R-лингвистика

R-ЛИНГВИСТИКА

О.М. ПОЛЯКОВ

Москва 
ИНФРА-М 

2024

МОНОГРАФИЯ

УДК 004.8(075.4)
ББК 32.813
 
П54

Поляков О.М.

П54  
R-лингвистика : монография / О.М. Поляков. — Москва : ИНФРА-М, 

2024. — 212 с. — (Научная мысль). — DOI 10.12737/2131564.

ISBN 978-5-16-019637-4 (print)
ISBN 978-5-16-112200-6 (online)
Монография содержит аксиоматические теоретические основы работы 

интеллекта, в том числе искусственного. Доступ к пониманию работы интеллекта возможен либо через анализ поведения, либо через язык. Здесь 
предпринята попытка математически объединить оба подхода и на этой 
основе объяснить некоторые феномены мышления и языка, отталкиваясь 
от специального вида модели мира, лежащей в основе поведения познаю щего сознания (искусственного или естественного). Это позволяет также показать, как возникают задачи, традиционно считающиеся задачами 
искусственного интеллекта, определить их свой ства и способы решения.

Для студентов, аспирантов и преподавателей технических вузов и фа
культетов, а также широкого круга читателей, интересующихся вопросами 
искусственного интеллекта.

УДК 004.8(075.4)

ББК 32.813

Р е ц е н з е н т ы:
Шумков А.А., доктор филологических наук, доцент, заведующий 

кафедрой иностранных языков Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В.И. Ульянова (Ленина); 

 Рудницкий С.Б., доктор технических наук, старший научный со
трудник, профессор Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения

ISBN 978-5-16-019637-4 (print)
ISBN 978-5-16-112200-6 (online)
© Поляков О.М., 2024

Предисловие

Сегодня число транзисторов в процессорах достигает единиц мил
лиардов. Число нейронов в мозгу человека оценивают примерно 
в 100 миллиардов. Цифры уже сопоставимые, хотя, конечно, нейрон 
и транзистор — вещи весьма различные по уровню сложности.

Как думает мозг? Можно ли, изучая действия нейронов мозга, 

понять это и воссоздать поведение в рамках искусственного интеллекта (ИИ)? Это напоминает попытку понять действия компьютера, 
изучая импульсы в его проводниках. Как вы поймете «суть» импульса 
и отличите импульсы в шине процессора, связанные с пользователем, 
от «общезначимых» импульсов? Скажем, как отличить импульсы, 
связанные с номером телефона вашего знакомого, от импульсов работы программы? Другими словами, как, изучая работу мозга, отделить носителя интеллекта как частный случай со своим конкретным 
наполнением от «общезначимых», общечеловеческих свой ств работы 
разума?

Ну что ж? Надо признать, что мы находимся в трудной ситуации. 

Но ведь у нас есть еще один доступ к разуму. Это язык. Можно ли, 
изучая язык, понять, как работает разум? Столетия изучения языков 
продвинули нас в этом направлении, но не решили поставленную 
здесь задачу. Язык некоторым образом закрыт, и в книге мы столкнемся с этим. Он скрывает многое из того, что делается в разуме.

Каков же выход? Почему у нас такие проблемы с познанием 

разума, но они отсутствуют при создании современных процессоров? 
Ведь речь идет о сопоставимых цифрах? Любой электронщик вам 
ответит: «Я знаю идею процессора и его архитектуру. Я знаю, какие 
функции выполняют те или иные части, и понимаю, что надо добавить в схему процессора, чтобы что-то изменить или улучшить». Формирование конкретных транзисторных сетей (принципиальных схем) 
дело кремниевого компилятора. У него есть база данных схемотехнических решений для реализации любых функций, алгоритмы расчета 
планарности, тепловыделения и теплоотвода и прочие «штучки».

Итак, нам позарез нужна идея, нужна архитектура, чтобы понять 

работу разума. Очевидно, что эту информацию простым наблюдением 
работы нейронов не выудить. Что же делать? Для начала надо понять, 
для какой главной функции создан разум. Это важно потому, что все 
его остальные функции тем или иным образом будут обслуживать 
главную функцию. Поняв главную функцию, мы поймем и остальные.

Так какова же главная функция разума? Зачем он нам? Ведь 

разум — это не игрушка, это не способ подняться над другими или 
покрасоваться перед собой. Разум — слишком дорогое приобретение 
для владеющего им. Цена — невероятное потребление энергии этим 

полуторакилограммовым кусочком жира (до 30% общей энергии организма) и «капризное» поведение. Может ли он для своего владельца 
заработать больше, чем потребляет?

Главной функцией разума является предсказание событий. 

Именно это создает дополнительные преимущества для выживания 
вида. Чем дальше и точнее мы предсказываем, чем мы дальновиднее, 
тем живучее. Способность к предсказанию — один из важнейших 
способов выживания наряду с другими способами (плодовитость, 
сила, различные виды защиты, яды, иголки и т.п.). Наши ближайшие 
городские «соратники» по выживанию (крысы и вороны) наглядно 
это демонстрируют.

Предсказание невозможно без модели, потому что оно является 

следствием (продуктом) процесса моделирования. Итак, необходимо понять, как разум моделирует окружающий мир. Собственно 
этому и посвящена данная книга. Если мы хорошо поймем, как разум 
моделирует мир, то, приняв гипотезу о рациональности Создателя 
(или Природы), после добавления необходимых вспомогательных 
функций мы сможем получить представление об архитектуре. Под 
гипотезой рациональности здесь понимается следующее: материальная реализация мозга выполнена так, чтобы наилучшим образом 
соответствовать действующей модели, а именно наилучшим образом 
генерировать, корректировать и использовать модель. Оптимальности 
всех прочих функций может и не быть: они будут использовать ту архитектуру, которая получится при реализации главной функции.

Итак, если отбросить изучение импульсов нейронов, то у нас оста
ется два метода: наблюдение поведения и язык. Начнем с поведения. 
Скажем, зададимся вопросом: «Можно ли изучать арифметику, наблюдая арифметические операции с числами, например, в каком- 
нибудь банке?» Разумеется, мы постараемся при этом быть максимально объективными, будем собирать статистику, использовать 
научные методы анализа. Кроме того, мы понимаем, что одно действие 
мало о чем говорит. Мы разобьем действия на целостные блоки — 
корпуса, чтобы максимально сохранить смысл операций. В итоге 
мы узнаем много интересного. Например, что операция деления используется очень редко, а сложение — чаще других; среди дробей 
самыми важными являются десятичные дроби с двумя знаками после 
запятой. Возможно, мы даже догадаемся о смысле двой ной записи 
в бухгалтерском учете. Вы уверены, что мы познаем арифметику хоть 
в каком- нибудь смысле? Итак, наблюдение за поведением сознания 
далеко не всегда позволяет понять, как оно устроено.

Пусть теперь перед нами язык — отражение модели мира сознания. 

Какой модели? Все зависит от отраженной части мира, от способа 
отражения, от ресурсов, уровня развития и прочее. Язык в соответствии с компьютерной терминологией является средством экспорта/

импорта для моделей мира у человека. Вы сможете понять работу 
Excel, анализируя импульсы в линии связи при реализации экспорта/
импорта электронной таблицы? Лингвисты и филологи изучают 
мышление по его проявлениям в языке. Фактически они изучают 
арифметику по арифметическим операциям в банке и Excel по наблюдению за обменом. Научность их деятельности не вызывает сомнений, 
если вспомнить про объективную статистику, анализ и т.п. А теперь 
попробуйте себе ответить честно: эти статистика и анализ чего? Нам 
говорят, что это — анализ текстов. Язык как феномен и его проявление для описания модели мира… Вы видите разницу? Вы можете 
в этих проявлениях отделить саму модель какого- нибудь сознания 
от феномена, от принципа моделирования, от связи языка с моделью? 
Так что же они изучают? Статистику мышления, среднюю модель 
мира у населения России или законы формирования языка? Спросим 
у них. Они не знают. Никто не знает. Это тупик для языкового направления понимания работы интеллекта.

Здесь надо учитывать одну особенность, связанную с современным 

состоянием лингвистики. Если, например, вы захотите изучить какой- 
нибудь важный раздел фундаментальной науки, то вам будет достаточно прочитать любую хорошую книгу с изложением этого раздела. У такой науки сформированы основания и достигнуто согласие 
о фундаментальных основах. Поэтому все хорошие учебники будут 
говорить об одном и том же. Скажем, если вы захотите изучить движение небесных тел, то вам надо будет изучить теорию тяготения. Вам 
необходимо найти лишь хорошую книгу, соответствующую вашей 
подготовке.

Не так с лингвистикой [12]. Вы будете в растерянности переби
рать названия монографий с изложением различных лингвистических теорий. Это говорит лишь об одном: лингвистика до настоящего 
времени не вышла из младенческого возраста. Она по-прежнему 
переминается с ноги на ногу у двери с надписью: «Вход только для 
фундаментальных наук».

В этой книге предпринята попытка перепрыгнуть через барьер 

воплощения, подойти к мышлению и языку с тыла: не со стороны 
его проявления, а со стороны его порождения, со стороны модели. 
Именно там мы можем почти отбросить саму модель, упростив ее 
до предела — до состояния, когда в ней почти нет данных, и они еще 
ни на что не влияют. Там мы можем увидеть сам механизм формирования модели как основу работы интеллекта. И там этот тысячеголовый монстр с именем Язык окажется вдруг еще маленьким, 
формирующимся, жалким и ничтожным, и именно там мы вполне 
можем расправиться с ним.

Материал этой книги может быть интересен специалистам в об
ласти лингвистики и проектирования баз данных. Дело в том, что 

модель данных, описанная здесь, фактически является родной сестрой 
реляционной модели данных: всегда можно перейти от одной модели 
к другой. К сожалению, на практике все выглядит несколько хуже. 
В теории реляционных баз данных есть дурная манера сваливать 
в кучу объекты и их характеристики, называя все это атрибутами. Тем 
не менее для лингвистической модели также можно рассматривать 
и теорию проектирования, и логику запросов. Но тождественность 
моделей нарушается, как только глагольные структуры изоморфно 
объединяются со структурами прилагательных. С этого момента мощь 
лингвистической модели резко возрастает и ее уже никак нельзя 
свести к реляционной модели.

Несколько слов для специалистов в области искусственного 

интеллекта (ИИ). Кажется странным, что специалисты различают 
искусственный и естественный интеллекты. Казалось бы, ум, он 
ум и есть. Почему же они это делают, фактически констатируя, что 
ИИ — это не совсем интеллект? Дело в том, что в настоящее время 
область знаний, называемая искусственным интеллектом, представляет собой набор эвристических догадок в виде некоторого списка 
задач и различных методов их решения. Как возникают эти задачи? 
Какие требования к ним вытекают из принципов работы сознания? 
Как используются их результаты? На эти и многие другие вопросы 
ответов нет. Мы даже не знаем, все ли задачи, которые решает интеллект и которые формируют его целостность, нами подмечены. 
Например, в этой книге ставится задача распознавания действий. 
Эта задача ранее не рассматривалась. Возможно, список таких задач 
этим не ограничивается. В любом случае ИИ сегодня — это коллекция 
не связанных между собой задач не вполне понятного происхождения и различных приемов их решения. Другими словами, ИИ — это 
не теория, а область интересов и некоторой полезной деятельности, 
какими-то людьми объявленной разумной. Даже такая, казалось бы, 
классическая и четко сформулированная математическая задача, как 
распознавание образов, оказывается в тупике, когда ставится вопрос 
о декомпозиции образов. В самом деле каждому хорошо известно, 
что мы декомпозируем образы, распознаем элементы декомпозиции, 
а потом сводим их к единому результату, как, например, в фотороботе. Более того, множество глаголов языка, который отражает наше 
мышление, характеризуют именно действия частей объектов. Это 
означает, что декомпозиция образов в задаче распознавания является важнейшей. Но эвристически найденная формулировка задачи 
распознавания образов не позволяет изучить этот вопрос в строгой 
форме. Указанная проблема возникает по той причине, что задача рассматривается не как следствие мышления, а как удачно выдуманная 
изолированная формулировка. Этот список можно было бы продол

жить, но задача этой книги не критика, а устранение подобного рода 
казусов путем изложения целостной аксиоматической теории ИИ.

Кажется, наступило время рассыпаться в благодарностях, кла
няясь во все стороны. Тогда я хочу поблагодарить Бога за его приверженность к истории с Иовом. Он сумел заставить меня написать 
это и, значит, у него есть какой-то план. Я также благодарен своей 
Смерти. Она каждый день будила меня, шепча на ухо: «Вставай, я еще 
даю тебе время до утилизации. Видишь, я верю в тебя. Смотри, не подкачай». Я благодарен дворовому псу по кличке Лобзик за оптимизм 
его взглядов на жизнь и фейерверк перспективных идей. Я благодарен 
старой лиственнице на берегу фонтанного ручья. Мы с ней иногда обнимаемся и немного кокетничаем. И еще, я благодарен той женщине, 
что каждый день приходит и кормит меня. Зачем ей это? Я не знаю.

Всякая истина рождается как ересь

и умирает как предрассудок

Thomas Henry Huxley

Введение

Главная задача сознания — предсказывать события. Именно это 

обеспечивает его выживание. Все в мышлении крутится вокруг предсказания или является его следствием или побочным продуктом. 
Предсказание событий возможно только на основе некоторой модели. 
В этом заключается суть познания мира. Познание мира не просто 
сбор информации, это именно построение модели, позволяющей 
предсказывать события; поэтому открываемые наукой законы фактически есть способы предсказания. Скажем, «черный ящик» самолета 
содержит массу информации о самолете; но сама по себе она не является моделью и не предсказывает события. Для интерпретации этой 
информации нужен человек — специалист, имеющий такую модель. 
Таким образом, под познанием мира здесь понимается прежде всего 
его моделирование в самом широком смысле слова.

Модель мира имеют все живые существа. Даже инфузория ту
фелька при повышении вокруг себя концентрации соли стремится 
переместиться по ее градиенту в место пониженной концентрации. 
Анализ солености позволяет ей предсказывать появление возможных 
проблем и предпринимать действия по их нейтрализации. Совершенно неважно, каковы размеры и сложность модели у того или 
иного живого существа. Важным является принцип моделирования, 
а именно: как по наблюдаемым данным поведения объектов и характеристикам явлений окружающего мира воспринимающее сознание 
строит модель, позволяющую предсказывать события.

Если у нас есть модель, то это позволяет получать прогнозы. Это 

очень важная часть, но не вся. Например, у водителя есть модель 
управления автомобилем. Модель дает прогнозы, и мы можем оценить, например, на какой скорости допустимо входить в поворот при 
данной кривизне и состоянии покрытия дороги, а также износа протектора шин. Но эта модель совершенно не говорит нам, куда сейчас 
следует поехать, торопиться или ехать неспеша и т.п.

Короче говоря, есть еще сложная система использования модели 

мира. Два человека, имеющие совершенно одинаковые модели мира, 
будут демонстрировать разное поведение и генерировать разные 
тексты по поводу одной и той же ситуации. Я назову для краткости 
очень условно эту систему душой. Душа содержит в себе те осно

вания, по которым некоторое сознание, обладающее моделью, делает 
выборы. Когда мы хорошо знаем человека, то, предсказывая его возможные выборы, как раз и используем знания о его душе, то есть о его 
системе ценностей, эмоциональной характеристике личности и т.д.

В лингвистике попытки изучения этого фактора формирования 

языка мы находим в теории речевых актов, коммуникативной семантике, прагматике, психолингвистике. Правда, в лингвистике изучение 
этого фактора существенно упрощается: одно дело понять, как принимаются решения, а другое — как результат этого выбора отражается 
в языке в виде просьб, приказов, коммуникативных оценок и т.п. Так 
что, например, теория речевых актов изучает лишь отголоски нечто 
более существенного.

Серль [22] приводит следующий пример различных речевых актов:
(1) «Джон выйдет из комнаты?»
(2) «Джон выйдет из комнаты».
(3) «Джон, выйди из комнаты!»
(4) «Вышел бы Джон из комнаты».
(5) «Если Джон выйдет из комнаты, я тоже выйду».
На основе анализа он заключает, что в них есть общее номина
тивное содержание, которое может быть выражено придаточным 
предложением «что Джон выйдет из комнаты». Собственно это содержание и является предметом изучения в дальнейшем, поскольку 
оно описывает лишь поведение объекта «Джон» безотносительно 
нашего отношения к нему. И все же, если мы внимательно посмотрим 
на эти различные речевые акты, то заметим, что так или иначе вся 
эта речевая деятельность крутится вокруг предсказания. Либо нам 
не хватает информации для формирования прогноза будущего (1), 
либо мы в чистом виде констатируем наш прогноз (2), либо мы пытаемся реализовать желаемый прогноз (3), либо мы высказываем 
желательность реализации этого прогноза (4), либо мы описываем 
варианты развития прогноза (5).

Аналогично в теории коммуникативной семантики [2] мы имеем 

дело с комплексами речевой деятельности, позволяющими как-то 
согласовывать (оценивать) модели и модельные прогнозы разных 
людей или их соотношение с ситуацией. Это совершенно необходимо 
делать, поскольку люди имеют разные модели, а значит, и разные 
прогнозы, но вынуждены действовать совместно. Отсюда возникает 
насущная проблема организации взаимодействия моделей, которая 
имеет место лишь постольку, поскольку такие модели есть. Это целый 
отдельный слой языковой и когнитивной деятельности, который 
открыт совсем недавно. До этого момента огромный пласт речевой 
и в целом когнитивной деятельности считался «лингвистическим 
мусором» и фактически игнорировался. Чтобы понять, о чем идет 
речь, рассмотрим пример такого диалога.

— Ну, так как там, что там? Давай уже… Я тут уже вообще, 

не знаю…

— Ну, понимаешь, там не очень… Там такое дело, что даже не знаю 

теперь…

— Что, совсем-совсем никак? Да?
— Ну, в общем, честно говоря, да!
— Ну, и чего ж теперь? А? Вот ведь!
— Правда, знаешь, там может быть один еще вариант, но это если 

только Петр Михайлович сам…

— А! Ну, так и ничего! Пускай Петр Михайлович… Не вопрос… 

Нет. А что такого? Серьезно. Это как-то даже и лучше будет.

В приведенном диалоге у двух собеседников есть модели обсужда
емой ситуации, и эти модели практически не отличаются. Первый 
собеседник интересуется, произошло ли событие, которое они прогнозировали, исходя из своих моделей. Его интерес эмоциональный, 
потому что для него значимо достижение цели развития этой ситуации. По этой причине он недоволен затягиванием диалога вторым 
собеседником. Далее собеседники обсуждают коррекцию технологии 
достижения целевого состояния. Читатели сами могут детально 
рассмотреть решение этого вопроса в процессе диалога. Заметим, 
что здесь не обсуждается ни ситуация, ни ее признаки, ни модель, 
ни целевое состояние. Обсуждается неизвестная нам (но известная 
собеседникам) технология достижения цели, которая в какой-то момент реализации дала сбой из-за расхождения модельных прогнозов 
и реальной действительности. Пока, исходя из диалога, мы предполагаем, что у участников одинаковые модели. Но вот если бы диалог 
продолжился так:

— Легко сказать, Петр Михайлович! Нужно сразу было… А теперь? 

Черта с два!

— Не гони. Какие проблемы?
— Давай-давай. Вперед с песней. Сам.
Из продолжения очевидно, что на период разработки технологии 

достижения цели у сторон диалога были разные модели, хотя одно 
и то же целевое состояние. Один из участников был не уверен в своей 
модели и положился на модель другого участника. Теперь им надо 
заменить неудачный элемент технологии на новый с помощью какого-то действия Петра Михайловича. Но, видимо, Петр Михайлович 
в иерархии доминантности стоит значительно выше участников диалога. Поэтому они должны придумать такие речевые акты, которые 
побудят Петра Михайловича совершить действия, которые удовлетворят участников диалога.

Те смыслы, которыми обмениваются собеседники, относятся 

к коммуникативной семантике. Коммуникативная семантика служит 
не для передачи моделей, а для организации всех аспектов их ис