С точки зрения кибернетики можно в очень широком смысле объединить процессы обмена информацией между двумя полушариями мозга, двумя вычислительными машинами в составе двухмашинного комплекса и между разными людьми (в частности, во время разговора на обычном — естественном языке). Особый (и чрезвычайно важный для структурной антропологии) аспект обмена информацией в обществе представляет случай взаимодействия двух дуальных половин, из которых складываются архаичные социальные структуры (рис. 35).
Рис. 35 Типы обмена информацией в двухкомпонентном кибернетическом коллективе
Важным открытием структурной антропологии явился вывод Леви-Стросса, по которому в этом последнем случае обмен может совершаться посредством заключения браков. В этом смысле функцию заключения браков можно сравнить с другими видами обменов (в частности, репликами во время разговора) между двумя социальными группами. Недаром для жизни архаических обществ характерен обрядовый обмен репликами (или шутовская перебранка) между теми двумя дуальными половинами, которые связываются между собой и брачными отношениями.
В этом последнем случае речь идет о диалоге между социальными группами, каждая из которых понимается как единое целое. Моделирование таких структур на вычислительных машинах представляет одну из быстро развивающихся областей приложений кибернетики к гуманитарным наукам. В частности, в соответствии с моделями, построенными Леви-Строссом, на вычислительных машинах было сосчитано астрономическое число типов браков, возможных при переходе от дуальной системы браков (типа австралийских) к более сложным (типа омаха-кроу, принятой, например, у ирокезов и в древнем Риме). Обмен информацией постепенно усложнялся.
Передача информации от человека к вычислительной машине и обратно и от одной вычислительной машины к другой приводит к тому, что люди и машины образуют одну единую систему общения. В этом смысле можно говорить о сообществе, состоящем из людей и вычислительных машин. Общение в таком кибернетическом коллективе на первых этапах осуществлялось почти исключительно посредством искусственных языков, на которых писались программы для машин. Но языки программирования постепенно сближаются с обычными человеческими языками — естественными. Для того, чтобы сделать языки программирования более удобными для людей, в последние годы из них исключают некоторые особенности, отличавшие их прежде от естественного языка.
Вместе с тем все чаще обычный естественный язык применяется как основное средство общения человека с машиной. На первых порах, лет двадцать назад, в машину вводили команду и вопросы, которые могли состоять только из упрощенных фраз на естественном языке. Такие упрощенные фразы можно применять, если к машине обращаться на устном языке. Упрощение здесь нужно из-за особых трудностей, возникающих при распознании машиной устной речи. Что же касается письменного языка, уже существуют такие программы, которые достаточно хорошо разбирают грамматическое строение предложений и определяют по словарю смысл слова. Но машину хотят научить даже и тому, как в языке описывается внешний мир, т. е. тем предпосылкам, на которых основано понимание языка.
В качестве простого примера разговора электронной вычислительной машины с человеком на письменном естественном языке можно привести эксперимент, проведенный в Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института. Приказы и пояснения человека в виде фраз на естественном языке (английском) вводятся в машину, ответы которой (тоже как фразы на письменном английском языке) человек может видеть на экране. Управляемая машиной «рука» может переставлять на столе кубики и пирамиды. Такая система как бы воспроизводит поведение послушного ребенка, который играет в детском саду со взрослым воспитателем. То, что машина понимает некоторые предложения на естественном языке, видно из ее поведения: она выполняет приказы, содержащиеся в этих предложениях.
Чтобы выполнить приказ, роботу нужно найти предмет по его описанию. Программа должна для этого отыскать все предметы, удовлетворяющие заданному условию («найди все большие красные кубики»). Если найдется хотя бы один такой предмет, работа программы считается успешной. Если найдено несколько предметов, удовлетворяющих заданным условиям, то среди них машина выбирает такой, который удобнее для использования — например, такой кубик, на котором нет другого кубика, или же такой кубик, который находится поблизости от «руки» робота.
Программа проверяет, можно ли выполнить действие, которое команда приказывает произвести с этим предметом. Приказание «подними» означает для робота последовательность двух действий — схватить предмет и поднять руку. После проверки того, можно ли вообще поднять предмет («кубик»), о котором идет речь в приказе, машина может уже ответить человеку «О. К.» (О-кэй — «хорошо»). Этот ответ система показывает на экране всякий раз, когда она начинает выполнять команду (если после разбора фразы на естественном языке у машины не возникло встречных вопросов к человеку). Для выполнения приказа роботу приходится сначала убрать зеленый кубик, расположенный на поверхности того большого красного кубика, который роботу приказано поднять (рис. 36). Автоматический анализ текста, который осуществляет робот, основан на том, что в английском языке существенная информация о типе предложения может быть получена уже из 1-го его слова — в данном случае глагола, а также из наличия приглагольного наречия и неопределенного артикля.
Рис. 36. Разговор с роботом в Лаборатории искусственного интеллекта
Робот, участвующий в этой игре, умеет отвечать на такие вопросы человека, как, например, Есть ли в ящике кубик?
При этом отвечая (как это и бывает в обычном разговоре между людьми), робот не ограничивается утверждением Да, но тут же продолжает: Да, красный кубик, как если бы его спросили: Какой кубик в ящике? Робот воспроизводит такие особенности разговорной человеческой речи потому, что в программу введены правила понимания самих предпосылок этой речи.
Программы этого типа, использующие устную речь, в США разрабатываются в настоящее время для машин, не просто играющих, как ребенок, в кубики, а решающих «взрослые» задачи. В Калифорнийском университете совместно со Стенфордским исследовательским институтом построены части робота «Язон», который предназначается для уборки цехов предприятий. Робот распознает около 200 слов английского устного языка (скорость распознавания каждого слова примерно 2 секунды) и сам может воспроизводить с помощью особого электроакустического устройства 20 слов упрощенного английского языка. Малая величина словаря, определяющая и необходимость упрощения языка, объясняется специфическими трудностями анализа и синтеза устной речи.
Каждая из таких систем общения человека с машиной решает две связанные друг с другом задачи: машина должна понимать вводимые в нее фразы естественного языка и уметь после этого на своем машинном языке совершать такие логические операции, которые позволят ей дать осмысленный ответ.
В Стенфордском исследовательском институте разработан робот для обучения учащихся в профессиональных училищах процессам сборки. Робот распознает вопросы учащегося на упрощенном (стандартизованном) устном английском языке и отвечает на них — либо синтезируя некоторые английские слова (O. K. — хорошо, How — как?), либо направляя луч лазера на ту или иную деталь. Иначе говоря, как и в обычном общении между людьми, робот может отвечать на слова действиями.
Особенно существенным представляется то, что машина отвечает человеку иногда словами, иногда иными — оптическими — способами.
Конкуренция между зрительными и звуковыми средствами передачи информации характерна для современного общества в целом (включая и кибернетическую систему человек — машина). Если начало победы звукового языка (и увеличение роли левого полушария) можно связать с тем временем, когда предок человека начал изготовлять орудия правой рукой (при поддержке левой), то кризис в средствах общения приходится на тот период, когда эта функция постепенно переходит к автоматическим манипуляторам.
