Так говорил… Лем (Беседы со Станиславом Лемом) - Станислав Лем

- Во-первых, вы слишком легко упаковываете Гуссерля и Хайдеггера в один мешок, а во-вторых, одним ударом топора разрубаете многослойную ткань их систем.

- Я отдаю себе отчет в неслыханной утонченности, необыкновенной деликатности и в разных замечательных идеях, которые высказывали и один, и второй, впрочем, каждый по-своему. Я знаю также, что перечислять их на одном дыхании предосудительно, но чтобы это сделать добросовестно, мы должны были бы проболтать до конца света. Так или иначе, их позиция всегда казалась мне своего рода ужасным ограничением. Это как древняя башня из слоновой кости, в которой они закрылись вместе со своими верными учениками и духовными преемниками и теперь сидят там и долбят, в то время как мир не хочет останавливаться и идет дальше. И что самое худшее, идет в абсолютно другую сторону.

- В таком случае скажите, пожалуйста, в каком направлении должны идти исследования языка, потому что уже второй раз вы размышляете о неправильном подходе к проблеме, но не предлагаете никакого выхода.

- Есть такая книга, о которой, впрочем, я уже вспоминал, но не было места развить тему. Это работа советского статистика и математика Василия Васильевича Налимова «Вероятностная модель языка». Эта книга во многом спорит с модными, вращающимися сегодня концепциями языка, семантики и лингвистики. Она находится в сильной оппозиции к атомистической, логической концепции модели языка. Автор создал в ней одноосевую схему, в которую поместил разные языки: от очень «твердых» до «мягких». Главное понятие, на котором основывается эта простая по сути дела вероятностная модель, - это правдоподобие по Бейесу.

- Остановитесь, пожалуйста. Если вы не объясните, что такое «твердые» и «мягкие» языки, то и речи нет, что я пойму этот вывод.

- У «твердых» языков кирпично-атомное строение и в граничных случаях это языки бесконтекстные, следовательно, такие, в которых контекст не является необходимым для понимания.

- Например?

- Скажем, некоторые языки цифровых машин. Близко к «твердым» Налимов помещает - в чем я с ним не согласен, но это не важно - язык наследственного кода. Я был, отметим в скобках, пожалуй, первым, кто утверждал, что это первый язык, который возник на Земле, и это следует трактовать не как метафору, а почти абсолютно буквально. Это, разумеется, язык sui generis, так как он не относится к сознанию, но на нем «разговаривают» организмы с организмами. Растительные и животные виды в природе - это артикуляции этого языка.

- А что такое «мягкие» языки?

- Естественные языки. Посередине находится язык полиморфный, или наш обычный этнический многозначный язык.

- Ага, с учетом полиморфности языки располагаются на оси в зависимости от степени их многозначности?

- Да, прежде всего те, которыми пользуются различные разделы науки: в физике благодаря математизации мы имеем большую логическую «твердость», а, например, в истории и особенно в философии мы имеем дело со значительной степенью «мягкости».

- То есть язык искусства был бы еще более продвинут к «мягкости»?

- Налимов очень забавно представляет, и это мне во многом импонирует, современную абстрактную живопись как наиболее выродившийся язык - но это не уничижительное определение, ибо имеет чисто физическое значение. Есть здесь, кстати, картины Кандинского и Малевича…

- Хорошо, но, может быть, вернемся уже к этой функции Бейеса?

- Существует функция предпочтительной вероятности случаев, понимаемой как математическое ожидание неких событий, например, когда в рамках однородной серии мы надеемся на выпадение определенной карты. До того момента, когда вытягивается карта, зачитывается слово или предложение в тексте, мы уже обладаем неким субъективным знанием о том, что может появиться, а что нет.

- В предложении - согласен, но при бросании костей или карт?

- При игре в кости мы ведь знаем, что выпадет одно из шести значений, что кость не повиснет в воздухе… Многие вещи мы знаем абсолютно инстинктивно, и это знание выступает в качестве априорной информации. Когда определенное слово появляется в контексте предложения, то его понимание складывается из априорного знания (скажем, словарного значения), а также конкретного употребления. Например, если мы с помехами слушаем радиопередачу на иностранном языке, то нам ее легче понять, если мы знаем, чему посвящена эта передача. Потому что в этот момент наступает четкая ориентация в вероятности появления определенных слов.

Уже давно, еще не зная работ Налимова, я сформулировал для себя, что есть своего рода концентрические окружности, которыми человек пользуется в огромном количестве случаев. Если вы разговариваете с кем-либо, не выходя за пределы его знания или опыта, то, невзирая на уровень его интеллекта, все будет протекать без помех. Однако если вы выйдете за границы его знания, тогда от абсолютно разумного - с виду - человека вы можете услышать абсолютный бред. Это, кстати, типично для параноиков. С таким человеком вы можете разговаривать абсолютно нормально вплоть до того момента, пока не вступите на территорию, куда вкручен «винт» его сумасшествия. Спрашивая, например, о его планах на будущее, вы неожиданно узнаете, что через пару месяцев он умрет на кресте, так как является реинкарнацией Христа.

Вероятностная концепция позволяет выяснить многие вещи, о которые безрезультатно разбивали себе головы неопозитивисты во главе с Карнапом, а также множество исследователей из сферы аналитической теории языка и лингвистики, занимающихся машинными переводами. При ее помощи можно выяснить некоторые литературно-теоретические вопросы, главным образом касающиеся поэтической функции языка.

- Вы могли бы привести пример?

- Анализ применений определенного слова выявляет более десяти (предположим) значений. На одном конце диапазона наиболее часто встречающиеся значения, затем более редкие, на другом конце находятся значения внесловарные, выступающие в контекстах чисто метафорических, или в таких, когда мы говорим об «игре» слов. Поэтому в результате получается не «колоколообразная» кривая Гаусса нормального распределения значений, а «кластерная» кривая с сильным скоплением значений. Поэтому если мы выберем слова по их количественно редкой встречаемости в языке, то получим неожиданные результаты. В случае передачи информации это означает сюрприз для получателя, который не ожидает, что слово появится в своем самом редком значении. Он его, естественно, поймет, потому что оно у него закодировано, но поскольку он предполагает общепринятое значение, то степень удивления от неожиданности будет большой.

- Из этого следует, что язык литературы должен располагаться в области «мягкости»? Но ведь так происходит не всегда?

- Налимов считает, что весь наш язык и наше мышление помещаются в достаточно узкой полосе. С одной стороны, языку угрожает чрезмерная «твердость», с другой - «мягкость». Чрезмерная «мягкость», например, часто предвещает безумие, скажем, шизофрению. Если вы спросите у шизофреника, что общего между часами и рекой, то он не задумываясь может ответить, что камни. Частота использования слов у больного нарушена, так же, впрочем, как у поэта, когда он пишет стихи, с тем, однако, отличием, что первый делает это спонтанно и неосознанно, в то время как второй может это контролировать. Ведь в разговоре поэт пользуется обычным способом выражения мыслей, резервируя второй тип артикуляции на тот момент, когда он будет выражаться как лирический субъект.

С другой стороны, существуют языки чрезмерно «твердые», характеризующиеся доводящей до судорог логической сухостью. Когда напишешь тридцать книг, то отлично знаешь, что к освещению одних и тех же вопросов можно подойти, используя огромное количество повествовательных тактик. Плохо впадать в буйное многословие, которое рождает сотни тысяч прекрасных, но лишенных когеренции предложений (casus Бучковского), но также плохо говорить языком сухим, кастрированным до логического стержня. Оптимум находится посередине.

- Вы весьма привержены всяким стохастическим заключениям. Собственно говоря, вы популяризируете их на любой территории: эволюционных процессов, космологии и космогонии, философии, теории литературы и эстетики.

- Эти вероятностные модели на самом деле много дают. Не знаю, почему эта моя приверженность была для многих камнем преткновения. Сегодня я уже даже не ориентируюсь в этих гигантских пучинах, из которых были почерпнуты эти категории. В сфере математической статистики и теории вероятностей произошло разделение на множество поддисциплин. Статистика, которая когда-то служила для подсчета бушелей зерна или смертности, считалась производной от эмпирии, потому что появилась из необходимости пересчитывать определенные множества и отклонения от среднестатистического. Еще в девятнадцатом веке математики считали ее бедной родственницей, прикладной ветвью. Только падение детерминистской, лапласовской и ньютоновской, картин мира, а также воцарение квантовой механики вместе с неопределенностями и волнами правдоподобия показали нам, что конечная грань узнаваемой и познаваемой действительности - это, собственно говоря, флуктуация, а не какая-то до конца поддающаяся определению структура. Именно отсюда берет начало это большое развитие статистики, а также категорий случайности.