Язык как инстинкт - Пинкер Стивен (читать книги онлайн полностью без регистрации .TXT) 📗
По контрасту с этим великие писатели, такие как Шоу, могли направить читателя по прямой от первого слова в предложении до последнего, даже если между ними пролегало 110 слов.
Тот, кто производит синтаксический разбор способом первичного поиска, должен использовать какой-то критерий, чтобы выбрать одно-два дерева и придерживаться одного из них; в идеале это будет дерево, наиболее приближенное к правильному варианту. Один вариант того, как это сделать — это использовать весь объем человеческого интеллекта, и анализировать предложение «сверху вниз». В соответствии с этим вариантом люди не задаются целью выстроить все ветви дерева, если они заранее могут предсказать, что эти ветви не будут иметь смысла в данном контексте. Среди психолингвистов шли большие дискуссии о том, разумно ли предполагать, что именно так работает синтаксический анализатор в голове у человека. В том смысле, что разум слушателя может правильно предсказать речевые намерения говорящего, анализ «сверху вниз» может направить синтаксический анализатор к правильному пониманию предложения. Но объем человеческого интеллекта слишком велик, и задействование его всего одновременно может слишком замедлить синтаксический разбор, происходящий синхронно с проносящимся мимо вихрем слов. Джерри Фодор, цитируя Гамлета, предполагает, что если бы знаниям и контексту приходилось задавать направление грамматическому разбору, то «на естественное озарение нашла бы тень мысли». Он предположил, что грамматический анализатор — это автономный модуль, который обращается за информацией только к ментальной грамматике и ментальному словарю, а не ментальной энциклопедии.
Окончательно этот вопрос должен быть решен экспериментальным путем. Представляется вероятным, чтобы синтаксический анализатор в голове у человека использовал хоть какие-то знания об окружающем мире. В эксперименте психологов Джона Трусвелла, Майкла Танненхауса и Сьюзен Гарнси людям предлагалось закусить некую планку, чтобы они не имели возможности двигать головой, и прочесть предложения на экране компьютера, при этом шла запись движения их глаз. В предложениях были потенциальные обманки. Прочтите, например, такое предложение:
The defendant examined by the lawyer turned out to be unreliable ‘Подзащитный, выяснил адвокат, не вызывает доверия’.
На мгновение вас могло сбить с толку слово by, потому что до этой точки в предложении могло скорее говориться о том, что что-то выяснил сам подзащитный, а не то, что что-то выяснили о нем. И действительно, взгляд испытуемых задерживался на слове by и был готов вернуться к началу предложения, чтобы его переосмыслить (по сравнению с контрольными недвусмысленными предложениями). А теперь прочтите следующее предложение:
The evidence examined by the lawyer turned out to be unreliable ‘Показания, выяснил адвокат, не вызывают доверия’.
Если обманок помогает избежать здравый смысл, то с этим предложением дела должны обстоять гораздо проще. Показания, в отличие от подзащитных, не могут сами ничего выяснять, поэтому потенциально можно избежать появления неверного дерева, где показания стали бы что-либо выяснять. И люди действительно обходятся без него: глаза испытуемых пробегали по предложению лишь с небольшими задержками и возвратами назад. Конечно, задействованное знание достаточно примитивно (подзащитные могут что-то выяснить, а показания — нет), а соответствующее ему дерево было очень легко найти по сравнению с десятками деревьев, которые может найти компьютер. Поэтому никто не знает, какой именно объем общих знаний человека задействуется в процессе понимания предложений в режиме реального времени; это широкое поле для исследований.
Сами слова тоже могут указать, как нужно производить анализ. Вспомните о том, что каждый глагол предъявляет требования к составляющим глагольной группы (например, вы не можете просто devour, вы должны devour something ‘пожирать что-либо’; вы не можете dine something, вы можете просто dine ‘ужинать’). Самая распространенная словарная статья для глагола как будто подталкивает синтаксический анализатор к поиску ролевых исполнителей, которые требуются глаголу. Трусвелл и Танненхаус изучали движение глаз добровольных участников эксперимента в то время, как те читали:
The student forgot the solution was in the back of the book ‘Студент забыл о решении в конце учебника’.
Дойдя до слова was взгляд участников эксперимента задерживался на нем, а потом прыгал обратно, поскольку люди неправильно истолковывали предложение, как говорившее о студенте, забывшем решение, точка. Очевидно, слово forget ‘забывать’ в голове у людей говорило синтаксическому анализатору: «Немедленно найди мне дополнение!» Другое предложение было таким:
The student hoped the solution was in the back of the book ‘Студент надеялся, (что) решение в конце учебника’.
На сей раз проблем не было, потому что слово hope ‘надеяться’ вместо этого говорило: «Найди мне придаточное предложение!», и предложение было тут как тут.
Слова могут также помочь грамматическому анализатору, подсказывая, какие именно другие слова, как правило, появляются вместе с ними в составе определенной синтаксической группы. Хотя вероятностные переходы от слова к слову недостаточны для понимания предложения (глава 4), они могут оказаться полезны: когда синтаксический анализатор снабжен хорошей статистикой, то выбирая между двух возможных деревьев, допускаемых грамматикой, он может остановиться на той структуре, которая наверняка и имелась в виду. Синтаксический анализатор, похоже, проявляет чувствительность к вероятности образования пары слов: многие обманки особенно легко направляют по ложному следу, поскольку в них имеются такие распространенные пары слов, как cotton clothing ‘одежда из хлопка’, fat people ‘толстые люди’ и prime number ‘простое число’. Выигрывает мозг от языковой статистики или нет, но компьютеры выигрывают точно. В лабораториях AT&T и IBM компьютеры заносят в таблицы миллионы слов текста из таких источников как «Уолл-стрит джорнал» [104] и «Ассошиэйтед пресс». Инженеры надеются, что если они снабдят свои синтаксические анализаторы сведениями о частотности сочетаемости слов и групп слов друг с другом, то синтаксические анализаторы смогут разумно избежать двусмысленностей.
Наконец, люди прокладывают себе путь через предложение, ориентируясь на деревья определенной формы — своего рода фигурная стрижка кустов в ментальном исполнении. Один из принципов, которым при этом руководствуются — это инерция: людям нравится нагружать новыми словами ветви, свободные в данный момент времени, вместо того, чтобы закрыть одну и перепрыгнуть к другой, ненагруженной, на более ранней ветви. Эта стратегия «позднего закрытия» может объяснить, почему мы попадаемся на обманку в предложении:
Flip said that Squeaky will do the work yesterday ‘Флип сказал, что Сквики сделает работу, вчера’.
Это предложение грамматически правильно и имеет смысл, но нужно посмотреть на него дважды или трижды, чтобы это осознать. Нас вводит в заблуждение то, что когда мы доходим до наречия yesterday ‘вчера’, мы пытаемся разместить его внутри открытой в настоящий момент VP do the work ‘сделает работу’, вместо того, чтобы закрыть эту VP и разместить данное наречие выше, где оно будет в составе той же синтаксической группы, что и Flip said ‘Флип сказал’. (Кстати, обратите внимание на то, что наше знание реалий, например таких, что значение показателя будущего времени will несовместимо со значением yesterday ‘вчера’, не удержало нас от того, чтобы попасться на обманку. Это предполагает, что весь объем общих знаний ограничен в своих возможностях привести нас к правильному пониманию предложения.) Вот еще один пример, на этот раз ответственность за него несет психолингвист. Энни Сенгас не придумывала этот пример специально, просто однажды она произнесла: The woman sitting next to Steven Pinker’s pants are like mine. (Энни имела в виду, что брюки женщины, сидящей рядом со мной, были такими же, как у нее.) [105]
