Это объясняется тем, что как дирижабль удерживается у земли при помощи канатов целой ротой солдат, как дерево врастает в грунт многочисленными корнями, так и хорошо известное слово сильно обрастает многочисленными ассоциациями, которые его как-то поддерживают, а при дефектах мозга часть этих «корней», этих «канатов» рвется или ослабевает, и только после приложения определенных усилий (умственных), только после попыток различного употребления слова, выловленного из привычных контекстов, наступает полное восстановление, «реабилитация», и этот процесс в чужом и поздно выученном языке невозможен в полном объеме с такой же эффективной точностью. Родной язык редкими оборотами скорее не удивляет; чужой, хотя и понятный, может удивлять, и здесь я не могу выразить разницу иначе, чем следующим: чужим языком можно владеть бегло, но составлять фразы в соответствии с его семантикой и синтаксисом как бы извне, как тот человек, который в китайской комнате формально прекрасно складывает отдельные сегменты высказывания. В этом смысле родной язык «понимается» без всякого «остатка», как будто бы он чувствуется «изнутри», «из середины». И именно здесь, в этом месте появляется (при вспоминании) выразительное «чувство» — АФФЕКТ. Известно, что у близких нам видов, то есть у млекопитающих — собак, обезьян и пр., АФФЕКТИВНЫЙ ТИП ПОВЕДЕНИЯ проявляет их бихевиористическое значение как желание чего-либо (выйти на прогулку, съесть банан) или как гнев (вследствие определенной ситуации). Я не хочу продолжать перечисление, но каждый знает, каким бурным может быть «недержание аффектов» животным. В «интеллектуальном» поведении аффектов может быть относительно меньше, и, наверное, поэтому тенденция к «пересадке» его из живой головы в какие-то неживые устройства доминирует во всех работах по Artificial Intelligence, и я думаю, что это ложно, потому что выглядит как намерение построить дом, начиная с трубы на крыше. Потому что фундаментом являются эмоции и вместе с ними ориентация на что-либо или от чего-либо (Кемпиньский[207] питал пристрастие к терминологии, идущей от «информационного метаболизма»). Холодный «интеллект» не очень-то может стать аналогом человеческого. Язык подобен строю кораблей: правда, их поддерживает их же водоизмещение (по Архимеду), но без воды нет флотилии, без бурь не будет устойчивости всего способного плавать, и серьезно сесть на мель — то же самое, как застрять в языке. Мы по-прежнему обречены на такие примитивные наглядные примеры, и в конце мне остается лишь повторить свои же некогда написанные слова: ТО, ЧТО МЫ ДУМАЕМ, ВСЕГДА НАМНОГО МЕНЕЕ СЛОЖНО (менее многомерно), нежели то, ЧЕМ МЫ ДУМАЕМ. Когда мы узнаем ЧЕМ и научимся это воспроизводить в каком-либо способном к диз- и конъюнкции материале — мы научим машины говорить разумно, а не болтать как попугаи и граммофоны.

Информационное перепутье[208]

1

То, о чем я намерен кратко рассказать, является критическим конспектом статьи Филипа Бретона, исследователя, работающего во французском «Centre National de Recherche Scientifique» (CNRS). Статья, озаглавленная «Коммуникация между Добром и Злом», была опубликована в одном из последних номеров научно-популярного ежемесячника «Science et Vie» за 1996 год. Бретон рассматривает прежде всего чисто технологические направления развития сегодняшней сетевой и компьютерной информатики и, с одной стороны, представляет (и так же, как я прежде, ссылается на доминиканца Дюбарля и его выступление 1948 года в «Le Monde» о «Винеровской машине для управления государством») машины для переработки данных, «электронным праотцом» которых полвека назад был ENIAC, и компьютеры все более производительные, все быстрее «пережевывающие терабайты данных», а с другой — микрокомпьютеры, частично происходящие от «лаптопов» и сейчас до того сокращенные в «локальном своем варианте», что пользователю действительно мало что остается, кроме клавиатуры, при этом вычислительные операции выполняются в межкомпьютерной сети с ее «электронейронными» узлами (серверами, процессорами, программами загрузки и пр.). Так выглядят «информационные крайности»: либо махины, владеющие централизованными данными и занимающиеся их переработкой, либо дисперсные («рассеянные») машинки, функционирование которых обеспечивают сети.

2