конфликта.
Решение третьей задачи основывалось на анализе стратегий, которыми руководствовались спорные стороны при формулировании
варианта урегулирования конфликта. Выяснение стратегий, используемых участниками переговоров при формулировании высказываний
и при осмыслении услышанного, снабжало посредника ориентиром.
Поддерживая используемые стратегии, посредник содействовал взаимопониманию собеседников.
Результаты и обсуждение
Особенности медиативного процесса иллюстрируются на примере
с двумя участниками конфликта, обозначенными как F и F. Вначале
каждый из участников, получив инструкцию от медиатора, рисовал на
листе бумаги графическую композицию, в которой условно обозначал
обстоятельства, влиявшие на возникновение и развитие конфликта.
Каждый из участников выделил четыре обстоятельства, которые стали
причиной ущерба его благополучию. Затем, обратившись к формулированию варианта согласия, участники конфликта выразили свое
мнение относительно пяти вариантов последствий конфронтации и отметили предпочтительный вариант. То есть они руководствовались
«поисковой» стратегией, добиваясь возмещения ущерба, приведшего
к конфликту.
Далее, согласно правилам линейной алгебры, выделенные и визуализированные обстоятельства распределялись в шкале вектор-факторов в соответствии с данными, полученными от участников спора F
и F. Каждый вектор-фактор отражал выявленные компоненты спора.
Чем выше была значимость обстоятельств для развития конфликта,
тем больше назначалось баллов. В результате возникло два вектора
набора шкальных оценок:

196 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

При этом открылась возможность сравнения полученных результатов. Вначале подсчитали суммы баллов. Первый участник конфликта
оценил конфликт  баллами, а второй — . Затем был рассмотрен
модуль разности наборов шкальных оценок,

Второй и четвертый компоненты вектора Δ свидетельствовали
о наибольшем расхождении клиентов по двум факторам. Третий компонент указывал на совпадение мнений относительно оцениваемого
обстоятельства. Полученные данные служили ориентиром для медиатора. С одной стороны, был найден участник конфликта с наиболее
обостренным восприятием ситуации, а с другой — была обозначена
степень расхождения в оценке обстоятельств спора. Используя ориентир, медиатор направлял усилия на урегулирование наиболее выраженных разногласий с учетом совпадающего мнения.
В результате наблюдений за поведением оппонентов при разрешении разногласий споров выделены  стратегии манипуляции доступной информацией в процессе принятия решений (см. рис. ).
ТРИАДА СТРАТЕГИЙ СПОРНЫХ СТОРОН
ПРИ УРЕГУЛИРОВАНИИ КОНФЛИКТА
С ПОМОЩЬЮ ПОСРЕДНИКА:
1. Конкретизированная — накопление сведений, обеспечивающих
полное представление о причинах и последствиях конфликта,
а также преимуществах урегулирования конфликта
2. Поисковая — рассмотрение пользы, обеспечиваемой
примирением

3. Интуитивная, образная — выяснение перспективы
взаимоотношений спорных сторон после примирения

Рис. 4. Перечень стратегий, которыми руководствовались спорные стороны,
формулируя вариант решения по урегулированию конфликта

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 197

Подсчет выявленных стратегий показал, что первая и вторая стратегии отмечаются одинаково часто, в то время как третья используется
в одной десятой случаев. Третья стратегия была наиболее эффективной
и обеспечивала разрешение конфликта с наименьшими интеллектуальными, эмоциональными и временными затратами. Вполне вероятно,
что третья стратегия не уступает двум остальным по частоте. Причина,
по которой она встречается медиатору реже, обусловлена способностью участников спора самостоятельно без вмешательства посредника
находить вариант восстановления взаимопонимания и отказаться от
конфронтации.
Изложенный способ обработки данных, полученных от участников конфликта, впервые в практике медиации позволял осуществить
количественную оценку выраженности конфликта, а также измерить
степень расхождения участников конфликта в восприятии обстоятельств конфликтной ситуации. Предложенный способ, учитывающий стратегии спорных сторон в поиске варианта согласия, основанный на данных визуализации и матричного анализа, обозначал
алгоритмы посреднических действий, предусматривающих снижение
эмоционального напряжения медиативных переговоров и содействие
в достижении взаимопонимания. В случае, когда преобладала первая
стратегия принятия решений, медиация основывалась на подробном
выявлении обстоятельств конфликта, во втором случае — на демонстрации пользы примирения и в третьем — на рассмотрении преимуществ восстановленного сотрудничества. Предполагается, что включение предложенного алгоритма в компьютеризированную технологию
позволит расширить применение социальных роботов в практике
медиации.
Выбор стратегий, используемых участниками конфликтов в поиске согласованных решений и в достижении взаимопонимания, как
и стратегий, обозначенных в предыдущем разделе при рассмотрении
данных опознания фрагментированных изображений, определялся
эмоциональным состоянием. Проблема влияния эмоциональных переживаний на принятие решений в условиях неопределенности и противоречивости обсуждается в следующем разделе.

198 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

3. О платформе эмоциональных переживаний
участников переговоров
Успех внедрения искусственного интеллекта в социальные отношения зависит от выяснения роли эмоций в коммуникации и от того,
в какой степени будет учтена эта роль в конструкции социальных
роботов. Именно поэтому при разработке методов, позволяющих оценивать уровень взаимопонимания, внимание фокусируется на переживаниях, испытываемых участниками переговоров [Лаврова и др. ;
Steiner, Perry ]. В отсутствие конкретики в знаниях относительно
природы эмоций и переживаний пересматриваются представления
об их происхождении.
Отличительная особенность образной психологии
Консолидация личного опыта и знаний о внешнем и внутреннем
мире помогает собеседникам преодолевать разногласия и приходить
к взаимопониманию в проблемной ситуации. Поэтому психологическая помощь в решении острой проблемы предусматривает обращение к опыту и создание цельной картины обстоятельств, ассоциированных с проблемой. Один из способов консолидации событий — это
изложение истории, в которой обозначены их причинно-следственные
отношения. Повествовательный или, иначе говоря, нарративный подход к использованию консолидированного личного опыта облегчает
оценку проблемной ситуации [Пель ; White, Epston ]. Нарративный подход имеет существенный недостаток. Игнорирование знаний из области информатики и науки, изучающей организацию мозговой деятельности, затрудняет выяснение принципиальных моментов
поведения в сложных жизненных условиях. Образная психология [Лавров ], как и нарративный подход, признает ведущую роль уникального личного жизненного опыта в поведении индивидуума, но расширяет перспективу рассматриваемых психических явлений. Образная
психология, обозначенная .. под №  в реестре новых научных направлений Российской академии естествознания [Реестр ],
концентрирует внимание на дискретности информации и особенностях манипуляции фрагментами информации в процессе принятия
решения, обусловленного комплексом ситуационных обстоятельств

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 199

[Braga-Neto, Goutsias ; Serra ]. Принимаемое решение имеет
вид образа, который отражает программу изменения обстоятельств
в соответствии с предполагаемыми ожиданиями. Успех решения зависит, во-первых, от мобилизации центрального регуляторного аппарата и включения каналов связи, обеспечивающей управление периферическими гетерогенными модулями нервных клеток [Вальцев
и др. ; Лавров, Рудинский ; Mesarovich ], и, во-вторых, от
распределения информационных фрагментов в соответствии с их весовыми параметрами, оцениваемыми по значимости для формирования цельного образа. Объединение мотивационных, эмоциональных
и мнестических процессов является обязательным условием мобилизации интеллекта в принятии решения с преодолением дезинформации и недостатка достоверных знаний. Образная психология исходит
из представления о том, что психика организована совокупностью мотиваций, отражающих неповторимую историю развития индивидуума.
Использование сочетанных методов (интервью с выяснением мотиваций и эмоций, визуализация обстоятельств, компьютеризированное
тестирование, клинические данные) позволяет объединить реальные
события и эмоциональные переживания, а также проследить причинно-следственные связи обстоятельств и выявить системоорганизующие факторы, под воздействием которых модель мира приобретает
упорядоченность. Наблюдения за людьми, находящимися в проблемных ситуациях [Лаврова и др. ; ], показали, что негативные
эмоциональные переживания вместе с недостатком достоверной информации и противоречивостью доступных сведений составляют
главное препятствие принятию правильного решения. Препятствие,
как это продемонстрировано в предыдущих разделах данного материала, преодолевается действиями по трем стратегиям — конкретизированной, поисковой, а также интуитивной. Последняя является самой
эффективной. Выбор стратегии зависит от эмоционального состояния
и воспоминания об эмоциональных переживаниях, вызванных прошлыми жизненными событиями. Из памяти воспроизводятся образы
явлений из внешнего и внутреннего мира человека. Принятие решения обусловлено пониманием сущности объекта в основе проблемы.
Рассуждая о том, что такое «самое само» предмета, А Ф. Лосев [Лосев
] рассмотрел исторические примеры из философии, подходившей

200 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

к пониманию сущности предмета через описание его свойств и, самое
важное — через выяснение связей с внешним окружением. Согласно
образной психологии, понимание сущности объекта происходит поэтапно. Вначале под влиянием ведущих мотиваций формируется запрос
на интересующие сведения, затем из массива доступной информации
выделяются фрагменты, соответствующие запросу. Затем выстраивается образ объекта из комплекса выделенных фрагментов. Построение
образа определяется доминирующей стратегией принятия решений.
Созданный из фрагментов образ включается в ассоциативные ряды
с теми образами, которые содержат общие фрагменты. Завершается
понимание сущности объекта, когда его образ монтируется в индивидуальную модель мира.
Иерархия образов, а также их пространственно-временное распределение в памяти обусловлены значимостью и взаимной причинно-следственной связью жизненных обстоятельств. Оценка значимости задается осознаваемыми и неосознаваемыми мотивациями.
Полученные в результате обучения знания дополняют комплекс образов и объединяют их в системной модели мира. Имеется в виду, что
модель Я, отражающая внутренний мир индивидуума, и модель внешнего мира обретают связь в модели Я-внешний мир.
Цель образной психологии заключается в исследовании ведущей
роли эмоциональных переживаний в разрешении проблем, возникающих вследствие неопределенности и противоречивости ситуационных
обстоятельств. Разночтение в истолковании природы эмоций и эмоциональных проявлений препятствует движению к поставленной цели.
Выяснение их природы облегчается, если начать рассмотрение, обратив
внимание на процесс инициации. Особо учитывается тот факт, что переживаемые чувства и ощущения обусловлены не только эмоциями, но
и комплексом побуждений и установок, то есть мотивированы произошедшими и прогнозируемыми событиями. Еще раз подчеркивается,
что переживания, объединяемые термином «эмоциональные проявления» совместно провоцируются эмоциями и мотивациями. Ключ
к пониманию эмоциональной природы находится в сфере мотиваций,
управляющих эмоциональными процессами. Имеется в виду, что генетически заданные мотивации осуществляют запуск «безусловных»
или «инстинктивных» эмоциональных реакций, согласно терминологии

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 201

теории высшей нервной деятельности [Павлов ]. Проведенные ранее исследования [Лавров ; Лаврова и др. ] подтвердили тот
факт, что мотивации, инстинктивно возникающие в шести стандартных
поведенческих ситуациях, закономерно запускают эмоцию, соответствующую типу ситуации.
Идеи Ч. Дарвина, использовавшего биологический подход для упорядоченности представлений о происхождении эмоций и эмоциональных проявлений, способствовали становлению социологии эмоций,
исследующей роль эмоций в межличностных отношениях. Ч. Дарвин
[Darwin ] классифицировал шесть эмоциональных состояний:
счастье, печаль, страх, гнев, удивление и отвращение. В данной работе,
исследовавшей связь эмоций со стандартными поведенческими ситуациями, выделены следующие эмоции: страх, агрессия, огорчение,
радость, симпатия, удивление. Не понятно, почему не учитывается
симпатия, определяющая готовность к взаимодействию с партнером
и снятие барьеров коммуникации для достижения взаимопонимания.
Происхождение эмоций объясняется мобилизацией организма на деятельность в создавшихся обстоятельствах. Эмоции страха, агрессии,
огорчения, а также радости, симпатии и удивления включаются в ситуациях опасности, борьбы, потери благополучия, а также обретения
благополучия, появления партнера и непредсказуемого изменения ситуации. Связь эмоций и мотиваций иллюстрируется на рис. . Обращается внимание на формирование мотиваций не только на основе
генетического материала, но и в процессе обучения.

Рис. 5. Последовательность развития эмоциональных процессов

202 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Исследуя влияние эмоций на поведение, образная психология учитывает последствия совмещения эмоциональных переживаний. Наиболее отчетливо эмоции, мотивации и эмоциональные проявления выражаются в условиях конфликта, когда представители спорных сторон
испытывают эмоциональное напряжение, оценивают мотивации своих
действий и демонстрируют свои чувства в ходе переговоров. Поэтому
при исследовании интеграции переживаний внимание фокусируется
на поведении участников конфликтов.
После того как в ранее проведенном исследовании [Лавров ]
были отмечены шесть эмоций, закономерно возникающих в стандартных поведенческих ситуациях, обратились к вопросу относительно особенностей интеграции эмоциональных переживаний, провоцируемых комплексом актуальных проблем. Отвечая на вопрос,
решали две задачи. Во-первых, идентифицировали совокупность эмоциональных переживаний при их совмещении и, во-вторых, производили поиск показателя, характеризующего уровень индивидуальной
эмоциональности.
Методика
Решая поставленные задачи, осуществляли опрос представителей
спорных сторон, обращавшихся за помощью в урегулировании конфликтов, возникавших в семье и в общественных организациях. Возраст  респондентов находился в пределах от  до  лет, порядка /
всех опрашиваемых составляли женщины. На первом этапе опроса
респонденты производили устное вербальное описание образа переживаний, вызванных разногласиями с партнером в проблемной ситуации. Затем по инструкции составлялась графическая композиция,
на которой схематически изображались актуальные обстоятельства
и связанные с ними переживания. Респонденты использовали пять
графических элементов (круг, квадрат, треугольник, линия, точка), размер которых зависел от важности обозначаемых обстоятельств. После
завершения композиции, отражавшей образ переживаний в настоящем времени, респонденты конструировали композицию предполагаемых и желаемых изменений ситуации в будущем. Для повышения
наглядности графическая композиция перерисовывалась с использованием компьютерной программы преобразования графических схем.

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 203

Сопоставление двух схем позволяло выявить мотивации, побуждающие к активным действиям в проблемной ситуации. На заключительном этапе опроса респонденты выражали свое мнение относительно
широты выявленного комплекса переживаний и отмечали те обстоятельства, которые облегчали построение цельного образа проблемной
ситуации. Кроме того, они выражали свое мнение относительно стандартных ситуаций, которые провоцируют эмоции.
Результаты и обсуждение
Начиная рассказ о своих переживаниях, индуцируемых проблемной ситуацией, респонденты сводили эмоции, эмоциональные проявления и побуждения вместе с интенциями в одну общую картину.
После получения дополнительной инструкции респонденты разделяли переживания в соответствии с их происхождением. Анализ высказанных респондентами мнений указывал на шесть стандартных
ситуаций, которые возникают при взаимодействии с окружающими.
Отмечено две позитивные ситуации, три негативных и одна неопределенная (см. рис. ). Эмоции, провоцируемые реальными событиями,
побуждали к активным действиям, в то время как чувственные переживания, сопряженные с эмоциями, создавали фоновое состояние.
Оно отражало совокупность ведущих интересов, ожиданий и сомнений, возникавших при попытке прогнозировать развитие событий
и предсказывать изменения отношений с окружающими. Респонденты
признавали, что комплекс переживаний выступал главным фактором,
определявшим их функциональное состояние. По мнению респондентов, в результате интеграции переживаний возникала платформа,
структура которой образовывалась развернутыми связями эмоций
с мотивациями, задаваемыми ситуационными обстоятельствами. Интеграция стимулировала построение набора вариантов решений и поиск приемлемого варианта выхода из проблемной ситуации.
На рис.  обозначены источники воздействий, под контролем которых происходит построение платформы. Один источник — эмоции,
обусловленные стандартными ситуациями, другой — мозаичная совокупность осознаваемых и неосознаваемых побуждений и установок. И еще один источник — вербальная и невербальная коммуникация с окружающими. Имеется в виду, что в процессе коммуникации

204 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

осознается собственная позиция индивидуума и оценивается взаимопонимание с собеседниками. Фактор невербальной коммуникации доминирует при оценке взаимопонимания. В ответ на отправленные невербальные сигналы, носителями которых служат мимические
и соматические реакции, от окружающих приходят невербальные
посылки. Восприятие этих посылок опосредуется комплексом актуальных мотиваций и установок, которые формируют мозаику переживаний. Наличие мозаичности объясняется совмещением чувств
с элементами эмоций, вызванных обстоятельствами произошедших
и ожидаемых событий.

Рис. 6. Эмоциональная платформа принятия решения в проблемной ситуации

Здесь уместно уточнить используемую терминологию. На рис. 
приводится краткое истолкование терминов. Особо обращается внимание на термин «эмоциональный потенциал», поскольку он впервые

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 205

вводится для оценки функционального состояния платформы эмоциональных переживаний. Эмоциональный потенциал служит показателем объема и активации переживаний с учетом их влияния на
мобилизацию интеллекта, а также характеризует способность индивидуума осознавать свои побуждения и свои эмоции, контролируя при
этом эмоциональные проявления. Чем выше эмоциональный потенциал индивидуума, тем полнее осознаются собственные переживания
и тем шире объем сопереживания эмоций и побуждений собеседника.
Чем полнее осознание собственных и чужих переживаний, тем шире
перспектива коррекции каналов вербальной и невербальной коммуникации для достижения взаимопонимания в диалоге.
Выяснение природы сопереживания представляет собой проблему,
актуальность которой возрастает в связи с включением устройств искусственного интеллекта с социальные отношения, потому что взаимопонимание зависит от сопереживания. Одно из обстоятельств,
определяющих способность сопереживания, было обозначено исследованиями резонансных явлений при восприятии сигналов изменяющейся биологической значимости [Кратин и др. ]. По всей видимости, готовность к невербальному общению вместе с навыками
«эмоционального резонанса», то есть умения воспринимать невербальные посылки собеседника, является одним из показателей способности к сопереживанию и уровня эмоционального потенциала, присущего индивидууму.
Ранее авторы предлагали оценивать способность сопереживания только отработкой ряда навыков невербального общения [Goleman ; Steiner, Perry ]. Причем они допускали принципиальную ошибку, предполагая, что человек способен управлять своими
эмоциями. Сознательное управление эмоциональными поведенческими проявлениями и бессознательное безусловное эмоциональное реагирование под контролем мотиваций, обусловленных жизненными обстоятельствами — это явления, которые принципиально
отличаются по своей природе. Показатель эмоционального потенциала учитывает ошибку и объясняет способы сознательного влияния на
платформу эмоциональных переживаний. На рис.  заштрихованные
стрелки обозначают пункты сознательного воздействия на чувственные переживания.

206 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Рис. 7. Природа факторов, влияющих на возникновение эмоции и определяющих
уровень эмоционального потенциала личности

Эмоциональный потенциал — это характерологическая особенность личности, определяемая способностью в максимально полном
объеме перенастраивать психическое и соматическое функциональное состояние в соответствии с актуальной жизненной проблемой.
Способность сопереживания и оказания эмоциональной поддержки
тем, кто находится в трудном положении, зависит от уровня эмоционального потенциала. Чем он выше, тем эффективнее поддержка. Но
вместе с тем, он повышает риск эмоционального разлада, который может разрушительно влиять на взаимодействие членов группы, если
они обладают высоким эмоциональным потенциалом и неодинаково
воспринимают общую проблему. Поэтому гармонизация внутригрупповых отношений достигается благодаря мобилизации эмоционального потенциала членов группы, а также интеллекта, разграничивающего дискуссию и конфликт. Эмоциональный потенциал подвержен
«выгоранию» в условиях длительного эмоционального стресса, физиологического утомления и при заболевании. Поэтому преодоление
последствий «выгорания» предшествует психологической помощи,
оказываемой в мобилизации потенциала и в восстановлении общения

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 207

с окружающими по каналам вербальной и невербальной коммуникации. Именно высокий эмоциональный потенциал отличает творческую личность, выражающую эмоции вербально или набором звуков
и визуальных образов. Психологическая помощь в восстановлении
эмоционального потенциала предусматривает, во-первых, измерение
его уровня и, во-вторых, гармонизацию индивидуального психоэмоционального состояния и отношений с окружающими. Прежде всего,
имеется в виду преодоление негативного эмоционального стресса, провоцируемого внутриличностными и межличностными конфликтами.

Рис. 8. Влияние неспецифических систем, составляющих регуляторный аппарат
мозга, на принятие решения в проблемной ситуации

Организация управления эмоциями и мотивациями иллюстрируется на схеме (см. рис. ). Отмечен принципиальный момент — эмоции и мотивации запускаются из одного источника. Этот источник
является частью неспецифических мозговых систем, ответственных
за регуляцию функционального состояния организма, включая мозг.
Нейрофизиологические исследования, проведенные ранее в модельных
экспериментах на животных [Вальцев и др. ; Лавров, Рудинский
], служат подтверждением системной цельности иерархической
организации мозга. Глубинные мозговые структуры гипоталамуса,
контролирующие потребности, находятся на вершине иерархии. По
всей видимости, кора больших полушарий выполняет сервисную роль,
действуя под руководством регуляторного аппарата. Связь специфических интеллектуальных и неспецифических регуляторных процессов

208 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

обеспечивается гетерогенностью модулей, в которых специфические
нейроны совмещены с неспецифическими, передающими управляющие сигналы из центрального аппарата мотивационного и эмоционального контроля [Вальцев и др. ; Лавров, Рудинский ; Лаврова и др. ]. Механистичное мнение о распределении функций
мозга по отдельным нейронным сетям создает препятствие для изучения принципов системной консолидации мозга.
В процессе интервью респонденты постоянно обращались к вопросу о целесообразности чувственных переживаний. Цель эволюции
заключается в повышении выживаемости, поэтому эволюционно заданные чувственные переживания содействуют выживанию. Так ли
это? Нет ли ошибки эволюции в поддержании высокого уровня чувств,
которые часто сопряжены с негативными ощущениями? Впервые ответ
предоставил Ч. Дарвин [Darwin ], когда описал особенности эмоциональных проявлений и невербального общения не только у людей,
но и у животных. Эволюционно поддержанное расширение переживаний содействует выживанию, поскольку обеспечивает коммуникацию в группе. Не только выживание, но и личный успех обусловлен
внутригрупповой консолидацией, создаваемой взаимопониманием
и надежными каналами коммуникации. Рис.  демонстрирует эволюционно заданное совмещение эмоций и чувств на платформе, которая
служит основанием интеллекта и сферы коммуникации.

Рис. 9. Роль эволюции в объединении эмоций и чувств на платформе эмоциональных переживаний

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 209

О перспективе образной психологии
в объединении известных методов психологической помощи
В ходе опроса респонденты сокрушались по поводу негативных
переживаний, провоцируемых конфликтом, но вместе с тем отмечали
полезную целесообразность переживаний. Чем шире круг переживаний, тем глубже восприятие возникшей проблемы и тем больше набор
мотивированных вариантов выхода из проблемной ситуации. Респонденты подтверждали, что мотивированные переживания составляют
платформу, поддерживающую интеллект и коммуникацию с окружающими. Мнения относительно инстинктивно заданных мотиваций
совпадали, но расходились при изложении побуждений и психологических установок, которые формировались на основе личного опыта.
В правой части рис.  демонстрируется прямое, не опосредованное
промежуточными событиями, плодотворное влияние платформы эмоциональных переживаний на выбор оптимального варианта после
построения ряда вариантов возможного решения проблемы.

Рис. 10. Арсенал методов психологической помощи в сложной ситуации
Совокупность эмоциональных переживаний является основополагающим
фактором, влияющим на мобилизацию интеллекта. Стрелками обозначены
направления помощи, предусмотренной образной психологией в поиске
решения острой проблемы.

210 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Однако нельзя не отметить тот факт, что преимущество многовариантного способа решения реализуется только тогда, когда нет
ограничений во времени. В условиях, когда ситуация изменяется неожиданно и требуется экстренное решение, многовариантный способ
отвергается, является неприемлемым. Эволюция, снабдив человека
эмоциональными стимулами многовариантного поиска, одновременно
подготовила человека к моновариантному выходу из проблемной ситуации. Интуиция, предоставляющая единственный вариант разрешения проблемы, включается инстинктивно и не провоцирует сопряженных эмоциональных переживаний, которые могли бы препятствовать
мобилизации интеллекта. Ранее специально были рассмотрены принципы интуитивного способа решения экстренной проблемы при обращении к личному опыту и доступной информации, распределенной
в памяти в соответствии с ее весовыми параметрами [Лавров, Рудинский ; ].
Опыт медиативного урегулирования конфликтов [Лаврова и др.
] свидетельствует о том, что избавление от побочных переживаний,
не связанных с острой проблемой, снимает помеху ее разрешению. Издавна ведется разработка способов психологической помощи в избавлении от помехи. На рис.  в левой части приводится набор психологических практик, обеспечивающих снятие эмоционального напряжения
и подавление излишних переживаний, угнетающих функциональное
состояние. Прежде всего, имеется в виду медитация с освобождением
от потоков эмоциональных переживаний ради беспристрастного восприятия сложившейся ситуации и принятия приемлемого решения
острой проблемы. Далее можно полагать, что буддийский прием культивирования «сати» с осознанным волевым решением проблемы является аналогом интуиции. Это прием определяется в современной
психологии термином «майндфулнес». Если интуиция включается инстинктивно, то волевое решение осознанно убирает сомнения в правильности совершаемых действий. Явление катарсиса известно со времен Древней Греции. Необходимо найти чувства, которые снимают
переживания, подавляющие психику. Природа явления остается загадочной, но его эффект не вызывает возражений.
В средней части рис.  обозначены методы, активно разрабатываемые современными специалистами помогающих профессий.

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 211

Благодаря медиации снижается уровень агрессии и формируется
благополучная социальная среда. Постоянно расширяется спектр психотерапевтических методов, помогающих находить выход из трудных жизненных ситуаций с избавлением от негативных переживаний.
В основе методов лежат игровые принципы. Люди всех возрастов, от
раннего детства до поздней старости, моделируют в игровых ситуациях реальные проблемы и те роли, которые облегчают выход из
трудной ситуации. Роли берутся или из повседневности, или из виртуальной обстановки, воспроизводящей острые жизненные проблемы.
Всем известны древние греческие боги, которые отражают человеческие достоинства и недостатки, поэтому при организации игр они нередко привлекаются в качестве арбитра или ведущего игрока. Участие
в игре снабжает навыками решения проблем. Экстренное снятие последствий эмоционального стресса достигается благодаря методике
«С» [Лаврова и др. ], которая основывается на использовании
смеха, слез и секса.
Становление образной психологии обусловлено достижениями
в изучении стратегий, определяющих построение образа воспринимаемого объекта, а также в исследовании принципов включения образа в модель мира в условиях недостатка и противоречивости наличной информации. Образная психология, признавая целесообразность
эволюционно заданной конструкции психики, фокусирует внимание
на соотношении комплекса эмоциональных переживаний и ведущих
мотиваций, которые контролируют манипуляцию доступной информацией при совершении поведенческих актов.

4. Измерение уровня взаимопонимания в диалоге
Во втором разделе данной работы приведено описание способа,
позволяющего оценивать взаимопонимание участников конфликта
посредством сопоставления их мнений относительно обстоятельств
спора. В данном разделе рассматриваются методы измерения взаимопонимания ) членов семьи с помощью теста функционального ресурса
семьи [Лаврова Н. М., Лавров В. В. ] и ) участников переговоров
в условиях конфликта с использованием технологии «Карта медиации»
[Лаврова и др. ].

212 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Оценка взаимопонимания членов семьи
на основе данных теста функционального ресурса семьи
Тест позволяет, во-первых, оценить способность семьи разрешать
возникающие проблемы и, во-вторых, выявить проблемные зоны внутрисемейных отношений, в частности причины нарушения взаимопонимания. После подтверждения согласия на участие в тестировании
члены семьи после ознакомления с инструкцией отвечают на поставленные вопросы независимо друг от друга (не обсуждают ответы, каждый ориентируется на собственное мнение). Вопросы с вариантами
ответов содержатся в наборе (см. табл. ), который предъявляется на
листе бумаги или на экране компьютера в случае компьютеризированного опроса. Члены семьи отвечают на вопросы, выражая мнение
о реально сложившихся семейных отношениях на настоящий момент
времени, но не пожелание изменения этих отношений. Результаты теста вычисляются на основе ключевой программы (см. табл. ), которая
скрыта от респондентов.

Таблица 
Тест функционального ресурса семьи
Вопросы и варианты ответов
I. Какова стратегия членов семьи при решении семейных
проблем:
1. общее мнение членов семьи учитывается только в делах,
важных для семьи, но не в мелочах …
2. во всех случаях члены семьи принимают решения, учитывая
общие интересы семьи…
3. каждый член семьи принимает решения, исходя из
собственных интересов …
II. Место семьи в системе жизненных ценностей:
1. достижение высокого общественного положения важнее, чем
сохранение семьи …
2. самая большая ценность — это дети и их благополучие …
3. главное в жизни — построить счастливую семью без
разделения чувств к детям и к супругу …

Ответ
……
……
……

……
……
……

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 213

Продолжение таблицы 
Вопросы и варианты ответов
Ответ
III. Какая степень доверительности существует в семейных
отношениях:
1. максимально ограничиваются сведения, сообщаемые членами
……
семьи друг другу о себе …
2. каждый сообщает семье только о том, что затрагивает
……
интересы кого-либо из членов семьи …
……
3. в семье не существует никаких личных секретов, кроме
интимных …
IV. Фактор, в наибольшей мере определяющий сплочение
семьи:
1. чувство долга перед семьей …
……
2. стремление к повышению материального благосостояния
……
семьи …
……
3. сочувствие, взаимопонимание и взаимопомощь членов семьи …
V. Какое отношение к несемейным интересам членов семьи:
1. безразличное, не принято вмешиваться в дела членов семьи,
если эти дела не касаются семьи …
2. одобряются любые интересы членов семьи при условии, что
никому не наносится вред …
3. осуждаются интересы членов семьи, если эти интересы
бесполезны для семьи …

……
……
……

VI. Сколько времени члены семьи стремятся проводить
в семейной среде:
1. руководствуются стремлением как можно меньше надоедать
друг другу …
2. вполне достаточно находиться вместе только в свободное
время …
3. есть желание постоянно находиться вместе …

……
……
……

VII. Степень участия членов семьи в выполнении семейных
функций:
1. строгое соблюдение требований внутрисемейного контракта
распределения обязанностей …
2. участие в семейных делах только при условии свободного
времени …
3. готовность выполнить любые семейные обязанности, если это
требуется по обстоятельствам …

……
……
……

214 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Продолжение таблицы 
Вопросы и варианты ответов
VIII. Оценка семейной перспективы:
1. в перспективе сохранение целостности семьи, несмотря
на возможные конфликты…
2. нет причин для опасений будущего нарушения семейной
целостности …
3. существуют предпосылки для разрушения семейных
отношений …
IX. Соответствие членов семьи представлениям об их
семейной роли:
1. в основном соответствуют …
2. соответствовали бы, если бы не мешали друзья
и родственники …
3. не соответствуют …
X. Способ выхода из внутрисемейных конфликтных ситуаций:
1. конфликты завершаются после формального примирения без
согласования разных мнений …
2. конфликты разрешаются с учетом всех мнений, нередко
с помощью юмора …
3. возникающие ссоры и конфликты редко разрешаются,
сохраняются обиды членов семьи …
XI. Всегда ли семейными делами руководит общепризнанный
глава семьи
1. всеми делами управляет глава семьи, смена лидера
не допускается …
2. отсутствует единоличный лидер, все члены семьи имеют
равные права в управлении делами …
3. семья признает нового руководителя, если он наиболее
компетентен в возникшей ситуации …

Ответ

……
……
……

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 215

Таблица 
Ключ к тесту функционального ресурса семьи
8 баллов за ответы подпунктов: I2, II3, III3, IV3, V2, VI3, VII3, VIII2, IX1,
X2, XI3;
4 балла — подпунктов: I1, II2, III2, IV1, V1, VI2, VII1, VIII1, IX2, X1, XI1;
0 баллов — подпунктов: I3, II1, III1, IV2, V3, VI1, VII2, VIII3, IX3, X3, XI2
Сумма баллов и результат оценки ресурса
88–72
71–55
54–37
36–19
18–0
Ресурс:
Ресурс:
Ресурс:
Ресурс:
Ресурс:
слабо
высоко
высокий
средний
низкий
положиположиположиотрицаотрицательный
тельный
тельный
тельный
тельный

Суммарное количество баллов по результатам ответов отражает
мнение члена семьи о качестве внутрисемейных отношений и демонстрирует его мотивацию на поддержание семейного благополучия.
После того как члены семьи выразили свое личное мнение, каждому
из них предлагается пройти тест от имени того члена семьи, с которым
планируется оценить взаимопонимание.
Сопоставление полученных данных позволяет оценить уровень
взаимопонимания членов семьи. Если один член семьи правильно отметил ответы партнера, то это свидетельствует о понимании позиции
партнера. Совпадение реальных и предполагаемых ответов свидетельствует о взаимопонимании между членами семьи. Если существует
расхождение между реальными и предполагаемыми ответами на вопросы теста, то степень расхождения отражает нарушение взаимопонимания. Если проследить реальные и предполагаемые ответы на
отдельные вопросы, то проясняются мотивации, нарушающие взаимопонимание. При этом обращается внимание на количественную
разность реальных и предполагаемых ответов. Если один член семьи
считает другого более позитивно настроенным, чем это есть в действительности, то разность имеет положительный знак. Отрицательный знак обозначает расхождение во взаимопонимании, когда член
семьи неоправданно наделяется негативными мотивациями. Важно
отметить, что уровень взаимопонимания оценивается по наименее
благополучной стороне. Имеется в виду, что один член семьи может

216 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

иметь вполне правильное представление о позиции другого, но это не
значит, что существует взаимопонимание, потому что оно нарушается
из-за ошибочного мнения другого.
Количественная оценка уровня взаимопонимания взрослых и несовершеннолетних членов семьи существенно облегчает действия специалистов, помогающих семье находить выход из проблемных ситуаций.
Компьютеризированный вариант предложенной методики позволяет
в течение – минут получить достоверное представление о взаимоотношениях членов семьи и найти способы коррекции коммуникации,
поскольку тест обозначает проблемные зоны.
Измерение взаимопонимания участников переговоров
с использованием технологии «Карта медиации»
Технология «Карта медиации» [Лаврова и др. ] создавалась с целью разработки метода, обеспечивающего формулирование согласованного представления о предмете, который лежит в основе спорной
проблемы и который обсуждается в процессе переговоров под руководством посредника. Достижение взаимопонимания участников переговоров является ключевым моментом урегулирования противоречий
в споре. Взаимопонимание выстраивается под воздействием множества обстоятельств, каждое из которых может быть определяющим, но
может и не оказывать влияния на процесс коммуникация. То есть случайный выбор показателя взаимопонимания не оправдан. При этом,
как было подтверждено проведенными наблюдениями [Лаврова и др.
], именно совпадение переживаний собеседников достоверно свидетельствуют о взаимопонимании. Мотивации, которые программируют поведение и переживания, поддаются сознательному контролю
и могут служить показателем взаимопонимания. Интересы участников
диалога при обсуждении проблемы представляют собой часть таких
мотиваций. Поэтому при разработке способа оценки взаимопонимания использовали показатель соотношения интересов.
После получения согласия собеседников на участие в тестировании
они действовали по инструкции и заполняли бланк (см. табл. ), обозначая ряд интересов, вовлекающих в обсуждение проблемы. Интересы
разделялись по категориям самых важных, актуальных и косвенно
связанных с обсуждаемой проблемой. Каждый респондент обозначал
собственные интересы и выражал мнение об интересах собеседника.

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 217

Таблица 
Классификация интересов, связанных с обсуждаемой проблемой
СОБСТВЕННЫЕ реальные
интересы первой стороны:

Самые важные

Актуальные

·
·
·
·

·
·
·

Самые важные

Актуальные

·
·
·
·
·

Самые важные

Актуальные

Прямо связанные с проблемой

·
·
·
·
·

Косвенно влияющие на решение
проблемы

Прямо связанные с проблемой
Косвенно влияющие на решение
проблемы
ГИПОТЕЗА относительно
интересов второй стороны:
Прямо связанные с проблемой
Косвенно влияющие на решение
проблемы
ГИПОТЕЗА относительно
интересов третьей стороны:

В процессе тестирования каждый участник диалога сначала формулирует собственную позицию с обозначением осознанных мотиваций,
а затем излагает гипотетические мнения об интересах собеседника. Далее производится сопоставление реальных и гипотетических представлений собеседников друг о друге. То есть вначале измеряется уровень
индивидуального понимания проблемной ситуации, а затем — уровень
межличностного взаимопонимания. Учитываются с положительным
знаком совпадения и с отрицательным знаком — несовпадения. В результате сопоставления двух промежуточных вариантов подсчитывается конечный показатель группового взаимопонимания. Показатель выражается в процентах: количество обозначенных совпадений
делится на суммарное количество реальных интересов и умножается

218 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

на  %. Если учесть несовпадения, то можно произвести подсчет расхождения взаимопонимания. В качестве окончательного результата
учитываются данные стороны с наименьшим количеством совпадений.
Участник переговоров с наибольшим количеством совпадений определяет перспективу повышения взаимопонимания. Подобным образом
можно измерять взаимопонимание по совпадению гипотетических
и реальных вариантов ожиданий сторон от разрешения проблемы
[Лаврова и др. ].

Заключение
Выяснение принципов взаимопонимания в диалоге представляет
собой проблему, обсуждение которой в языкознании сопровождается
острой дискуссией. Многочисленные отдельные факторы, влияющие
на взаимопонимание, и набор мнений, высказываемых в дискуссии,
освещаемой рядом авторов [Знаков ; Корнелиус, Фейр ; Чумиков ; Rosemann, Kerres ], не рассматриваются в представленном материале, имеющем ограниченный объем. Результаты данной
работы являются частью исследований, направленных на выяснение
принципов обработки информации, содержащейся в вербальных посылках, которыми обмениваются участники переговоров, достигая
согласия в проблемной ситуации. Как было показано ранее [Лавров
], взаимопонимание при обмене вербальными посылками характеризуется соответствием образов тех объектов, на которые направлено внимание отправителя и получателя посылки с информационным и эмоциональным содержанием. В предыдущих разделах
данной работы изложены сведения, позволившие выделить стратегии, в соответствии с которыми воспринимается информационная посылка. Конкретизированная стратегия, предусматривающая
максимальную детализацию образа, снижая вероятность ошибки,
усложняет и замедляет восприятие получаемой информации. Поэтому эта стратегия затрудняет взаимопонимание собеседников. Поисковая стратегия, основанная на манипуляции гипотезами, уменьшает временные затраты по сравнению с конкретизированной, но не
имеет иных преимуществ. Интуитивная стратегия, мобилизующая
память и личный опыт участников диалога, в наибольшей степени
содействует успеху переговоров. Данная работа предлагает ответ на

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 219

вопрос относительно обстоятельств, мотивирующих выбор стратегии.
Результаты экспериментов с опознанием фрагментированных образов в условиях изменяющейся тревожности [Лавров, Рудинский ]
позволили проследить влияние эмоционального состояния на выбор
оптимальной стратегии принятия решения. Негативные переживания, вызванные повышенной тревожностью, мотивировали испытуемых руководствоваться конкретизированной стратегией, которая
с наибольшей вероятностью гарантировала принятие правильного
решения с избеганием негативных последствий. Поэтому можно полагать, что взаимопонимание собеседников с высоким уровнем тревожности и с предпочтением конкретизированной стратегии будет
медленно достигаться после детального истолкования вербальных
посылок и кропотливого рассмотрения их содержания в связи с обсуждаемой проблемой. Анализ функционального ресурса организации и готовности сотрудников к достижению договоренности при
обсуждении межличностных и производственных проблем [Лаврова,
Лавров ] подтвердил мнение о том, что эмоциональное состояние собеседников является ключевым фактором взаимопонимания.
Этот фактор гораздо более значим, чем соблюдение собеседниками
правил коммуникации.
После изложения сведений о влиянии эмоционального состояния
собеседников на преодоление разногласий в третьем разделе данной
работы приводится оригинальное объяснение природы эмоций в связи
с эмоциональными проявлениями и переживаниями. Эволюционно
заданная системность психики поддерживается системоорганизующим фактором, в качестве которого выступает комплекс осознаваемых и неосознаваемых мотиваций. Мотивации представляют собой
программы действий по удовлетворению триады потребностей самосохранения, самовыражения и продолжения рода [Лавров ]. Для
того чтобы подчеркнуть ключевую роль переживаний собеседников
в поддержании взаимопонимания, предложено обозначить переживания в качестве неспецифических факторов, в отличие от специфических, связанных с функцией коммуникативной системы. Рассмотрение
переживаний в качестве неспецифических факторов коммуникации
позволяет оценивать уровень взаимопонимания без обязательного
учета множества специфических обстоятельств переговоров.

220 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

ВЗАИМОПОНИМАНИЕ
СОБЕСЕДНИКОВ

КОММУНИКАТИВНАЯ
СИСТЕМА:
ƛŰƞƘŭƞƢƙŰƞūƜƨƞŰŬƠƨƟŭűŭƕŰƔŰűŰƔ
ūŬŬŰƢƙūƠƙƔƞŰŬƠƨ
ƛŰƞƞŰƠūƢƙƫ ŰƓŬŴƗƖūŭƝƧųƟűŰƓƜŭƝ
ŰƓƥƞŰŬƠƨƛŰƞƠŭƛŬƞŰƕŰƟŰƜƫ

ŬƟŭƢƙơƙƣŭŬƛƙŭơūƛƠŰűƧ
ƔƘūƙƝŰƟŰƞƙƝūƞƙƫ

ƞŭŬƟŭƢƙơƙƣŭŬƛƙŭơūƛƠŰűƧ
ƔƘūƙƝŰƟŰƞƙƝūƞƙƫ

СООТНОШЕНИЕ ПЛАТФОРМ
ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ ПЕРЕЖИВАНИЙ
СОБЕСЕДНИКОВ

ИНДИВИДУАЛЬНАЯ ПЛАТФОРМА
ЭМОЦИОНАЛЬНЫХ ПЕРЕЖИВАНИЙ

Рис. 11. Специфические и неспецифические факторы взаимопонимания

Специфические факторы, определяющие процесс переговоров,
объединяются в рамках коммуникативной системы, обеспечивающей обмен информационными посылками, выраженными в вербальной форме. Коммуникативная система выстраивается на основе ряда
принципов: ) конвенциональности, ) согласованной ассоциативности,
а также ) общности контекстного поля (см. рис. ). Первый принцип
предусматривает соблюдение общепринятых правил выбора языковых норм, пространства переговоров и организации переговорного
процесса, а также поведения собеседников во время обсуждения актуальной проблемы. Особо тщательно принцип конвенциональности
поддерживается в деловых встречах, когда решаются важные экономические и политические проблемы. В полной мере принцип рассмотрен авторами рекомендаций по организации делового общения [Колтунова ; Serra ].
Второй принцип коммуникации учитывается из-за помехи, которая
создается расхождением ассоциаций у собеседников при восприятии
объекта, находящегося в основе обсуждаемой проблемы. Возникновение ассоциации обусловлено существованием в памяти ассоциативных рядов, в которых имеется связь (коннотация) образов объектов,

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 221

обладающих общими и противоположными свойствами. Образы, возникающие в сознании собеседников, извлекаются из ассоциативного
ряда под влиянием ведущей мотивации. Согласно предлагаемому оригинальному объяснению [Лавров ], объединение образов в ассоциативном ряду обусловлено общностью информационных фрагментов,
входящих в состав образов — при этом стабильность объединения
определяется весовыми параметрами общего информационного фрагмента, но не изменением межнейронных контактов, которые в здоровом активном мозге остаются на одном уровне.
Третий принцип конструкции коммуникативной системы фокусирует внимание на общности контекстного поля участников диалога.
Общность возникает благодаря соответствию образов, отражающих
объекты внешнего и внутреннего мира собеседников. В процессе переговоров соответствие образов обеспечивается пластичностью их
формы, которая изменяется при извлечении из памяти под воздействием запроса [Там же]. Синтаксические (отражающие структуру
объектов), праксические (передающие организацию поведенческих
актов) и семантические (отмечающие логику событий) образы сочетаются в модели мира. Модель мира самостоятельно создается индивидуумом под влиянием воспитания и четырех форм обучения (с наставником, накопление личного опыта, индивидуальное осмысление
событий и запечатлевание новых сведений).
Языкознание, выясняя принципы взаимопонимания в диалоге, одновременно с изучением вербальной конструкции информационных
посылок, которыми обмениваются участники переговоров, ведет исследование переживаний, влияющих на коммуникацию собеседников.
В результате сочетанного подхода формулируются алгоритмы диалога
и тем самым решается часть задач, стоящих перед конструкторами
устройств искусственного интеллекта, включаемых в социальные отношения. Задачи решаются с привлечением данных из области нейроинформатики и нейрофизиологии. Поэтому представленные в данной
работе оригинальные сведения о стратегиях принятия решения в условиях неопределенности, о природе эмоций и мотиваций, а также
о структуре ассоциаций обладают актуальностью.

222 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Литература
Бизюк и др. 1997 — Бизюк А. П., Вассерман Л. И., Иовлев Б. В. Применение
интегративного теста тревожности. СПб.: Центр «Адаптест», 1997.
Вальцев и др. 2002 — Вальцев В. Б., Лавров В. В., Лаврова Н. М. Использование минимальной неоднородной нейронной сети для моделирования
процесса принятия решения // Интеллектуальные системы. Калуга:
КФ МГТУ, 2002. С. 271–274.
Звегинцев 1965 — Звегинцев В. А. История языкознания XIX–XX веков
в очерках и извлечениях. М.: Просвещение. 1965. Ч. II.
Знаков 2016 — Знаков В. В. Психология понимания мира человека. М.:
ФГБУН Институт психологии РАН, 2016.
Колтунова 2005 — Колтунова М. В. Конвенции как прагматический фактор
делового диалогического общения. М.: Академия гуманит. исслед., 2005.
Корнелиус, Фейр 1992 — Корнелиус Х., Фейр Ш. Выиграть может каждый.
М.: Стринтер, 1992.
Кратин и др. 1982 — Кратин Ю. Г., Зубкова Н. А., Лавров В. В., Сотниченко Т. С., Федорова К. П. Зрительные пути и система активации мозга.
Л.: Наука, 1982.
Лавров 2015 — Лавров В. В. Классификация эмоций, вызываемых благоприятными, неблагоприятными и неопределенными поведенческими
ситуациями // Путь науки. 2015. № 12 (22). С. 90–92.
Лавров 2016 — Лавров В. В. Между мозгом и психикой. Saarbrücken:
OmniScriptum Publishing Group, 2016.
Лавров и др. 2020 — Лавров Н. В., Лавров В. В., Лаврова Н. М. Цикл явлений
в мобилизации процесса обучения // Нейрокомпьютеры и их применение. М.: ФГБОУ ВО МГППУ, 2020. С. 422–425.
Лавров, Рудинский 2003 — Лавров В. В., Рудинский А. В. Организация целостной деятельности микро- и макросистемных нервных образований
и гетерогенные нервные сети // Нейроинформатика. 2003. Т. 1. С. 19–23.
Лавров, Рудинский 2016 — Лавров В. В., Рудинский А. В. Формирование
матрицы цельного образа при раздельном восприятии элементов комплексного объекта // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследования, 2016. № 7 (1). С. 91–95.
Лаврова, Лавров 2008 — Лаврова Н. М., Лавров В. В. Измерение функционального ресурса организации // Коуч. 2008. № 1 (12). С. 14–17.

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 223

Лаврова, Лавров 2009 — Лаврова Н. М., Лавров В. В. Семейная терапия:
от простого к сложному. СПб: Bridge, 2009.
Лаврова и др. 2010 — Лаврова Н. М., Рудинский А. В., Лавров В. В. Модель
работы системы памяти при изменении веса информации // Современные проблемы науки и образования. Биологические науки, 2010.
№ 1. С. 18–23.
Лаврова и др. 2013 — Лаврова Н. М., Лавров В. В., Лавров Н. В. Медиация:
принятие ответственных решений. М.: Изд-во ОППЛ, 2013.
Лаврова и др. 2020 — Лаврова Н. М., Лавров Н. В., Лавров В. В. Эмоциональная платформа и эмоциональный потенциал личности в аспекте образной психологии // Антология Всемирной психотерапии (спец. вып.)
Материалы Девятого Всемирного конгресса по психотерапии «Дети.
Общество. Будущее — Планета психотерапии» (Москва, 24–29 июня
2020 г.). 2020. С. 157–164.
Лосев 1991 — Лосев А. Ф. Философия, Мифология, Культура. М.: Политиздат, 1991.
Павлов 1947 — Павлов И. П. Лекции о работе больших полушарий головного мозга. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1947. (1-е изд. 1927)
Пель 2009 — Пель М. Приглашение к медиации. М.: Межрегиональный
центр управленческого и политического консультировании. 2009.
Реестр 2018 — Реестр новых научных направлений / Под ред. М. Ю. Ледванова. М.: Изд-во Академия естествознания, 2018. Т. 1.
Чумиков 1995 — Чумиков А. Управление конфликтом и конфликтное
управление как новые парадигмы мышления и действия. М.: Социс,
1995.
Шейнов 2010 — Шейнов В. П. Управление конфликтами: теория и практика.
Минск: Харвест, 2010.
Braga-Neto, Goutsias 2003 — Braga-Neto U.M., Goutsias J. A multiscale approach to connectivity // Comp. Vis. and Im. Understanding. 2003. Vol. 89.
No. 1. P. 70–107.
Chihman et al. 2001 — Chihman V., Shelepin Y., Pronin S., Foreman N., Merkuliev A., Krasilnikov N. The Gollin test and the optical properties of incomplete ﬁgures at threshold // Perception. 2001. Vol. 30. P. 89.
Darwin 1872 — Darwin Ch. The expression of the emotions in man and animals.
London: J. Murray, 1872.

224 Н. В. Лавров, В. В. Лавров

Goleman 1996 — Goleman D. Emotional Intelligence: Why It Can Matter More
Than IQ. London: Bloomsbury Publishing Plc., 1996.
Koenderink 1984 — Koenderink J. J. The structure of images // Biol. Cybernet.
1984. Vol. 50. P. 363–370.
Mesarovich 1970 — Mesarovich M.D., Macko D., Takahara Y. Theory of hierarchical multilevel systems. New York; London: Acad. Press, 1970.
Rosemann, Kerres 1986 — Rosemann В., Kerres М. Interpersonales Wahrnehmen und Verstehen. Bern u.a.: Huber, 1986.
Serra 1998 — Serra J. Connectivity on complete lattices // Mathemat. Im. Vis.
1998. Vol. 9. P. 231–251.
Steiner, Perry 1997 — Steiner C., Perry P. Achieving Emotional Literacy. London:
Bloomsbury, 1997.
White, Epston 1990 — White M., Epston D. Narrative Means to Therapeutic Ends.
New York: W. W. Norton, 1990.

N. V. Lavrov, V. V. Lavrov

FEATURES OF MUTUAL UNDERSTANDING IN THE CONTEXT
OF DIALOGUE: SPECIFIC AND NONSPECIFIC
COMMUNICATION FACTORS
Abstract. The results of this work are part of a study aimed at clarifying the
principles of processing information contained in verbal messages exchanged
by negotiators for achieving mutual understanding in a problem situation.
The transmission of information parcels occurs through the channels of the
communicative system, which arises due to ) compliance with the norms of
conventionality, ) overcoming the interference of random associations that
complicate the understanding of the parcels, and ) the presence of a common
contextual ﬁeld, which is created when the opinions of the participants of the
dialogue about problematic circumstances coincide. The construction of a parcel
from separate information fragments reﬂects the images that are in the model
of the world and actualized in the sender’s mind. During the research, the following tasks were solved: ﬁrstly, we found out the strategies used in the process
of identifying an object with a limited number of fragments of information, and
formulated algorithms for processing the information received and making decisions in an uncertain and contradictory situation; secondly, we considered the

ОСОБЕННОСТИ ВЗАИМОПОНИМАНИЯ В КОНТЕКСТЕ ДИАЛОГА… 225

construction of an emotional experience platform that determines the mobilization of consciousness; thirdly we have developed a methodology to measure
the degree of mutual understanding of interlocutors when discussing a controversial issue.
Keywords: communication system, mutual understanding, structure of the
information package, image of the object, identiﬁcation strategies, platform of
emotional experiences, psychological assistance.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-10

И. Г. Подгорбунская
СибГУ им. академика М. Ф. Решетнева, Красноярск, Россия

К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА
ИНФОРМАЦИИ: ВЕРБАЛЬНЫЙ КОД
МИНИМАЛЬНОЙ ИНФОРМЕМЫ
В статье рассматривается попытка исчисления минимальной единицы информации в языке с использованием синергетического подхода и теории информации. В связи с этим вводятся термины «мыслема», «речемыслема» и «информема». Важную роль в этом сыграла
теория языкового просодемного пространства (макропространства),
установление зоны нуклеации, дифференциального признака маркированности единиц ядра языкового макропространства, при этом подчеркивается неизбежность качественного преобразования параметра
порядка. В ходе исследования анализируется иерархичность языковой
системы языка, определяется место возникновения и локализации минимальной единицы информации, а именно, фазовое переходное пространство второго рода. Два просодемных инварианта, объединившись
единой ситуацией, проецируются во внешнюю коммуникацию и трансформируются в минимальный интерактивный дискурс или, другими
словами, в минимальную единицу, расчет которой производится по
формуле Р. Хартли. В данной работе подчеркивается специфика тесного
взаимодействия и координации языка и информации.
Ключевые слова: синергетический подход, теория информации, просодические параметры, параметр порядка, фазовое переходное пространство, минимальная единица информации.

Сложный информационный мир, в котором мы находимся в настоящее время, привлекает наше внимание, воздействуя на наше сознание

К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ… 227

и поведение. Лингвистический инструментарий с большим трудом
успевает за многоаспектностью и многогранностью информационной
фазы развития нашего общества. Информация относится к фундаментальным понятиям современной физики, математики, естественных
и гуманитарных наук. «Она применима и к характеристике материи,
и к характеристике сознания» [Урсул : ].
Как известно, язык — это средство передачи информации, поэтому
теория информации тесно связана с лингвистическим анализом структуры языковых единиц, их потенциальными возможностями служить
инструментами передачи содержания. «Отдельные положения теории
информации, будучи экстраполированы в область языка, позволяют
по-иному представить себе не только способы функционирования
единиц языка, но дают в более расширенном виде их сущностные
характеристики» [Гальперин : ].
Открывшиеся методологические возможности синергетики исследовать информационные процессы как механизмы самоорганизации
иерархически организованных сложных систем расширяют исследовательское поле такого явления, как информация. Согласно синергетическим представлениям, в фазовом переходе происходит подготовка
нового витка развития самоорганизующейся суперсложной системы
языка. В фазовом переходе второго рода, т. е. при переходе от языкового макропространства к языковому мегапространству, зарождается
новая упорядоченность структуры единиц зоны нуклеации данного
фазового пространства, а также нового параметра порядка в статусе
управляющего. Управляющий параметр нижележащих иерархических
пространств микро- и макропространств — просодическая детерминанта восходящей или нисходящей звучности — теряет свою руководящую, управляющую силу, поэтому происходит ее отчуждение
как управляющего параметра. Ядерные единицы фазового перехода
второго рода начинают «подстраиваться» к новому, вновь организованному, возникшему под влиянием окружающей среды, параметру порядка. Меняются условия внешней среды, которые побуждают
субъектов к мыслительной и речевой активности, к началу диалога.
«Диалогическое взаимодействие не означает простого переноса информации. Прежде всего, дискурс как реальное воплощение языка служит для установления некоего обмена, который требует иерархизации

228 И. Г. Подгорбунская

информации в соответствии с ее важностью и представляет собой нечто гораздо большее, чем обычная передача сообщений» [Ажеж :
]. Каждый раз новая ситуация — это внешние объективные условия, в восприятии которых отражаются «наши личностные свойства,
взгляды, знания, настроение, психологическая установка, вместо значений выступают смыслы (личностные значения и значимости), происходит обращенное на себя осмысление наблюдаемой реальности»
[Коренберг : ]. Как полагает далее В. Б. Коренберг, человек живет, «имея в виду жизнь сознания (включая подсознание) в дискретных,
последовательно формируемых ситуациях» [Там же: ]. Как показывает практика, ситуация имеет способность восполнять информацию.
Человек диалогичен от природы [Ажеж : ], и поэтому определенная ситуация побуждает субъектов к активности, к диалогу, опосредствуя эту активность. Два коммуницирующих субъекта осуществляют первоначально ментальный синтез вопроса и ответа на него, эти
единицы были названы мыслемами, а их претворение в речь речемыслемами [Kovalenko, Podgorbunskaya : ], причем в своих рассуждениях исходим из понятия минимальной просодемы и ее дальнейшего
продвижения «вверх» по вертикали к языковому мегапространству,
согласно теории Н. А. Коваленко [Коваленко : ]. Так как наше
сознание чрезвычайно информационно насыщено, задать вопрос, выбрав из большого объема информации, хотя и однословный, а также
ответить на него — это не простая задача.
Прежде чем перейти к понятию минимальной информемы, следует
отметить, что подобные попытки были предприняты, в частности, количество информации в одном ответе на вопрос типа «да — нет» равное одному биту.
В теории известного американского математика Р. Хартли [Хартли
] аддитивной мерой информации является БИТ. Эта аббревиатура
была предложена американским математиком Джоном Тьюки в  г.
С тех пор Р. Хартли и К. Шеннон использовали эту единицу для измерения информации. Количество информации по Хартли измеряется
по формуле I = log₂ N бит. Он сформулировал и доказал следующую
важную теорему: «Если в заданном множестве {М}, состоящем из N
элементов, содержится элемент х, о котором известно только, что он
принадлежит этому множеству {M}, то найти х, необходимо получить

К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ… 229

об этом множестве количество информации, равное log₂ N бит. Единица бит используется теперь постоянно для обозначения количества
информации, хотя существуют единицы, количественно превышающие  бит, например, байт, равный  битам, гигабайт, соответствующий
⁹ байтам и т. д.»
Подсчет количества информации через меру неопределенности,
другими словами, энтропию, осуществленный К. Шенноном, представляет собой следующую формулу:
I = H₁ — H₂,

где H₁ и H₂ — энтропии до и после испытаний соответственно. Это
и есть знаменитое Шенноновское определение количества информации» [Чумак : ]. Как растет количество подсчета информации,
так и само понятие информации имеет большое количество подходов.
В нынешней реальности существует много определений понятия
информации. Как выяснилось, часто определение информации зависит от того, ученый какой специальности предлагает это определение.
Например, О. С. Ахманова в «Словаре лингвистических терминов» дает
следующее определение информации: «Информация — это сведения,
содержащиеся в данном сообщении и рассматриваемые как объект
передачи, хранения и обработки» [Ахманова : ].
В работах по философии существует мнение, что методологической
основой анализа понятия информации является теория отражения.
«Информация есть отражение в сознании людей объективных причинно-следственных связей в окружающем нас реальном мире» [Берг,
Черняк ], а также «информация — это содержание процессов отражения» [Елчанинова ]. Д. И. Дубровский, посвящая свою книгу
анализу информационного процесса, выделяет две противостоящие
концепции информации — атрибутивную и функциональную. Атрибутивная информация присуща всем материальным объектам, как
атрибут материи. Функциональная информация связана с особенностями процессов в самоорганизующихся системах [Дубровский ].
Специалисты по программированию определяют понятие информации, как «информация есть некий алгоритм, совокупность приемов, правил или сведений, необходимых для построения оператора»

230 И. Г. Подгорбунская

[Корогодин ]. Н. Винер противопоставляет понятие информации
энтропии: «…подобно тому, как энтропия есть мера дезорганизации
(неопределенности), информация есть мера организации» [Винер ].
Информацию известный ученый Д. С. Чернавский подразделяет на
запомненную и случайную, предлагая вслед за Г. Кастлером [Кастлер
] считать, что информация есть запомненный выбор одного варианта из нескольких возможных и равноправных [Чернавский : ].
Минимальной единицей или атомом информации считается сообщение. О. В. Чумак полагает, что «сообщение — это некий сигнал, который (будучи имитирован передатчиком), пройдя по линии, способен
изменить состояние приемника» [Чумак ].
В связи с открытием минимальной единицы зоны нуклеации языкового макропространства и единицы фазового перехода второго рода
существует несколько иной подход, какое количество информации
принимать за один бит в языковой системе, следуя формуле Хартли.
Для того чтобы перейти к понятию минимальной единицы информации, изложим более детально теорию Н. А. Коваленко.
Синергетики считают, любая самоорганизующаяся система должна
иметь как минимум три иерархических уровня. В языке, как в сложноорганизуемой системе, различаются микропространство (фонемный
уровень), макропространство (просодемный уровень), мегапространство (сверхпросодемный уровень) со своими ядерными и периферийными единицами, а также связями между ними. В микропространстве
минимальной языковой единицей является фонема, а в речи соответственно — звук. В макропространстве все гораздо сложнее, поэтому
остановимся на этом подробнее.
Для создания теоретического обоснования системы макропространства языка необходима минимальная единица, элемент подобно
фонеме в микропространстве языка, предельная, не поддающаяся дальнейшему членению без нарушения его специфики. Эта единица должна
быть достаточно абстрактной, универсальной, объективной, теоретически значимой, выведенной из вариантных состояний системы и обладающей относительно устойчивым единством означаемого и означающего. Выводы теории основываются на фонетическом эксперименте
с использованием компьютерного метода с помощью программ Praat
(v. ..) и Speech Analyzer (v. ..), метода математико-статистической

К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ… 231

обработки данных эксперимента с помощью программ Microsoft Excel и Statistica.
В теории просодемного пространства минимальная единица языкового макропространства была названа просодемой по аналогии с названием данного языкового уровня. «Минимальная просодема — это
языковая единица смыслоразличения, позиционно обусловленная ударением, абстрагированная из речевых материальных воплощений на
основе принципов минимальности, изоморфизма, внутреннего единства, инвариантности и оппозиционности» [Коваленко : ].
Какой речевой отрезок следует считать за материальное воплощение минимальной просодемы, на котором просодические свойства проявляются наиболее ярко и выразительно? При объяснении
признака минимальности следует исходить из того, что в языках существуют такие понятия, как ударность и безударность, а, следовательно, в языке имеют место два типа разнокачественных слогов. Эти
слоги действительно настолько разные по качеству, что вариантное
бытие просодемы должно, как минимум, состоять из одного ударного
и одного безударного слога. Как известно, при выведении инварианта
должно учитываться все, что имеет место в данной системе. В языке
имеются, однако, слова, состоящие из одного слога, который всегда
является ударным, поэтому определить его в качестве минимальной
единицы просодемного пространства (макропространства) не представляется возможным, так как не учитывается реальность существования безударных слогов, которых в языке гораздо больше, чем ударных, согласно исследованиям фонетистов на материале разных языков.
Таким образом, минимальной единицей зоны нуклеации языкового
макропространства, согласно вышеназванной теории, является просодема, состоящая из двух слогов — одного ударного и одного безударного слога, причем маркированной единицей, как выяснилось, является структура с ударением на втором конечном слоге, так как диапазон
частоты основного тона (ЧОТ) расширяется с переносом ударения на
второй слог. Границы значений доверительных интервалов частоты
основного тона первичного вопроса и назывного предложения или
нейтрального ответа не пресекаются со значениями, если ударным
является начальный слог, а также не пересекаются границы значений
доверительных интервалов ЧОТ первичного вопроса и нейтрального

232 И. Г. Подгорбунская

ответа. Частотный диапазон может увеличиваться в первичном вопросе
или в нейтральном ответе в зависимости от конкретного языка. По движению тона в маркированном инварианте зоны нуклеации языкового
макропространства (тонеме) была определена сущность параметра
порядка в статусе управляющего (по терминологии Н. А. Коваленко)
просодическая детерминанта восходящей или нисходящей звучности.
Просодическая детерминанта восходящей звучности, если с переносом
ударения на второй слог диапазон частоты основного тона расширяется в первичном вопросе, т. е. этот управляющий параметр существует
в следующих языках: в английском, в американском варианте английского языка, немецком, испанском, в швейцарском варианте немецкого языка и др. языках, а просодическая детерминанта нисходящей
звучности в русском, если диапазон частоты основного тона расширяется в назывном предложении или нейтральном ответе при тех же
условиях, т. е. с переносом ударения на второй конечный слог. Между
языковыми микропространством и макропространством существует
фазовое переходное пространство первого рода, единицами которого
являются слоги. С фазового пространства первого рода начинается
принцип удвоения в самоорганизующейся системе языка. От языкового
макропространства к языковому мегапространству находится фазовое
переходное пространство второго рода. Единицами мегапространства
языка являются предложения, дискурсы, тексты.
Сама ситуация стимулирует, заставляет двух коммуницирующих
субъектов задать вопрос и ответить на него, другими словами, две
минимальные просодемы поднимаются из ядра языкового макропространства в фазовое переходное пространство второго рода, чтобы
создать основу будущих единиц языкового мегапространства. Ситуация, по мнению В. Б. Коренберга, — это «вытяжка», «выборка» может существовать лишь в представлениях, быть мысленной схемой,
модельное отображение подлинной реальности» [Коренберг : ].
Диалог является изначально фундаментальной категорией. М. М. Бахтин писал по этому поводу: «Быть — значит, общаться диалогически».
Принципиально важным считает М. М. Бахтин, что уже на мыслительно-онтологическом уровне выявляется «нераздельно-неслиянное двуединство внешнего и внутреннего диалога, внешней и внутренней интенциональности» между Я и Другим» [Бахтин : ]. Рассматривая

К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ… 233

говорящих субъектов в рамках диалоговой ситуации, Клод Ажеж подчеркивает, что «физическое и умственное состояние партнеров, как
и разнообразие ситуаций, не поддаются учету» [Ажеж : ].
Одним из фундаментальных понятий синергетики является аттрактор. В этом качестве, как было упомянуто выше, выступает просодическая детерминанта в микро- и макропространствах. В фазовом
переходе второго порядка зарождается новый параметр порядка —
контингентно-смысловая детерминанта. Вопрос адресанта способен
притягивать к себе разнообразное множество ответов адресата. Ответы могут быть вполне предсказуемые или неожиданные для адресанта, вносящие хаос в наше сознание.
И. А. Евин высказывает предположение, что говорящий стремиться
к краткости и лаконизму, поэтому ему хотелось бы передать сообщение
одним словом. Это в нашей статье однословный вопрос, состоящий из
двух слогов. Для слушающего, как полагает автор, хотелось бы, чтобы
сообщение было максимально развернутым [Евин : ].
Вопрос и ответ являются двухсложными минимальными просодемами, которые согласно теории удвоения, начинают сначала хаотизировать в сознании адресанта и адресата. Принцип удвоения универсален
и содействует переходу системы к хаосу, согласно теории М. Фейгенбаума. Здесь хаос рождается в сознании коммуницирующих субъектов.
«Теория динамического хаоса является одной из тех дисциплин, которые создают фундамент синергетики» [Безручко и др. : ]. Первоначально в сознании коммуниканта возникает инвариантная единица
мыслема, по терминологии автора, далее она переходит в речь или речемыслему. В зоне нуклеации фазового пространства второго рода мыслема является маркированной единицей и, соответственно, в зависимости от ее качественной определенности просодическая детерминанта
была названа контингентно-смысловой, потому что мысль всегда богаче
содержанием, чем реализованная в речи речемыслема.
Учитывая тот факт, что вопрос и ответ состоят из двух слогов и являются нейтральными, имеют место четыре возможных позиции. Важную роль при выявлении этих позиций играет природная сущность
просодической детерминанты и локализации ударного слога. В свое
время местоположение ударения сыграло ключевую роль в выявлении дифференциального признака, которым является диапазон ЧОТ,

234 И. Г. Подгорбунская

в различении маркированных и немаркированных единиц зоны нуклеации языкового макропространства.
Итак, две минимальные просодемы языкового макропространства
(первичный вопрос и нейтральный ответ), интегрируясь друг с другом
возникшей единой ситуацией, поднялись «вверх» по вертикали в языковое фазовое пространство второго рода, чтобы создать минимальную
единицу языка и информации, минимальный интерактивный дискурс
или вербальный код минимальной единицы информации — информемы, по терминологии автора статьи. Напомним, что маркированная
единица (первичный вопрос) и немаркированная (нейтральный ответ)
исследовались в зоне нуклеации языкового макропространства вне семантической связи друг с другом, вне определенной ситуации.
Таким образом, минимальная информема — это минимальный
интерактивный дискурс, равный одному биту, согласно формуле:
I = log₂ N бит, где N равен , так как данная единица состоит из двух
составных частей — первичного вопроса и нейтрального ответа, состоящие, как и минимальная единица языкового макропространства просодема, из двух слогов, при этом выявленный инвариант минимальной
информемы состоит из нераздельных друг от друга — речемыслемы
и мыслемы, материи и сознания. Учитывая тот факт, что двухсложные вопросы и ответы внутри минимальной информемы могут иметь
ударение на любом из слогов, различаются сильные и слабые позиции
первичного вопроса и нейтрального ответа.
Данное исследование открывает дальнейшие перспективы изучения и верификации высказанных в данной статье положений относительно измерения количества вербального кода минимальной информемы, ее перехода в языковое мегапространство, репрезентация
и виды информации в разных по содержанию типах информемы в процессе коммуникации.

Литература
Ажеж 2003 — Ажеж К. Человек говорящий. Вклад лингвистики в гуманитарные науки. М.: Едиториал УРСС, 2003.
Ахманова 1966 — Ахманова О. С. Словарь лингвистических терминов. М.:
изд-во «Советская энциклопедия», 1966.

К ВОПРОСУ ОБ ИЗМЕРЕНИИ КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ… 235

Бахтин 2002 — Бахтин М. М. Проблемы поэтики Достоевского / Бахтин М. М. Собрание сочинений: в 7 т. Т. 6. М.: Русские словари. Языки
славянской культуры, 2002.
Безручко и др. 2010 — Безручко Б. П., Короновский А. А., Трубецков Д. И.,
Храмов А. Е. Путь в синергетику: Экскурс в десяти лекциях. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010.
Берг, Черняк 1974 — Берг А. И., Черняк Ю. И. Информация и управление.
М.: Наука, 1974.
Винер 1958 — Винер Н. Кибернетика и общество. М.: Изд-во иностранной
литературы, 1958.
Гальперин 2018 — Гальперин И. Р. Информативность единиц языка: Пособие
по курсу общего языкознания: Учебн. пос. 3-е изд. М.: ЛЕНАНД, 2018.
Дубровский 2021 — Дубровский Д. И. Информация. Сознание. Мозг: Расшифровка мозговых кодов психических явлений. 2-е изд., доп. М.:
ЛЕНАНД, 2021.
Евин 2008 — Евин И. А. Синергетика сознания. М.: Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2008.
Елчанинова 1969 — Елчанинова О. В. Роль социальной информации и математических методов в выработке управленческих решений // Научное управление обществом. М.: Наука, 1969. Вып. 3. С. 158–171.
Кастлер 1967 — Кастлер Г. Возникновение биологической организации.
М.: Мир, 1967.
Коваленко 1998 — Коваленко Н. А. Системный подход к фразовой просодии слова. Красноярск: изд-во КГПУ, 1998.
Коренберг 2011 — Коренберг В. Б. Активность — протосознание — деятельность — сознание (обращение к теории общей теории деятельности). М.: КДУ, 2011.
Корогодин 1991 — Корогодин В. И. Информация и феномен жизни. Пущино: АН СССР, 1991.
Урсул 1968 — Урсул А. Д. Природа информации. Философский очерк. М.:
Политиздат, 1968.
Хартли 1959 — Хартли Р. Передача информации // Теория информации
и ее приложения / Пер. с англ.; под ред. А. А. Харкевича. М.: Физматгиз,
1959. С. 5–35.
Чернавский 2009 — Чернавский Д. С. Синергетика и информация. Динамическая теория информации. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009.

236 И. Г. Подгорбунская

Чумак 2011 — Чумак О. В. Энтропии и фракталы в анализе данных. М.;
Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2011.
Kovalenko, Podgorbunskaya 2015 — Kovalenko N. A., Podgorbunskaya I. G.
Dualism of Invariants of Language Space // Science, Technology and Higher
Education. Westwood (Canada): Publishing oﬃce Accent Graphics communications, 2015. P. 153–155.

I. G. Podgorbounskaya

ON THE ISSUE OF MEASURING THE AMOUNT
OF INFORMATION: THE VERBAL CODE OF
THE MINIMUM INFORMEME
Abstract. The article discusses an attempt to calculate the minimum unit of
information in a language using a synergistic approach and information theory.
In this regard, the terms “thought”, “speech thought” and “information” are introduced. An important role in this was played by the theory of the linguistic
prosodem space (macrospace), the establishment of the nucleation zone, the
diﬀerential sign of the marking of units of the linguistic macrospace nucleus,
while emphasizing the inevitability of a qualitative transformation of the order
parameter. In the course of the research, the hierarchy of the language system
of the language is analyzed, the place of origin and localization of the minimum
unit of information is determined, namely, the phase transition space of the second kind. Two prosodem invariants, united by a single situation, are projected
into external communication and transformed into a minimal interactive discourse, or, in other words, into a minimal unit, which is calculated according to
R. Hartley’s formula. This paper emphasizes the speciﬁcity of close interaction
and coordination of language and information.
Keywords: synergetic approach, information theory, prosodic parameters,
order parameter, phase transition space, minimal unit of information.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-11

Н. К. Рябцева
Институт языкознания РАН, Москва, Россия

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ В ПРОЦЕССАХ ПЕРЕВОДА
В статье на примере машинного перевода (МП) аннотации к аутентичному научному тексту на английском языке показаны типы и виды
ошибок, которые характерны для современного уровня развития МП
с английского языка на русский. Подчеркивается, что МП научных
текстов существенно отличается от МП текстов другой тематики тем,
что в них ярко проявляется асимметрия естественного языка (ЕЯ), неконгруэнтность межъязыковых соответствий и их интерференция. Поэтому МП научных текстов требует более «прецизионной» настройки
соответствующего лингвистического обеспечения на межъязыковые
соответствия вообще и на предметную область — в особенности.
Ключевые слова: научный текст, аутентичность, машинный перевод,
лингвистическое обеспечение, принципы совершенствования, асимметрия ЕЯ, неконгруэнтность межъязыковых соответствий, интерференция при переводе.

1. Искусственный интеллект превосходит естественный
интеллект по целому ряду параметров
Искусственный интеллект (ИИ) — это теоретически неограниченная память и быстродействие, способность выполнять несколько
операций одновременно, «математическая точность» в выполнении заданных операций, беспрецедентные поисковые способности
и мн. др. Почти во всех областях применения цифровых технологий
ИИ действительно имитирует естественный интеллект (ЕИ) и может

238 Н. К. Рябцева

значительно превосходить ЕИ в качестве и «количестве» выполненной
работы: начиная с автопилотирования воздушных лайнеров и заканчивая распознаванием образов, эффективность которого приближается
к  %. Тем не менее «ИИ не может соперничать с человеком во многих областях» [Александрова : ], особенно в работе с ЕЯ и особенно — в переводе с одного естественного языка на другой. Из этого
следует, что из всех сфер цифровой обработки данных на ЕЯ наиболее
проблемной областью остается машинный перевод (МП). Несмотря на
множество предложенных решений и значительный прогресс в данной области (ср. [Рябцева ; Riabtseva ; ; Han, Wong ]
и мн. др.), уровень и качество МП в определенном количестве случаев
все еще значительно уступает переводу, выполненному человеком, особенно профессионалом.
Проблема МП стала необыкновенно волновать человечество с середины -х гг., когда стали популярны идеи Н. Хомского о порождающей грамматике. Первые пробы, попытки и системы (а также все
последующие) показали, что МП требует огромных трудозатрат. С тех
пор прошло достаточно много времени, цифровые технологии ИИ
развиваются стремительными темпами и в настоящее время получили самое широкое распространение во всех областях жизни, в том
числе в области МП, который стал развиваться в нескольких направлениях. Но, как справедливо замечают специалисты, «компьютерные
инструменты перевода не могут полностью заменить профессионального переводчика. Их использование позволяет лишь сократить время,
необходимое для работы переводчика» [Овчинникова : ]. При
этом «в процессе МП синтезируются ошибки, нехарактерные для человека» [Там же; см. также: Zaretskaya et al. ]. Их анализ показывает
направления в совершенствовании лингвистического обеспечения
в области «Machine Translation» (MT) и лингвистического обеспечения (ЛО) систем класса «MT», «Computer-assisted Translation» (CATсистем) и т. п., в которых сочетаются усилия человеческого фактора
и цифровых технологий.
Особым направлением в разработке и совершенствовании систем МП и систем «автоматической помощи переводчикам» (Computer-assisted Translation) является установление типов и видов ошибок, которые они допускают. Здесь выделяется несколько направлений

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 239

в решении данной проблемы (см., например, [Ciordia ; Castilho et
al. ; Goldsmith ] и мн. др.). Помимо «ручного» метода установления качества МП, разрабатываются и автоматические методы. В любом случае учитываются параметры, которые характерны для оценки
качества перевода, выполненного человеком: количество вставок, замен и опущений [Овчинникова, Павлова ], ср. «The Word Error Rate
(WER) is computed as the sum of insertions, substitutions and deletions»
[Goutte : URL]. Между тем ниже будет показано, что при машинном («пословном») переводе эти параметры нерелевантны. «Although
BLEU, NIST, METEOR, and TER metrics are used most frequently in the
evaluation of MT quality, new metrics emerge almost every year» [Maučec,
Donaj : URL]. В результате разрабатываемые методы оценки качества МП не совсем явно влияют на его улучшение, но тем не менее показывают, что усилия в данной области направлены на использование
всех преимуществ цифровой обработки информации на ЕЯ. В результате МП в настоящее время используется в разных областях и сферах — с одной стороны, но на пути его кардинального улучшения есть
определенные проблемы.

2. В настоящее время МП используется
в различных областях и сферах
Наиболее распространенным принципом построения современных систем МП в последние  лет выступает «статистический МП»,
основанный на больших корпусных данных (Big Data-based МT). В последнее время, примерно с  г., начали активно разрабатываться системы МП на основе нейронных сетей [Maučec, Donaj ]. Наиболее
эффективным способом использования МП оказались разнообразные
вспомогательные для профессионала-переводчика инструменты: справочные, терминологические, «сочетаемостные» двуязычные и многоязычные словари, конкордансы, тезаурусы, онтологии, «рабочие места
переводчика», «многоязычные словари новых терминов и понятий»,
системы «Computer-assisted Translation», «Translation Memory» (TM)
[Barbu et al. ] и мн. др.
В результате в настоящее время МП используется в различных областях и сферах. Как показывает практика, полностью автоматизированный МП не является оптимальным для определенных пар языков.

240 Н. К. Рябцева

Так, автоматический перевод на языки с развитой системой словоизменения оказывается наиболее трудной и трудоемкой задачей [Maučec,
Donaj ]. При этом перевод при помощи компьютерных инструментов CAT (Computer-assisted Translation), включающих автоматический
перевод, параллельные корпусы текстов, словари, тезаурусы и «машинную память», значительно облегчает труд переводчиков, но и в этом
случае большого количества разнообразных ошибок не удается избежать по разным причинам. Более того, использование современных
технологий может повлечь за собой появление нового типа «переводческих ошибок» [Овчинникова ]. Например, работа на платформе
CAT провоцирует ошибки, обусловленные: специфической сферой
коммуникации, особенностями дизайна CAT платформ; сочетанием
порождения высказывания с комбинированием предлагаемых переводческой памятью вариантов и их оценкой и др. Новым оказывается
не столько особенный тип ошибок, сколько смешение известных переводческих промахов с неточностями машинного перевода и ошибками, связанными с межъязыковой интерференцией. При этом наличие специфических ошибок перевода дает возможность разработчикам
программного обеспечения определить проблемные места, увидеть
перспективы совершенствования инструментов CAT и пользовательского интерфейса платформы [Там же].

3. Основной недостаток действующих систем МП
Несмотря на все имеющиеся достижения в области МП, определенные проблемы еще остаются нерешенными. Самым распространенным
представлением о МП с одного ЕЯ на другой остается «техника» дословного, пословного или максимально приближенного к оригиналу
перевода. В результате в большом количестве случаев такой перевод
страдает самыми разными недостатками. Выявление специфических
ошибок в процессе МП дает возможность разработчикам программного и лингвистического обеспечения определить способы повышения качества МП.
Как представляется, совершенствование систем МП и их лингвистического обеспечения может идти в том же направлении, что
и специализация обычных (human) переводчиков, т. е. ориентироваться на определенную предметную область. Так, одним из наиболее

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 241

«наукоемких» и «трудоемких» типов перевода, причем все более значимым во всем мире, выступает в настоящее время перевод специальных (научных, технических, юридических и т. п.) текстов на английский язык и обратно (см., например, [Castilho ; Castilho et al. ;
Lommel et al. ] и мн. др.). Их машинный перевод порождает множество самых разнообразных проблем, особенно если учесть, что, например, не все специальные и профессиональные понятия и выражения
в них имеют терминологический смысл. (Так, в статье [Рябцева ]
на материале корпусных данных было показано, что понятие «аспект»
в русском языке, и особенно в научной речи на русском языке, употребляется подобно тому, как а английском языке (и особенно в научной речи на английском языке) употребляется понятие «perspective»,
и наоборот). Соответственно, одним из важных аспектов (perspectives)
в совершенствовании МП выступает анализ эмпирического материала.

4. Эмпирический материал: анализ МП научной коммуникации.
Межъязыковая асимметрия научной речи на русском
и на английском языке. Сопоставление аннотации
на английском языке с ее МП на русский язык
К одному из весьма креативно «заряженных» видов коммуникации,
по нескольким причинам (см., например, [Рябцева г; б]), относится научная речь, которая в процессе МП демонстрирует трудно
преодолимую межъязыковую асимметрию, особенно в терминологии,
неприемлемость в большинстве случаев дословного перевода текста,
его высокую смысловую плотность, компрессию его коммуникативного
содержания и т. д. В качестве примера МП ниже приводится объект
перевода — аннотация к статье «Hanks Patric, Sara Mož’e. . The way
to analyse ‘way’ / International Journal of Lexicography, Volume , Issue ,
September. Pages –», а также ее МП (выполненный Google Translator). В приводимом примере машинного перевода соответствующей
аннотации содержатся лексические, терминологические, понятийные,
логические, грамматические, сочетаемостные, стилистические, дискурсивные, коммуникативные и др. типы и виды ошибок и их сочетания.
«Вызвавшие» их фрагменты в тексте аннотации на английском языке
(в оригинале) выделены курсивом, а в приводимом далее МП данной
аннотации на русский язык «соответствующие» им межъязыковые

242 Н. К. Рябцева

«несоответствия» — ошибки в МП на русском языке — выделены *подчеркиванием с астериском. Правильные варианты перевода на русский
язык (те, которые должны стоять на месте неправильных) даны в соответствующих местах перевода аннотации в скобках полужирным
шрифтом:
Пример: Hanks Patrick, Sara Mož’e. 2019. The way to analyse ‘way’ /
International Journal of Lexicography, Volume 32, Issue 3, September.
Pages 247–269 (Авторская аннотация к статье, оригинал)
“Traditionally, dictionaries are meaning-driven—that is, they list diﬀerent
senses (or supposed senses) of each word, but do not say much about the
phraseology that distinguishes one sense from another. Grammars, on the other
hand, are structure-driven: they attempt to describe all possible structures
of a language, but say little about meaning, phraseology, or collocation. In
both disciplines during the 20th century, the practice of inventing evidence
rather than discovering it led to intermittent and unpredictable distortions
of fact. Corpora now provide empirical evidence on a large scale for lexicosyntactic description, but there is still a long way to go. Many cherished beliefs
must be abandoned before a synthesis between empirical lexical analysis and
grammatical theory can be achieved. In this paper, by empirical analysis of
just one word (the noun ‘way’), we show how corpus evidence can be used to
tackle the complexities of lexical and constructional meaning, providing new
insights into the lexis-grammar interface”.
(Здесь нельзя не отметить, что данная аннотация написана по-английски (носителем языка) блестяще: компактно, выразительно, последовательно, убедительно и предельно понятно и просто.)

МП с английского языка на русский аннотации к статье
[Hanks Patrick, Sara Mož’e. 2019] (Google Translator)
(с выделенными *подчеркиванием с астериском фрагментами, которые переведены на русский язык некорректно, и с выделенными полужирным шрифтом фрагментами, которые используются в подобных
контекстах в естественной научной речи на русском языке (и которые
даны в скобках))
«Традиционно словари *ориентированы на смысл (описывают
значения слова) — то есть они перечисляют различные *смыслы

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 243

(значения) или *предполагаемые смыслы (возможные значения) каждого слова, но мало говорят о *фразеологии, которая отличает один
смысл от другого (о фразеологических выражениях, которые отличают одно значение слова от другого). *Грамматики, с другой стороны, *управляются структурой (Грамматики… описывают структуру языка): они пытаются описать все возможные структуры языка,
но мало говорят о значении, фразеологии или словосочетании. В обеих
дисциплинах в течение ХХ века практика изобретения доказательств
вместо их обнаружения приводила к *периодическим (спорадическим)
*искажениям (изобретениям) фактов. В настоящее время *корпусы
предоставляют эмпирические *данные в *большом масштабе (корпусные данные предоставляют эмпирический материал в большом
объеме) для *лексико-синтаксического описания (для исследования
лексики и грамматики), но *впереди еще долгий путь (но в этом отношении еще многоe предстоит сделать). Многие *заветные убеждения должны быть *отброшены (От широко распространенных заблуждений следует избавиться) прежде, чем будет достигнут синтез
между эмпирическим лексическим анализом и грамматической теорией. В этой статье путем эмпирического анализа только одного слова
* (‘путь’ существительного) (существительного «way» (‘путь’)) мы показываем, как *корпусные доказательства (корпусные данные) могут
быть использованы для *решения (установления) сложных лексических и *конструктивных (конструкционных) значений, обеспечивая
*новое понимание (новые принципы понимания) *лексико-грамматического интерфейса (взаимодействия лексики и грамматики)».

5. Типы англо-русских несоответствий (с контекстом),
выявленных в процессе анализа МП аннотации
Тип 1. Некорректное описание лингвистического явления с точки
зрения научной речи на русском языке + сочетаемость:
— словари *ориентированы на смысл vs описывают значения
слова
— словари перечисляют различные *смыслы vs значения
— *предполагаемые смыслы слова vs возможные значения слова
— *фразеология отличает один смысл от другого vs фразеологизмы
отличают одно значение слова от другого

244 Н. К. Рябцева

— грамматики *управляются структурой vs описывают структуру
языка
— … *предоставляют… для лексико-синтаксического описания vs
для исследования лексики и грамматики.
Тип 2. Нарушение сочетаемости в русском языке:
— *непредсказуемые искажения фактов vs неожиданные искажения фактов
— *корпусы предоставляют эмпирические данные в большом *масштабе vs — корпусные данные предоставляют эмпирический материал в большом объеме.
Тип 3. Дословный перевод, не отвечающий нормам (научной речи)
на русском языке:
— но *впереди еще долгий путь. vs но в этом отношении еще многоe предстоит сделать
— Многие *заветные убеждения должны быть отброшены. vs
От широко распространенных заблуждений следует избавиться.
Тип 4. Некорректная терминологическая сочетаемость:
— *корпусные доказательства — корпусные данные
— использовать для *решения сложных лексических и *конструктивных значений vs для установления… конструкционных значений
— *лексико-грамматический интерфейс — взаимодействие лексики и грамматики.
Тип 5. Некорректная сочетаемость с точки зрения норм (научной)
речи на русском языке:
— обеспечить *новое понимание — новые принципы понимания.
Тип 6. Некорректная идентификация синтаксической конструкции — приложения и приписывание ей статуса номинативной
конструкции:
— анализ одного слова *(‘путь’ существительного) vs (существительного «way» ‘путь’).

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 245

6. Обсуждение результатов анализа эмпирического материала
По поводу выделенных выше недостатков в МП с английского
языка на русский одной небольшой аннотации научной публикации
можно было бы написать целый том различий, существующих между
этими двумя языками вообще, и между научной речью на русском и на
английском языке — в частности (см., например, [Кожина ; Котюрова ; Halliday ; Рябцева а; б; в; б; Riabtseva
; ] и мн. др.).
Самой простой, наглядной и показательной ошибкой в приведенном МП с английского языка на русский язык научной аннотации
выступают буквализмы, показывающие невозможность дословного
перевода, который в той или иной степени присутствует во всех типах ошибок. Он вызван, в первую очередь, различной сочетаемостью,
казалось бы, почти точных межъязыковых эквивалентов. И этот же
тип ошибки порождает «самую недопустимую» ошибку в научном
переводе — терминологическую. Некорректная терминологическая
сочетаемость, как никакая другая ошибка, обесценивает МП научного
текста. Такого рода буквализмы показывают, что одни и те же явления
в языке описываются (в научной речи на русском и на английском
языке) «разными» лингвистическими средствами.
В частности, особого внимания требует осознание возможностей
и требований в русском и в английском языке к степени развернутости мысли. Так, русский язык, организованный на совершенно других
принципах, чем английский, требует более развернутого и подробного
изложения мыслей и соображений, а также всем своим грамматическим
устройством «обеспечивает» такое «развертывание», которое трудно
предусмотреть в алгоритмическом порождении перевода высказывания
с языка, не обладающего таким большим арсеналом грамматических
средств связности текста. В приведенном МП есть очень показательный
тому пример. Так, по-русски не говорят «обеспечить *новое понимание»
(Тип  ошибки), тогда как выражение (обеспечить) новые принципы
понимания вполне естественно (в научном тексте на русском языке).
Приведенный материал показывает также англо-русские «несоответствия», в которых не просто содержатся определенные, традиционно выделяемые в методике преподавания иностранного языка

246 Н. К. Рябцева

(и перевода) типы и виды ошибок: морфологические, грамматические,
стилистические, сочетаемостные и т. п., но еще и некорректные (в русском языке) терминологические выражения, а также отсутствие представления о том, что для научной речи на русском языке характерны
свои, лингвоспецифичные устойчивые обороты, выражения и клише,
проявляющие и демонстрирующие, в первую очередь, — отсутствие
лингвистических сведений в соответствующей системе МП об «аутентичном, фразеологически связанном, “идиоматичном” и лингвоспецифичном выражении заданного смысла в данном стиле речи на данном
языке», а также проявляющие ярко выраженную межъязыковую интерференцию, приводящую к нарушениям самых разнообразных правил
и норм языка перевода [Рябцева г; а и мн. др.].
Главным из этих правил выступает сочетаемость языковых единиц
[Иорданская, Мельчук ; Маковский ; Riabtseva ], которая
не просто должна учитываться почти во всех выделенных примерах,
но еще и «заменяться» на сочетаемость соответствующих понятий
в языке перевода. При этом учет именно этого фактора — сочетаемости — значительно отличает МП от тех нарушений сочетаемости,
которые свойственны человеку. Наиболее показательным примером
здесь выступает фрагмент из аннотации «the noun ‘way’». Система МП
приняла его за номинативную конструкцию типа «существительное
+ существительное». В результате МП соответствующего выражения,
синтезированный (по правилам перевода данной конструкции на русский язык) как (анализ только одного слова) «‘путь’ существительного»,
в русском языке теряет всякий смысл.
К этому можно еще добавить весьма существенную и характерную черту научной речи на любом языке — наличие своих собственных, лингвоспецифичных, труднопереводимых на иностранный язык
даже специалистом, часто достаточно экспрессивных моделей построения многокомпонентных терминологических и специальных выражений [Рябцева г], ср.: антропонимическая самоидентификация,
прагматический потенциал русской формулы имени; ономастические
импликатуры текста, ономастическая амфиболия как прием; персонажи-двойники в ономастическом зеркале и мн. др. К авторским «терминам-экспрессивам» относятся также выделенные курсивом элементы
в следующих названиях научных статей на русском языке: Иткин И. Б.

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 247

«Об одном невероятном инфинитиве и о склонении некоторых русских
существительных»; Рязанова В. А. «Мутантные аббревиатурно-композитные группы в словообразовательной системе языка» (и мн. др.),
перевод которых часто требует не только профессиональных лингвистических знаний, но и ознакомления с содержанием статьи.
Так, для английского языка в принципе и для научной речи на английском языке в особенности характерны свои собственные не только
лингвоспецифичные общенаучные обороты и выражения [Riabtseva
], но и специальные и терминологические конструкции, модели
и схемы, которые в принципе не могут быть использованы неподготовленными носителями языка (не говоря уже о системах МП) и которые в норме составляют целые кластеры взаимосвязанных терминов,
развивающих соответствующие понятийные системы и формирующие
одно цельное, хорошо организованное, последовательно «разработанное» предметное поле, ср.:
corpus-driven investigation, computer-mediated communication, adjective-adverb interface, word-formation change, speech-gesture constructions,
event-result nominals, word-speciﬁc local grammar, mixed-method inquiry,
event similarity judgments, mobile assisted language learning, online dictionary use, usage-based account, usage-based approach, usage-based construction grammar, corpus-based approach, theory-based model, corpus-based perspective, construction-based dialectometry, corpus-based comparison и мн. др.

Как сказал один выдающийся ученый, «чтобы оценить вкус вина, не
надо выпивать всю бутылку, достаточно сделать пару глотков». В настоящее время «Больших данных» в научной литературе приводится
очень большое количество разнообразных статистических исследований и показателей тех или иных параметров текста или каких-то
иных (лингвистических) объектов, в том числе касающихся машинного перевода. В данном случае видно, что почти самые элементарные
показатели машинного перевода даже небольшого текста, грамотно
написанного грамотным носителем языка, вполне достаточно, чтобы
понять, что лингвистическое обеспечение современных систем МП
нуждается в более «прецизионной» доработке, в частности в учете
лингвоспецифичных сочетаемостных характеристик всех без исключения языковых единиц.

248 Н. К. Рябцева

При этом главное в переводе научных текстов с одного языка на
другой — не столько знание соответствующей терминологии, сколько
знания в соответствующей предметной (лингвистической, например)
области в целом. Таким образом, в современном машинном переводе
мы наблюдаем не отдельные лексические, грамматические, стилистические и т. д. ошибки, а сочетание нескольких видов ошибок в одном
небольшом обороте или выражении. Главная из них — отсутствие
учета специфики (научного) стиля изложения в английском vs русском
языке, недостаточный учет характерных (для научного изложения)
на каждом из этих языков устойчивых, общепринятых и общепонятных оборотов и выражений, в особенности характерных для данной
конкретной дисциплины, например лингвистики. И самое главное —
«отсутствие сведений об аутентичном выражении заданного смысла
в данном стиле речи», а также порождение межъязыковой интерференции, приводящей к нарушениям самых разнообразных правил
и норм языка перевода.
В результате МП научного текста с одного ЕЯ на другой ЕЯ придает
ему «неестественное» звучание и оформление, искажает его значение,
смысл, содержание, логику, терминологию и коммуникативные цели.
В целом МП научного текста оказывается «квазинаучным», содержит
«квазизначения» и вызывает «квазипонимание».
7. Основные проблемы и причины
межъязыковых «несоответствий»
Естественный язык отличается асимметрией и потому идиоматичностью. Межъязыковая асимметрия делает перевод с одного языка
на другой «вдвойне асимметричным». Так, словарь и грамматика английского и русского языков «несопоставимы» / асимметричны и «неконгруэнтны»: в них есть лингвоспецифичные явления, не имеющие
однозначного и даже «словарного» или «трансграмматического» /
«транслексического» соответствия, например, англ. номинативные
конструкции (НК, или именные группы, ИГ) вида существительное +
существительное [Рябцева а].
В целом комплекс «а-цифровых», «аналоговых» свойств ЕЯ не может быть (пока?) эксплицитно, дискретно и однозначно представлен в виде последовательности цифровых операций порождения

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 249

и восприятия. К этим свойствам относятся не-дискретность / аналоговость ЕЯ, его синкретизм (в выражении смысла), имплицитность,
инферентость, коннотативность, неоднозначность, лингвоспецифичные (в том числе новые) сочетаемостные и терминологические преференции, креативность и мн. др. (см., например, [Борискина ; Готлиб
; Борисова ; Казаковская, Онипенко ; Byrne ; Zheng et
al. ] и мн. др.). Алгоритмический характер работы МП не позволяет
генерировать не предусмотренные системой новые, «инновационные»,
«окказиональные», «неожиданные» решения (выражения, конструкции,
речевые модели), которые в любой коммуникации с легкостью порождаются и понимаются ее участниками.
Сложившаяся практика в области оценки качества МП (MT quality
assessment) обычно представляет собой использование формализованных методов в выявлении и подсчете количества ошибок на определенный объем текста (см., например, [Castilho ; Castilho et al. ; Koby
et al. ; Lommel et al. ]). В настоящее время систематизация причин возникновения разного рода ошибок и неточностей в МП, а также
разработка способов их устранения, например, при помощи корпусных данных — одно из приоритетных направлений в данной области.
Кроме того, наиболее существенная информация, которая может позволить улучшить качество МП — это не подсчет количества ошибок,
а анализ «качества» ошибок — с точки зрения того, отсутствие какой
информации в лингвистическом обеспечении приводит к неправильному / неадекватному / неаутентичному решению.
Показательно, что к МП применяется система ошибок, которые делает в процессе перевода человек. Хотя ошибки МП носят принципиально иной характер: это не опущение, добавление, искажение, а совсем
другие вещи, и главные из них — отсутствие экстралингвистичеких
знаний, невозможность понять смысл текста, его коннотаций, ассоциаций и импликаций, а также особенностей использования данного
явления в теории или на практике, типичных контекстов использования соответствующих понятий, их коллокатов и мн. др., ср.: «Ошибки
в области невербализуемого знания, представлений об окружающем
“по умолчанию”, здравого смысла, пресуппозиций и т. п., по-видимому,
достаточно ясно отличают (пока) тексты ИИ от текстов человека»
[Шаповал : ]. Таким образом, особый вклад в анализ качества

250 Н. К. Рябцева

автоматической обработки и синтеза текстов вносит описание ее недостатков, недоработок и т. п. Так что большинство исследователей
сходится в том, что МП может быть важной, но вспомогательной поддержкой в переводе, выполняемом человеком, ср.:
Integration of human and machine translation is a promising workﬂow
for the future. Machine translation will not replace human translation, but it
can serve as a tool to increase productivity in the translation process [Maučec,
Donaj 2019: URL].

Перевод как профессиональная речемыслительная деятельность
отличается целым комплексом специфических свойств, далеко не все
из которых поддаются алгоритмизации. Главным из этих свойств выступает способность преодолевать асимметрию ЕЯ, которая проявляется более всего в его идиоматичности. Причем ЕЯ оказывается
идиоматичным на всех уровнях: стилистическом, лексическом, грамматическом, прагматическом и даже фонетическом.
В любом случае понятно, что ИИ не может функционировать как
ЕИ и заменить его в понимании ЕЯ и в его использовании — в прямом
смысле слова уже хотя бы потому, что ЕИ устроен на принципиально
других основаниях, чем цифровые последовательности, равно как и порожденный им и конгруэнтный ему ЕЯ, ср.:
Because natural language is not exact and unambiguous, and also because
its structure is complicated, estimating whether a translation is correct, or how
far a translation is from correct is a lot more diﬃcult. Two entirely diﬀerent
sequences of words may be totally equivalent, while two sequences which diﬀer
in small detail can have entirely diﬀerent meanings [Goutte 2006: URL].

Для ЕИ естественны такие способы выражения смысла, как косвенный / непрямой способ выражения информации, ее имплицитность,
недискретность, неоднозначность, подтекст, импликация, порождение
языковых выражений по одной из ряда возможных аналогичных моделей, компрессия смысла или, напротив, ее разворачивание и мн. др. Эти
средства позволяют достичь субъективных целей коммуникации. В результате большое количество достаточно сложно устроенных текстов
не поддаются качественному МП. Здесь можно привести замечательное

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 251

(и намеренно неоднозначное) название учебника по переводу: Baker M.
() In other words: a coursebook on translation. (Routledge, London), которое означает, что «В переводе нужно сказать то же самое, но другими
словами». Причем иногда — совсем другими словами.

Заключение
ЕЯ — это «вишенка на торте», возникшая (в принципе, случайно)
в процессе эволюции и социализации человека. Как естественное порождение ЕИ, язык полностью ему конгруэнтен: он так же асимметричен, как и ЕИ, и находится с ним в отношениях дополнительности [Рябцева ]. Именно благодаря этому носитель языка в раннем возрасте
с легкостью осваивает свой родной язык до уровня аутентичности.
Результаты работы МП, особенно с точки зрения нарушения норм
использования языка, — это важнейший источник неявных и трудно
формализуемых свойств ЕЯ, касающихся его организации, функционирования и восприятия. Именно разного рода ошибки, неправильности,
случаи некорректного и неадекватного выражения смысла позволяют
взглянуть на ЕЯ не как на привычное и обычное средство общения, но
и на то, как предельно сложно и одновременно естественно для своего
носителя устроен естественный язык, и насколько он сложен даже для
суперкомпьютера.
Современные цифровые технологии, благодаря своему быстродействию и теоретически неограниченной памяти, позволяют «настроить» систему МП на определенную предметную область, стиль и жанр
изложения, а также на извлечение из текста наиболее существенной
предметной информации, что может превратить их не просто во «вспомогательный инструмент» переводчика, но и в его «соавтора». Кроме
того, в лингвистическом обеспечении различных систем МП особо
важную роль может сыграть расширенный «коллокационный», а не
преимущественно словарный принцип представления декларативной
лингвистической информации.
Причем именно о «коллокационном (фразеологически связанном,
идиоматичном, «не-автономном», лингвоспецифичном) характере всех
значений в языке и идет речь в статье [Hanks, Mož’e ], машинный
перевод аннотации к которой был взят здесь как пример современного

252 Н. К. Рябцева

уровня развития МП в области научной коммуникации. Конечно, в начале пути, в далекие -е годы, подобные объемы работ было трудно
представить [Кулагина и др. ], однако без их выполнения мы так
и будем получать на выходе *заветные убеждения, *эмпирический материал в большом масштабе, *решение сложных лексических значений
и т. п.
Показательно, что современные системы МП, а также методики
преподавания иностранного языка все более ориентируются на «контекстно-связанные», а также на фразеологически и пропозиционально
связанные значения полнозначных и неполнозначных единиц, в которых даже форма полнозначного или вспомогательного лексического
элемента может играть решающую роль [O’Donnell et al. ]. Это
то, что представляет собой в широком смысле идиоматические или
фразеологические обороты, устойчивые словосочетания, выражения,
конструкции, дистрибутивно связанные значения, клаузы, речевые
и «коммуникативные» формулы, а также все другие «лингвоспецифичные принципы вербализации» заданного содержания и общепринятые в данном языке способы выражения заданного смысла и т. п.
Ср.: англ. multiword expressions, multi-word units, formulaic language, «extended collocations», concurrent patterns, lexical bundles, а distributional
semantics of multiword expressions [Fazly, Stevenson ; Cortes ;
Larsen-Walker ; Jhih-Jie Chen et al. ], the task-based language
production [Foster ], meanings associated with phraseological patterns
[Hanks ], verbalization style [Elke, Pauwels ; Howarth ; ]
native-speaker intuition [Rogers ] и мн. др. Ясно, что все эти проблемы связаны с многозначностью ЕЯ (ср. [Sysoev, Nikishina ]),
а также с его гибкостью, «пластичностью», изменчивостью, потенциальными возможностями и т. п.
Не удивительно, что именно подобные проблемы сейчас выдвигаются на передний план не только в преподавании иностранного языка
на всех уровнях и во всех видах, но и в совершенствовании лингвистического обеспечения МП [Maučec, Donaj ]. Ср.:
It is becoming increasingly apparent that language is largely formulaic in
nature, and that the competent use of formulaic sequences is an important part
of ﬂuent and natural language use [Durrant, Schmitt 2009: 157].

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 253

См. в этой связи понятие lexical bundles [Cortes ]. И не менее
показательно, что подобные речевые формулы стали включаться в названия научных публикаций, в первую очередь посвященных научной
речи на английском языке, например:
If you look at…: Lexical bundles in university teaching and textbooks
[Biber et al. 2004];
The purpose of this study is to: Connecting lexical bundles and moves in
research article introductions [Cortes 2013];
As can be seen: Lexical bundles and disciplinary variation [Hyland 2008];
It seems plausible to maintain that…: Clusters of epistemic stance expressions in written academic ELF texts [Shchemeleva 2019];
To our great surprise…: A frame-based analysis of surprise markers in research articles [Hua, Chen 2019] и мн. др.

Приведенные данные в целом показывают: чем больший фрагмент
естественно-языкового высказывания будет (в определенной степени
формально) отражен в лингвистическом обеспечении МП и чем более
гибко он будет сопоставляться со встретившимися в тексте выражениями, фрагментами, речевыми формулами и т. п., тем больше шансов получить приемлемый результат МП. Примерно такой подход был предложен одним из участников очередного, четвертого Международного
семинара по машинному переводу, который проходил осенью  г.
в г. Тбилиси под названием «ЭВМ и перевод-». Этим участником был
известный математик (и носитель английского языка) А. Б. Сосинский.
Свои идеи он более подробно изложил позднее в книге «Как написать
математическую статью по-английски» [Сосинский ]. Предложенный им подход показался тогда весьма экзотическим и специфическим
для разработчиков МП того времени. Между тем именно подобные
подходы могут позволить повысить качество МП с одного языка на
другой: «не переводить, а говорить то же самое, но на другом языке,
так, как говорят на другом языке», в частности, используя «математические» (или «лингвистические») штампы, а также как можно более развернутые и точные аутентичные формулировки, упорядочение
которых представляет собой не столько формальный и статистически
выполняемый, сколько весьма наукоемкий и содержательный процесс.

254 Н. К. Рябцева

Литература
Александрова 2020 — Александрова Н. Ш. Понимание речи человеком:
двойственность организации // Лингвистический форум 2020: Язык
и искусственный интеллект. Тезисы докл. междунар. конф. Институт
языкознания РАН, Москва. 12–14 ноября 2020 г. / Под ред. А. А. Кибрика,
В. Ю. Гусева, Д. А. Залманова. М.: ИЯз РАН, 2020. С. 37–38. (URL: https://
iling-ran.ru/web/sites/default/files/conferences/2020/2020_lingforum_
abstracts.pdf — дата обращения: 06.04.2021)
Борискина 2011 — Борискина О. О. Криптоклассы английского языка. Воронеж: Истоки, 2011.
Борисова 2020 — Борисова Е. Г. Модель для обработки недискретных
данных в лингвистическом описании // Лингвистический форум
2020: Язык и искусственный интеллект. Тезисы докл. междунар. конф.
Институт языкознания РАН, Москва. 12–14 ноября 2020 г. / Под ред.
А. А. Кибрика, В. Ю. Гусева, Д. А. Залманова. М.: ИЯз РАН, 2020. С. 47–48.
(URL: https://iling-ran.ru/web/sites/default/ﬁles/conferences/2020/2020_
lingforum_abstracts.pdf — дата обращения: 06.04.2021)
Готлиб 1995 — Готлиб О. М. О природе и видах синкретизма в современном китайском языке // Актуальные проблемы китайского языкознания: Материалы VII Всероссийской конф. по китайскому языкознанию.
М., 1995. С. 31–34.
Иорданская, Мельчук 2007 — Иорданская Л. Н., Мельчук И. А. Смысл и сочетаемость в словаре. М.: Языки славянских культур, 2007.
Казаковская, Онипенко 2020 — Казаковская В. В., Онипенко Н. К. Вводномодальные слова как недискретное явление в языке // Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект. Тезисы докл.
междунар. конф. Институт языкознания РАН, Москва. 12–14 ноября
2020 г. / Под ред. А. А. Кибрика, В. Ю. Гусева, Д. А. Залманова. М.:
ИЯз РАН, 2020. С. 96–97. (URL: https://iling-ran.ru/web/sites/default/
ﬁles/conferences/2020/2020_lingforum_abstracts.pdf — дата обращения:
06.04.2021)
Кожина 1997 — Кожина М. Н. Пути развития стилистики русского языка
во 2-й половине XX в. Пермь, 1997.
Котюрова 2012 — Котюрова М. П. Стилистика научной речи. М.: Academia,
2012.

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 255

Кулагина и др. 1971 — Кулагина О. С, Мельчук И. А., Эрастов К. О. Об одной возможной системе машинного перевода // Предварительные публикации ИРЯ АН СССР. Проблемная группа по экспериментальной
и прикладной лингвистике. Вып. 21. М., 1971.
Маковский 2021 — Маковский М. М. Лингвистическая комбинаторика.
Опыт топологической стратификации языковых структур (Диалектика
языковых систем. Т. 3.). М.: URSS, 2021. (Сер.: Избранные лингвистические труды.)
Овчинникова 2019 — Овчинникова И. Г. Использование компьютерных
переводческих инструментов: новые возможности, новые ошибки //
Вестник Российского ун-та дружбы народов. Сер.: Лингвистика =
Russian Journal of Linguistics. 2019. Т. 23. No. 2. С. 544—561. (DOI:
10.22363/2312-9182-2019-23-2-544-561)
Овчинникова, Павлова 2016 — Овчинникова И. Г., Павлова А. В. Переводческий билингвизм: по материалам ошибок письменного перевода. М.:
Флинта : Наука, 2016.
Рябцева 1986 — Рябцева Н. К. Информационные процессы и машинный
перевод: лингвистический аспект. М.: Наука, 1986.
Рябцева 2005 — Рябцева Н. К. Язык и естественный интеллект. М.: Academia, 2005.
Рябцева 2017 — Рябцева Н. К. Иностранный язык для академических целей: Интегральное представление лингвистической информации //
Магия ИННО: новые измерения в лингвистике и лингво-дидактике:
Сб. науч. трудов в 2 т. / Отв. ред. Д. Н. Новиков. (Моск. гос. ин-т междунар. отношений (ун-т) М-ва иностр. дел Рос. Федерации.) Материалы
III междунар. научно-практич. конф. Москва, 23–25 марта 2017 г. М.:
МГИМО : Университет, 2017. Т. 2. С. 243–250. (URL: http://inno-conf.
mgimo.ru/i/inno-magic-2017_tom-2.pdf https://elibrary.ru/item.asp?id=
32414562 — дата обращения: 05.02.2018)
Рябцева 2018а — Рябцева Н. К. Язык и «научная действительность»: Особенности названий научных статей на английском языке // Язык
и действительность. Научные чтения на кафедре романских языков
им. В. Г. Гака. Москва, 22–24 марта 2018 г.: Сб. статей по итогам III междунар. конф. М.: МГПУ, 2018. С. 298–301.
Рябцева 2018б — Рябцева Н. К. Особенности названий научных статей на
русском и английском языке: контрастивный аспект // Научный диалог.

256 Н. К. Рябцева

2018. № 6. С. 32–42. (DOI: 10.24224/2227-1295-2018-6-32-42. WoS Accession Number: WOS:000455023800003)
Рябцева 2018в — Рябцева Н. К. Стиль мышления и коммуникации в межъязыковом и когнитивном аспекте // Когнитивные исследования языка.
Вып. XXXIV. Cognitio и communicatio в современном глобальном мире.
Материалы VIII Международного конгресса по когнитивной лингвистике. 10–12 октября 2018 г. Москва; Тамбов, 2018. C. 830–833. (URL:
https://elibrary.ru/item.asp?id=36423877)
Рябцева 2018г — Рябцева Н. К. Интеграция рационального, эмоционального и эстетического в современной научной коммуникации // Эмоциональная сфера человека в языке и коммуникации: синхрония и диахрония. Материалы междунар. конф. М.: ИЯз РАН, 2018. C. 97–113.
(URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=36354573)
Рябцева 2019а — Рябцева Н. К. «Конструкционная грамматика» и научная коммуникация: межъязыковой аспект // Научный диалог. 2019.
№ 6. С. 50–71. (DOI: 10.24224/22271295-2019-6-50-71) Accession Number:
WOS:000472969600004.
Рябцева 2019б — Рябцева Н. К. Интегральное представление эмоциональной сферы человека: Эмоциональное и рациональное в состояниях
сознания // Эмоциональная сфера человека в языке и коммуникации:
синхрония и диахрония — 2019. Материалы междунар. конф. М.: ИЯз
РАН, 2019. C. 162–177. (URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=41232336)
Рябцева 2020а — Рябцева Н. К. Асимметрия межкультурной коммуникации и проблемы аутентичности // Научный диалог. 2020а. № 4. С. 130–
150. (DOI: 10.24224/2227-1295-2020-4-130-150)
Рябцева 2020б — Рябцева Н. К. Общенаучные понятия в названиях научных публикаций на русском языке и их перевод на английский язык:
контрастивный анализ // Лингвистика и методика преподавания иностранных языков. М.: Изд-во Федеральное гос. бюджетное учреждение
науки Институт языкознания РАН, 2020. Т. 12. № 1. С. 204–227. (DOI:
10.37892/2218-1393-2020-12-1-204-227)
Сосинский 2000 — Сосинский А. Б. Как написать математическую статью
по-английски. М.: Изд-во «Факториал Пресс», 2000. (URL: http://www.
ega-math.narod.ru/Quant/ABS.htm — дата обращения 21.04.2021)
Шаповал 2020 — Шаповал С. А. Качественный анализ ошибок в текстах нейросети Порфирьевич // Лингвистический форум 2020: Язык

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 257

и искусственный интеллект. Тезисы докл. междунар. конф. Институт
языкознания РАН, Москва. 12–14 ноября 2020 г. / Под ред. А. А. Кибрика, В. Ю. Гусева, Д. А. Залманова. М.: ИЯз РАН, 2020. С. 158–159.
(URL: https://iling-ran.ru/web/sites/default/ﬁles/conferences/2020/2020_
lingforum_abstracts. pdf — дата обращения 06.04.2021)
Barbu et al. 2016 — Barbu E., Escartín C. P., Bentivogli L., Negri M., Turchi M.,
Orasan C., Federico M. The ﬁrst automatic translation memory cleaning
shared task // Machine translation. 2016. No. 30 (3–4). P. 145–166.
Biber et al. 2004 — Biber D., Conrad S., Cortes V. If you look at…: Lexical bundles in university teaching and textbooks // Applied linguistics. 2004. No. 25.
P. 371–405.
Byrne 2007 — Byrne J. Caveat Translator: Understanding the legal consequences
of errors in professional translation // Journal of specialised translation. 2007.
No. 7. P. 2–24.
Castilho 2016 — Castilho S. Measuring acceptability of machine translated enterprise content. PhD thesis. Dublin City University, 2016.
Castilho et al. 2018 — Castilho S., Doherty S., Gaspari F., Moorkens J. Approaches
to human and machine translation quality assessment // Translation quality assessment. Machine translation: Technologies and applications. Vol. 1 /
Ed. by J. Moorkens, S. Castilho, F. Gaspari, S. Doherty. Cham (Switzerland):
Springer, 2018. (URL: https://doi.org/10.1007/978-3-319-91241-7_2 Dublin
City University Google Scholar — дата обращения 07.05.2020)
Ciordia 2017 — Ciordia S. L. Implementing safe and eﬀective collaborative
environments in technology enhanced interpreter training // Clina. 2017.
3–1. P. 35–55.
Goldsmith 2018 — Goldsmith J. The Interpreter’s toolkit: Interpreters’ help —
a one-stop shop in the making? 2018 // AIIC.net. http://aiic.net/p/8499 —
accessed May 2nd 2020.
Cortes 2006 — Cortes V. Teaching lexical bundles in the disciplines: Examples
from a history intensive writing class // Linguistics and education. 2006.
No. 17 (4). Р. 391–406. (DOI: 10.1016/j. linged. 2007.02.001)
Cortes 2013 — Cortes V. The purpose of this study is to: Connecting lexical bundles and moves in research article introductions // Journal of English for
academic purposes. 2013. No. 12. Р. 33–43.

258 Н. К. Рябцева

Durrant, Schmitt 2009 — Durrant P., Schmitt N. To what extent do native and
non-native writers make use of collocations? // International review of applied linguistics. 2009. No. 47. Р. 157–177.
Elke, Pauwels 2015 — Elke P., Pauwels P. Cognitive processing of multiword
expressions in native and non-native speakers of English: Evidence from
Gaze Data // Journal of English for academic purposes. 2015, December.
Vol. 20. Р. 28–39.
Fazly A., Stevenson 2008 — Fazly A., Stevenson S. A distributional account of
the semantics of multiword expressions // Ital. J. Linguist. 2008. No. 1 (20).
Р. 157–179.
Foster 2001 — Foster P. Rules and routines: a consideration of their role in the
task-based language production of native and non-native speakers // Researching pedagogic tasks: Second language learning, teaching, and testing.
2001. Р. 75–93.
Goutte 2006 — Goutte C. Automatic evaluation of machine translation quality // XRCE Multilingual technology team. January 27. 2006. (URL: https://
www.researchgate.net/publication/245575542_Automatic_Evaluation_of_
Machine_Translation_Quality — date of access: 03.04.2019)
Halliday 2004 — Halliday M. A. K. The Language of science. London: Continuum, 2004.
Han, Wong 2016 — Han Aaron L.-F., Wong D. Machine translation evaluation:
A Survey. Ithaca, NY. 2016. (URL: https://arxiv.org/abs/1605.04515 — date
of access: 03.04.2019)
Hanks 2017 — Hanks P. Mechanisms of meaning // Computational and corpus-based phraseology. EUROPHRAS 2017. Lecture notes in computer science.
Vol. 10596 / Ed. by P. Hanks, R. Mitkov. Cham (Switzerland): Springer, 2017.
Hanks, Mož’e 2019 — Hanks P., Mož’e S. The way to analyse ‘way’ // International
Journal of Lexicography. 2019. Vol. 32. Issue 3. September. P. 247–269. (URL:
https://doi.org/10.1093/ijl/ecz005 — date of access: 05.09.2019)
Howarth 1996 — Howarth Р. Phraseology in English academic writing. Tübingen: Max Niemeyer Verlag, 1996.
Howarth 1998 — Howarth Р. The phraseology of learner’s academic writing //
Phraseology: theory, analysis and applications / Ed. by A. Cowie. Oxford:
Oxford University Press, 1998. Р. 161–186.

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 259

Hyland 2008 — Hyland K. As can be seen: Lexical bundles and disciplinary
variation // English for speciﬁc purposes. 2008. No. 27. P. 4–21.
Jhih-Jie Chen et al. 2017 — Jhih-Jie Chen, Jim Chang, Ching-Yu Yang, Mei-Hua
Chen, Jason S. Chang. Extracting formulaic expressions and grammar and
edit patterns to assist academic writing // EUROPHRAS 2017. P. 95–103.
(URL: https://acl-bg.org/proceedings/2017/EUROPHRAS %202017/pdf/EUROPHRAS2017012. pdf — date of access: 07.06.2019)
Koby et al. 2014 — Koby G. S., Fields P, Hague D., Lommel A., Melby A. Deﬁning
translation quality // Revista Tradumàtica. 2014. No. 12. Р. 413–420. (URL:
https://ddd.uab.cat/pub/tradumatica/tradumatica_a2014n12/tradumatica_
a2014n12p413. pdf — date of access: 07.06.2019)
Larsen-Walker 2017 — Larsen-Walker M. How does data driven learning affect the production of multi-word sequences in EAP students’ academic
writing? // EUROPHRAS 2017. Р. 78–86. (URL: https://acl-bg.org/proceedings/2017/EUROPHRAS %202017/pdf/EUROPHRAS2017010. pdf — date
of access: 07.06.2019)
Lommel et al. 2014 — Lommel A., Uszkoreit H., Burchardt A. Multidimensional
quality metrics (MQM): a framework for declaring and describing translation quality metrics // Revista Tradumàtica. 2014. No. 12. Р. 455–463. (URL:
https://ddd.uab.cat/pub/tradumatica/tradumatica_a2014n12/tradumatica_
a2014n12p455. pdf — date of access: 07.06.2019)
Maučec, Donaj 2019 — Maučec M. S., Donaj G. Machine translation and the evaluation of its quality // Recent trends in computational intelligence / Ed. by Ali
Sadollah, Tilendra Shishir Sinha. IntechOpen, 2019. (DOI: 10.5772/intechopen.
89063; URL: https://www.intechopen.com/books/recent-trends-in-computational-intelligence/machine-translation-and-the-evaluation-of-its-quality —
date of access: 07.06.2019)
O’Donnell et al. 2013 — O’Donnell M., Romer U., Ellis N. C. The development
of formulaic sequences in ﬁrst and second language writing: Investigating
eﬀect of frequency, association and native norm // International journal of
corpus linguistics. 2013. No. 18 (1). P. 83–108.
Riabtseva 1987 — Riabtseva N. Machine translation output and translation
theory // Computers and translation. 1987. Т. 2. No. 1. Р. 37–43. (DOI:
10.1007/BF01540132)

260 Н. К. Рябцева

Riabtseva 1989 — Riabtseva N. K. Conceptual background for interlinguistic
interference // Interferenz in der translation / Übersetzungswissenschaftliche Beiträge / Hrsg. von Heide Schmidt. Leipzig: VEB Verlag Enzyklopadie,
1989. S. 88–92.
Riabtseva 2018 — Riabtseva N. K. Academic paper titles and their dominating
patterns: a Russian-English perspective // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 2. Yazykoznanie [Science Journal of Volgograd State University. Linguistics]. 2018. Vol. 17. No. 2. Р. 33–43. (in Russian). (URL: https://doi.org/10.15688/jvolsu2.2018.2.4 https://elibrary.ru/item.
asp?id=35222488)
Riabtseva 2019 — Riabtseva N. English for scientiﬁc purposes: A new active
reference. Guide to academic writing. Combinatory dictionary of scientiﬁc
usage. 8th edition. M.: Flinta, 2021.
Rogers 2017 — Rogers J. An objective method of identifying teachworthy multiword units for second language learners // EUROPHRAS 2017. Р. 148–153.
Shchemeleva 2019 — Shchemeleva I. It seems plausible to maintain that…: Clusters of epistemic stance expressions in written academic ELF texts // Journal
of English for speciﬁc purposes. 2019. Vol. 7 (1). P. 24–43.
Hua, Chen 2019 — Hua Guangwei, Chen Lang. To our great surprise…: A framebased analysis of surprise markers in research articles // Journal of pragmatics. 2019. No. 3. Р. 156–168.
Sysoev, Nikishina 2018 — Sysoev A., Nikishina I. Smart context generation for
disambiguation to Wikipedia // Artiﬁcial intelligence and natural language.
7th International Conference, AINL 2018. St. Petersburg, Russia, October
17–19, 2018. Proceedings. P. 11–22.
Zaretskaya et al. 2015 — Zaretskaya Anna et al. Integration of Machine translation in CAT tools: State of the art, evaluation and user attitudes // SKASE.
Journal of translation and interpretation. 2015. No. 8 (1). P. 76–89. (URL:
http://www.skase.sk/Volumes/JTI09/pdf_doc/04. pdf — date of access:
05.08.2020)
Zheng et al. 2018 — Zheng X., Roelofs A., Farquhar J., Lemhöfer K. Monitoring
of language selection errors in switching: Not all about conﬂict // PLoS ONE.
2018. No. 13 (11): 0200397. (URL: https://doi.org/10.1371/journal. pone.
0200397 — date of access: 03.05.2019)

ЕСТЕСТВЕННЫЙ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ… 261

N. К. Riabtseva

HUMAN VS ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DIGITAL VS HUMAN
TRANSLATION
Abstract. The paper analyzes MT of an abstract to an authentic scientiﬁc text
in English and exempliﬁes the types and kinds of MT mistakes characteristic to
the contemporary level of MT of scientiﬁc texts from English into Russian. It
is pointed out that MT of scientiﬁc texts diﬀers considerably from MT of texts
belonging to most other domains mainly because it vividly exposes human language’ asymmetry, incongruence in cross-linguistic correspondences, and their
interference. It is proposed that MT of scientiﬁc texts demands considerably
more sophisticated linguistic software precisely tuned to cross-linguistic correspondences in general and to particular subject area in particular.
Keywords: scientiﬁc text, authentity, machine translation, linguistic software,
improvements principles, NL asymmetry, incongruence in cross-linguistic correspondences, interference in translation.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-12

У. В. Смирнова
МГПУ, Москва, Россия

ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ
ЗНАКОВ (НА ПРИМЕРЕ РЕКЛАМНЫХ ВЫВЕСОК
ЦЕНТРАЛЬНЫХ УЛИЦ ГОРОДА МОСКВЫ)
В исследовании проводится анализ транслингвальных особенностей знаков лингвистического ландшафта мегаполиса на примере
рекламных вывесок центральных улиц города Москвы. Методы исследования включают метод описания лингвистического ландшафта
и семиотический анализ. Аналитическими категориями классификации
знаков выступают географическая дистрибуция, содержащиеся языки,
порядок следования знаков, закономерности комбинации гибридных
элементов знака. В статье ставилась цель не количественного, но качественного анализа, что подразумевало выявления основных тенденций.
По результатам анализа можно сделать вывод, что, во-первых, гибридизируемые элементы включаются в другой знак на основании имитации части его формы — звуковой или графической; во-вторых, транслингвальный знаки вывесок трансформируют номинации, которые
они собой представляют, наращивая в них предикативность; в-третьих,
в результате гибридизации различных семиотических ресурсов происходит остраннение знака, создающее трудности для распознавания
формы и тем самым активизирующее внимание и восприятие.
Ключевые слова: транслингвизм, транссемиотизация, лингвистический ландшафт, Москва.

Транслингвизм представляет собой сложное комплексное явление, определения которого разнятся от тех, которые вводятся в общефилософских теориях и связываются с необходимостью осмыслить

ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗНАКОВ… 263

его как неотъемлемую составляющую новой модели коммуникации
«транскультурация», до сугубо практических, релевантных для целей
преподавания иностранного языка. Важно отметить, что источником
возникновения термина стала именно учебная среда, в которой этот
термин прилагался, с одной стороны, к двуязычной практике учащихся,
с другой стороны, к идеологической позиции учителя, не только разрешающего переход от одного языка к другому на уроке, но поощряющего такую практику как возможность полагаться на весь лингвистический репертуар обучающихся. В этом отношении необходимо
подчеркнуть, что транслингвизм имеет серьезные когнитивные основания, т. к. исследует язык как когнитивную способность и отрицает
владение языком как кодом. Подобные «холистические взгляды» на
язык подразумевают наличие у говорящего единого коммуникативного репертуара языковых средств [Canagarajah ; Garcia, Kleifgen
; Lee ; Li ].
Описывая специфику транслингвизма в России, необходимо учитывать различия при характеристике данного феномена в учебной
и естественной среде: в педагогике и методике обучения иностранным
языкам транслингвизм являет собой особую идеологию, в основе которой лежат принцип отказа от гегемонии одного языка и авторитарного
дискурса, и провозглашает ценность полилогичности коммуникации.
В практическом плане политика транслингвизма на уроке находит
проявление в стремлении развивать языковую и метаязыковую осознанность обучающихся. Наряду с термином «транслингвизм» именно
в педагогической среде активно обсуждается и другой термин «транссемиотизация» [Lin ], рождающийся в русле теории социальной
семиотики М. Халлидея и означающий способность смыслов перемещаться в разных семиотических пространствах.
Исследование транслингвальных знаков в естественной среде в России многомерно и можно обозначить тремя обширными научными
сферами. Во-первых, это сложная транслингвальная практика народов России, следы которой обнаруживаются при изучении городской
среды многонациональных этнических центров России и практики
языка малых народов России. Два других направления также весьма
актуальны: срезы транслингвальной практики иммигрантов и транслингвальные особенности городского ландшафта мегаполисов.

264 У. В. Смирнова

Транслингвальный знак представляет собой гибрид разных типов
знаков, например, символического и иконического, или гибрид символических знаков разных естественных языков. Но транслингвальный
знак — это лишь проекция, практическая реализация, воплощение неких
абстрактных положений теории транскультурации как модели коммуникации, складывающейся в условиях противодействия: во-первых,
гегемонии монокультуры, во-вторых, мультикультурализму. Более того,
хотя сама модель несет черты глобализованного культурного пространства, по своим идеологическим принципам она призвана противостоять гиперкультуре (как ризоме разорванных частных я). Ее основные
черты описываются с помощью понятий: ) транскультурная идентичность, не исключающая и не подавляющая возможные множественные
идентичности внутри единого целого; ) культурный полилог, условия
к которому создаются наличием «нескольких культурных точек отсчета»
и, как следствие, возможностью курсирования между культурами, «сохраняющими право на непрозрачность» [Тлостанова : , ].
Транслингвизм реализует свойство транскультуральной модели
коммуникации адаптироваться к сложной глобальной и локальной
социолингвистической ситуации, осуществляя социолингвистическое
конструирование языка и собственной идентичности. Выход языка за
границы (transcending), такое его свойство, как текучесть, приводят
к возникновению сложных семиотических форм, проявляющих деятельностный и речетворческий характер языка.
Транслингвизм появляется там, где есть транслингвальная ситуация
взаимодействия языков и культур. Рекламные вывески на центральных
улицах мегаполиса становятся объектом проекции транслингвальных
смыслов и соединения нескольких семиотических систем координат. Как
следствие, в контексте лингвистического ландшафта Москвы наибольший интерес (и наиболее плодотворную почву для размышлений) представляют знаки рекламных вывесок улиц Старый Арбат, Новый Арбат,
Тверская. Среди выявленных в процессе описания лингвистического
ландшафта рекламных вывесок были обнаружены рекламные вывески, содержащие восточные языки (корейский, японский, китайский)
и европейский языки (французский, итальянский, испанский). Однако
не все рекламные вывески стали предметом исследования в силу того,
что транслингвизм предполагает одновременное использование разных

ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗНАКОВ… 265

семиотических систем или ресурсов, а не последовательный перевод,
представленный на отдельных вывесках (см. пример ) и демонстрирующий мультилингвизм, но не гибридизацию языковых норм. Лишь
десятая часть рекламных вывесок содержали примеры транслингвизма
и соотносились с такими сферами обслуживания, как продуктовые
магазины, книжные, часовой магазин, сувенирный магазин, рестораны,
кофейные лавки, музеи. К транслингвальным знакам также, вероятно,
следует относить названия заведений на английском языке или знаки,
в которых в название вынесено имя бренда (пример  «Chakrulo restobar»
и «dr head наушники аудио винил»). Безусловно, они представляют пример интеграции в культурный ландшафт мегаполиса семиотического
ресурса другого естественного языка, но траснлингвальная ситуация
здесь создается в контексте пространства улицы, в точке соприкосновения двух вывесок или двух знаков, которые весьма независимы друг
друга и не составляют неразрывное единство.

Пример 1. Вывеска китайского ресторана

Пример 2. Фотография здания на улице Новый Арбат

266 У. В. Смирнова

В собственно транслингвальной вывески факт встречи и взаимодействия языков происходит внутри знака. С точки зрения географической дистрибуции более всего транслингвальных знаков было обнаружено на улице Новый Арбат. Среди представленных естественных
языков присутствовали только гибриды русского и английского, а порядок следования знаков включал расположение знака иконы внутри
символьного знака и гибрид символов английского и русского языков
в разной последовательности.
Конструирование знака «икона-символ» (М СКВА, К ФЕ, МУ ЕЙ)
следует логике введения знака-иконы внутрь границ целостного знака
символа. Интересно отметить, что форма иконического знака выполняет двоякую функцию. Во-первых, она замещает / симулирует пропущенный знак естественного языка и встраивается в знак-символ на
основании игрового сходства графического изображения и символьного знака, что подчеркивает творческий характер транслингвального
знака. Во-вторых, особенностью данного знака становится тот факт,
что знак-икона выдвигает новую характеризующую информацию и наращивает предикативность знака. Так, на вывеске (пример ) «One &
Double», в которой кофейное зерно замещает букву «о» или «МУЗЕЙ»,
где открытые наручники имируют букву «з» (пример ) предикативность соперничает с собственно номинацией. Другими словами, микрособытие «заковывать в наручники» / «стеснять свободу» / «пытать»
или «пить кофе» / «наслаждаться свежесваренным кофе из зерен» начинает доминировать над собственно идентификацией содержания референта «кофейня» или «музей истории телесных наказаний».

Пример 3. Вывеска кофейни

ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗНАКОВ… 267

Пример 4. Вывеска музея

Знаки гибриды «знак культуры-символ» на первый взгляд не входят
в число транслингвальных знаков, т. к. представляют собой транслитерированный перевод некой российской культурной реалии — «Matrёshka»,
«Skazka». Строго говоря, такие знаки представляют собой пример не
транслингвизма, но интрасемиотизации, под которой можно понимать
перемещение знаков внутри семиотического пространства естественного языка из одного семиотического ресурса / канала в другой (хотя
знак «Matrёshka» и сохраняет свойства лингвистической гибридности за счет включения «ё»). Однако есть основания предполагать, что
транслингвизм имеет здесь место на том основании, что образуется
гибрид культурного артефакта одной лингвокультуры и графической
формы, принадлежащей другой лингвокультуре. Весьма интересна
в этих знаках двунаправленность векторов: с одной стороны, осуществляется проекция русской лингвокультуры в глобализированное пространство, в котором английский язык приобрел статус лингва-франка,
с другой стороны, происходит обратная проекция глобализированной
англо-американской культуры в русскую идентичность. Наблюдается
остраннение знака культуры, превращение его в чужой или кажущийся
чужим (см. пример ).

Пример 5. Вывеска магазина сувениров

268 У. В. Смирнова

Отдельно стоит упомянуть рекламную вывеску «Kuzina» (см. пример ). История возникновения бренда свидетельствует о том, что
первоначальное название сети заведений общепита было на русском
языке «Кузина». Однако при смене формата заведения со столовой
на кофейню была произведена транслитерация «kuzina», но не перевод «cousin». Можно предположить, что знак начал жить собственной
жизнью, приобретая сходство с фонетической аналогией слова «cuisine» (кухня) и/или будучи интерпретированным как транслитерация
русской фамилии Кузина (со слов респондентов, беседу с которыми
проводил автор статьи). Таким образом, транслингвальность здесь
родилась на этапе интерпретации, но не создания знака.

Пример 6. Вывеска кофейни

Та же самая тенденция обнаруживается при анализе рекламной
вывески «Zasport», рекламирующей магазин одежды на Новом Арбате (см. пример ). С одной стороны, «zasport» представляет собой транслитерацию вывески на русском языке «заспорт». С другой
стороны, совершенно очевидно, что цель интрасемиотизации в том,
чтобы повысить статус вывески на русском языке и магазина в целом
за счет проекции смыслов из одного семиотического пространства
в другое. Транслингвизм во многом проявляется в гибридизации
транслитерированного призыва поддержать (за = za) и английского
знака «sport».

ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗНАКОВ… 269

Пример 7. Вывеска магазина спортивной одежды

Группа рекламных вывесок, комбинирующих символы разных языков, оказалась самой многочисленной. Знаки «символ-символ» #FARШ,
Eat Market фуд-холл, the Daча и др. выявляют разный порядок следования символов естественных языков, но в целом демонстрируют динамичный характер границ нового конструируемого знака.

Пример 8. Вывеска ресторана

Рекламная вывеска ресторана «The Daча» (пример ), расположенного в центре Нового Арбата, синтезирует определенный артикль
английского языка «the», два знака-символа английского языка «Da»
и два знака-символа русского языка «ча». Определенный артикль «the»
реализует механизм лексического фокусирования, выделяя референт
или, другими словами, повышая его салиентность. Тот факт, что происходит гибридизация «артиклевого» и «безартиклевого» языков способствует приращению смысла к референту: он приобретает признаки

270 У. В. Смирнова

«тот самый», «единственный», «именно тот». Графика названия такова,
что транслитерация двух первых символов неочевидна, естественна
и очень органична в данном знаке.

Пример 9. Вывеска ресторана

В название ресторана «Бараshka» (пример ) используется тот же
принцип похожести звучания сочетания определенных символов. Осуществляется транслитерация одного знака в виде последовательности
знаков другого языка и интеграция этого семиотического блока в целостный знак. Очевидно, что инородное семиотическое включение
может быть внедрено в другой знак только при наличии неких семиотических оснований: одно звучание, переданное знаками другой письменности, схожесть звучания при прочтении (см. пример ) или сходство графического изображения (как в случае со знаками-иконами).

Пример 10. Вывеска ресторана

ТРАНСЛИНГВАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ЗНАКОВ… 271

Подводя итог первоначальному этапу данного исследования, важно
отметить, что требуется тщательная и кропотливая работа по уточнению особенностей и свойств транслингвальных знаков на улицах мегаполисов России. Весьма перспективными в этом отношении, вероятно,
будут названия заведений общественного питания на окраинах мегаполиса, в районах большого скопления иммигрантов. Это позволит значительно расширить и научно углубить эмпирическую базу исследования.
На данном этапе представляется, что транслингвальные знаки демонстрируют ярко выраженный игровой характер языка. Так, гибридизируемый знак-икона замещает знак естественного языка на основании сходства графической формы, а сочетание графем одного
естественного языка заменяет графему в другом естественном языке
на основании сходства звуковой формы. Важно также то, что гибридизируемые знаки превращаются из номинаций в предикаты, присваивая
месту, которое они называют, функцию и наделяя это место особыми
признаками. Можно сделать вывод и том, что гибридизация призвана
остраннить знак, сделать его чужим и чуждым, для того чтобы внести
элемент новизны и де-автоматизировать восприятие формы. Так реализуется когнитивная функция таких знаков.

Литература
Тлостанова 2011 — Тлостанова М. В. Транскультурация как модель социокультурной динамики и проблема множественной идентификации //
Вопросы социальной теории. 2011. Т. 5. С. 126–149.
Canagarajah 2018 — Canagarajah S. Translingual practice as spatial repertoires:
expanding the paradigm beyond structuralist orientatations // Applied linguistics. 2018. Vol. 39 (1). P. 31–54.
Garcia, Kleifgen 2018 — Garcia O., Kleifgen J. A. Educating emergent bilinguals.
Columbia University: Teachers College Press, 2018.
Lee 2017 — Lee J. W. The politics of translingualism: After Englishes. London;
New York: Routledge, 2017.
Li 2016 — Li W. Multi-competence and the Translanguaging Instinct // The
Cambridge Handbook of Linguistic Multi-Competence / Ed. by V. Cook.
Cambridge: Cambridge University Press, 2016. P. 533–543.

272 У. В. Смирнова

Lin 2018 — Lin A. M. Y. Theories of trans / languaging and trans-semiotizing:
implications for content-based education classrooms // International Journal
of Bilingual Education and Bilingualism. 2018. Vol. 22 (1). P. 1–12.

U. V. Smirnova

TRANSLINGUAL FEATURES OF SIGNS
BY THE EXAMPLE OF ADVERTISING SIGNS IN
THE CENTRAL STREETS OF THE CITY OF MOSCOW
Abstract. The study analyzes the translingual features of the signs of the linguistic landscape of the metropolis on the example of advertising signs in the
central streets of Moscow. Research methods include the method of describing
the linguistic landscape and semiotic analysis. The analytical categories of the
classiﬁcation of signs are the geographical distribution, the languages contained,
the order of the signs, the regularities of the combination of hybrid elements
of the sign. The aim of the article was not quantitative, but qualitative analysis,
which meant identifying the main trends. Based on the results of the analysis, it
can be concluded that, ﬁrstly, the hybridized elements are included in another
sign based on the imitation of part of its form — sound or graphic; secondly,
translingual signs of signboards transform the nominations they represent, increasing their predicativeness; thirdly, as a result of the hybridization of various
semiotic resources, the sign is estranged, creating diﬃculties for recognizing the
form and thereby activating attention and perception.
Keywords: translinguism, transsemiotization, linguistic landscape, Moscow.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-13

О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко
Объединенный институт проблем информатики
Национальной академии наук Беларуси
Минск, Беларусь

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД
АЛГОРИТМИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ
ЛОГИЧЕСКОГО МЫШЛЕНИЯ
Язык, как инструмент консолидации знания, сопоставляется с логикой мышления. Обсуждается интерпретационная репрезентативность символьного представления термина в мышлении, обусловленная формированием понятия. Представлена парадигма компактного
представления знания. Результаты работы могут быть использованы
в лингвистике, философии, психологии, педагогике, информатике.
Ключевые слова: наука логики, восприятие, представление, символ,
знак, понятие, термин.

…философское понимание состоит в том,
что все то, что кажется ограниченным…
получает свою ценность в силу того,
что оно принадлежит целому…
Гегель, Георг Вильгельм Фридрих

Введение
Технический уровень развития информационных систем выдвигает
требование гармонизации терминологии в целях обобщения накопленного знания в единой базе, доступной для машинной обработки

274 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

математическими методами. В этой связи междисциплинарное объединение результатов познавательной деятельности предполагает
огромную работу пояснительного характера, заключающуюся в установлении взаимосвязей терминов, разрозненных спецификой их применения в узких областях отдельных исследований.
Использование общеупотребительных слов вносит дополнительную
проблему, связанную с трудностями однозначного толкования. Практика построения выражения с выходом за рамки дословного значения требует особых логических методов извлечения содержательной
компоненты.
Традиционное решение проблемы понимания текста связано с процедурой исчисления смысла в зависимости от предъявленного контекста.
Привычность этой процедуры привносит оживление в дискуссионную
практику, насыщенность в литературные образы и занимательность
в поиск истины. В то же время она создает трудности в привлечении
цифровых методов обработки информации.
С развитием вычислительных систем актуализируется стремление
наделить их чертами естественного интеллекта. Термин и цифра в знаковой форме не представляют сложностей для автоматизированного
сопоставления. Проблема кроется не в форме, а в содержании. Знак
в мышлении отражается двояко: как образ и как символ (указатель на
иной образ) — за термином в сознании стоит образность мышления,
которое разбивает образ сцены на понятийные элементы. В этой связи
термин выступает как наименование понятия. Цифра в процессорной
обработке всегда остается знаком. Начертанный символ есть знак. Воспринятый знак является символом. Термин, таким образом, выступает
связующей компонентой знака и символа и в этой роли требователен
к своей однозначности.
Философия является наукой, избравшей предметом изучения понятие — разновидность символа. Законы понятийного взаимодействия
определяются логикой, а становление отдельного понятия, как обобщенного образа некоторого явления, заложено в интеллектуальных
возможностях мышления. Основные определения логики связаны
с абстрактностью символа и его процессуальностью. Эти простые для
понимания моменты играют решающую роль при построении выражения, адекватно описывающего реальность, но отсутствие адекватного

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ… 275

описания сцены является нормой. Возвращаясь к предыдущей фразе,
мы понимаем, что никакие «моменты» не могут ничего и ни на чем
«играть», тем более «роль», которая что-то «решает». Исчисление смысла
выражения вне его дословного значения требует дополнить сцену
индивидом, активность которого и обозначена словом «роль», при
исполнении которой им предлагаются решения, значимые для формирования некоторого выражения. Установление адекватного образу
процесса и полнота его описания составляют суть лингвокогнитивного
метода, началом которого является отнесение терминов анализируемой
фразы к субъективным или объективным процессам. Знание сцены
(почерпнутое из опыта) помогает «понимать» речь на иностранном
языке в естественной среде общения, проводить адекватные преобразования языковых единиц при осмыслении метафор, амфиболий,
коннотаций и прочее.
Чтобы почувствовать значимость предлагаемого решения, достаточно применить метод к устоявшимся воззрениям. Так закон отрицания отрицания, трактуемый как «спираль развития», не выдерживает
критики при установлении элементов его процессуальности. Область
определения закона — диалектика, предмет применения — понятие.
Следовательно, реальная сцена для этого закона диалектики выглядит
как спор двух индивидов, отрицающих умозаключения друг друга.
Отсюда и два отрицания. Например, линия воспринимается в форме
овала одним из спорящих и в форме окружности другим. Два отрицания за счет повышения абстрактности рождают понятие, свойственное и кругу, и овалу — замкнутость. Замкнутая линия соответствует
восприятию обоих. Уменьшение степени конкретизации или увеличение абстрактности для устранения понятийного противоречия —
в этом положении отражается суть применимости закона двойного
отрицания.
В статье представлен интроспективный взгляд на путь, ведущий
к решению задачи снятия семантической неоднозначности с отдельно
взятого слова. Источник проблемы лингвистического толка кроется
в практике применения неполного описания и/или неадекватного установления реальных обстоятельств, подлежащих описанию. Для разрешения проблемы указывается возможность разбиения сопутствующих обстоятельств по признаку принадлежности к определенным

276 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

реальным процессам. Когнитивная сторона проблемы находит свое воплощение в установлении меры взаимодействия понятий в шкале абстрактное — конкретное. Размещение терминов в соответствии с правилами построения этой шкалы позволяет найти форму компактного
представления знания в едином тезаурусе, регламентирующем взаимодействие между своими элементами в соответствии с правилом: определение более абстрактного включает в себя перечисление конкретизирующих свойств. При таком подходе высшей формой абстракции
будем считать понятие, стоящее за определением любой философской
категории, а любое иное понятие, конкретизирующее категорию, сохранит некоторую абстрактность. Электронная база знания, принципом
своего построения имитирующая структурную организованность такого тезауруса, позволяет произвести символьное счисление, аналогичное движению мыслительного процесса. Корректность описания
корректируется установлением принадлежности понятия и соответствующего ему термина к конкретному процессу, параметры которого
черпаются из современных представлений в области физики, биологии, философии, психологии, лингвистики, физиологии, информатики…
Истинность установленных отношений проверяется обратной задачей — понятийным моделированием. Информационный аспект предлагается рассмотреть как возможность воплощения алгоритма, оперирующего единой базой знания.
Научный задел проблемы представлен теоретическим материалом,
развитым в трудах Г. В. Ф. Гегеля [Гегель ] и относящимся к логике движения понятия. Существенным положением является выделение процесса становления понятия как начала любого логического
суждения.
Нашим вкладом в развитие лингвокогнитивного метода можно
считать разработку положения о значимости для практики корректной
записи «базового смысла» слов.
Логика как наука является бесспорным достижением философской
мысли. Лингвистика предоставляет доступ к этому достижению
и является определяющим началом поступательного развития научного знания, сохраняющим результаты труда в непрерывной связи
поколений.

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ… 277

1. Установление адекватного восприятия
лексического выражения
Наполнение выражения смыслом не так тривиально, как операция
его толкования. Толкование повышает полноту описания с привлечением конкретизирующих и поясняющих терминов. Осмысление характеризуется переходом к иному базису — от знака к понятийному
моделированию. Речь идет об интерпретации — сопряжении разных
качеств в одном процессе. И если с контекстной зависимостью, как
с основой толкования, справляются системы искусственного интеллекта, то механизмы интерпретации даже не рассматриваются в настоящей реализации программных средств. Именно «интерпретация»
в этом смысле приобретает особую значимость вместе с приобретением статуса актуальности проблемного направления, связанного
с логикой осмысления текста средствами программного обеспечения
электронно-вычислительных машин. Развитие компьютерных систем
по антропогенному принципу, базирующемуся на принципе аналогии
между транзистором и синапсом, между оперативным запоминающим
устройством и памятью индивида, с целью программной реализации
функциональных возможностей, определяемых как психические функции, не будет продолжено вне логики реализации механизмов, скрывающихся за термином «интерпретация». В отличие от математического
базиса, реализующего количественное наполнение взаимодействующих качеств, интерпретатор психических функций осуществляет преобразование разных качеств — сигнатуры возбужденных синапсов
в поток ощущений, доступных сознанию как процессу, фиксирующему
этот поток, ассоциативно дополняя его связанными представлениями.
Понятно, что простая сеть, осуществляющая количественные преобразования вне контекста взаимодействия качеств, нежизнеспособна
в плане реализации функции понимания.
Дальнейшие рассуждения будут касаться не столько имитационных возможностей цифровых методов в подражании мыслительному
процессу, сколько в установлении метода построения тезауруса, гармонизированном с логикой понятийного представления.
Как показано нами ранее [Филипеня, Ткаченко ], одним из приемов адекватного восприятия неоднозначного выражения является

278 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

замена некорректного термина обобщающим термином, охватывающим своим значением более широкий круг понятий. Использование
слова «движение» уместно при коррекции неадекватного описания
целого ряда способов перемещения: ходьбы, бега, полета, езды. Адекватность высказывания восстанавливается с потерей части конкретизирующего описания.
Адекватное восприятие метафоры устанавливается обобщением
другого рода. Смысловое наполнение выражения «машина — зверь,
просто летит» связано с пониманием быстроты движения и мощности мотора, исчисленными в мышлении по установленным признакам, общим для явления и его метафоры. Обращает на себя внимание то обстоятельство, что при таком подходе поиск общих свойств
регламентируется приобретенным ранее опытом. Следует понимать,
что обобщение по случайным признакам, вне установленных правил,
требует перебора по всем комбинациям возможных сочетаний признаков и является затратным мероприятием. Тем не менее, благодаря
непредсказуемости и быстрому выбору решений, на которые способен
мозг человека, такой опыт создает тот эффект в социуме, на котором
строятся ироничные высказывания, и то, что относится к юмористике.

2. Концепция понятийной организации знания
Развитие концепции организации знания в единую форму, в противовес случайности и исторической обусловленности, можно найти
в трудах Г. В. Ф. Гегеля [Гегель ]. Именно так следует интерпретировать ряд выдвинутых им положений и итоговое умозаключение,
вынесенное нами в эпиграф.
В дополнение к его выводам мы должны заметить, что наиболее
абстрактное понятие является и наиболее обобщающим, но не систематизирующим, а классифицирующим, расширяющим область системной неопределенности. Таким образом, понятие отражает часть
совокупности признаков в отличие от образа, зафиксированного памятью, но в процессе мышления выделяет отдельные моменты образа
как нечто существующее отдельно от целого, позволяя творческому
процессу комбинаторикой создавать образы реальных и фантазийных сцен.

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ… 279

3. Концепция построения лингвистической базы знания
Влияние понятийной структуры на восприятие очевидно — в явлениях установленные черты фиксируются проще, так как их содержание доступно для процессов памяти, а следовательно, и для их удержания в сознании.
В этом моменте следует обратить внимание на влияние конкретного
определения термина для доступности соответствующего ему понятия
в логике мышления. Наиболее простое определение, конкретизирующее абстракцию, состоит из двух противоборствующих понятий (согласно закону единства и борьбы двух противоположностей). Их соотношение является шкалируемой мерой.
Так, для термина «внимание», определенного как «избирательное восприятие», в качестве содержания выбран процесс без указания процесса ему противостоящего. Следовательно, нет возможности
установить меру и следует ожидать разночтения в выражениях с привлечением этого термина, что и становится очевидным при близком
рассмотрении конкретной конструкции с его использованием. За фразой: «Внимательно переходи улицу!», с учетом приведенного определения, для термина «внимание» кроется требование сосредоточиться избирательно на восприятии перехода улицы. В хождении «через улицу»
участвует тело индивида и сама улица, по которой проложен путь. Такое прочтение воспринимается указанием смотреть под ноги. Если
«внимание» определить несколько иначе, как «поддержание в сознании
восприятия» вообще, а не избирательно, то в область внимания должно
попасть все происходящее, в том числе и иные участники движения,
что является более адекватным смысловым наполнением рассматриваемого указания.
Для сознания одним из способов простого определения можно
избрать противоположности по фактору времени возникновения,
а именно восприятие и представление. В этом случае искомый смысл
указания будет содержать требование «отключить представление».
Наличие второго члена понятийного содержания позволяет ту же
мысль выразить еще одним способом, с указанием «сосредоточиться
на восприятии».

280 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

Две противоположности в своем синтезе порождают третье как
меру своего отношения, выраженную в формулировке закона о единстве и борьбе противоположностей.
Анализ содержательной компоненты понятийной формы, стоящей
за термином представление, предоставит созерцательное или фантазийное наполнение прошлым опытом. Тогда в терминах анализа второго уровня будем иметь: «переходя улицу, не мечтай (не фантазируй,
не предавайся воспоминаниям)».
Восприятие и представление в философском аспекте выступают
как единство противоположностей относительно фактора времени —
приобретаемого опыта здесь и сейчас и привнесенного в память ранее.
Для логики описания термина следует заметить, что она принимает
оптимизированную форму не только для извлечения адекватного ситуации смысла, но и для создания новых образов. Например, художественного образа: Сознание — место встречи текущего восприятия
и прошлого опыта, или наукоемкого утверждения: Восприятие и представление составляют понятийное содержание сознания.
Если определение термина соответствует философскому содержанию, а сам термин — философскому понятию формы, то содержание
определяет форму, а форма при своем анализе возвращает к активности свое содержание, позволяя направить процедуру анализа на следующий, более конкретизирующий понятийный уровень.
Для случая вовлечения всего багажа накопленного человечеством
знания форма отдельного понятия растворится в содержании более
конкретного (см. эпиграф). Самым существенным в этом умозаключении является то, что именно такая форма представления знания допускает осуществление логических операций посредством информационных технологий и может быть выражена в тезаурусе, составленном
в соответствии с лингвокогнитивным методом.
Принцип категоризации наиболее абстрактного понятия и снятие формы отдельных понятий в результате наполнения категории
конкретным понятийным содержанием позволяет объединить все
понятийное содержание в единую форму — этот принцип нашел
отражение в логике Г. В. Ф. Гегеля. Совместно с определением термина через описание конкретизирующих признаков этот принцип формирует необходимые требования для построения формы,

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ… 281

допускающей корректную имитацию логики мышления вычислительными методами.
Конкретизация вне процесса становления понятия приводит к такому явлению как вырождение значения одного из терминов в тени
другого. Характерным в этом смысле является смешивание понятий
«знак» и «символ». Несоответствие этих понятий друг другу становится
очевидным, если добавить в рассмотрение область их определения, исчисленную из конкретизации реального процесса их становления. Для
знака — это материальный носитель. Для символа — это отражение
в области сознания. Начертанный символ есть знак.
Именно символ сопоставляется с одной стороны со знаковой системой языка, с другой — с понятийной организацией мышления. В свою
очередь, система понятий, закрепленная в памяти как накопленный
опыт, ассоциативно влияет на образность представления, завершая
процесс восприятия. Вне терминологии, созданной по принципу конкретизации своего содержания, задача осмысления усложняется.
Процесс становления понятия…Именно эта фраза описывает одно
из величайших открытий философии:
Как первое конкретное определение становление есть вместе с тем
первое подлинное определение мысли. В истории философии этой ступени логической идеи соответствует система Гераклита. Говоря, все
течет, Гераклит этим провозглашает становление основным определением всего сущего… [Гегель 1974: 226].

Там же:
Но и становление, взятое в себе и для себя, все еще есть в высшей
степени скудное определение, и оно должно углубляться далее в себя и наполняться содержанием.

4. Применение лингвокогнитивного метода
для анализа умозаключений
Гармонизация терминологии, подразумевающая выявление и устранение разночтений терминов, введенных локально в конкретной предметной области, при применении практики описания термина через обобщающие определения сопряжена с эффектом маскировки

282 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

конкретного содержания. Более обобщающее понятие является и более
абстрактным. При этом проявляется проблема корректности использования и адекватности осмысления лексического выражения. Это
умозаключение определяет преимущества реальной дефиниции перед
интенсиональной. Обобщение не увеличивает наполнение термина,
а расширяет область его неопределенности. Снятие неопределенности
такого рода регламентируется конкретизацией посредством привлечения поясняющих терминов.
Следуя такой логике, в законе обратного отношения между объемом
и содержанием понятия в качестве объема выступает не реальный
объем наполнения, и даже не потенциальный, а еще неустановленный.
При исчислении объема понятия следует учитывать прямое указание
на его величину, задействованную в логических рассуждениях. Словосочетания «все науки» и «гуманитарные науки» отличается от отдельно
взятого слова «наука» определенностью своего объема. Определенный
объем понятия в диалектической логике должен соответствовать
объему своего содержания.

5. Пример снятия многозначности слова методом
лингвокогнитивного анализа
Употребления слова в ряде словосочетаний не дает основание для
его классификации как многозначного, а очевидным является необходимость использования составного термина для его адекватного
представления в мышлении. Для слова «ключ» такие представления
составляют ряд: скрипичный ключ, гаечный ключ, ключ шифрования,
дверной ключ, родниковые ключи. «Многозначность», как результат
лености употребления полного описания, исчезает при исчислении
общего, фигурирующего во всех образах. Для нашего примера таким
общим является понятие, соответствующее термину «средство доступа» (к тональности партитуры, к головке метизов, к наполнению
шифрованного сообщения, к механизму дверного замка, к подземному
хранилищу воды).

6. О роли лингвистики в становлении общепринятых взглядов
Мы невольно становимся заложниками своего миропонимания, зачастую не готовыми к восприятию смыслов и ценностного содержания

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ… 283

для современности текстов в трудах предшественников. Источником
этих проблем является изменение оценочного базиса, в качестве которого выступает система ценностей, приобретенная вместе с личным
опытом. Как в форме отражения в мышлении явлений окружающей
природы, так и в форме логики взаимодействия символьного содержания семантических структур, описывающих посредством языка иной
субъективный опыт. Разрешение возникающего противоречия приводит или к согласованию иного опыта с текущим уровнем нашего знания,
или к отторжению его значимости. (Более подробно рассматривается
в готовящихся к печати материалах международной научной конференции «Философия и вызовы современности», приуроченной к -летию Института Философии Национальной академии наук Беларуси.)
Смысловая обработка символа оперирует образами следов памяти,
в отличие от обработки слова как знака. Образность как свойство сознания определяется из процесса формирования этого феномена —
устойчивого восприятия и/или представления о действительности.
Определение термина посредством конкретизации его смыслового
значения более продуктивно для использования в мышлении при построении логических схем, чем определение термина через его классификацию. Рассмотрим дефиницию сознания в следующей оригинальной форме. Сознание — это поддержание активности восприятия
и ассоциативно конкурирующих представлений в форме образов и понятий, извлекаемых из памяти и воспринимаемых непосредственно.
Тогда подсознание исчисляется как мышление, не получившее достаточного внимания в сознании, а интуиция — как частичное отражение в сознании мыслительного процесса, а именно его результата, а не
всей ассоциативной цепочки.
Следует отметить, что воззрение на закон отрицания отрицания
как на последовательное применение противоположного значения является ложным суждением, берущим своим истоком именно дословную интерпретацию чужой мысли без приведения ее к адекватному
процессу. Процесс, в котором функционирует этот закон, соотносится
с мышлением. Наблюдение, породившее это выражение, принадлежит
Гегелю и рождено при развитии им положений логики, а именно «диалектического снятия противоположностей». Диалектическое — на том
простом основании, что два противоречивых понятия при логическом

284 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

синтезе являются кирпичиками для понятийного наполнения третьего.
Полного третьего, так как две противоположности охватывают всю
область определения третьего. «Что-то и другое» является полным
описанием более абстрактного третьего. Понятийный синтез отбрасывает индивидуальные свойства, присущие по отдельности каждой
из противоположностей, тем самым повышает абстрактность обобщенного содержания.

7. Парадигма компактного представления знания
Раскручивая этот клубок мыслей, представленный как предварительное установление необходимых компонент аналитического рассмотрения проблемы соотнесения языка и логики мышления, можем
определить парадигму компактного представления знания для эффективной поддержки творческой деятельности.
В ее основе находится лингвокогнитивный метод, устанавливающий тождественность отражения символьного представления в языке
и мышлении. Лингвокогнитивный метод предоставляет способ исчисления умозаключений в форме описания содержательной компоненты
термина, сопоставимой с понятийной организацией мышления, которое, в свою очередь, опирается на принцип отрицания отрицания,
и закон единства и борьбы противоположностей, устанавливающих
правила формирования абстрактного содержания и включения его
в единую форму.
Установление противоборствующих противоположностей определяется из процесса становления описываемой группы явлений. Параллельные процессы выделяются в отдельные логические цепочки.
Иными словами, компактификация базы знания может идти по
пути построения тезауруса предметной области исследования в соответствии с понятийной организацией и понятийными преобразованиями диалектики. Основными моментами такого соответствия следует
считать введение определений терминов в форме раскрытия перечня
их конкретизирующих признаков. Простым перечнем конкретизирующих признаков следует считать противопоставление по третьему
признаку, общему для обоих, найденному в результате их последующей
конкретизации.

ЛИНГВОКОГНИТИВНЫЙ МЕТОД АЛГОРИТМИЗАЦИИ… 285

Заключение
Проблема интерпретации текста характеризуется тотальным проявлением своей значимости в социуме. Традиционно соотносится
с многозначностью слов внутри конкретного языка и неочевидностью тождественного преобразования языковых конструкций в переводах. В диалоге эта проблема трансформируется в проблему понимания, передачи знания, достижения консенсуса. Особой остроты своего
существования в лингвистике достигает при обращении к текстам
исторического наследия. Наряду с традиционным аспектом, проблема
интерпретации текста приобрела дополнительное звучание в трудах,
связанных с исследованиями искусственного интеллекта, машинного
перевода, разработки алгоритмов поддержки интеллектуальной деятельности, тем самым установив гриф проблемной значимости в задачах соотнесения знаковой природы слова с биологическими процессами мыслительной деятельности.
Универсальность закономерностей, присущих мозгу, кроется в понимании связующего звена — символа и в возможности дословного
описания явления, представленного в символьной форме.
Соотношение формы и содержания в информатике нашло воплощение в концепции объектно-ориентированного программирования,
в физике — в атомистической теории и понимании глобальной структурированности материи. Использование этой идеи в лингвистике
для построения тезауруса позволит соотнести ее методы с методами
точных наук.
Тезаурус предметной области, составленный в соответствии с положениями лингвокогнитивного метода, допускает символьное представление и реализацию в программируемой базе знания.
Можно выделить несколько проблемных, исторически сложившихся практик, маскирующих возможность точного описания результатов мыслительного процесса. Существует единственная практика для
объединения лингвистической и когнитивной компонент мышления.
Практика применения этого метода доступна для любой информационной области, независимо от ее научного или художественного
содержания.

286 О. Л. Филипеня, В. В. Ткаченко

Предварительные результаты исследования представлены на международной конференции «Лингвистический форум : Язык и искусственный интеллект» [Филипеня, Ткаченко ] и международной
научной конференции «Философия и вызовы современности», приуроченной к -летию Института философии Национальной академии
наук Беларуси.

Литература
Гегель 1974 — Гегель Г. В. Ф. Наука логики: В 3 т. Т. 1. М.: Мысль, 1974.
Филипеня, Ткаченко 2017 — Филипеня О. Л., Ткаченко В. В. Систематизация по выделенному признаку в контексте влияния на эффективность
вовлечения терминов в процесс мышления // Материалы VII междунар.
междисциплинарной конф. Когнитивные Штудии. Вып. 7. Минск: БГПУ,
2017. С. 182–187.
Филипеня, Ткаченко 2020 — Филипеня О. Л., Ткаченко В. В. Лингвокогнитивный метод алгоритмизации процессов логического мышления //
Междунар. конф. «Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект». 12–14 ноября 2020 г. Тезисы докл. М.: Институт языкознания РАН, 2020. С. 152–153.

O. L. Filipenya, V. V. Tkachenko

LINGUOCOGNITIVE METHOD FOR ALGORITHMIZATION
OF LOGICAL THINKING PROCESSES
Abstract. Language, as a tool for consolidating knowledge, is compared with
the logic of thinking. The interpretative representativeness of the symbolic
representation of the term in thinking, due to the formation of the concept, is
discussed. The paradigm of compact representation of knowledge is presented.
The results of the work can be used in linguistics, philosophy, psychology, pedagogy, computer science.
Keywords: science of logic, perception, representation, symbol, sign, concept, term.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-14

Е. В. Чистова
Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ VR-ТРЕНАЖЕРА
ДЛЯ СИНХРОННОГО ПЕРЕВОДА
В статье представлено теоретическое обоснование экологичного
подхода к исследованию когнитивных основ профессиональной коммуникации на примере синхронных переводчиков. Изложенные теоретические положения позволяют сформировать фундированную
лингвистическую базу когнитивных реакций человека при решении
производственных задач. Полученные аннотированные данные релевантны для разработки дизайна виртуального тренажера, имитирующего естественную когнитивную среду синхронного перевода и способствующего развитию и поддержанию профессиональных навыков
как начинающих, так и практикующих переводчиков.
Ключевые слова: когнитивное переводоведение, когнитивный агент,
распределенная когниция, виртуальная реальность, геймификация.

Современная действительность требует значительной трансформации образовательного процесса. Помимо введения дистанционных
форм коммуникации с обучающимися, важным также становится развлекательный элемент как мотивационная составляющая современной
системы образования. Более того, общемировые тенденции цифровизации и развития искусственного интеллекта позволяют оптимизировать
многие традиционные формы обучения в более технологичные и эргономичные. Так, стремительно меняется индустрия перевода за счет
новых программных продуктов и облачных платформ в помощь переводчику. В наши дни даже синхронный перевод становится возможным

288 Е. В. Чистова

осуществлять дистанционно, что значительно сокращает его себестоимость и делает более доступным не только в рамках крупномасштабных мероприятий, но и на локальном уровне в целях экономии
времени на последовательный перевод. В связи с новыми условиями
реализации производственного процесса синхронного перевода, появляется необходимость во внедрении новых образовательных форматов,
более адекватно встраивающихся в современную действительность.
Имеющиеся методики обучения переводу включают преимущественно развитие лингвистических навыков, а именно тренировку
переключения с одного языка на другой, использование языковых
средств в рамках определенной языковой пары и т. п. Обучение профессиональной этике и взаимодействию с другими когнитивными
агентами в процессе перевода носит теоретический характер, не отрабатывается и проверяется уже на практике, непосредственно во время
реального переводческого события. Это обстоятельство значительно
затрудняет вход в профессию и делает дебютантов довольно уязвимыми в стрессовых ситуациях устного перевода.
Таким образом, целью нашего проекта является разработка виртуального тренажера-симулятора для синхронных переводчиков. Реализация проекта подразумевает три этапа: проектирование виртуальной
среды, имитирующей обучающий процесс, технологическое исполнение и апробация. Актуальность исследования, во-первых, определяется возросшим интересом к проблемам взаимодействия когнитивных
агентов и их коалиций, как отмечают И. В. Смирнов, А. И. Панов и др.
[Смирнов и др. ], а также к когнитивным процессам принятия
решений преимущественно на основе результатов невербальной коммуникации. Во-вторых, актуальным представляется создание виртуальной геймифицированной среды, имитирующей взаимодействие
агентов на когнитивном уровне.
Научная новизна проекта заключается: ) в сочетании технологий
дистанционного обучения и VR/AR (виртуальной и дополненной
реальности) и edutaintment (education (образование) + entertainment
(развлечение)), позволяющим через игру доводить до автоматизма
необходимые навыки; ) в подключении принципов распределенной
когниции, включающей не только развитие переводческих навыков, но
и навыков стрессоустойчивости при взаимодействии с виртуальными

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 289

собеседниками в условиях аудиальных, визуальных и коммуникативных
помех, приближающих обучающихся к реальным производственным
условиям; ) в распределении уровней сложности тренажера по степени
когнитивной нагрузки обучающегося, а не по уровню владения иностранным языком, что принципиально меняет дидактический подход.
Цель настоящей статьи состоит в освещении результатов первого
этапа проекта, а именно представление дизайна виртуальной среды для
синхронных переводчиков с учетом вариаций когнитивной нагрузки.
Исследование носит междисциплинарный характер и выполняется
на стыке когнитивной лингвистики, информатики, переводоведения
и лингводидактики перевода.
Поставленная цель предполагает решение следующих задач: ) дать
теоретическое обоснование значимости имитации когнитивной среды
в производственном процессе синхронного перевода, ) описать возможные сценарии протекания процесса синхронного перевода как
когнитивного события, ) выявить когнитивные помехи, приводящие к увеличению когнитивной нагрузки у синхронного переводчика,
) разработать тренинг-контент для подготовки синхронистов в условиях виртуальной / дополненной реальности, ) представить дизайн
тренажера-симулятора на основе сформированного пакета кейсов
для обучения.
За последние несколько лет количество проектов по разработке
различных виртуальных сред стремительно растет. Создаются тренажеры-симуляторы, обучающие навыкам вождения, работы со специализированным оборудованием, оказания первой медицинской
помощи и т. д. Виртуальная реальность активно внедряется в образовательный процесс, позволяя конструировать заводы, цеха, лаборатории, офисы и другие площадки для тренировки профессиональных навыков. Появляются также виртуальные школы по изучению
различных иностранных языков. Помимо обучения иностранным
языкам, рост миграции и многоязычия требует профессиональных
переводчиков в деловых, юридических, медицинских и многих других
областях, поэтому будущим переводчикам трудно овладеть все расширяющимся спектром сценариев и навыков устного перевода с помощью традиционных методов обучения и в условиях сокращения
часов контактного обучения.

290 Е. В. Чистова

В ответ на сложившиеся потребности в контексте высшего образования, профессиональной подготовки и обучения взрослых инициирован проект адаптивной виртуальной среды D, которая поддерживает приобретение и применение навыков, необходимых для
опосредованного общения через переводчика (рис. ). Данный проект
под названием Project IVY (Interpreting in Virtual Reality) направлен на
профессиональный тренинг устных переводчиков, но в большей степени на обучение потенциальных клиентов переводчиков, которые
обычно лишены какого-либо обучения по работе с переводчиком и не
осведомлены о важных принципах опосредованного межкультурного
общения [Braun et al. ]. Закрытие данной образовательной лакуны,
на наш взгляд, является важным и своевременным. Эта проблема уже
не раз озвучивалась в рамках форумов и конференций для переводчиков, однако оставалась нерешенной отчасти ввиду своего освещения
на переводческих, а не клиентских площадках, а частично по причине
отсутствия доступных образовательных продуктов, позволяющих проводить экспресс-тренинги для заказчиков переводческих услуг.

Рис. 1. Пример виртуальной среды для обучения переводчиков и их клиентов
взаимодействию в устном последовательном переводе (фото взяты из
[Braun et al. 2013])

Создание виртуальной среды для тренинга устного последовательного перевода с клиентом, однако, не решает многих проблем, связанных с отработкой навыков синхронного перевода как у начинающих,
так и практикующих переводчиков, вынужденных в последнее время
в сложившихся условиях работать дистанционно. Так называемый
удаленный синхронный перевод увеличивает когнитивную нагрузку
на исполнителя и требует определенных технических и технологических навыков.

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 291

Теоретической основой нашего исследования является подход
DEEDS, базирующийся на корреляционных положениях теории динамического (Dynamical), воплощенного (Embodied), расширенного (Extended), распределенного (Distributed) и расположенного (Situated) познания [Прунч ]. Обозначим, что познание воспринимается нами
как философская категория, актуализирующаяся через мышление,
а в рамках подхода DEEDS — через экологичное мышление. Под когницией, вслед за А. В. Кравченко, мы понимаем биологический феномен,
актуализирующийся в языковой деятельности [Кравченко ], а под
экологичной когницией — биологическую способность к оптимизации
когнитивных ресурсов за счет взаимодействия с окружающей средой.
Экологичное мышление подразумевает такие характеристики как
холистичность, динамичность, интерактивность и ситуативность. Принцип холистичности направлен на изучение человеческих взаимодействий во всем их разнообразии, вариативности и сложности. По мнению
М. Халлидея, каждый лингвистический элемент или правило не имеют
значимости, пока их не поместят в коммуникативную ситуацию, где
они подвергаются предсказуемым или окказиональным метаморфозам
в процессе живого общения [Halliday ]. Эта идея прослеживается
также и в принципе динамичности, отрицающем восприятие языка как
механизма с четко установленными и неизменными характеристиками.
В предложенном Э. Хатчинсом [Hutchins ] экологичном подходе
когнитивные явления рассматриваются в «здесь-и-сейчас» контексте,
отвергая, по мнению М. Гарнера, всяческую универсальность и настаивая на уникальности контекстов. Ученые пытаются, как считает
М. Гарнер, зафиксировать правила языковых употреблений, наблюдая
за их повторяемостью и культурно-обусловленной шаблонностью, однако эти процессы возникают в компенсаторном режиме для быстроты
и эффективности коммуникации, и при всей своей шаблонности они
могут быть предсказуемыми и креативными одновременно [Garner ].
Наглядно это подтверждается в исследованиях творческой компоненты
в переводе, когда за креативное переводческое решение принимается
не вновь созданная в нестандартной комбинации лексическая единица,
а окказионально употребленная единица в заданном контексте, не
имеющая словарной фиксации в выявленном значении, но весьма релевантная в предложенном контексте (см. подробнее [Ubozhenko ]).

292 Е. В. Чистова

Принцип динамичности естественным образом коррелирует с ситуативностью, где знать не значит умело применять. Знать этикет и правила общения, употреблять речевые шаблоны не означает умение эффективно общаться. Навык успешной коммуникации приобретается
с опытом постоянного взаимодействия с разными людьми и в разных
ситуациях. Невозможно выучить все модели коммуникативного поведения и, следуя им, успешно общаться; в живой коммуникации рано
или поздно возникают неожиданные контексты, требующие незамедлительной реакции, без протокола. Зафиксировать все возможные
коммуникативные вызовы и реакции на них затруднительно с точки
зрения экологичного подхода, так как вновь создаваемые контексты
всегда уникальны и справляться с ними возможно только в процессе
адаптации к заданным ситуациям путем обогащения когнитивного
опыта коммуникантов.
С доминирующей в свое время позицией структурной лингвистики
основательно сформировалось мнение о том, что язык необходим для
того, чтобы следовать его правилам, создавать красивые и грамотно
построенные предложения, а не коммуницировать и адаптироваться
к окружающей среде посредством языка. Эти стереотипы начали рушиться с развитием социолингвистики и дискурс-анализа, а основная идея экологичного подхода к лингвистическим исследованиям
заключается в признании того, что эволюция человеческой когниции
возможна только во взаимодействии со средой, а значит — путем интеракций с окружающими людьми и материальными объектами, причем
посредством различных модусов, как вербальных, так и невербальных.
Интерактивность выступает, пожалуй, главной характеристикой экологичной когниции, подразумевающей незамедлительную адаптацию
индивида к заданным условиям посредством языковой деятельности.
Так, адаптивная функция языка становится доминирующей в эколингвистике, а мультимодальные контексты выдвигают на передний план
сопутствующие вербальной информации паралингвистические средства, признаваемые особенно ценными в живом общении «здесь-исейчас». В так называемой радикальной воплощенной эколингвистике
(термин Ст. Коули) все имеет значение — и контакт глаз, и выражение
лица, и поза тела, и позиция головы, и положение ног, и жесты рук,
и неречевые вокализации, и совершаемые действия, и расположение

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 293

предметов в пространстве — все это может повлиять на исход коммуникации, принятие решения и когнитивный опыт коммуникантов
[Steﬀensen, Cowley ].
Таким образом, предложенный дизайн виртуальной среды направлен на учет невербальной (во взаимосвязи с вербальной) и паралингвистической составляющих в процессе синхронного перевода, что
способствует приближению изготовленного VR-продукта к реальным
условиям производственного процесса, а также выявлению принципов
взаимодействия когнитивных агентов в контексте вербального и невербального общения.
Корпус данных состоит из  часа видеозаписей переводчиков, сопровождающих реальные мероприятия с обеспечением синхронного
перевода в Красноярском крае по различным тематикам (спорт, экономика, бизнес, медицина и др.). Ценность анализа записей региональных
мероприятий заключается в их первичности и несистематичности в отличие от многих мероприятий, с определенной периодичностью проводимых в крупных городах РФ. Ввиду нерегулярного характера подобных событий уровень организации, в том числе лингвистического
сопровождения, может быть разным. Это отражается на степени готовности переводчиков и условиях производственного процесса, чаще
всего носящих осложненный характер. Все перечисленные трудности
довольно ярко репрезентируют реальную рабочую среду, подходящую
для имитации в VR-пространстве для более продуктивных тренингов.
Минимальная продолжительность записи составляла  минут, максимальная —  минуты. Количество разметчиков — . Для проектирования виртуальной среды взяты данные исследования когнитивной
деятельности синхронных переводчиков за – гг.
Для описания возможных сценариев коммуникативных актов и переводческого процесса, невербальных средств общения между синхронистами-напарниками, а также интерактивных моделей взаимодействия различных когнитивных агентов и траекторий их развития
в зависимости от возникающих когнитивных помех применяется метод анализа когнитивного события, предложенный в С. Стеффенсеном
[Steﬀensen ]. Исследователь полагает, что взаимодействие когнитивных агентов на уровне вербального и невербального компонентов
в процессе коммуникативного акта может быть исследовано путем

294 Е. В. Чистова

специальной аналитической процедуры на уровне микрокомпозиции, выделяемой в той или иной видеозаписи. Под микрокомпозицией в данном случае мы подразумеваем микроскопический взгляд на
интересующий нас мультимодальный контекст, интегрирующий вербальные языковые средства, кинетические движения, просодические
и окулесические характеристики когнитивных агентов в их динамике
и взаимовлиянии, приводящие к созданию уникальной когнитивной
системы, эволюционирующей в заданной экосреде.
В методологии С. Стеффенсона выделяется три эвристических элемента: когнитивная траектория, когнитивное событие и ось когнитивного события. С помощью детального анализа микрокомпозиции мы
стремимся выявить когнитивную траекторию формирующейся экокогнитивной системы, то есть ее «динамический и нелинейный путь,
построенный с целью достижения заданного когнитивного результата»
[Steﬀensen et al. : ]. Под когнитивным событием понимается «такое положение дел, когда в результате взаимодействия нескольких
людей, разворачивающегося в определенной материальной среде, формируется когнитивная система распределенного характера, порождающая новые когнитивные характеристики, не присущие ни одному
из компонентов системы, становящиеся частью когнитивного опыта
участников интеракции» [Steﬀensen : ]. Точка перехода между
двумя различными циклами на когнитивной траектории, в результате которой происходит когнитивное событие, воспринимается как
точка поворота когнитивного события. По сравнению с устоявшейся
концепцией «ага-подсказки», в основном используемой в исследованиях по решению проблем, когнитивный поворот событий, по мнению
А. В. Колмогоровой, не должен быть моментом озарения, ощущаемым
агентом как таковым, но должен быть моментом достижения коммуникативной цели, последствия которого для отношений агент‒среда напрямую не осознаются взаимодействующими людьми, хотя они имеют
особое значение для их будущего бытия [Колмогорова ].
При анализе видеозаписей мы действуем согласно следующему
алгоритму: ) выполняем аннотацию видеозаписей с помощью программного обеспечения ELAN . по таким параметрам как речь, жест,
взгляд, действие, поза, положение головы, положение тела, мимика, неречевые звуки, вокализация, паузация (см. рис. ), опираясь на метод

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 295

аннотирования [Litvinenko et al. ]; ) идентифицируем когнитивное
событие (например, когнитивный диссонанс по причине незнания терминологии); ) выполняем сегментацию когнитивной траектории по
циклам; ) определяем точку оси когнитивного события и ) анализируем полученную динамику когнитивной траектории.
Цель анализа когнитивных событий, зафиксированных в собранных видеозаписях, заключается в выявлении наиболее значимых в переводческом тренинге когнитивных параметров для разработки образовательного VR-дизайна.

Рис. 2. Пример разметки работы переводчиков-синхронистов в программе ELAN
Выявленные когнитивные параметры далее группировались по уровням
сложности для наполнения контента и на основании такой классификации
вошли в контентную часть VR-тренажера.

С целью формирования когнитивной среды VR-тренажера мы проанализировали собранный видеоматериал по установленному алгоритму, в результате чего удалось выявить основные когнитивные помехи, увеличивающие нагрузку переводчиков-синхронистов.
Стоит отметить, что получение информации в ходе переводческого
акта в синхронном переводе становится возможным при аккумуляции
и интеграции знаний по различным каналам: а) аудиальный (звук
в наушниках, посторонние шумы), б) аудиально-вербальный канал —
выступление докладчика, вопрос из зала, коллективная дискуссия,

296 Е. В. Чистова

комментарии / замечания организаторов или техников (в случае потери
сигнала или настройки качества перевода), реплики синхрониста-напарника (вербальная подсказка, разделение эмоций и др.); в) визуально-вербальный (доклад в письменном виде или в презентационных
материалах), г) визуально-пространственный (графики, диаграммы,
схемы и т. д.), д) визуально-коммуникативный (зрительный зал через
окно или на экране монитора, видео-сюжет — все, что иллюстрирует
экстралингвистический контекст коммуникативной ситуации и поведение коммуникантов), е) визуально-кинестетический (мимика, жесты,
эмоции, собственные жесты как внешние инструменты когнитивной
системы и т. д.) [Чистова ].
Первым, наиболее значимым каналом в синхронном переводе считается аудиальный, и, соответственно, связанные с ним когнитивные
помехи представляют наибольшую трудность. Как правило, проблемы
возникают при некачественной настройке оборудования, когда звук
в наушники может поступать с опозданием или прерываться либо поступать с дополнительными шумами. Посторонние шумы также могут
проникать извне, т. е. из-за плохой изоляции звука в кабине, например,
если кабина синхронистов имеет открытую форму (рис. a) и переводчики никак не отделены от зрителей в зале или если кабины расположены рядом и речь активного переводчика из соседней кабины
легко проникает внутрь, тем самым сбивая и повышая когнитивную
нагрузку активного синхрониста из другой языковой пары.
Наряду с аудиальным каналом поступления информации в синхронном переводе немаловажным представляется использование визуального канала, что подтверждается различными учеными в ряде
публикаций (например, [Конина, Черниговская ]). В интервью
и опросах синхронисты подтверждают выводы о том, насколько важно
им видеть спикера в процессе перевода, а также желательно видеть
презентации и зрителей в зале во время сессии «вопрос-ответ». Особенно актуальным визуальный компонент становится в ситуации удаленного синхронного перевода (см. рис. b, c) или малоподготовленного
перевода ввиду несвоевременного предоставления необходимых материалов. Визуальный канал также важен в ситуации перевода новой, ранее не апробированной тематики, что случается довольно часто на региональном рынке. В индустрии синхронного перевода также нередки

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 297

случаи разового предоставления услуги, на подготовку которой уходит
приличное количество времени, но полученный интеллектуальный запас, к сожалению, в дальнейшем уже не пригождается.

3а

Рис. 3. Пример эргономики рабочего места переводчика-синхрониста

Отсутствие или частичная потеря визуального канала, согласно результатам нашего исследования, создает когнитивную помеху, т. е. ситуацию дискомфорта, в которой синхронист испытывает острую информационную недостаточность, приводящую к увеличению когнитивной
нагрузки. Так, в  % исследуемых фрагментов переводчики, потеряв визуальный канал со спикером или информационным изображением, пытаются непременно его восстановить. В некоторых случаях для восстановления зрительного контакта достаточно сменить положение головы,
а в некоторых — сменить положение тела и/или местоположение, как,
например, на рис. , где переводчик предпочитает встать и переводить
за спиной партнера, но при этом видеть спикера и/или презентацию.

4а

Рис. 4. Пример устранения когнитивной помехи, связанной с потерей визуального
компонента

Опираясь на классификацию выявленных в результате исследования аудиально-вербальных когнитивных помех, нам удалось
определить параметры создаваемого репозитория дискурсов для

298 Е. В. Чистова

эффективного тренинга в англо-русской языковой паре. Во-первых,
в качестве контента были отобраны видео реально произносимых
речей различных спикеров, где важным, на наш взгляд, является качество выступления — именно по этому параметру в нашей методике
тексты для синхронного перевода делятся на уровни сложности. Более
профессиональные спикеры (с четким безакцентным произношением,
выстроенной логикой изложения, адекватной композицией выступления, средней скоростью говорения (– слов в минуту)) задействованы на  уровне сложности тренинга. Менее презентабельные
выступления сортировались по балльно-рейтинговой системе для 
и  уровней сложности, учитывая когерентный дефицит речи оратора,
смысловые потери, дефекты речи, акценты, «жеванный» стиль говорения, слишком медленную (менее  слов в минуту) или слишком
быструю речь (более  слов в минуту).
Во-вторых, опираясь на классификацию выявленных аудиально-визуальных когнитивных помех, записанные видеоролики сортировались
по качеству изображения. Среди параметров для  уровня сложности выставлялись: видимость и четкость артикуляции и жестикуляции спикеров, отсутствие звуковых и визуальных помех. Далее для
 и  уровней сложности отбирались ролики с менее качественным
изображением спикеров, с частичной утратой звука или видимости
в определенный момент, а также сессии «вопрос-ответ». Данные помехи заложены в сценарий VR-тренажера в виде называемых когнитивных провокаций, т. е. искусственно создаваемых препятствий для
имитации стрессовой ситуации перевода и увеличения когнитивной
нагрузки переводчиков, провоцируя их на принятие адекватных переводческих решений, согласно заданным условиям.
Эмпирической базой для изучения аудиально-кинестетического
канала послужили аннотации кинестетических движений напарников в синхронном переводе. В результате исследования нам удалось
выявить четыре модели взаимодействия переводчиков синхронистов:
эмпатичная продуктивная, эмпатичная непродуктивная, эмпатичная
деструктивная и неэмпатичная.
Эмпатичная непродуктивная модель наблюдается в переводческих
актах, в которых один из напарников, нуждающийся в помощи, не получает ее в должной форме по причине неопытности второго партнера.

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 299

Как правило, в этом случае дело касается начинающего синхрониста,
наиболее сосредоточенного на воспроизведении вербальной составляющей перевода и неспособного распознавать мультимодальный контекст, указывающий на когнитивный диссонанс партнера. Исходя из
вышеизложенного, эмпатичная непродуктивная модель не представлена в дизайне VR-тренажера, так как она не несет педагогической
пользы. В противовес этому, в дизайне задействованы эмпатичная
деструктивная (выражающаяся в желании помочь, но в применении
нерелевантного способа взаимодействия) и неэмпатичная (выражающаяся в эгоцентричности одного из напарников либо в высокой конкуренции и нежелании помогать партнеру) модели. Данные модели
представлены в тренажере на  уровне сложности, когда напарник не
отзывается на призыв обучающегося к помощи или дает подсказку
в неадекватной форме, приводящей к еще большему когнитивному
диссонансу.
Наиболее масштабно в тренажере представлена эмпатичная продуктивная модель, которая строится на отношениях сопричастности, взаимопонимания и взаимопомощи между синхронистами-напарниками и характеризуется высокой степенью заинтересованности
в общем деле и качестве перевода. Возникновение данной модели отмечается в усложненных ситуациях перевода, когда задействованы профессиональные переводчики, хорошо обученные и способные распознать у партнера состояния когнитивного диссонанса, т. е. состояния
повышенной интеллектуальной нагрузки, связанные с невозможностью подобрать единицу перевода по разным причинам. Как правило,
сопричастность в данной модели проявляется обоими партнерами,
однако может быть и односторонней, если один из напарников является начинающим синхронистом. Отличительной характеристикой
этой модели является высокая результативность при взаимодействии
в решении переводческих задач, т. е. способность идентифицировать
когнитивный диссонанс партнера и дать быструю адекватную реакцию для достижения необходимого результата. Описанная эмпатичная продуктивная модель взаимодействия прототипирована в VR-тренажере и заложена в функции латентного Учителя, выступающего
в роли переводчика-напарника, на  уровне сложности. Это дает возможность обучающимся синхронистам получить виртуальный опыт

300 Е. В. Чистова

работы с профессионалом, который сможет дать необходимую подсказку в сложной когнитивной ситуации.
В качестве одного из прототипов приведем следующий пример,
в котором АС — активный синхронист, а ПС — пассивный синхронист.
АС: … будет иметь менее влияние… на окружающую среду (руки,
сложенные в замок, разжимаются, правая рука тянется к кнопке, при нажатии на кнопку взгляд направлен на партнера) … Кто это? (Анализ
аннотирования: хезитация и грамматическая ошибка указывают на когнитивный диссонанс. На 31 минуте непрерывного перевода одного доклада АС понимает, что когнитивных усилий не хватает для самостоятельного поиска эквивалента и заблаговременно обращается к партнеру).
ПС: is фриганы (Распознав проблемный термин, ПС быстро реагирует и дает подсказку. На вопрос АС и ответ ПС тратится 3,861 сек.,
во время которых в эфире создается пауза, но не критичная при дальнейшем выравнивании контентной части).
АС: Здесь, пожалуйста, у вас изображены фриганы, которые не…
не покупают… (Вновь сложенные руки в замок, указывающие на высокий уровень концентрации в синхронном переводе, разжимаются, правая рука тянется к кнопке, при ее нажатии взгляд переводится на ПС).
ПС: ничего не покупают, а просто берут или переработанное…
или… (ПС вновь быстро и адекватно реагирует на когнитивный диссонанс партнера, активно жестикулируя с применением иконических
смыслов и жестов-адаптеров. Время, потраченное на вопрос АС и ответ ПС, составляет 4,009 сек. Образовавшаяся на это время пауза перекрывается выровненной вербальной репрезентацией концептуального
смысла, сказанного спикером).
АС: Они просто не покупают вообще ничего нового, они просто берут уже какие-то использованные вещи и т. д. Они выходят из ресторанов и супермаркетов и берут ту еду, которая осталась, и то же самое
с… одеждой. Зачем нам новую одежду шить, продавать? Можно же использовать старую. Далее если мы говорим про статус альтруизма, то
очень важно, что вы делаете в свое свободное время, т. е. вы можете, например, выступать в роли клоуна и приходить в больницы, где дети или
взрослые люди лежат и страдают от очень тяжелых заболеваний (смена
положения тела, взмах рукой), или если вы, например, можете заплатить
за кого-то, т. е. купить кому-то, например, кофе (взгляд на партнера,
установление зрительного контакта), или еще что-то… (пауза спикера).

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 301

ПС: и это есть уже в Красноярске, мне сказали (по обращенному
взгляду напарник понимает, что АС хотел бы компенсировать опущенную в переводе информацию, и, нажимая на кнопку во время паузы спикера, вносит дополнение).
АС: И в Красноярске тоже есть такой проект. И в Австрии, например, тоже есть такой проект, что, если вы, например, сдаете какие-то
пластиковые бутылки или еще что-то, то вы не получаете деньги за
это, а эти деньги идут на пожертвования (Во время перевода ПС записывает прогнозируемый вариант перевода в блокноте и указывает ручкой в нужное место. АС обращает внимание на то, что написал ПС, сверяет перевод и убеждается в его правильности).

Данные  секунд демонстрируют актуализацию эмпатичной продуктивной модели, при которой оба партнера эффективно взаимодействуют и добиваются качественного перевода. Далее на контрасте
приведем следующий фрагмент, иллюстрирующий непродуктивный
подход к выравниванию когнитивного диссонанса АС.
АС: Далее кто знает про Томшуз (TomShoes)? Томшуз представляет
пример той компании, которая обеспокоена защитой окружающей среды.
И если вы покупаете у них пару обуви, то вам дают бесплатно еще одну,
т. е. одну покупаете (ПС, подозревая, что АС неправильно понимает
смысл сказанного спикером, переводит взгляд на партнера, начинает мотать головой в знак отрицания, подносит указательный палец к губам
(рис. 5а), выражая сомнение), а одну получаете бесплатно.
ПС: нееет (жест отрицания рукой, тянется к кнопке (рис. 5b), нажимает) … вторую бесплатную пару обуви они отдают другим людям
(поскольку объяснение заняло более 4 сек., то АС принимает решение
не исправлять сказанное, а следовать дальше за спикером. АС прищуривает глаза и сжимает губы (рис. 5c), тем самым мимикой показывая
легкую досаду из-за невозможности исправить ошибку).
АС: э-э-э инсайдерская информация. Вот как вы поступаете в Красноярске, если вам какая-то информация необходима, вот как узнать.
Вот, например, есть специальное приложение, куда вы можете зайти и прочитать, что люди говорят про рестораны, гостиницы, т. е.
здесь вы как раз можете говорить про знакомство и получение советов по разным вещам.

302 Е. В. Чистова

5а

Рис. 5. Пример актуализации эмпатичной непродуктивной модели

Поскольку для своевременной подсказки Учителю необходимо сначала идентифицировать когнитивный диссонанс, возникший у обучающегося, то с этой целью мы проаннотировали  видеофрагмента
и смогли выявить универсальные параметры, указывающие на заданное
состояние. В прототипические паттерны входят: на первом этапе — учащение количества микропауз до  сек., увеличение количества иконических жестов, на уровне вокализации появление удлиненных гласных
(э-э-э) и др.; на втором этапе — увеличение продолжительности микропауз до  сек. и произнесения удлиненных гласных до  интервалов, появление репаратур и жестов-адаптаров, изменение направления
взгляда, положения тела и головы; на третьем, наиболее критическом,
этапе — затяжная пауза от  сек., увеличение количества и скорости
жестикуляции, обращение взгляда в сторону партнера, движение руки
для нажатия кнопки, останавливающей звук, для обращения за помощью и др. Программирование подобных технических параметров
в функции Учителя способствует распознаванию когнитивного диссонанса и актуализирует сценарии взаимопомощи, т. е. виртуальный
когнитивный агент приходит в готовность своевременно предоставить подсказку обучающемуся в наиболее приемлемой для него форме.
В результате исследования создан прототип виртуальной образовательной архитектуры, позволяющий проводить эффективные тренинги синхронных переводчиков как в группах, так и индивидуально.
Контент модели включает три уровня когнитивной нагрузки переводчика, независимо от уровня владения иностранным языком. На начальном уровне имитация процесса синхронного перевода проходит
в полноценной мультимодальной среде, включающей все рекомендуемые аудиальные и визуальные источники информации. Встроена
функция диалогового режима и латентного Учителя, представленного

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 303

в образе виртуального напарника и предназначенного для осуществления пропедевтической и фасилитирующей функций с целью выработки эмоционально-эмпатичного отношения к процессу перевода. На втором этапе подключаются когнитивные провокации как
на уровне ненормированности речевых интонаций и смыслоразличительных фрагментов, так и на уровне частичного отсутствия визуального канала, увеличивающего когнитивную нагрузку переводчика.
На третьем уровне закрывается диалоговый режим, функция латентного Учителя минимизируется, прекращается визуальный доступ к информации, увеличивается процент провокаций, требующих более быстрых переводческих решений и стабильной стрессоустойчивости.
Полученные результаты исследования когнитивной деятельности
переводчиков позволили сформировать контент прототипа, который
оснащен, во-первых, минимальным пакетом микросценарных кейсов,
имитирующих реальные ситуации переводческого процесса. В них
входят тексты по ключевым тематикам и сопровождающие диалоги
с напарником. Во-вторых, в целях погружения предлагается краткосрочное моделирование реальной среды на примере перевода доклада
на конференции, перевода интервью в студии и перевода переговоров
в офисе. В контент виртуальной среды также встроены элементы геймификации, то есть развитие событий происходит по сценарию, предполагающему когнитивные провокации, препятствующие комфортной
мультимодальной интеграции данных. В рамках заданных контекстом
трудностей, возникающих в процессе перевода, у обучающихся вырабатываются когнитивные шаблоны извлечения недостающей информации, а также нормализации речи и психоэмоционального поведения. В тренажере-симуляторе предусмотрены элементы ранжирования
когнитивной нагрузки: аудиальные, визуальные и коммуникативные
помехи. Функции виртуального Учителя встроены в когнитивную архитектуру синхрониста-напарника, который понимает речь пользователя посредством технологии распознавания и адаптирует диалоги под
ситуацию. По окончании переводческого акта и прохождении кейса
обучаемому предлагается автоматизированный постанализ перевода,
который представлен в виде стенограммы с указанием на количество
хезитаций, процент паузаций, лексические и грамматические ошибки.
Эта опция также осуществляется посредством системы распознавания

304 Е. В. Чистова

речи и сравнительно-сопоставительного анализа эталонного перевода,
выполненного профессиональными переводчиками, и представленного
обучающимся вариантом перевода.
Основные технические параметры, определяющие количественные
и качественные характеристики готового продукта:
. Входные данные: речь, направление взгляда (ориентация шлема
в пространстве, координаты).
. Требования к функциональным характеристикам: возможность
распознавания речи не носителей языка, использование механик, снижающих / повышающих когнитивную нагрузку на обучающегося (жесты,
посторонний шум, визуальные помехи, коммуникативные сбои т. д.),
применение анимированных моделей виртуальных персонажей (мимика, конечности), визуальное редактирование диалогов, обеспечение
вариативности / глубины текстов в пределах лексико-семантического
поля конкретной тематики от   и до   слов, количество фраз
в диалогах от  и до , ведение стенограммы переводов, возможность
имплантирования эмпатичных и мотивирующих стратегий виртуального учителя в напарников, анализ прогресса обучающегося с выдачей
рекомендаций по корректировке образовательного процесса в VR.
. Выходные данные: графическое изображение в d, звук (речь и дополнительное звуковое сопровождение), стенограмма (путь по дереву
диалога), количественная и качественная оценка прогресса обучающегося, индивидуальные рекомендации по корректировке дальнейшего
образовательного процесса.
. Требования к рабочим характеристикам: кадровая частота не менее  FPS, работа на разрешении  ×  (FullHD) и выше.
. Конструктивные требования к аппаратному обеспечению: количество ядер процессора от , частота ядер процессора от , ГГц, оперативная память (RAM) от  Гб, наличие датчика ускорения (G-sensor), поддержка OpenGL ES . и выше, устройства вывода видео- и аудиопотока.
Помимо лингвистов-когнитологов, на данном этапе исследования
были задействованы сценарист, эксперт, методист и рецензент. Следующий этап предполагает техническую часть, а именно разработку
дизайна рабочей зоны, дизайна персонажей, программирование состояний и реакций.

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 305

Практическое применение VR-тренажера планируется в рамках очных и дистанционных тренингов синхронных переводчиков. Созданная
виртуальная среда позволяет развить такие лингвистические навыки,
как переключение с одного языка на другой, использование языковых
средств в рамках англо-русской, а затем и китайско-русской языковых
пар, по определенной тематике и т. п. Тренажер-симулятор предназначен
для обучения профессиональной этике и взаимодействию с другими
когнитивными агентами в процессе перевода, может использоваться
как студентами, начинающими переводчиками, так и практикующими
специалистами с целью поддержания профессиональной формы. Помимо
лингводидактического выхода, полученные результаты исследования
когнитивной деятельности переводчика вносят существенный вклад
в методологию цифровых гуманитарных наук, в частности в моделирование когнитивных функций человека и обогащение интеллектуального
контента виртуальных агентов.
Перспективы исследования видятся в том, что представленный
VR-тренажер может явиться прототипом создания имитирующей экосреды для развития навыков в других высококогнитивных профессиональных сферах деятельности, требующих помимо прочего взаимодействия с когнитивными агентами.

Литература
Колмогорова 2021 — Колмогорова А. В. Классификация экологических
подходов к языку // Мир лингвистики и коммуникации: электронный
научный журнал. 2021. № 63. С. 181‒201.
Конина, Черниговская 2018 — Конина А. А., Черниговская Т. В. Синхронный перевод как экстремальный вид когнитивных процессов (обзор
экспериментальных исследований) // Вопросы психолингвистики. М.:
Институт языкознания РАН, 2018. 4 (38). С. 178–204.
Кравченко 2013 — Кравченко А. В. Понятие языковой когниции, или что
в имени? // Когнитивные исследования языка. 2013. № 15. С. 58–66.
Прунч 2015 — Прунч Э. Пути развития западного переводоведения. От языковой асимметрии к политической / Пер. с нем. М.: Р. Валент, 2015.

306 Е. В. Чистова

Смирнов и др. 2019 — Смирнов И. В., Панов А. И., Скрынник А. А., Чистова Е. В. Персональный когнитивный ассистент: концепция и принципы работы // Информатика и ее применения. 2019. 13 (3). С. 105‒113.
Чистова 2021 — Чистова Е. В. Когнитивный менеджмент как метод анализа мультимодальной коммуникации (на примере синхронных переводчиков) // Когнитивные исследования языка. Нижний Новгород,
2021. С. 734‒737.
Braun et al. 2013 — Braun S., Slater C., Gittins R., Ritsos P., Roberts J. C. Interpreting in Virtual Reality: designing and developing a 3D virtual world to
prepare interpreters and their clients for professional practice // New Prospects and Perspectives for Educating Language Mediators / Ed. by D. Kiraly,
S. Hansen-Schirra, K. Maksymski. Tuebingen: Gunter Narr, 2013. P. 93‒120.
Garner 2005 — Garner M. Language ecology as linguistic theory // Kajian Linguistik dan Sastra. 2005. 17 (33). P. 91–101. (DOI: 10.23917/kls.v17i2.4485)
Halliday 2001 — Halliday M. A. K. New ways of meaning: The challenge to applied
linguistics // Proceedings of the 9th World Congress of Applied Linguistics.
Thessaloniki, Greece, April 15-21, 1990. URL: https://eric.ed.gov/?id=ED324960.
Hutchins 2000 — Hutchins E. Cognition in the Wild. Cambridge, MA: MIT
Press, 1995. P. 353–374.
Litvinenko et al. 2017 — Litvinenko A. O., Nikolaeva Ju. V., Kibrik A. A. Annotation of Russian manual gestures: Theoretical and practical issues, Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of the
International Conference «Dialogue 2017», M.: RGGU, 2017. P. 255–268.
Steﬀensen 2013 — Steﬀensen S. V. Human interactivity: problem-solving, solution-probing, and verbal patterns in the wild // Cognition Beyond the Body:
Interactivity and Human Thinking / Ed. by S. J. Cowley, F. Vallée-Tourangeau.
Dordrecht: Springer, 2013. P. 195‒221.
Steﬀensen et al. 2016 — Steﬀensen S. V., Vallée-Tourangeau F., Vallée-Tourangeau G. Cognitive events in a problem-solving task: a qualitative method for
investigating interactivity in the 17 Animals problem // Journal of Cognitive
Psychology. 2016. 28 (1). P. 79‒105. (DOI: 10.1080/20445911.2015.1095193)
Steﬀensen, Cowley 2021 — Steﬀensen S. V., Cowley S. J. Thinking on behalf of
the world: radical embodied ecolinguistics // The Routledge Handbook of
Cognitive Linguistics. Routledge, 2021. P. 723‒736.

ДИЗАЙН КОГНИТИВНОЙ СРЕДЫ… 307

Ubozhenko 2020 — Ubozhenko I. V. Cognitive political discourse analysis:
creative translation teaching case // J. Sib. Fed. Univ. Humanit. Soc. Sci. 2020.
13 (3). P. 363–374. (DOI: 10.17516/1997-1370-0566)

E. V. Chistova

DESIGN OF THE COGNITIVE ENVIRONMENT
OF THE VRSIMULATOR FOR SIMULTANEOUS TRANSLATION
Abstract. The paper presents theoretical justiﬁcation for the eco-friendly
approach to the study of professional communication cognitive foundations
on the example of simultaneous interpreters. The stated theoretical provisions
allow to form a well-founded linguistic base of human cognitive reactions in
solving problems. The annotated data are relevant for the development of the
virtual simulator design that imitates the natural cognitive environment of simultaneous translation and contributes to the development and maintenance
of professional skills of both beginners and practicing interpreters.
Keywords: cognitive translation studies, cognitive agent, distributed cognition, virtual reality, gamiﬁcation.

DOI: 10.37892/978-5-907498-47-1-15

С. А. Шаповал
Высшая школа экономики, Москва, Россия

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ
НЕЙРОСЕТИ ПОРФИРЬЕВИЧ
В статье анализируются тексты нейронной сети GPT-, обученной
на русском корпусе; на материале продолжения двух фраз классической русской литературы изучаются примеры локальной связности.
Проводится дискурсивный анализ текстов и анализ ошибок (в употреблении местоимений, в речевой ситуации и др.) в сравнении с человеческими ошибками, изучаются художественные приемы и комический
эффект. Анализ показывает, что тексты демонстрируют «авторское»
«понимание» культурно-специфического фрейма — это явление связано с проблемой здравого смысла. Высокая степень связности в сетевых текстах обусловила необходимость пристального внимания к механизмам, обеспечивающим смыслообразование.
Ключевые слова: GPT-, дискурсивный анализ, смыслообразование,
ошибки.

Нейросеть Порфирьевич представляет собой сеть GPT- [Radford et
al. ], обученную на русском корпусе. Оригинал настолько хорошо
умеет генерировать осмысленные тексты, что полная версия некоторое время не выкладывалась в общий доступ из-за потенциальной
опасности ИИ, способного легко производить правдоподобные фейки.
Нейросеть Порфирьевич (https://porﬁrevich.ru) создана Михаилом
Гранкиным, который обучал ее на текстах Достоевского, Толстого, Пушкина, Булгакова, Гоголя и Пелевина. Имя сети было выбрано в честь
«полицейского-литературного робота» Порфирия Петровича из романа

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 309

«iPhuck X» Виктора Пелевина. Нейросеть генерирует тексты на русском
языке, продолжая введенные пользователем предложение, слово или
знак, в том числе пробел. Получившийся в результате текст выглядит
настолько осмысленным, что во многих случаях неотличим от текста,
написанного человеком. (Текст нейросети здесь и далее дан курсивом.)
Например:
(1) Все счастливые семьи счастливы одинаково. Их объединяет
единая цель и любовь. Если ты хотя бы немного про это знаешь,
тебе не стоит волноваться.
(2) Я вас любил. Я так сильно вас любил. Я старался казаться сильным. Как вы. А теперь я просто глупый… Простите. Я просто
глупый старик.

— ни одна из характеристик приведенных высказываний не сообщает об их искусственной природе.
Впечатление естественности обеспечивается, в частности, когезией,
которая создается вполне обычными «человеческими» способами: с помощью местоимений (, ), повтора (), анафоры, синонимов и перифраз () и т. п. [Литневская Е. И., Литневская О. А. ].
(3) О чем думает нейросеть? Зачем ей нужно всё это? И самое главное, зачем ей вообще надо? Зачем она хранит эти воспоминания?
(4) «Йо! Я сыт! Едрит твою налево! Я теперь наелся! И я больше не
голоден!» и т. п.

Со времен «Корчевателя» [Гельфанд ; Шаповал ] машины
научились многому. Можно ли сегодня каким-либо образом отличить
тексты разного происхождения — например, по тем ошибкам, которые
делают авторы?
Нами проанализированы тексты нейросети, доступные в ее Галерее
(https://porﬁrevich.ru/gallery) и полученные в ходе эксперимента. В качестве стимула использовались фрагменты «Это какие-то неправильные
пчелы», «Мороз и», «Я вас любил» и др. начала. В статье обсуждается
текстовый материал, полученный при продолжении двух фраз, а именно:
«Гости съезжались на дачу» — первое предложение неоконченного
произведения А. С. Пушкина. Более полный контекст: «Гости съезжались

310 С. А. Шаповал

на дачу ***. Зала наполнялась дамами и мужчинами, приехавшими в одно
время из театра, где давали новую итальянскую оперу. Мало-помалу порядок установился»;
«На свадьбе у Ольги Ивановны» — начало рассказа А. П. Чехова
«Попрыгунья». Более полный контекст: «На свадьбе у Ольги Ивановны
были все ее друзья и добрые знакомые».

Поскольку Порфирьевич обучен на текстах русской литературы,
в основном классической, то можно ожидать некоторого стилистического соответствия выбранным образцам. Собрана коллекция продолжений, анализ которых позволяет выявить «знания» нейросети о предмете высказывания, уровень ее «владения языком» и типичные ошибки.
В задачи работы входили дискурсивный анализ текстов; фиксация ошибок, сопоставление с ошибками человека; обсуждение границ
восприятия и понимания сложного высказывания, принадлежащего
нейросети.
В основе дискурсивного анализа лежит идея целенаправленной
реконструкции когнитивных структур по данным внешней языковой формы [Кибрик ]. Под дискурсом понимается связный текст
в совокупности с экстралингвистическими, прагматическими, социокультурными, психологическими и др. факторами. Ван Дейк, анализируя новости как тип дискурса, пишет: «Тексты характеризуются
более сложными, относящимися к более высокому уровню свойствами
(такими как отношения связности между предложениями, общая тематическая структура, схематическая организация) и рядом стилистических и риторических параметров» [Дейк ван : ] — примерно
по этому плану мы и рассматриваем тексты нейросети.
Дискурсивный анализ позволяет, в частности, выявить «фоновые
знания» о мире (об объектах, процессах, сценариях и т. д.), присущие
автору.
Текст продолжения фразы «Гости съезжались на дачу» строится сетью Порфирьевич так, как будто он (она?) имеет вполне «человеческое»
представление о типичных ситуациях, связанных с дачей, гостями и т. п.
Приведем некоторые характеристики дачи, какой она является
«в представлении автора»: это ‘место отдыха’ (, ), ‘поездка на дачу
вызывает положительные эмоции’ (), ‘атрибуты дачи — лес, калитка,

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 311

садовые дорожки’ (, ); ‘приезжают обычно летом’ (), ‘после зимы на
даче проводится уборка’ () и т. д.
(5) Гости съезжались на дачу. Надо сказать, что в девяностые годы
дача была редкостью. Теперь же не было человека, который не
захотел бы отдохнуть на даче.
(6) Гости съезжались на дачу. Эти гости должны были не только
заполнить свободные минуты, возникающие между поездками,
но и хорошенько отдохнуть.
(7) Гости съезжались на дачу. Они были радостны и пели песни про
«море синее и туман». Некоторые звали Анну участвовать.
(8) Гости съезжались на дачу. Входили через калитку и шли по посыпанной песком дорожке к огромному дому.
(9) Гости съезжались на дачу. Там почти уже ничего не было видно,
кроме низких белых скамеек, которые они с Яковом Сергеевичем считали сценой, и леса, где прогуливался…
(10) Гости съезжались на дачу. Начиналось лето.
(11) Гости съезжались на дачу. Постепенно жизнь вошла в свое русло.
Проветривались комнаты, мебель переставляли, наводили порядок в погребах и комнатах.

Рассмотрим подробнее состав гостей. Среди них бывают давние
друзья, знакомые, полузнакомые, незнакомые и т. д., как это видно из
примеров:
(12) Гости съезжались на дачу. Из знакомых были Вадим Ланский
и Владимир Андреевич Белосельский, оба в черных мундирах.
(13) На свадьбе у Ольги Ивановны в 1922 году одна из приглашенных была неизвестна, и её попросили назвать фамилию.
(14) Гости съезжались на дачу. В основном это были члены цехов
и средних подразделений, но иногда появлялись секретари обкомов, генералитет.

Иногда «гости» фактически и стилистически оказываются далеки
от круга знакомых и дачной темы вообще, как в примере (), однако
на это можно возразить, что дачу можно представить корпоративной.

312 С. А. Шаповал

Существует широкий спектр сценариев дачной жизни: дача может
описываться как идиллия с точки зрения, например, жены-дачницы
и как мучение с точки зрения ее мужа (ср. чеховские рассказы «Попрыгунья», с одной стороны, и «Трагик поневоле (из дачной жизни)»,
с другой), это может быть профессорская или писательская дача советского времени; наконец, дача «простого народа» как лайт-вариант
фермерства (также неодинаково воспринимающаяся умелой хозяйкой
и, например, ее внуками, которых заставляют полоть грядки). В работе,
посвященной изучению русского языка как иностранного, обосновано,
что дача относится к безэквивалентной лексике и что сама традиция
русской загородной жизни нуждается в культурно ориентированном
объяснении. С опорой на Национальный корпус установлены наиболее частотные тематические группы лексики:
Существительные:
. Дача — признак благосостояния (дворец, резиденция, вилла)
и дача — жилье, недвижимость (домик, изба, халупа).
. Дача — отдых, и дача — природа (лес, сад, огород, поле), деревья
(ель, береза, сосна, яблоня, вишня); грибы, ягоды, цветы, овощи; река,
озеро.
Прилагательные: бедная, богатая, большая, деревянная, каменная,
маленькая.
Глаголы: возводить, находиться, сдавать, снимать, стоять, строить
[Садыкова, Самарева ].
Наличие в общественном сознании разных вариантов дачного существования дает нейросети карт-бланш: то или иное конкретное продолжение имеет много шансов быть вписанным в одну из существующих моделей. В частности, список приглашенных гостей варьируется
в чрезвычайно широких пределах.
Одной из самых важных задач дискурсивного анализа является
выявление «подводной части айсберга» (ван Дейк) — имплицитных


Ср. в блоге ВВС: «Значение дачи, насколько я вижу, может быть совсем разным. Для некоторых дача — это копание огорода. Для других — приятное времяпровождение на свежем воздухе с пивом и друзьями. Или это уютное (или даже
роскошное) место отдыха от трудностей жизни в большом городе. Я уже считаю,
что любой из этих вариантов мог бы мне подойти» (https://www.bbc.com/russian/
blog-strana-russia-37158781).

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 313

внеязыковых категорий, скрытых «за» фасадом речи, к которым относится категория повествователя. (На данном этапе анализа различия
между говорящим, наблюдателем, повествователем и др. текстовыми
субъектами [Падучева ; Шмид ] не затрагиваются.)
Для нашей работы важен опыт анализа «человеческих» текстов,
поэтому приведем образец — реконструкцию образа повествователя
в работе, посвященной анализу нарратива [Падучева ]. Разбирается
самое первое предложение «Пиковой дамы» А. С. Пушкина.
Однажды играли в карты у конногвардейца Нарумова. Эта фраза
странным образом режет слух. Например, кажется, что будет лучше, если
убрать однажды <…> Если же оставить однажды, то надо изменить порядок слов: Однажды у конногвардейца Нарумова играли в карты. <…>
все становится на свои места, если в это предложение вставить мы: Виноградов констатирует в этой фразе присутствие повествователя, который как бы причисляет себя к тому же кругу, что играющие (сохранившиеся наброски ранней редакции свидетельствуют, что вначале повесть
действительно имеет форму Ich-Erzählung) [Падучева 1995].

Важно, что лингвистический анализ порядка слов во фразе приводит к содержательному выводу о действительности, описываемой
в художественном тексте: рассказчик (повествователь) принадлежит
к кругу играющих и ведет рассказ не «извне», а «изнутри» ситуации.
Применив аналогичные установки и методы к текстам нейросети, мы
получили большой спектр ролей и позиций, в которых может находиться повествователь: это может быть хозяин или кто-то другой, принимающий гостей (), ребенок, живущий с родителями на даче (),
кто-то из гостей, бывавший здесь раньше (), наблюдатель, находящийся вне (), наблюдатель, находящийся внутри () и др.
(15) Гости съезжались на дачу. Открыв дверь и пропустив старушку-процентщицу, Алексей быстро перетащил диван с дивана
на кухню и повесил на него все семь покрывал.
(16) Гости съезжались на дачу. Я хотел было спрятаться под кроватью, но отец запретил.
(17) Гости съезжались на дачу. От былого великолепия остался
только замок. В нем теперь обитали сущие тараканы.

314 С. А. Шаповал

(18) Гости съезжались на дачу. Место для нее подобрали, похоже,
только что: вдоль проселка не было видно никаких признаков
человеческого присутствия.
(19) Гости съезжались на дачу. Столы ломились от снеди, вина
и другого добра. Граф и графинчица сидели на балконе и глядели на выпивку и закуску.

Появление смысла в контекстах приведенных примеров базируется
на устойчивой «человеческой» традиции подразумевания. Презумпция
связанности двух рядом стоящих предложений заставляет достраивать
отсутствующее смысловое звено, заполнять скважину: «текстовый
смысл — это интеграция лексических значений двух смежных предложений текста. Если интеграция не возникает, берется следующее смежное предложение, и так до того момента, когда возникает смысловая
связь этих предложений» [Жинкин : ]; «Смысл каждой последующей фразы включает в свой состав смысл предыдущей, и только при
этом условии содержание целого отрывка может быть понято» [Лурия ]. Локальная согласованность требует, чтобы все факты были
связаны, и для определения этой общей связи между предложениями
используются в том числе знания из долговременной памяти; «одна из
возможных стратегий — искать в предложении те аргументы, которые
соответствуют одному из аргументов предыдущего предложения» [van
Dijk, Kintsch : ].
Пример Н. И. Жинкина «Валя и Петя пошли в лес. К обеду они
вернулись с корзинами, полными грибов» [Жинкин ] показывает,
что кроме прямого смысла, который мы достраиваем — ‘в лесу они
собирали грибы’ — в имплицитном виде контекст содержит также
информацию о том, что за грибами ходят утром (вернулись к обеду)
и что грибов было много (вернулись с полными корзинами). (Можно
эксплицировать наше понимание и далее: почему для сбора грибов
нужны именно корзины?)
Осмысление связи между рядом стоящими предложениями позволяет создать единый контекст, в котором начинают проявляться
собственные имплицитные смыслы, например смысл ‘поездка на дачу
вызывает положительные эмоции’:

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 315

(20) Гости съезжались на дачу. Я отошел в сторону. В небо взмыл
фейерверк, рассыпавшийся конфетти по темному небу. С трудом я поднял голову.
(21) Гости съезжались на дачу. Несколько портил общую картину
одинокий велосипед, установленный на обочине дороги.

В примере () соединение приезда гостей и фейерверка создает
новый смысл (‘радость’) практически так же, как соединение спичек
и кучи хвороста создает огонь. В примере () подтекст находится на
еще большей глубине: если что-то портит общую картину, значит, в целом она позитивная.
Таким образом, при восприятии текстов нейросети работают те же
механизмы, что и при восприятии текстов человека — в частности,
механизм когерентности: так, фраза «Джон болеет дома, а формула
уксусной кислоты — CHCOOH» обретает смысл, если рассмотреть
фразу как ответ на вопрос «Где Джон? Он обещал сказать мне формулу
уксусной кислоты» [Enkvist ].
В сложных случаях, когда общий контекст, общее понимание не
складывается, наше сознание включает более изощренные механизмы
для оправдания (доказывания) возможности того или иного прочтения. Приведем один из классических примеров — штудии Р. О. Якобсона по осмыслению знаменитой бессмысленной формулы «Бесцветные зеленые идеи яростно спят».
«Бесцветное зеленое» — это синонимическое выражение для «бледно-зеленое», имеющее как явный оксюморон легкий юмористический
оттенок. Эпитет «зеленое» при слове «идеи» — это метафора, напоминающая знаменитую строку Эндрью Марвелла «Green thought in a green
shade» (‘Зеленая мысль в зеленой тени’) или Льва Толстого «Все тот же
ужас красный, белый, квадратный», а также русскую идиому «тоска зеленая». В фигуральном смысле глагол спать означает ‘быть в состоянии, похожем на сон, быть инертным, онемелым, апатичным и т. д.’; ведь
говорят, например, his hatred never slept (букв. ‘его ненависть никогда не
спала’). Почему же тогда не могут чьи-нибудь идеи впасть в сон? И наконец, почему нельзя рассматривать слово «яростно» как эмфатический синоним слова «крепко»? Делл Хаймз, используя рассматриваемое предложение, написал в 1957 г. вполне осмысленное стихотворение под тем же
названием «Бесцветные зеленые идеи яростно спят» [Якобсон 1985: 237].

316 С. А. Шаповал

Лингвистический прием достижения осмысленности для фраз типа
«Искренность восхищается Джоном» предложен Б. А. Успенским: предложение называется грамматически правильным, если его можно сделать осмысленным надлежащей расстановкой кавычек: «‘искренность’
восхищается Джоном», «‘бесцветные’ зеленые идеи ‘спят’» и т. п. (цит.
по: [Ревзин : ]). С этой точки зрения Порфирьевич сам помогает
осмыслить непонятный текст, расставляя кавычки для обозначения
переносного смысла словосочетания:
(22) На свадьбе у Ольги Ивановны был тогда такой — «лирический
фактор». Однажды он заиграл что-то вполне пристойное, но
испортил настроение пронзительным звуком.

«Лирический фактор» в контексте свадьбы и игры на музыкальном
инструменте в () вполне может быть понят как перифрастическое
обозначение тамады. (Примечание: мы отвлекаемся от некоторых неточностей построения фразы: так, употребление обстоятельства однажды нуждается в отдельном рассмотрении.)
Презумпция осмысленности организует наше восприятие текстов
Порфирьевича и находит объяснение их странности в несобственно-прямой речи () [Кожевникова ], в сказе () или индивидуально-авторской манере ().
(23) На свадьбе у Ольги Ивановны начинается депрессия — с трудом выдерживает график поездок и выездов в командировки.
(24) Гости съезжались на дачу. Это были простые, хорошие и простые люди. Все были рабочими или рабочими разных профессий.
Это были люди без научных званий и званий.
(25) Несколько дней лил, не переставая, дождь, а когда я выглянул на
улицу, она снова была сухой и веселой. Все вокруг было мокрым
и блестящим — асфальт, деревья, а водонапорная башня — та
даже блестела. Даже лепные украшения на ней блестели, хотя,
казалось бы, что за смысл в них.

В частности, в () можно видеть противоречие (улица была сухой,
но все вокруг было мокрым), а можно — тонкие различия в употреблении прилагательных (сухой — отсутствие дождя; мокрый — последствия

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 317

дождя). Лепные украшения на водонапорной башне вначале воспринимаются как ошибка нейросети, как абсурд, но в конце предложения
содержится признание, что автор и сам видит эту абсурдность, что приводит к выводу не об ошибке, а об использовании приема.
Некоторые образцы могут нуждаться в специальных процедурах
осмысления.
(26) Гости съезжались на дачу. Пришел директор с ключами от дачи.
Увидел зеленый гроб с телом Толстого, подох и тут же умер.

Очевидная бессмысленность выражения подох и тут же умер не
компенсируется обычными способами и требует применения едва ли
не текстологических методов расшифровки. В данном случае можно
предположить, что произошло искажение корня глагола: подох вместо
*подошел (ср.: подохла и подошла). Сходное (?) явление имело место
в рекламе китайских мелков от тараканов: «Способ употребления: провести с этим мело в месте в котором тараканы часто двигаюсь, после
задеют этот лекарство, черви сразу пасют», где пасют — искаженная
форма падают (падать — упадать — упасть).
Проведенный обзор показывает, что ошибки в текстах нейросети
встречаются нечасто, т. к. когезии Порфирьевич научился, а когерентность обеспечивается читателем, но нам удалось выявить несколько
типов ошибок, которые нарушают общее впечатление связности и цельности текста.
В текстах Порфирьевича встречаются следующие типы ошибок:
рассогласование местоимений (, ), неправильное управление (),
ошибки в словообразовании или в образовании форм (, , ), нарушение условий канонической речевой ситуации (, ) и др. типы
ошибок.
(27) Гости съезжались на дачу. И вдруг ты как заорет!
(28) Я тебе очень признательна за то, что ты сделал для меня.
Я как никто заслуживаю, чтобы ты стоял на моем пути и глядел мне прямо в глаза. Согласен, это немного неожиданно.
(29) Гости съезжались на дачу. Дети тоже сели в машины и поехали
на дачу. Мы с Люсей остались на скамейке, переругиваясь про
старых друзей. Дети появились через пять минут.

318 С. А. Шаповал

(30) Гости съезжались на дачу. Были такие, кто решил провести
праздничное застолье в одном из двух общих спальен, расставленных в глубоких нишах.
(31) На свадьбе у Ольги Ивановны случилось много разных вещей:
она погибла, была интернирована в лагерях и лагерье, узнала
много нового и познакомилась с таким количеством иностранцев, что у нее создалось ощущение, что она оказалась в экзотической стране со своей собственной культурой.

К примерам местоименных сбоев (, ) можно добавить обсуждающиеся в сети ошибки типа «он очень религиозна» (https://habr.com/
ru/post//). Некоторые ошибки этого типа настолько неожиданны
на общем грамотном фоне (), что выглядят как опечатки — в том
смысле, что такую ошибку можно счесть случайной. Тем не менее употребление местоимений, видимо, является особенно важным показателем осмысленности, причем и с лингвистической, и с собственно
нейросетевой точки зрения.
С лингвистической точки зрения местоимения помогают удерживать объект высказывания — А. Р. Лурия называет это скрытым
в тексте условием и иллюстрирует его выполнение экспликацией
восприятия:
«Я снял пиджак, из него (пиджака) был вырван лоскут, он (лоскут)
был вырван, когда я проходил мимо забора, на нем (заборе) был гвоздь,
который (гвоздь) был оставлен рабочими, когда они (рабочие) красили
этот забор». Легко понять, что в данном случае единство содержания отрывка связано также с влиянием смысла предыдущей фразы в последующую. Однако сложность этого отрывка заключается в том, что предмет,
о котором идет речь, все время меняется, так что каждая фраза включает
иной предмет по сравнению с предыдущей [Лурия 1979: 215].

С «компьютерной» нейросетевой точки зрения важность адекватного понимания и употребления местоимений доказывает тест на
осмысленность Winograd Schema Challenge, где нейросеть работает
с фразами типа «Приз не влезает в коричневый чемодан, потому что
он слишком большой», отвечая на вопрос, кто «он» [Levesque ].
Важно, однако, что ошибки такого типа делает и человек, ср. речение

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 319

в Большом толковом словаре русских глаголов: «Бабушка пекла изумительные блины, и когда они приезжали к ней, то всегда наедались
их вдоволь» (анализ ошибок см. [Шаповал ]).
В примере () трудно реконструировать начальную форму слова,
которое мы знаем как «спальня»: здесь оно мужского рода и обозначает
скорее кровать, т. к. может являться расставленным в нишах. Та же
странность в примере () «…она была… в лагерях и лагерье». Ошибка
в образовании формы слова есть грамматическая ошибка, но практически любую из них можно представить в тексте, например, школьного
сочинения, они не уникальны.
Нарушение условий канонической речевой ситуации проявляется
в том, что в текстах отсутствует тождество мира коммуникантов и мира
их референции [Падучева : ]. В примере () неясно, где находятся
«мы с Люсей». По-видимому, одновременно на даче и вне ее, т. к. практически в одно время наблюдают и отъезд детей, и их появление. (Либо
приходится предположить, что в разных предложениях разные дети.)
Во всяком случае, точку зрения говорящего приходится специально расследовать. Но то же самое нередко встречается в человеческих текстах
разной степени официальности, ср. объявление в метро: «Отнеситесь
с пониманием к проверке ваших личных вещей, один пропущенный
террорист может стоить вам жизни» — фраза построена так, что именно
«вы» и оказываетесь «пропущенным террористом».
По нашим наблюдениям, достаточно типичной является такая ошибка,
как игнорирование () или замена (, ) обстоятельства.
(32) На свадьбе у Ольги Ивановны было две дачи.
(33) На свадьбе у Ольги Ивановны был крайне неприятный день —
только что она получила письмо от Олега Синявского из Севастополя. (*сегодня)
(34) На свадьбе у Ольги Ивановны Малиновской в Риме есть знаменитая лестница, которая ведет в ее квартиру — это лестница на четвертый этаж, где она родилась. (*в доме)
(35) Гости съезжались на дачу. Долго в доме стояла полутьма, и первые гости могли рассмотреть все, что находилось в помещении.
(36) Гости съезжались на дачу. В этом году дача была куплена два
года назад — из центра района на окраине.

320 С. А. Шаповал

Обстоятельства могут быть употреблены так, что текст становится
внутренне противоречивым (): можно ли рассмотреть что-то («все»)
в полутьме? Нелогичным это предложение является также с точки зрения времени действия: долго стояла и первые гости могли рассмотреть
соотносятся плохо. Бесспорным примером наличия внутреннего противоречия может служить (), где смысл ‘дача куплена в этом году два
года назад’ является признаком искусственной природы текста. (Или
признаком плохой редактуры, оставившей в тексте оба альтернативных варианта обстоятельства времени?) Человек также достаточно часто составляет внутренне противоречивые тексты (но демонстрация
примеров потребует отдельного места и времени).
Происхождение некоторых ошибок неясно. Если смешение местоимений можно объяснить «родным» английским языком нейросети, то
появление весьма причудливых новых слов и форм объяснить трудно:
они явно не могли встретиться в том материале, на котором Порфирьевич обучался.
При обнаружении ошибки читающий выбирает ту или иную стратегию дальнейшего обращения с (нейро) текстом: ) прекратить коммуникацию, возможно, под воздействием «эффекта зловещей долины»
[Schoenherr, Burleigh ]; ) признать ошибку случайной, сделать поправку в уме и продолжать воспринимать текст как в целом «нормальный»; ) придать ошибке статус приема, истолковать ее как значимую
в смысловом отношении и продолжать читать текст как художественный. При восприятии текстов Порфирьевича роль читательской установки возрастает. Известно, что особенности восприятия текста в первую очередь определяются тем, «к искусству» текст принадлежит или
«к жизни»: «Как только получателю информации становится известно,
что перед ним художественное сообщение, он сразу к нему подходит
совершенно особым образом. Текст предстает перед ним дважды (как
минимум) зашифрованным» [Лотман : ]. Различение художественного и нехудожественного (прагматического) текстов подразумевает свои инструменты для обращения с каждым. Следует ли сегодня
добавить к этим двум типам нейросетевой текст?
При работе с художественным текстом необходимы внимание
к любому элементу формы. Восприятие смысловой основы является
базовым уровнем понимания, однако полноценное взаимодействие

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 321

с художественным текстом требует подключения и несмысловых (в общем языке) слоев, становящихся здесь смысловыми [Левин ]. Аналогичным образом мы воспринимаем контексты Порфирьевича, которые обнаруживают приметы использования художественных средств.
Наблюдения показывают, что Порфирьевич способен играть с многозначностью, антонимией, внутренней формой и другими языковыми
явлениями (, ):
(37) Что происходит на свете? И есть ли на свете что-нибудь более беспросветное?» — думала она, с тяжелым вздохом шагая
к палисаднику, за которым стоял московский автобус.
(38) Гости съезжались на дачу. В небе надрывались моторы летящих по небу самолетов, играли в прятки тени листьев в парке.
Гостей становилось все больше и больше.

Вопрос о степени сознательности производства метафор, каламбуров и в целом использования художественных приемов остается
открытым, однако это далеко не единичный случай: попытка поиграть
со словом стоокий (которое взято из строчки «Там у стоокого слепца»
в стихотворении А. Фета «Псевдопоэту») принесла в результатах слова
стоячий, стоящий, стонущий и др., что говорит как минимум о внимательности Порфирьевича к форме слова. Неожиданным образом
примеры творчества нейросети, особенно (), напоминают речения,
составленные людьми — авторами Большого толкового словаря русских глаголов [Шаповал ].
Если обнаруженная в тексте Порфирьевича ошибка будет признана
имеющей специальный художественный смысл, то далее восприятие
пойдет по этому пути. Однако достаточно часто количество ошибок переходит в качество и текст не получает связности даже на уровне художественного абсурда: причиной может быть грамматическая несвязность
(, , ), смешение антонимов (), ошибки здравого смысла () и др.
(39) На свадьбе у Ольги Ивановны слова «катался по полу», которые и на самом деле были очень похожи на театральный ковер.
(40) На свадьбе у Ольги Ивановны было по два часа в день. Обычно
в середине дня шел спортивный инвентарь, который она сдавала на покупку на рынке.

322 С. А. Шаповал

(41) На свадьбе у Ольги Ивановны никогда не было детей, хотя в ее
семье их было пять: две девочки и две мальчика.

По всей видимости, необычная сочетаемость типа у меня в носу
потекла слеза. А потом в груди возник синий ореол и пошел вверх действительно выдает искусственную природу текста, однако смысловые
процессы и эффекты здесь сложны и требуют отдельного исследования.
Некоторая часть абсурдных текстов обнаруживает комический эффект, который возникает на основе логической несвязности (, , ),
оксюморона (, ), столкновения стилистических и семантических
пластов (), эффекта обманутого ожидания (, ) и т. п.
(42) На свадьбе у Ольги Ивановны был кавалер — некий Абрам Семенович Мандельштам — который был по идеологическим причинам евреем.
(43) На свадьбе у Ольги Ивановны Шпалерниковой присутствовали Марлон Брандо, Анджелина Джоли, Пол Маккартни и другие знаменитости, собравшиеся у своей любимой.
(44) Купил мужик шляпу, а она ему для пущего правдоподобия выстрелила в спину из пулемета.
(45) Гости съезжались на дачу. Кто мог, покупал вина и привозил
с собой, а кто не мог, привозил на машине.
(46) Гости съезжались на дачу. Как всегда, с подарками. Внесли телевизор и другие виды искусства.

Непредусмотренный (?) комический эффект переводит подобного
рода тексты в разряд художественных; такое же впечатление производят тексты Зощенко, Хармса и др. мастеров абсурда. Так, () практически повторяет (в инверсированном виде) остроту М. Жванецкого:
«Теперь духовная пища: книги, фильмы, эстрада, керамика».
Подведем некоторые итоги.
. Считается, что ошибки в области невербализуемого знания, представлений об окружающем «по умолчанию», здравого смысла, пресуппозиций и т. п. достаточно ясно отличают (пока) тексты ИИ от текстов
человека. Однако по нашим примерам видно, что Порфирьевич как автор
(кто бы он ни был) имеет вполне адекватное представление о том, что
такое дача и для чего люди туда приезжают. Можно ли расценивать это

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 323

как когнитивный успех нейросети? Или следует по-прежнему считать
это случайным попаданием, основанным на частотности совместного
употребления слов (например, «дача» и «отдых»)?
. Одна из самых заметных ошибок нейросети — внутренняя противоречивость сгенерированного текста. По-видимому, от этого не
свободна и сеть следующего поколения. Ср., «Балабоба» — GPT-, обученная Яндексом на стилистически разном материале, сгенерировала
такую короткую историю:
Гости съезжались на дачу. У меня не оказалось ни сухого корма, ни
картошки, поэтому я просто нарезал хлеба, колбасы, сыра и принес все
это в комнату, на журнальный столик. А когда гости разошлись, достал из холодильника бутылку вина, бокалы и начал ждать…Через какое-то время я понял, что прождал гостей напрасно. Я решил лечь спать,
но не смог найти свои джинсы (https://yandex.ru/lab/yalm/share?id=c098d
ae9966cfcc4a87d209969f2f3ecb1a0c4fc6f2d2139a4f773a096468889&style=6)

. Общеизвестно, что специфика языка художественной литературы — в преобразовании слова, в использовании приемов выразительности, которые с нормативной точки зрения являются ошибками.
Речь идет о «целесообразных отступлениях от нормы в языке художественной литературы, которым нельзя отказывать с порога в статусе
потенциальных возможностей общеязыкового развития» [Григорьев
: ]. Насколько это положение применимо к текстам нейросети?
Многие примеры говорят, что отличить «человеческий» художественный текст от нейросетевого невозможно.
. Анализ текстов нейросети обостряет проблему границ нашей интерпретации и требует изучения известных филологических процессов
и явлений на материале текстов нейросетей. В условиях предъявления
неатрибутированного фрагмента невозможно понять, кто писал, человек
или машина, и механизм достраивания контекста, «влияния» смыслов, заполнения денотатных пустот, скважин будет работать вне зависимости от
природы текста. При желании в текстах Порфирьевича можно обнаружить
едва ли не скрытую цитату: так, «Постепенно жизнь вошла в свое русло»
перекликается с пушкинским «Мало-помалу порядок установился» — но
цитирование ли это? не трансформируется ли сам его механизм в нейросетевом письме? Все эти вопросы нуждаются в отдельном изучении.

324 С. А. Шаповал

Литература
Гельфанд 2008 — Гельфанд М. Четыреста первый способ Остапа Бендера //
Троицкий вариант. Вып. № 13N (839). 30 сентября 2008.
Григорьев 1979 — Григорьев В. П. Поэтика слова: На материале русской
советской поэзии. М.: Наука, 1979.
Дейк ван 1989 — Дейк Т. А. ван. Язык. Познание. Коммуникация. М.: Прогресс, 1989.
Жинкин 1972 — Жинкин Н. И. Речь как проводник информации. М.: Наука,
1982.
Жинкин 1998 — Жинкин Н. И. Язык — речь — творчество. М.: Лабиринт,
1998.
Кибрик 2008 — Кибрик А. Е. Лингвистическая реконструкция когнитивной
структуры // Вопросы языкознания. 2008. № 4. С. 51–77.
Кожевникова 1994 — Кожевникова Н. А. Типы повествования в русской
литературе XIX–XX вв. М.: Институт русского языка РАН, 1994.
Левин 1998 — Левин Ю. И. О типологии непонимания текста // Левин Ю. И.
Избранные труды. Поэтика. Семиотика. М.: Языки русской культуры,
1998. С. 581–593.
Литневская Е. И., Литневская О. А. 2015 — Литневская Е. И., Литневская О. А. К определению текстообразующих признаков когезии и когерентности // Вестник Московского ун-та. Сер. Филология. 2015. № 6.
С. 116–123.
Лотман 1992 — Лотман Ю. М. Избранные статьи: в 3 т. Т. I: Статьи по семиотике и типологии культуры. Таллинн, 1992.
Лурия 1979 — Лурия А. Р. Язык и сознание / Под ред. Е. Д. Хомской. М.:
Изд-во МГУ, 1979.
Лурия 2009 — Лурия А. Р. Основные проблемы нейролингвистики. 3-е изд.
М.: URSS, 2009.
Падучева 1995 — Падучева Е. В. В. В. Виноградов и наука о языке художественной прозы // Известия РАН. Сер. литературы и языка. 1995. Т. 49.
№ 3. С. 39–48.
Падучева 2019 — Падучева Е. В. Эгоцентрические единицы языка. 2-е изд.
М.: Издательский дом ЯСК, 2019.

ДИСКУРСИВНЫЙ АНАЛИЗ ТЕКСТОВ… 325

Ревзин 1997 — Ревзин И. И. Грамматическая правильность, поэтическая
речь и проблема управления // Из работ московского семиотического
круга. М.: Языки русской культуры, 1997.
Садыкова, Самарева 2019 — Садыкова Р. Х., Самарева Е. В. Из опыта практико-ориентированного изучения лексико-семантического поля «дача»
в курсе русского языка как иностранного // Современные проблемы науки
и образования. 2019. № 2. (URL: http://www.science-education.ru/ru/article/view?id=28776 — дата обращения: 02.06.2021)
Шаповал 2009 — Шаповал С. А. Проблема распознавания абсурдного
интернет-сообщения // Понимание в коммуникации: Сб. статей IV междисциплинарной конф.: в 2 т. / Сост. и предисл. Е. Г. Борисовой. М.:
МГПУ, 2009. Т. 2. С. 230–239.
Шаповал 2014 — Шаповал С. А. Авторские речения в словарях // Русский
язык в школе. 2014. № 11. С. 19–23.
Шмид 2003 — Шмид В. Нарратология. М.: Языки славянской культуры, 2003.
Якобсон 1985 — Якобсон Р. О. Взгляды Боаса на грамматическое значение //
Якобсон Р. Избранные работы. М.: Прогресс, 1985. С. 321–238.
Enkvist 1989 — Enkvist N. E. From Text to Interpretability: A Contribution to
the Discussion of Basic Terms in Text Linguistics // Connexity and Coherence: Analysis of Text and Discourse. Berlin; New York, 1989. P. 368–381.
Levesque 2011 — Levesque H. The Winograd Schema Challenge // AAAI Spring
Symposium: Logical Formalizations of Commonsense Reasoning. Stanford
University Press, 2011.
Radford et al. 2019 — Radford A., Wu J., Child R., Luan D., Amodei D., Sutskever I.
Language Models are Unsupervised Multitask Learners. 2019 // URL: http://
www.persagen.com/ﬁles/misc/radford2019language. pdf.
Schoenherr, Burleigh 2014 — Schoenherr J. R., Burleigh T. J. Uncanny sociocultural categories. Frontiers in Psychology, 2014. 5:1456. (DOI: 10.3389/fpsyg.
2014.01456)
van Dijk, Kintsch 1983 — van Dijk T. A., Kintsch W. Strategies of discourse
comprehension. New York: Academic Press, 1983.

326 С. А. Шаповал

S. A. Shapoval

DISCURSIVE ANALYSIS OF NEURAL NETWORK TEXTS
PORFIRYEVICH
Abstract. Russian corpus-trained GPT- neural network is analyzed in the
article; the material of continuation of two phrases of classical Russian literature,
examples of both good local coherence and absurdity are studied. The article
presents a discursive analysis of texts (frame, narrator) and error analysis (pronouns, speech situation, etc) in comparison with human errors, as well as artistic techniques and comic eﬀect. The analysis shows that the texts demonstrate
the “author’s” “understanding” of a cultural-speciﬁc frame — this phenomenon
is related to the problem of common sense. High degree of connectivity in the
network-generated texts necessitated a close attention to the mechanisms that
ensure the formation of meaning.
Keywords: GPT-, discursive analysis, formation of meaning, errors.

Научное издание

ЯЗЫК и ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
Сборник статей по итогам конференции
«Лингвистический форум 2020: Язык и искусственный интеллект»

Ведущий редактор О. Ланцова
Корректор М. Тарасова

Подписано в печать 20.01.2023. Формат 60×90 1/16.
Бумага офсетная № 1, печать офсетная. Гарнитура Minion Pro.
Усл. печ. л. 20,5. Тираж 100. Заказ №

Издательский Дом ЯСК
№ госрегистрации 1147746155325
Phone: 8 (495) 624-35-92 E-mail: Lrc.phouse@gmail.com
Site: http://www.lrc-press.ru

ООО «ИТДГК “Гнозис”»
Розничный магазин «Гнозис» (c 10:00 до 19:00)
Турчанинов пер., д. 4, стр. 2. Тел.: +7 499 255-77-57
itdgkgnosis@gmail.com
Оптовый отдел
Ул. Бутлерова, д. 17Б, оф. 313. Тел.: +7 499 793-58-01
sales@gnosisbooks.ru
www.gnosisbooks.ru, vk.com/gnosisbooks