Глаз разума

Надо согласиться с тем, что мысленный эксперимент Сирла живо поднимает вопрос о том, что такое понимание языка. Подумайте над вопросом: “Какой тип умения манипулировать с письменными или устными символами языка равносилен настоящему пониманию этого языка? Попугаи, имитирующие английскую речь, не понимают английского. Записанный на пленку женский голос, сообщающий по телефону точное время, не является ртом системы, понимающей английский. За этим голосом нет никакой ментальности; он лишен ментального субстрата, хотя все еще звучит похоже на человеческий голос. Ребенок мог бы удивиться, как кто-либо способен выполнять такую скучную работу и делать это с такой аккуратностью. Это весьма позабавило бы нас. Другое дело, если бы этот голос был управляем гибкой программой ИИ, которая могла бы пройти тест Тьюринга!

Представьте себе, что вы преподаете английский в Китае. Представьте также, что вы сознаете, что формулируете все свои мысли по-английски и только в последнюю минуту применяете к ним правила трансформации (на самом деле, это будут правила последней секунды), превращающие английские мысли в инструкции по движению вашего рта и голосовых связок странным, “бессмысленным” способом — и, тем не менее, все ваши ученики кажутся вполне удовлетворенными вашим уроком. Когда они поднимают руку, они издают экзотические звуки, которые, хотя они и кажутся вам совершенно бессмысленными, вы способны расшифровать. Вы быстро применяете обратную трансформацию и получаете лежащие за ними английские значения. Считали бы вы, что действительно говорите по-китайски? Что теперь вы лучше понимаете образ мыслей китайцев? Можете ли вы вообще вообразить себе подобную ситуацию? Может ли кто-либо хорошо говорить на иностранном языке при помощи такой системы?

Обычный рецепт таков: “Вы должны научиться думать по-китайски”. Но в чем это заключается? Любой, кто это испытал, без труда узнает это описание: звуки другого языка вскоре становятся “неслышными” — вы слышите сквозь них, вместо того, чтобы слышать их, как вы смотрите сквозь окно, а не на него. Разумеется, вы можете, если сильно постараетесь, заставить себя слышать хорошо знакомый язык как чистые, неинтерпретированные звуки, так же, как вы можете, если захотите, смотреть на оконное стекло. Однако вам не удастся проделать оба трюка одновременно — невозможно слушать звуки сразу со значением и без значения. В большинстве случаев люди сосредотачиваются только на значении. Тех, кто учит иностранный язык из любви к его звучанию, это немного разочаровывает — и все же владение звуками языка, даже если человек уже не может воспринимать их “наивно”, — это прекрасное, радостное переживание. (Интересно было бы приложить тот же тип анализа к музыке, где разница между слушанием чистых звуков и пониманием их “значения” гораздо менее понятна, хотя и кажется вполне реальной.)

Изучение иностранного языка предполагает выход за границы языка собственного. При этом новый язык вводится в среду, в которой происходит мышление. Мысли могут возникать так же легко (или почти так же легко) на новом языке, как и на родном. То, как новый язык постепенно, уровень за уровнем, погружается в мозг и, наконец, оказывается поглощенным нейронами, все еще остается огромной загадкой. Точно только то, что при этом ваша “подсистема родного языка” не выполняет для вас программу правил, позволяющих вам рассматривать новый язык как набор бессмысленных звуков и значков. Каким-то образом новый язык должен слиться с вашей репрезентативной системой — репертуаром идей, образов и тому подобное — так же тесно, как слит с ней ваш родной язык. Чтобы думать об этом точнее, необходимо выработать понятие уровней введения — мощное компьютерное понятие.

Специалисты по компьютерам привыкли к тому, что одна система может подражать другой. На самом деле, это следует из теоремы, доказанной в 1936 году Аланом Тьюрингом: любой цифровой компьютер общего назначения может сойти за любой другой цифровой компьютер общего назначения; единственная разница между ними для стороннего наблюдателя будет заключаться в их скорости. Слово “подражать” обозначает симуляцию одним компьютером другого, в то время как “имитировать” обозначает моделирование других явлений — таких, как, например, ураганы, кривая роста населения, выборы или даже компьютерные пользователи.