ИСТИНА

На первый взгляд, вопрос, вынесенный в название доклада, не имеет смысла по крайней мере с начала 1970-х гг. и уж точно с 2014 г. В 1968-1970 гг. Т. Виноград создал SHRDLU – программу, которая не только выполняла команды экспериментатора в условном мире кубиков, но и вела с ним диалоги, выходящие далеко за рамки простого обмена вопросами и ответами. В 2014 г. компьютерная программа «Женя Густман» победила в соревнованиях на тест Тьюринга, успешно обманув 33 % тестеров. Симптоматично, однако, что автор SHRDLU уже после ее создания, в начале 1980-х, высказывался о возможности компьютеров овладеть естественным языком весьма пессимистично, а тест Тьюринга даже самими разработчиками искусственного интеллекта осознается как больше говорящий о способности человека обманываться, чем о способностях машины общаться. Смысл вопросу о возможности моделирования естественного языка на машинном носителе придает научное понимание термина «язык», за которым, по мысли акад. Л.В. Щербы, стоят три объекта: языковая система – языковой материал (тексты) – языковая деятельность (речь). Способность машины порождать человекоподобный языковой материал не свидетельствует о том, что ее языковая деятельность (процессы восприятия и порождения речи) в значительной мере аналогична языковой деятельности человека, как и о том, что языковая система существует для машины в том же виде, в котором она хранится в головах носителей языка. Главной причиной невозможности воссоздать языковую деятельность человека на машинном носителе является отсутствие у компьютера двух основных факторов языковой деятельности – потребностей и целеполагания, а также чувственного опыта, как предшествующего, так и связанного с текущей коммуникативной ситуацией. Также принципиально неустранимой преградой перед любой попыткой имитировать реальную языковую деятельность на машинном носителе является общепринятая установка на то, что компьютер должен порождать правильные высказывания на определенном языке и не порождать неправильных (в тот момент, когда слово «правильный» произнесено, разработчик должен признать свое поражение, поскольку нет ни одного носителя естественного языка, который порождает только правильные высказывания, и при этом правильность высказывания в реальной коммуникации не гарантирует достижения коммуникативной цели, а неправильность – не всегда приводит к коммуникативной неудаче). В целом по мере развития систем ИИ проблем с «человекоподобностью» общения машины с человеком на естественном языке становится не меньше, а больше. Обсуждаемые с самых первых шагов на пути к моделированию естественного языка на машинном носителе проблемы неоднозначности и синонимии по-прежнему не решены, но они представляются менее критичными, чем, например, проблема субъектности (в частности, переноса на чатбот языковых навыков и привычек определенных групп носителей языка). Помимо вопроса о возможности моделирования естественного языка на машинном носителе, в докладе будет затронута проблема необходимости (целесообразности) такого моделирования (является ли обучение компьютера написанию стихов или выпускных школьных сочинений разумным расходованием финансов и времени?) и намечающаяся перспектива переосмысления метафоры «искусственный интеллект» в сторону отрыва ее от идеи «подобия» естественному (моделирование не человекоподобного, реального, естественного, но, напротив, нечеловеческого, нереального, невозможного).