Текст книги "Алло, робот"
Автор книги: Александр Кондратов
сообщить о нарушении
Текущая страница: 8 (всего у книги 8 страниц)
+ 628318530 + 01
– 141421356
+ 01 + 000000000
+ 00 + 000000000 + 00
«МАГНИТНЫЕ ЧЕРНИЛА»
Нельзя ли как-то упростить все эти процедуры? Допустим, нам нужен перевод текста с помощью машины. Кодирование букв числами, набивка этих чисел на перфокарты, затем эти же процедуры в обратном порядке – все это, по существу, лишняя работа. Вот если бы было так: на «вход» машины мы кладем книгу на неизвестном языке, а через несколько минут «на выходе» получаем эту книгу, но уже переведенную на русский или какой-либо другой известный нам язык.
Если будет создан язык-посредник, то машинный перевод с любого и на любой язык мира возможен. Однако все процедуры с кодированием, перфокартами и т. п. остаются и занимают, конечно, немало времени.
Если бы машина умела сама читать! Тогда задача была бы гораздо проще... Возможно ли обучить машину чтению?
Еще в начале нынешнего века был дан ответ: «да, возможно». Изобретатель д’Альба еще в 1904 году построил «Оптофон» – машину для чтения печатного текста. В наши дни читающие устройства, достигшие, конечно, гораздо большего совершенства, чем «Оптофон», начинают выполнять роль «глаза» и для электронных вычислительных машин.
Каждая буква печатного текста занимает определенное пространство. Это пространство можно разбить на маленькие прямоугольники. Они могут быть либо черными (если на них есть типографская краска буквы), либо белыми. Фотоэлемент может теперь произвести кодирование буквы. Если квадрат черный, тока в фотоэлементе не будет. Если белый, ток по-прежнему сохранится.
«Черное – белое», «да – нет», «есть ток – нет тока»... «нуль – единица». В который раз мы встречаемся с универсальной арифметикой электронных вычислительных машин! Просматривая все квадратики, из которых состоит буква, фотоэлемент превращает изображение буквы в набор нулей и единиц. Буква теперь «понятна» машине – ведь она стала двоичным числом!
Вот как происходит считывание буквы по методу телевизионной развертки: фотоэлемент просматривает букву сверху вниз, превращая ее в последовательность электрических сигналов.
Каждая буква – двоичное число. Допустим, «а» – это число 10001010111, «б» —01110011000, и т. д. Если мы пользуемся одним и тем же типографским шрифтом, то наши числа-буквы будут однозначны.
Ну, а если взять другой шрифт? Если набрать буквы «а» не обычным шрифтом, а курсивом? Очертания буквы изменятся. Значит, изменится и число. Как же быть тогда? Очевидно, нужно вложить в «память» машины сведения о том, что не только число 10001010111, но и число 11001010111 («а» курсивное) также является буквой «а».
Типографских вариантов букв не так уж много. Печатные буквы стандартны, в них нет никаких «вариантов почерка». Но как быть с рукописными текстами? Ведь в них сотни и тысячи различных по начертанию букв «а», «б» и др. И тем не менее применять машины для чтения рукописных букв необходимо. И прежде всего, в банковском деле. В 1960 году в обращении находилось более 50 миллиардов банковских чеков. В годовом обороте каждый документ обрабатывается примерно 10 раз. Вот и посчитайте, сколько времени нужно затратить на обработку чеков!
В настоящее время машины овладели техникой чтения банковских документов. Ежегодно они обрабатывают миллионы чеков. Успехи машины объясняются тем, что читать ей нужно всего лишь 10 различных знаков-цифр. К тому же они пишутся на чеках разборчиво – как-никак денежный документ!
Помогают и специальные «магнитные чернила». Они сделаны из смеси красителя и тонко помолотого магнитного порошка. Запись такими «чернилами» может читаться машиной без помощи фотоэлемента.
Вначале документ проходит под намагничивающей головкой. Потом – под несколькими «читающими головками», расположенными подобно головкам обычного магнитофона. Знаками, написанными «магнитными чернилами», возбуждаются электрические импульсы. Величина импульсов зависит от формы знака. Сочетание коротких и сильных импульсов дает двоичное число, и автомат может читать чек.
Благодаря таким «магнитным чернилам» в одном из американских банков машина обработала за год 6 миллионов чеков. Процент ошибок был очень мал – 0,75. А при ручной обработке процент ошибок в четыре раза больше, не говоря уже о том, что машина читает чеки со скоростью 100 цифр в секунду, явно недоступной человеку.
ОБРАЗЫ И БУКВЫ
Но и «магнитные чернила» не помогут, если писать неразборчивым почерком. Как научить машину читать любой рукописный текст? Эта проблема является частью более общей задачи – машинного распознавания образов.
Все течет, все изменяется, говорил великий греческий философ Гераклит. В самом деле, действительность, окружающая нас, вечно меняется. Нельзя войти дважды в одну и ту же реку, нельзя увидеть дважды одну и ту же вещь: что-то в ней меняется каждую секунду. Повторяемости впечатлений не существует. И тем не менее мы считаем реку рекой, вещь вещью.
Почему?
Да потому, что наш мозг, и не только мозг, но и глаз, совершают постоянную работу по абстрагированию, обобщению потока впечатлений из внешнего мира.
Органы чувств человека получают такое количество информаций, что мозг не может обработать ее полностью. Он вынужден перерабатывать первичные восприятия в понятия и образы. Мы видим сотни самых различных собак: дворняжек, сеттеров, бульдогов, гаке; рыжих, пегих, белых, бурых, маленьких, коротконогих, гигантских, голенастых. И все же, несмотря на такое множество пород, мастей и размеров, мы всегда отличим собаку от кошки.
Благодаря образному зрению мы можем узнавать предметы, которых раньше никогда не видели, но которые относятся к уже известным нам образам. Распознавание образов позволяет человеку не только экономить свою память, но и использовать предыдущий опыт. Если бы человек не умел распознавать образы, он мог бы читать только почерки, которые видел раньше. Чтобы понимать незнакомые почерки, их нужно было бы специально изучать. И знание других почерков никак не помогало бы осваивать новый.
Человек распознает образы на основании своего опыта и, быть может, переданных ему по наследству навыков. А как научить образному зрению машину?
Задача была бы не слишком трудной, если бы мы могли описать все возможные образы. Например, все варианты буквы «а» в ее различных начертаниях. Но вряд ли кто сумеет сделать это. Слишком много вариантов всех возможных почерков. К тому же нам достаточно увидеть несколько букв «а», чтобы в дальнейшем безошибочно «угадывать» эту букву в любом шрифте и почерке. Как же это делается?
«Я бы в ноги поклонился тому физиологу, который сможет математически четко объяснить, как человек безошибочно отличает собаку от кошки», – говорил один из крупных советских кибернетиков. И за шутливой фразой скрыто серьезное содержание. Вся трудность распознавания образов заключается в том, чтобы найти содержательные признаки, с помощью которых человек отличает букву «а» от буквы «б», один образ от другого. Вот перед нами четыре буквы:
К какому классу отнести их? Ведь можно разделить эти буквы на строчные и заглавные: одна группа – «а», «д», другая – «А», «Д». Но можно и на буквы «а» и буквы «д» («а», «А» и «д», «Д»). В первом случае мы произвели деление по шрифту, геометрическое. Во втором – по смыслу, алфавитное.
Построить систему признаков, по которым можно отличить негра от европейца, нетрудно. Достаточно указать цвет кожи. Но попробуйте назвать признаки, по которым можно было бы найти вашего приятеля в толпе других ребят!
РАЗГОВОР ВСЛУХ
Проблемой распознавания образов занимается ряд ученых в США, Советском Союзе, Англии, Японии, ФРГ.
Не так уж далеко то время, когда тысячи читающих устройств, соединенных с «электронным мозгом», позволят людям отдавать машинам приказы в письменной форме. Перевод в двоичную систему, на язык чисел и язык электрических импульсов, машина будет делать сама, без вмешательства человека. Программистам не нужно будет тратить драгоценное время на кодирование программ и набивку их на перфокарты.
Но ведь основное средство связи людей – это не письменность, а звуковая речь. Нельзя ли говорить с машиной по-человечески? Отдавать ей приказы не письменно, а устно? И чтобы машина могла также отвечать «по-человечески»?
Говорящие вещи... Сколько сказок посвящено им! Человек с помощью голоса повелевает волшебными предметами. И они, послушные голосу человека, выполняют все его приказы и даже отвечают ему на человеческом языке.
Современная техника позволяет сделать сказку и мечту реальностью. Впрочем, первая попытка создать «говорящие вещи» была сделана задолго до кибернетики. Это произошло в конце XVIII века в нашей стране.
Петербургская академия наук объявила конкурс на следующие темы: «I. Какое свойство и характер столь различных между собою в рассуждении выговора гласных букв а, е, и, о, у.
II. Не можно ли сделать орудия органическим трубам, известным под именем человеческого голоса, ...кои бы произносили гласные буквы а, е, и, о, у».
Премию по этому конкурсу получил врач, механик и физик X. С. Краценштейн, создавший «механическую гортань». Она напоминала органную трубу. Возникавший в ней звук был подобен звукам человеческого голоса. В конце того же XVIII века был построен и первый «говорящий» автомат. Его создал знаменитый инженер-венгр Фаркаш Кемпелен.
Но лишь с рождением кибернетики и вычислительных машин задача «разговора вслух» чело-
века и машины перестала быть созданием «чудо-игрушек». Ввод информации в машину в виде устной речи стал насущной научной и технической проблемой.
Записать в «памяти» машины объективные признаки– колебания звуковых волн, – которые характеризуют произношение слов. Имея «эталон слова», машина сможет распознавать эти слова. Таков был первоначальный путь ученых.
Вместо «читающего устройства», вместо фотоэлемента у машины имеется прибор, анализирующий звуковые волны. Они преобразуются в числа и поступают в машинную «память». (Подобно тому, как поступают в «память» данные фотоэлемента при «чтении» машиной букв печатного текста.) Диктор несколько раз говорит одно и то же слово, например «пять».
Машина, выслушав диктора, создает в своей «памяти» эталон, образец для сравнения. Потом она выслушивает других дикторов и несколько меняет эталон слова «пять».
Обучение продолжается до тех пор, пока машина не научится безошибочно распознавать его.
Точно так же можно обучить машину узнавать и другие слова-числа, увеличивая словарный запас. В принципе, конечно, его можно увеличивать неограниченно. Но... тогда мы рискуем очень долгое время ожидать, пока машина отыщет в «памяти» эталон того или иного слова. Ведь слов-то в нашем языке много сотен тысяч. А машине нужно делать слепой перебор всех этих слов, пока она не наткнется на нужное.
Нетрудно обучить машину отличить «пять» от «десяти» или «двух». Но если от названий чисел перейти к обычной речи, дело будет гораздо сложней. «Пять», «опять», «пядь», «падь», «спать», «пат», «спят» и много других слов очень похожи по звучанию. Машина легко может их спутать.
Да и очень неэкономно загружать машинную «память» сотнями и тысячами слов.
Нельзя ли придумать другой, более быстрый и надежный способ распознавания речи?
Неужели и человек понимает речь другого человека столь же неэкономно?
ФОНЕМЫ И ЗВУКИ
Быстродействующий «электронный мозг» затрачивает на распознавание слова 1—2 секунды. Если бы и мозг человека воспринимал звуковую речь по тем же принципам, что и машина, то ему, вероятно, понадобились бы недели для распознавания одного слова. По всей видимости, люди пользуются каким-то иным способом, чтобы понимать друг друга.
Поток звуков непрерывен. Звуки человеческой речи могут быть бесконечно разнообразными. Ребенок, старик, мужчина, женщина произносят их по-разному. По-разному говорит один и тот же человек. Сравните, например, вашу собственную речь, когда вы отвечаете урок, с обычной разговорной речью. А стоит запыхаться от бега – и речь станет иной.
Почему же все-таки люди понимают друг друга? Почему не влияет все бесконечное разнообразие произношений на восприятие? Например, слово «стол», или «доска», или любые другие слова всегда воспринимаются и понимаются нами, как бы их ни произносили – быстро или медленно, небрежно или торжественно, спокойно или запыхавшись?
Потому, отвечает наука о языке, что, кроме бесконечно разнообразных звуков речи, существуют еще звуки языка, или фонемы.
В младенческом возрасте люди способны издавать различные звуки. В детском лепете можно обнаружить звуки почти всех языков мира. Там есть и английское «ти эйч», которое доставило немало хлопот тем, кто учился английскому произношению. И «взрывные», гортанные звуки кавказских языков, и щелкающие звуки, которые имеются только в бушменском и готтентотском языках коренных обитателей Южной Африки.
Дети всего мира, к какой бы нации и расе они ни принадлежали, издают одни и те же звуки. «Язык лепета» у них один и тот же. А «языков взрослых», как вы уже знаете, существует не одна тысяча.
В чем же дело? Казалось бы, так естественно: из всеобщего «детского языка» развивается всеобщий «язык взрослых».
Вероятно, так и было бы, если бы язык был подобен явлениям природы, если бы он был унаследован биологически, как мы наследуем цвет волос, форму носа, цвет глаз. Но в том-то и дело, что язык не «растет», подобно дереву или животному. Язык – продукт общества, а не природы.
Под влиянием родителей и окружающих близких детский лепет превращается в человеческую речь. Русский ребенок заучивает «а», «о», «э» и другие звуки русского языка. Маленький англичанин заучивает «ти эйч», маленький бушмен – щелкающие звуки бушменской речи.
Первоначально, как мы уже говорили, в детском лепете можно найти почти все звуки речи любого языка. Но под влиянием взрослых, под влиянием коллектива остаются только нужные звуки, звуки того языка, на котором говорят окружающие. И этот язык становится родным.
Поток звуков речи непрерывен. Каждый язык как бы просеивает его сквозь «сито». Этим «ситом» являются фонемы – «атомы языка». На них строится бесконечное разнообразие слов и фраз устной речи.
От 10 до 80 фонем – таковы пределы, в которых расположено число «атомов языка». Из этих «атомов» строятся затем «молекулы» – корни слов, частицы и другие значимые единицы языка, называемые морфемами. В любом языке мира их не больше двух тысяч.
Из морфем строятся слова: их число, как мы уже говорили, превышает десятки и сотни тысяч. А число возможных предложений, которые можно построить из этих тысяч слов, практически бесконечно.
Таким образом, из нескольких десятков «атомов»-фонем строится все неисчерпаемое богатство и разнообразие человеческой речи. И, чтобы воспринимать ее, человеческому мозгу не нужно хранить в своей памяти (да он и не смог бы сделать этого!) колоссальное количество особенностей речи. Достаточно, чтобы в «воспринимающем устройстве» хранились признаки фонем, «сито», через которое проходит поток звуков.
Точно так же, «по-человечески», предполагают ученые научить машину воспринимать звуковую речь.
ГОВОРЯЩИЕ МАШИНЫ
Вместо «эталонов слов», которые хранятся в машинной «памяти», в нее будут помещены «эталоны фонем». С ними-то и будет сопоставляться поток звуков речи. И даже не целых фонем, а их составных частей.
Мы называли фонемы «атомами языка». Но и атом состоит из более простых элементарных частиц: протонов, электронов, нейтронов. Почти точно так же и фонемы состоят из более мелких единиц.
Чем отличается звук «д» от звука «т»? Почему мы отличаем «дом» от «тома», «трава» от «дрова», «дот» от «тот»? Потому, что звук «д» произносится звонко, а «т» – глухо. Так же, благодаря звонкости или глухости, различаются «б» и «п», «с» и «з» в русском языке, да и во многих других языках мира. Значит, принцип «звонкость – глухость» будет одной «элементарной частицей», составляющей отдельные атомы-фонемы.
Звуки речи могут быть гласными или согласными. Об этом вы узнали еще в первых классах на уроках русского языка. Точно так же и во всех языках мира. Значит, найден еще один всеобщий признак, еще одна «элементарная частица».
Современной физике известно свыше 30 элементарных частиц. А лингвисты сумели найти во всех языках мира лишь 12 различительных признаков, «элементарных частиц» языка, из которых строятся фонемы. И если мы сумеем вложить в «память» машины эти признаки, она сможет «понимать по-человечески» на любом языке мира. Нетрудно сделать и обратную процедуру – научить машину выдавать ответы не на машинном языке чисел, а «по-человечески», в виде устной речи. Если мы сумеем научить ее слушать, то легко сможем научить и «разговаривать вслух».
Уже делаются первые опыты по созданию «говорящих машин». Задача усложняется тем, что человеческая речь несет не только смысловую информацию – информацию, которую нам дают «кодовые единицы», фонемы.
В самом деле, вспомните, как вы здороваетесь со_ старшими и как со своими школьными друзьями. Безусловно, разница в произношении есть, хотя вы произносите одни и те же фонемы. По голосу мы можем узнать наших близких. По голосу можно узнать, из какой области Советского Союза происходит человек. Ведь произношение москвича, уральца и жителя южных районов страны различается, хотя произносятся одни и те же фонемы.
Наконец, по голосу мы можем судить даже о состоянии человека: сердится ли он или радуется, устал он или полон сил, здоров или болен. Короче говоря, количество информации, которое передается с помощью тембра голоса, громкости и интонации может быть очень велико. Ученые даже подсчитали, как соотносится количество смысловой, фонемной информации с общим количеством несмысловой.
При нормальном разговоре количество дополнительной, несмысловой информации, содержащейся в интонации, громкости, индивидуальных особенностях голоса равно примерно Зк от всей смысловой информации. При очень быстром разговоре, когда мы хотим как можно быстрее передать смысл сообщения, величина дополнительной, несмысловой информации резко уменьшается. Она равна лишь '/з смысловой.
Зато при медленном разговоре, когда есть возможность подчеркнуть то или иное слово интонацией, тембром голоса или другими выразительными средствами, несмысловая информация может в полтора раза превышать количество смысловой!
Как видите, дополнительные средства выразительности в языке могут нести даже большее количество информации, чем основные. К тому же эта несмысловая информация может изменить содержание всей смысловой. Например, когда мы говорим иронически: «Голова!» или «Здравствуйте!» Благодаря интонации совершенно меняется смысл восклицаний.
Учесть все особенности несмысловой информации, которую передает человеческая речь, очень трудно. На первых порах, очевидно, мы будем разговаривать с машинами ровным, бесстрастным голосом, отчетливо произнося слова, безо всякой скороговорки. Но и такой разговор вслух сулит поистине сказочные возможности.
Человек сможет обходиться без пультов, кнопок, ручек и рычагов для управления «умными машинами». Летчик не будет смотреть на приборы: автомат
сам доложит ему о курсе, скорости и высоте полета. Такие же «говорящие приборы» появятся и в диспетчерской комнате, и в кабине космического корабля. То, о чем ныне пишут фантасты, станет обычной житейской практикой.
Придет время, когда и особенности интонации смогут быть изучены с помощью чисел. Тогда автоматы смогут стенографировать и переводить устную речь с одного языка на другой. «Умные машины» смогут обучать правильным оборотам речи, произношению, богатству интонации.
«Сезам, отворись!» – говорил когда-то сказочный Али-Баба, и волшебная дверь открывалась. Точно так же открывалась она и для любого другого человека, который знал нужное слово.
G помощью кибернетики и точного языкознания эти чудеса арабской сказки могут быть превзойдены. Волшебная дверь будет открываться лишь тогда, когда голос хозяина произнесет заветные слова. Ведь каждый человек имеет свои индивидуальные особенности голоса, которые могут быть записаны в «память» машины. И машина сможет узнавать людей по их голосу!
ВЫ, НАВЕРНОЕ, читали о мальчике Маугли, воспитанном волками в джунглях Индии. Слыхали, может быть, и о приемыше обезьян – Тарзане. Эти разумные и мудрые дети джунглей, которые потом быстро овладели человеческой культурой и разочаровались в ней, конечно, плод фантазии писателей.
Наука знает не вымышленных, а настоящих детей джунглей – людей, вскормленных дикими животными, Среди этих зверей-воспитателей – волки, леопарды, павианы, медведи и даже овца! Когда люди – питомцы животных – попадали затем в человеческое общество, они ничем не отличались от своих воспитателей-зверей.
У них были нормальные голосовые связки, но вместо человеческой речи дети джунглей издавали нечленораздельный звериный вой. У них были две ноги, но они предпочитали ходить на четвереньках. Их психология, поведение, ум, образ жизни также были не человеческими, а звериными. Оторванные от общества людей, воспитанники животных стали зверями. Человеческого происхождения оказалось недостаточно, чтобы стать человеком. Для этого нужны другие люди, коллектив людей.
Средства связи, различные языки, будь это наш звуковой язык или «язык жестов», барабанная сигнализация или письмо, являются нервами общества. Благодаря им коллектив людей существует именно как коллектив, а не собрание отдельных лиц.
Системы связи, которыми пользуются люди, сложны и многообразны. Чем больше этих систем знает человек, тем он богаче духовно, тем разностороннее его личность. Вспомните, как изменился ваш внутренний мир с тех пор, как вы научились читать! И как обогащается он, по мере того как вы овладеваете иностранными языками, знаковыми системами различных наук – математики, физики, химии.
Число средств связи, которыми пользуются люди, неуклонно растет. Они становятся все гибче и совершеннее. Но не только человек пользуется ими. Благодаря кибернетике в обмене информацией приняли участие и машины.
Электрический ток, его работа – основа «электронного мозга». Перевод сведений на «язык электричества» для обработки их «электронным мозгом» потребовал создания специального «машинного языка», строгого и однозначного.
Электричество стало вычислять и даже «рассуждать», производя логические действия.
У машины нет ни своего мнения, ни воображения. Она выполняет только точные приказы. Теория информации, математическая лингвистика, математическая логика и ряд других новых наук позволили начать перевод человеческих знаний на язык чисел, доступный машине.
«Электронный мозг» примет задания не только как последовательность чисел. Он начинает «учиться грамоте», читая печатные тексты, «понимать по-человечески» и отвечать на человеческом языке. Машины непосредственно включаются в системы связи, цементирующие общество людей. Придет время, когда человек сможет повелевать машинами, не прибегая ни к перфокартам, ни к кодированию. «Электронный мозг» сделает сам перевод человеческих слов на язык чисел.
Первые попытки такого перевода уже делаются за рубежом и в нашей стране. Например «коммерческий переводчик», сконструированный одной из американских фирм, может получать указания не только в виде двоичных чисел, но и в виде фраз английского языка. Анализируя стандартные фразы-приказы, вроде «перейти к следующей операции», «повторить сначала» и т. п., машина
Без участия человека переводит их на свой язык чисел и выполняет программу.
Новосибирские программисты разработали специальную машинную программу, названную ими «сибирским языком», с помощью которой происходит автоматический перевод с «языка математики» на «язык машины», язык машинных команд и правил действия. Мы уже рассказывали о том, какого кропотливого и тщательного труда требует этот перевод от программиста. С помощью «сибирского языка» задание машине можно давать в виде математических формул, а не специальных машинных команд. И не только формул: машина «понимает» и многие служебные слова, вроде «функция», «вектор», «процедура».
Прежде чем создать «сибирский язык», ученым пришлось провести большую исследовательскую работу, изучить методы программирования, применяемые человеком, и только потом превратить эти методы в формальные правила, доступные «пониманию» машины.
«Эти правила удалось выразить в виде 43 000 машинных команд...», – сообщил читателям газеты «Комсомольская правда» 10 октября 1964 года заведующий отделом программирования Вычислительного центра Сибирского отделения АН СССР А. Ершов.
«Применение систем автоматического программирования... – говорит он далее, – вдвое повышает производительность труда и по крайней мере вдвое сокращает потребность в техниках-программистах. Экономический эффект от применения системы на двадцати вычислительных машинах – 4 миллиона рублей в год».
Таким образом, программист должен только разработать программу и записать ее на языке математики – дальнейший перевод на свой «машинный язык» сделает сама машина с помощью «сибирского языка».
Работы по автоматическому программированию рука об руку идут с другими работами по созданию специальных «машинных языков», на которые можно было бы автоматически, без помощи людей, переводить человеческие языки.
Повлияет ли «разговор с машинами» на наш человеческий язык – основное средство связи между людьми?
Безусловно, повлияет!
Ведь оно тогда станет и основным средством связи между людьми и машинами.
«Разговор с машинами» приучит нас к точности. Вполне возможно, что столь же точны станут люди и в деловых разговорах не с машинами, а с другими людьми.
Влияние этой машинной точности уже чувствуется во многих областях науки: языкознании, психологии, логике. Определение должно быть настолько четким и точным, чтобы быть понятным не только людям, но и машинам. Автоматический перевод, изучение работы мозга с помощью «мозга электронного», ввод устной и письменной речи в машину заставляет ученых стремиться к этой «нечеловеческой точности».
Когда мы сможем повелевать роботами с помощью нашего голоса, мы и сами приучимся не «бросать слов на ветер». Тем более, что и обучение в школе будет производиться с помощью «обучающих машин». Роботы уже в наши дни начинают помогать экзаменаторам, помогать в обучении языку.
Значит ли это, что человеческий язык станет машинизироваться, всецело походить на сухой язык машин? Если говорить о наших делах, то, конечно, такой язык был бы очень кстати. Да он, вероятно, и будет таким.
Но ведь не только для деловых разговоров нужен человеку язык да и другие средства связи. Весь бесконечный мир чувств и мыслей, весь неисчерпаемый запас словаря, все богатство и гибкость нашей родной речи, безусловно, сохранятся.
Ученые сравнивают иногда отношение живого человеческого языка и искусственных языков, будь это символические знаки науки или «машинный язык», с отношением глаза к микроскопу.
«Вследствие широкой применимости глаза, вследствие его способности приспосабливаться к самым различным обстоятельствам, глаз имеет большое преимущество по сравнению с микроскопом... Но как только научные задачи предъявляют большие требования к остроте различения, обнаруживается, что глаз не может с ними справиться. Напротив, микроскоп самым совершенным образом приспособлен для решения именно таких
задач, но как раз поэтому негоден при решении всех остальных».
Возможно, что в нашем обществе станут развиваться как бы два языка. Один, деловой и точный, для разговора с машинами, для обмена точной информацией между людьми (вроде сообщений о погоде, о самочувствии и т. д.). Другой язык, всецело человеческий, будет становиться все более тонким и гибким, все более поэтичным и художественным. Он всегда будет совершенствоваться вместе с развитием человеческого общества, вместе с ростом сознания людей. И человек сохранит его для себя.
