Изменение текста – его эволюция – связано со спонтанным появлением в некой
ситуации y фильтра – p ( y/μ ), мультипликативно взаимодействующего с исходной
функцией p ( μ ). Взаимодействие задается известной формулой Бейеса :
p ( μ/y ) = kp ( μ ) p ( y/μ ),где: p ( μ/y ) – условная функция распределения, определяющая семантику нового
текста, возникающего после эволюционного толчка y; k – константа нормировки. Формула
Бейеса в нашем случае выступает как силлогизм: из двух посылок p ( μ ) и p ( y/μ ) с
необходимостью следует текст с новой семантикой p ( μ/y ). В силлогизме Бейеса, в отличие
от категорического силлогизма Аристотеля, как обе посылки, так и возникшее из них
следствие носят не атомарный, а вероятностно размытый характер. Формула (теорема)
Бейеса традиционно используется для вычисления апостериорных событий через априорные
вероятности. Я сделал обобщение, придав статистической формуле новое – логическое
значение. Теперь можно говорить о силлогизме Бейеса – Налимова и, соответственно, о
новой – бейесовской логике.
«ОНС». Что же дает нам вероятностная логика, задаваемая бейесовским силлогизмом?
В.Н. Перед нами открывается возможность осмыслить процесс понимания текстов.
Как мы понимаем тексты? Как мы понимаем друг друга, если говорим на языке, слова
которого не имеют точечных (атомарных) смыслов? Как, скажем, можем мы понимать смысл
английского слова set , значения которого в двухтомном Англорусском словаре
разъясняются через 1816 слов? Почему мы любим метафорически насыщенные тексты?
Каким образом мы понимаем фразы явно алогичные, подчас формально бессмысленные с
позиций привычной нам логики? Как переводим мы иностранные тексты, если для ведущих
слов текста часто не находим семантически однозначные слова на другом языке?
Мне представляется, что эти и подобные им вопросы являются ключевыми как для
понимания природы нашего сознания, так и для поиска путей развития искусственного
интеллекта. Я сформулировал их со всей остротой еще лет двадцать пять тому назад.
Первым, правда, теоретически еще недостаточно четко разработанным ответом на них была
книга Вероятностная модель языка, второе расширенное издание^197. Позднее к этой теме я
возвращался во всех своих публикациях, относящихся к проблеме сознания.
Ответ, коротко говоря, звучит так: читая или ведя беседу, мы оказываемся
вовлеченными в языковую игру, погружая важные для данного текста слова в ту или иную,
новую нам ситуацию y , порождающую фильтр понимания p ( y/μ ). Смысл слова, таким
образом, сужается – конкретизируется. Но выбор фильтра всегда индивидуален. Бейесовская
логика, в отличие от Аристотелевой, всегда свободна – свободна в понимании текста. Мы
знаем на своем опыте, как тоталитаризм пытался изжить эту свободу. Именно свобода
понимания делает общество гибким.
Языковые игры могут не только сужать, но и расширять смысл слова. В этом случае
фильтры, отвечающие некоторой ситуации y , придают высокий уровень значимости
словарно недостаточно проявленному (для данного слова) участку шкалы μ. Другим
примером расширения смысла является создание нового, двухслойного термина. Таким
вновь отчеканенным термином оказалось словосочетание «искусственный интеллект»,
поскольку оно объединяло как бы два принципиально разных начала. Смысл этого термина
надо рассматривать как задаваемый двухмерной функцией распределения p ( μ 1, μ 2),
раскрывающей корреляционную связанность двух вероятностно упорядоченных смысловых
структур. Я сам ввел новый двухмерный термин силлогизм Бейеса , связывающий смыслы,
ранее остававшиеся несвязанными. Хочется отметить, что древние индийцы, как писал В.Н.
Топоров, творческое раскрытие слова осуществляли через присоединение к нему длинных
синонимических рядов. Так использовалась многомерная семантика.
197 [Налимов, 1979]. Эта книга была переиздана в Польше и США.