репрезентаций языковых выражений с фиксированной синтаксической структурой, для которых указаны классы семантических эквивалентов в рамках данного текста (meaning congruence class) с приписанными им коммуникативными целями. Эта теория была реализована при создании системы RELATUS [Duffy, Mallery 1989].
Порождающий аспект. Механизмы порождения столь же существенны для функционирования языка, как и механизмы анализа, однако в рамках герменевтической идеологии для интерпретирующего субъекта метафора порождения, вообще говоря, должна уступать по значимости метафоре интерпретации. Между тем сопоставление процедур анализа и синтеза показывает, что они образуют две стороны одного и того же процесса интеллектуальной деятельности человека, что находит отражение в смешанных методиках «анализа через синтез». Подобно тому как диалог в некоторых теориях считается первичным по отношению к монологу [Якубинский 1988], дискурсная эвристика рассматривает понимание текста как процесс коммуникативного речевого взаимодействия между адресатом и смыслом текста — понимание текста возникает по мере того, как интерпретатор получает ответы на свои вопросы в процессе чтения [Гадамер 1989]. Идее порождения соответствует также эвристика понимания как творчества, расширяющая возможные рамки интерпретации текста до весьма широких пределов, ограничиваемых лишь интеллектуальными возможностями интерпретатора [Ricœur 1981]. Очевидно, что эвристика понимания как творчества хорошо сочетается с телеологической адресатной эвристикой.
Порождающие эвристики в компьютерном моделировании понимания довольно редки, и пока их использование по большей части носит рекламный характер (ср. машинные «творческие программы»), однако в некоторых системах удается передать очень характерные особенности естественноязыкового дискурса [Hinton 1986; Lenat 1983; Weizenbaum 1975].
Внетекстовые эвристики. Кроме эвристик, в той или иной мере соответствующих этапам понимания и указывающих необходимые составляющие интерпретации естественноязыкового текста, в герменевтике представлен также ряд установок, позволяющих зафиксировать сам факт того, что понимание имело место. Так, понимание в некоторых случаях требует от адресата совершения определенных действий. В эвристике действий отмечается, что наличие действий или хотя бы их плана свидетельствует, что понимание имело место [Гадамер 1989]. Понимание составляет необходимое условие способности объяснить и оценить что-либо, это фиксируется в эвристиках объяснения и оценки [Apel 1979; 1980][19]. Эта группа эвристик соответствует концепции создания экспертных систем — интеллектуальных программ, предусматривающих
объяснение, оценку и — в ряде случаев — составление плана для решения проблемной ситуации [Элти, Кумбс 1987].
Важно иметь в виду, что во многих случаях использование обсуждаемых эвристик в работах по искусственному интеллекту не связывается с герменевтической традицией. Однако сам факт привлечения коммуникативно-ориентированных эвристик понимания очень значим: формируется вполне определенная тенденция построения интеллектуальных программ на основе поиска реальных закономерностей устройства человеческого мышления. Наиболее последовательно это направление исследований реализуется в «вычислительной герменевтике», представители которой эксплицитно ссылаются на источник их теоретических представлений о процессах понимания [Mallery, Hurwitz, Duffy 1987]. Герменевтические эвристики лежат в основе структуры уже упоминавшейся модели понимания текста — системы RELATUS [Duffy, Mallery 1986].
За эвристиками, обеспечивающими вхождение в герменевтический круг, лежит множество плохо исследованных механизмов мышления. Не вполне понятно даже, доступны ли они рациональному анализу. Осознание существования этой почти мифической сферы, часто именуемой термином «предзнание» (Vorverständniss), заставило одного из патриархов современного искусственного интеллекта — Т. Винограда — отказаться от им же созданной идеологии разработки интеллектуальных программ, основанной на атомистических представлениях, признать невозможность на настоящий момент моделирования мышления в полном объеме и предложить новую стратегию компьютерного моделирования. Ее цель — облегчить естественноязыковую коммуникацию, предохранив ее от сбоев и ошибок. Реализация этой стратегии предполагает разработку систем-координаторов человеческого общения, основанных на теоретических представлениях теории речевых актов. Функции систем такого рода заключаются в экспликации условий успешности речевых актов и, соответственно, в установлении ограничений на класс возможных речевых реакций [Виноград 1985; Winograd, Flores 1986]. Широкое использование систем-координаторов существенно облегчает понимание языковых сообщений, помогая определить возможные границы их интерпретации.
Направления влияния филологического знания на сферу ИИ столь многообразны, что они вряд ли поддаются простому перечислению. Тем не менее как возможности влияния прикладной лингвистики, так и перспективы использования результатов филологических изысканий в приложениях языкознания и связанных с ними научных дисциплинах далеко не исчерпаны. Весьма вероятно, что ближайшее будущее даст нам новые впечатляющие доказательства плодотворности взаимодействия теории и практики.
