1. Введение

Известно, что последние шаги в достижении цели бывают самыми трудными: сейчас особенно хорошо это заметно на результатах разработки интеллектуальных приложений, в том числе лингвистических, таких как распознавание и синтез речи, анализ текстов, автоматического перевода. Улучшение качества работы этих систем требует все больше усилий, и дается чрезвычайно сложно.

Проблемы, возникающие перед разработчиками этих систем в настоящий момент кажутся непреодолимыми исключительно из-за того, что разработчики пытаются оперировать внешними формами представления языков, не пытаясь понять способы их внутреннего представления. Попытки решения этих проблем предпринимались исключительно лингвистическими методами, и до настоящего времени не увенчались успехом [1, 304 с.]. Возможно это говорит о том, что для решения этих вопросов необходимо выйти за рамки лингвистики, то есть о привлечении мультидисциплинарного подхода.

Одним из таких направлений, которые могут помочь в исследовании чисто лингвистических явлений, является анализ обработки информации мозгом человека. Ни у кого не возникает сомнений в том, что наиболее эффективной системой для интерпретации речи является человек.

Нейроинформатика позволяет понять, как мозг человека анализирует и синтезирует информацию в процессе коммуникации. При этом анализируется не только речевая, но и визуальная (и других модальностей тоже) информация, равно как в процессе коммуникации синтезируется речевая, мимическая и жестовая информация, а также используется информация о позе, и многое другое. Это значит, что вся эта информация, в совокупности участвующая в процессе анализа и синтеза в мозге человека, интегрируется и представляется как единое целое в виде моделей мира,  которыми и оперируют коммуниканты. В такой постановке понимание при коммуникации может рассматриваться как успешная проекция на модель мира, а передача информации – как многомодальная экспликация фрагмента модели мира для передачи реципиенту, в том числе – в виде текстового (устного или письменного) сообщения.

Проблема анализа процесса формирования и использования модели мира человеком включает в себя: (1) задачу понимания работы клеточного субстрата – мозга человека – в процессе формирования когнитивной сети, опосредующей информационную семантическую сеть – модель мира, в которой участвуют колонки коры больших полушарий и ламели гиппокампа; (2) задачу формирования семантической сети, включающей формирование базовых словарей образов событий разной модальности, разной сложности, разной частоты встречаемости, и правил их объединения в ситуации; (3) задачу понимания того, как осуществляется взаимодействие внешнего мира в виде сообщения (встречного текста – по Н.Н. Леонтьевой) с этой моделью мира. Необходимо понять, как формируется множество словарей образов событий внешнего мира разной сложности, разных модальностей. Необходимо понять, как эти образы событий объединяются в более сложные представления. Необходимо понять, как синтезируется сообщение на основе модели мира, и как оно проецируется на модель мира в процессе понимания (при анализе). То есть надо понять, почему модель мира является тем внутренним языком, который опосредует формы существования внешних – естественных – языков.

Для понимания этих процессов приходится привлекать информацию самых разных областей знаний: анатомия и физиология мозга, математика, лингвистика – это не полный перечень предметных областей, которые участвуют в описании рассматриваемого предмета.

2. Биологические основы нейроинформатики

Специфическая обработка информации осуществляется двумя основными органами мозга человека: корой полушарий большого мозга и гиппокампом. В колонках коры формируются иерархии образов событий внешнего и внутреннего мира человека разных модальностей. В ламелях гиппокампа эти образы объединяются в представления о целых ситуациях, их содержащих.

Этим информационным процессам обработки специфической информации подлежат процессы в системе обработки неспецифической информации – в ретикулярной формации и таламусе. Энергетическая система поддерживает процессы обработки специфической информации. Она формирует фокус внимания. Она усиливает важные в данный момент процессы в ущерб другим.

2.1. Кора полушарий большого мозга

Специфическая информация от сенсорных органов различных модальностей обрабатывается и хранится в колонках коры полушарий большого мозга.  Эта информация поступает в кору в виде последовательностей специфических для каждой модальности кодов по специфическим таламическим волокнам, но обрабатывается единообразно. Управление колонками осуществляется по неспецифическим таламическим волокнам через горизонтальные клетки. Пучки пирамидных нейронов третьего слоя коры, являющихся электронекомпактными нейронами [2, 109 с.], осуществляют структурную ассоциативную обработку входного потока информации. Они моделируют многомерное пространство, в котором входные информационные потоки преобразуются в траектории [3, 212 с.], разбивающиеся на фрагменты, соответствующие повторяющимся входным событиям разной частоты встречаемости (разной сложности). В корковом конце анализаторов каждой модальности формируются иерархии представлений образов – множество словарей образов событий от простейших до сложных, элементы которых оказываются связанными друг с другом ассоциативно в силу их принадлежности исходно общим исходным ситуациям, а также в силу подобия их кодов.

Образы событий, которые хранятся в колонках коры, обобщают представления об этих событиях, объединяя различные варианты представлений этих событий по ассоциации: общие части образов хранятся как единое представление, отличающиеся детали запоминаются независимо столько, сколько их есть, и там, где они имеются. То есть их моделирующая семантическая сеть представляет собой объединение множества графов отдельных событий, ветвящихся только в случае различия представляемой информации.

Отдельные образы этого представления не появляются в нашем мире независимо друг от друга. Они всегда являются элементами некоторых ситуаций, которые сегментирует во входном сенсорном потоке человек. Поэтому, представление ситуаций также важно, как и представление отдельных событий. Это представление формируется в ламелях гиппокампа.

2.2. Гиппокамп

В ламелях гиппокампа формируется другой, чем в колонке, тип представлений внешнего и внутреннего мира человека. В отличие от образов событий, хранящихся в колонках коры, в ламелях гиппокампа представлены ссылки на образы событий, хранящиеся в колонках коры, в их взаимосвязях в рамках конкретных ситуаций [4, 388 с.]. В одной ламели хранится информация об одной ситуации. Однако, если ситуации похожи, то в ламели может храниться образ этих ситуаций в виде общего ядра и различающихся частей, представленных независимо друг от друга.

Гиппокамп используется также для переупорядочения информации в коре в соответствии с вновь поступающими образами событий. С его помощью происходит перевзвешивание образов событий, что позволяет адекватно учитывать новую информацию наряду со старой в модели мира.

2.3. Неспецифическая система

Неспецифическая система, включающая ретикулярную формацию и таламус, осуществляет выявление наиболее существенной (на разных уровнях представления – ретикулярная формация – на нижних уровнях, таламус – на уровне представления в коре) для организма информации, и ее усиливает на фоне остальных процессов [5, с. 715-722].

Таламус является переключающей станцией на пути потоков информации из одних отделов коры в другие. Передача через таламус специфической информации сопровождается неспецифическими воздействиями таламуса на соответствующие отделы коры.

3. Структурная обработка информации в колонках коры больших полушарий

Кортикоморфная ассоциативная память (естественная нейронная сеть) является тем субстратом, на котором реализуются все творческие способности человека (как следствие формируемых в ней когнитивных информационных сетей) [2, 109 с.]. Поэтому рассмотрение архитектуры, свойств, функциональности ассоциативной памяти человека является естественным способом найти наилучшие решения для смыслового анализа информации.

3.1.  Колонка коры – прототип кортикоморфной ассоциативной памяти

Под ассоциативной памятью, как и в традиционном смысле, понимается память, адресуемая по содержанию. Имеются три отличия (одно из них – внутреннее, два других –  внешние), которые делают кортикоморфную ассоциативную память непохожей на имеющиеся микроэлектронные реализации ассоциативной памяти [6]. Внутреннее отличие заключается в нечеткости сравнения: ячейка ассоциативной памяти откликается не только на свой код, но и на похожие (по некоторой мере) коды, если этого требует задание.

Внешние отличия касаются ее эффективного применения: это не просто среда для хранения с быстрым доступом, но и средство для формирования иерархической системы кластеров образов, составляющих модель мира, а также переранжирования (с точки зрения степени важности) контента этих кластеров в зависимости от контекста их употребления.

В мозге человека имеются две структуры, ответственные за ассоциативную обработку и хранение информации, реализующие эти два процесса. В колонках коры больших полушарий головного мозга формируются и хранятся иерархии словарей образов событий, появляющихся на входах сенсорных систем. Гиппокамп является структурой, которая участвует в процессе запоминания, хранения и переранжирования этих образов.

Сенсорная информация поступает в кору после различных преобразований в периферии сенсорных органов в виде матрицы последовательностей, из которых каждая (информационная последовательность) поступает в определенную колонку соответствующего уровня (нейронных переключений от входа) и соответствующей модальности [2, 109 с.].

В колонках коры выявляется повторяемость событий во входных последовательностях, которая позволяет сформировать иерархию словарей этих событий разной частоты встречаемости (разной степени сложности).

Колонка коры формируется в основном пирамидными нейронами третьего слоя, которые, будучи электронекомпактными нейронами, учитывают временную структуру информации во входных последовательностях. Они являются корреляторами [3, 212 с.] с нечетким сравнением, которые, будучи обучены на свой фрагмент входной последовательности (адрес), в дальнейшем реагируют на этот адрес либо строго, либо (при понижении порога чувствительности в результате внешнего управления от таламуса – в зависимости от режима функционирования: глобализация, локализация) учитывая искажения входной последовательности. Эти адреса пирамидных нейронов являются координатами точек в многомерном пространстве, т.е. колонки коры моделируют фрагменты многомерного пространства, в которое отображаются в виде последовательностей сработавших нейронов (траекторий) входные информационные последовательности.

Таким образом, ассоциативную память можно рассматривать как модель колонки коры, состоящей из множества нейроподобных элементов с временной суммацией сигналов [2, 109 с.]. Эти нейроподобные элементы реагируют каждый на свой n-членный фрагмент входной последовательности (адрес) и обладают пластичностью (способны запоминать число срабатываний). Необходимо помнить, что они могут менять значения своих порогов возбуждения под влиянием управляющего воздействия, таким образом демонстрируя в той или иной степени нечеткость сравнения.

Множество таких нейроподобных элементов обладает следующим свойством ассоциативной структурной обработки информации: оно реализует преобразование информационной последовательности в многомерное сигнальное пространство, где возможно выявление внутренней структуры отображаемой в него информации – словарей событий разной частоты встречаемости, а также связей этих событий во входной информации.

Сенсорные органы человека представляют собой матрицы чувствительных элементов, в той или иной степени сохраняющие топологию входной информации в процессе ее обработки: мембрана улитки внутреннего уха, сетчатка глаза, поверхность кожи и подобные. Каждый чувствительный элемент или каждая их группа, объединяющая  несколько чувствительных элементов, формируют потоки информации, которые по соответствующим нервным волокнам поступают в кору, где послойно параллельно обрабатываются. Сложность предварительной обработки в разных сенсорах у человека различна. Наиболее простой является обработка информации от поверхности кожи, сложнее – обработка слуховой информации, еще сложнее – обработка зрительной информации в сетчатке. Предмет работы в данном случае не касается предварительного анализа сенсорной информации на периферии, хотя эта обработка очень непроста. Все, что в данный момент важно знать, это то, что сенсорные потоки – это множество информационных последовательностей, параллельно поступающих в кору по волокнам, составляющим соответствующие чувствительные нервы.

Приходящая на сенсорные входы информация после обработки поступает далее на вход параллельного многослойного нейрокомпьютера, на каждом из слоев которого происходит преобразование сигналов. Подробно преобразование сигналов в процессе анализа (с формированием поуровневых словарей) описано ниже.

Таких слоев десятка полтора-два: со входа на первичные проекционные поля, с первичных проекционных полей – на вторичные, с них – на третичные проекционные поля. Далее – после того как информация разных модальностей объединяется на входе в теменную кору – переключения с поля на поле в теменной коре. До этих пор информация подвергается анализу (см. ниже) с формированием поуровневых словарей сначала в каждой модальности отдельно, затем – в теменной коре – поуровневые словари формируются уже для потока многомодальной информации.

Далее процесс разветвляется. Происходит формирование представления во фронтальной коре через моторную и премоторную кору. Но также (в процессе управления, под воздействием этого представления) происходит развертывание управляющей последовательности в моторной коре с передачей информации через ядра спинного мозга к мускулатуре.

Как говорилось выше, колонка коры (точнее, множество пирамидных нейронов третьего слоя коры, осуществляющих основную обработку информации в колонке) моделирует адресами своих нейронов фрагменты многомерного сигнального пространства. Формализм обработки информации в колонках коры сводится [2, 109 с.] к преобразованию входной информационной последовательности A = (…a_₁, a₀, a₁,…, a_i,…) в траекторию Â в многомерном пространстве Rⁿ с помощью ассоциативного преобразования F_n:

Ассоциативное преобразование F_n позволяет сформировать траекторию в n-мерном сигнальном пространстве, координаты точек которой задаются n-членными фрагментами исходной бинарной последовательности. Оно является основой для структурной обработки информации, поскольку обладает свойством ассоциативности обращения к точкам траектории  по n-членному фрагменту последовательности A: любые n символов исходной последовательности A адресуют нас к соответствующей точке траектории Â. Ассоциативность преобразования (3.1) позволяет сохранить топологию структуры преобразуемой информации: одинаковые фрагменты входной последовательности преобразуются в один и тот же фрагмент траектории, разные – в разные фрагменты траектории.

В общем случае входная последовательность A может содержать повторяющиеся n-членные фрагменты, что приводит к возникновению точек самопересечения траектории.

Механизм памяти, чувствительный к числу прохождений заданной вершины в заданном направлении, является инструментом для анализа входной последовательности с точки зрения повторяющихся ее частей, поскольку одинаковые фрагменты последовательности отображаются преобразованием F_n в одну и ту же часть траектории. Механизм памяти, таким образом, позволяет сформировать словарь подпоследовательностей B_j ⊂ A_k, входящих во входную последовательность как множество подпоследовательностей, соответствующее множеству повторяющихся фрагментов траектории .

Сформированный словарь может быть использован для детектирования старой информации в потоке новой. В результате формируется синтаксическая последовательность C, содержащая только новую по отношению к данному уровню информацию, которая становится входной для следующего уровня. На следующем уровне, подобно описанному выше, из множества синтаксических последовательностей {C} может быть сформирован словарь  и множество синтаксических последовательностей следующего уровня {E}. Такой стандартный элемент многоуровневой иерархической структуры может быть использован для многоуровневой структурной обработки информации.

3.2. Формирование в сенсорных отделах коры представлений до семантического уровня включительно. Семантическая сеть

Описанное выше представление соответствует обработке человеком любых квази-текстов. Корпус квази-текстов (любых сенсорных модальностей) подвергается статистическому анализу, в результате которого выявляются его словарные компоненты разных уровней.

На первом уровне обработки – назовем его условно морфологическим — формируется словарь морфологического уровня {B_i}₁, характеризующий наиболее часто встречающиеся единицы квази-текста. На следующием — лексическом уровне — представлены словари основ квази-слов, квази-словоформ и сочетаний квази-слов {B_i}₂. На синтаксическом уровне – словарь синтаксем, представляющих собой флективную структуру синтаксических квази-групп с выколотыми основами квази-слов {B_i}₃. И, наконец, словарь попарной сочетаемости квази-корневых основ {B_i}₄ - на семантическом уровне.

Словарь попарной сочетаемости основ квази-слов является семантической сетью, поскольку пары слов объединяются своими одинаковыми словами. При этом формируется направленный граф, в котором цепочки могут иметь ветвления. Последующее переранжирование завершает процесс построения семантической сети, когда от частотного портрета квази-текста мы переходим к его смысловому портрету (со взвешенными вершинами и связями).

Определение 3.1. Под семантической сетью N понимается множество несимметричных пар событий {<c_ic_j>}, где c_i и c_j – события, связанные между собой отношением ассоциативности (совместной встречаемости в некоторой ситуации):

В данном случае отношение ассоциативности несимметрично: <c_ic_j> ≠ <c_jc_i>.

Определение 3.2. Семантическая сеть, описанная таким образом, может быть представлена как множество так называемых звездочек {<c_i>c_j>>}:

Определение 3.3. Под звездочкой <c_i>c_j>> понимается конструкция, включающая главное событие c_i, связанное с множеством событий-ассоциантов c_j, которые являются семантическими признаками главного события, отстоящими от главного события на одну связь. Связи направлены от главного события к событиям-ассоциантам.

Все сказанное относится к когнитивной семантической сети, т.е. семантической сети, формируемой на нейронной сети как на субстрате [2, 109 с.]. Отчужденная от субстрата когнитивная семантическая сеть остается той же ассоциативной сетью, которая представлена в определениях 3.1-3.3. В этом случае множество событий <c_i> – это индекс (квази-слов квази-словаря) квази-текста (в том числе и обычного текста), а сеть — ассоциативная сеть, построенная на этом индексе.

Наряду с механизмами формирования ассоциативных (однородных семантических) сетей, в том числе, формирования словарей образов событий различной частоты встречаемости, а также выявления связей между этими образами во входной информации, очень важно знать ранг вершин семантической сети, для чего необходим механизм переранжирования весовых характеристик, выявленных на предыдущем этапе образов событий. Этот механизм подобен Хопфилдоподобному алгоритму перевзвешивания понятий в гиппокампе [9, с. 995-1006].

3.3. Обработка информации в ламелях гиппокампа

Кроме коры больших полушарий другой структурой мозга, существенно важной для формирования семантической сети, является гиппокамп. Ламели гиппокампа (сечения, ортогональные к длинной оси гиппокампа) ответственны за хранение информации о связях образов событий, хранящихся в колонках коры, в рамках целых ситуаций. Пирамидные нейроны поля СА₃ p-ой ламели гиппокампа формируют искусственную нейронную сеть Хопфилда [7, 995-1006], весовые характеристики которой хранят информацию об объединении образов событий, хранящихся в колонках коры, относящихся к конкретной ситуации, в рамках этой ситуации.

(3.4)

Знак крышки  над соответствующими событиями в (3.4) отсутствует потому, что в ламелях гиппокампа в сеть объединяются не элементы словарей – фрагменты траекторий в многомерном пространстве, а их квази-текстовые эквиваленты – элементы их индексов.

Ламели гиппокампа получают информацию от колонок коры, причем и здесь работает ассоциативный принцип обращения к информации. Весь поток информации, поступающий в гиппокамп через переключения из коры, приходит одновременно на все ламели гиппокампа. Но откликаются на этот поток только те ламели, которые содержат информацию о событиях, образы которых присутствуют во входном потоке. Отклик тем больше, чем ассоциация сильней и чем больше вес образов событий в колонках коры.

На каждой итерации взаимодействия коры и гиппокампа поле СА1 гиппокампа (как конкурентная сеть) формирует отклик только одной (или заданного количества) ламели гиппокампа – наиболее близкой к входной ситуации.

Но на этом дело не кончается: в результате отклика текущей ламели в коре в колонке, инициировавшей процесс, происходит дообучение (в результате так называемой долговременной потенциации [4, 388 с.]). И на следующей итерации ассоциативная проекция той же ситуации на ламели гиппокампа оказывается измененной из-за этого дообучения, и следующий отклик ламелей изменяется.

А поскольку поле СА₃ гиппокампа работает в виде громадной автоассоциативной рекуррентной памяти по всей его длине и ширине, множество отдельных моделей ситуаций N_p, которые хранятся в ламелях p, совместно с образами событий, хранящимися в колонках коры, формируют единую семантическую сеть N на многомодальной модели мира, хранящейся в колонках коры.

(3.5)

При этом важна не дифференцировка хранимых образов, это обеспечивается в коре, а контекстуальные пространственно-временные связи образов в рамках целых ситуаций.

При формировании в колонках коры фрагментов сети на основе большого корпуса квази-текстов, каковыми являются все входные последовательности всех модальностей, получаются некоторые весовые характеристики w_i образов событий c_i. При этом частота их встречаемости приближается к их смысловому весу. При анализе малых по объему квази-текстов, каковыми являются отдельные ситуации, частота встречаемости уже не характеризует важности образа события.

По аналогии с перевзвешиванием образов событий в коре под воздействием результатов обработки информации в гиппокампе разумно каким-то образом менять весовые характеристики образов событий ассоциативной сети с учетом их связей с соседними вершинами сети. При таком переранжировании на каждой итерации образы событий, связанные с образами, имеющими большой вес, должны свой вес увеличивать. Другие события должны равномерно терять свой вес.

Сформированное первоначально статистическое представление квази-текста – сеть образов событий с их связями (в виде частоты встречаемости событий и связей между ними) – переранжируется, что позволяет перейти от частотного портрета квази-текста к ассоциативной сети ключевых образов событий квази-текста (сети с рангами этих событий – их смысловыми весами):

(3.7)

здесь  - функция, нормирующая на среднее значение энергии всех вершин сети ; z_i – частота встречаемости i-го слова в тексте, z_ij – частота совместной встречаемости i-го и j-го слов в фрагментах текста; t – номер итерации. Полученная числовая характеристика слов – их смысловой вес – характеризует степень их важности в тексте.

4. Модель мира человека

Описанное выше представление в колонках коры можно считать моделью мира. В силу ассоциативной близости разных образов событий это представление, хоть и виртуально, является однородной семантической (ассоциативной) сетью. Вершины этой сети – образы событий – моделируют мир (статически). Они (эти образы) все одновременно присутствуют в этом представлении. Связи между ними ассоциативные. Элементы отдельных иерархических модальных представлений поуровнево связаны между собой.

Модель мира у человека делится на три взаимосвязанные части: языковую и две многомодальные. Эти три части модели мира работают как единое целое. Образы этих частей связаны между собой по ассоциации: называя слово «стол» мы представляем себе стол, как он выглядит, какой он гладкий, и т.д. Видя стол, мы представляем себе слово «стол», ощущаем гладкость поверхности его крышки. В совокупности все образы событий этой модели образуют единую ассоциативную сеть, естественно когнитивную (мы не знаем, как при этом объединяются отдельные нейроны различных областей коры для формирования этого представления у конкретного человека). И эта сеть, конечно, виртуальна: неспецифическая система включает одни ее части в ответ на конкретную сенсорику, и, в соответствии с конкретными специфическими процессами обработки информации, в ущерб другим, в конкретные моменты времени.

4.1. Модель мира как объединение словарей образов событий разного уровня разных модальностей

Рассмотрим формирование с помощью описанных механизмов представления о мире в терминах одной модальности. Рассмотрим иерархическую структуру словарей образов событий мира, где на каждом уровне имеется множество словарей образов событий, связанных с образами событий следующего уровня по типу каждый с каждым. В каждом подсловаре  i — слово в подсловаре, j — номер подсловаря на уровне, k — номер уровня, а m — номер модальности.

События внешнего (и внутреннего) мира, отображающиеся сенсорами в иерархическую структуру данной (m-й) сенсорной модальности, формируют в этой иерархической структуре иерархию словарей, слова которых оказываются связанными между собой синтаксическими последовательностями данного уровня. При этом синтаксические последовательности, сформированные в процессе обработки предыдущего уровня, являются исходными для формирования словарей следующего уровня. Эта иерархия словарей является моделью мира в терминах m-й модальности.

Модель мира данной модальности представляет собой объединение слов словарей . На верхнем (K-м) уровне в нем объединяются все слова  словаря (подсловарей) верхнего уровня, а на всех более низких уровнях в него включаются (в соответствующие места – по ассоциативному принципу) слова  словарей нижних уровней:

(4.1)

Здесь [∪] – операция объединения. Это включение аналогично логическому сложению последовательности, соответствующей слову словаря нижнего уровня, с синтаксической последовательностью (вложению слова словаря в соответствующую купюру синтаксической последовательности).

Объединив несколько иерархических структур, соответствующих разным сенсорным модальностям со сформированными на них модальными моделями мира , мы получим многомодальную модель мира:

(4.2)

4.2. Модель мира. Языковой и многомодальные компоненты

Модель мира человека представляет собой совокупность модальных компонентов, которые являются множеством образов ситуаций, хранящихся в ламелях гиппокампа.

Однако существует более точно очерченная функциональность многомодальных компонентов модели мира, которая связана с латерализацией полушарий, зависящей от представительства в коре речевых функций: в доминантном (левом у правшей) полушарии под воздействием социума формируется лингвистическая модель мира  (4.1) в терминах естественного языка.

Таким образом, в субдоминантном (правом у правшей) полушарии локализован многомодальный образный компонент модели мира  (4.2), а в доминантном (соответственно, левом у правшей) полушарии – локализованы многомодальный схематический  (4.2) и лингвистический  (4.1) компоненты модели. Такое распределение не случайно: в связи с наличием в левом полушарии лингвистической модели мира  социум через язык, как сегментирующую функцию, влияет на формирование левополушарного многомодального компонента . А образный компонент правого полушария  формируется под воздействием индивидуальной истории развития конкретного индивидуума (конечно, используя знания левополушарного компонента). При этом схематические образы событий левополушарной многомодальной схематической модели  наполняются содержанием – соответствующими образами событий правополушарной образной многомодальной модели .

В субдоминантном (правом у правшей) полушарии формируется многомодальная индивидуальная двухуровневая модель мира. Она индивидуальна для каждого человека. Это образы событий, которые встречаются человеку в течение его жизни. Все они запоминаются и хранятся. В силу большой вариативности образов похожих событий они за всю короткую жизнь человека не формируют многоуровневую схему. Они формируют представления только двух уровней: целого и отдельных частей этого целого.

В доминантном (левом у правшей) полушарии формируется лингвистическая модель мира, элементами которой являются уровнеобразующие элементы языка. Нижний уровень лингвистической модели представлен акустико-фонетическими элементами, описывающими устную речь, и графемами для письменной речи. Следующие уровни – это привычные: морфологический, лексический, синтаксический и семантический (отдельного предложения) уровни. Это модель языка.

Еще одна часть модели мира, которая также представлена в доминантном полушарии, – схематическая многомодальная многоуровневая социализированная модель мира. Она социализированная потому, что формируется социумом, как учителем, посредством лингвистической модели. Схематическая она по той же причине: социализированные знания глубоки и широки. И из всех подробностей индивидуальных представлений в этой модели используется только схематизированная (без частных подробностей). Но эта модель многоуровневая и очень разнообразная по представленным в ней образам.

Все три компонента имеют поуровневые связи и потому работают как единое целое:

(4.3)

4.3. Изоморфизм языкового и многомодального компонентов модели мира

Ключевые понятия лингвистической модели мира соответствуют ключевым образам событий многомодальной модели, т.е. лингвистическая модель изоморфна многомодальной модели мира.

Таким образом, многомодальная модель, представленная в виде объединенной семантической сети  ∪ , имеет левополушарный языковой эквивалент (также в виде сети) : многомодальным образам событий мира в их взаимосвязях в ней сопоставляются понятия (слова, словосочетания) с их соответствующими связями. Поэтому операции на языковой модели можно считать отражением операций на многомодальной модели (мы можем оценить операции над многомодальной моделью, моделируя их на лингвистической модели). Для этого сопоставим многомодальной модели (4.2) соответствующую сеть (3.1). Сеть же для языковой модели M_l сформируем аналогично (4.1), но только для лингвистической модальности m=l:

(4.4)

Здесь индекс l означает лингвистическую модальность.

(4.5)

Далее мы можем абстрагироваться от входных ситуаций. Будем рассматривать их языковые модели. Пойдем еще дальше: перейдем к анализу текстов, которые формируются на основе этих языковых моделей. Одновременно будем комментировать возможности проведения анализа квази-текстов, аналогичного анализу обычных естественно-языковых текстов.

5. Модель мира в контексте коммуникативного поведения

Модель мира, которая формируется в мозге человека, играет ключевую роль в процессе коммуникации: коммуникация становится возможной, если модели мира коммуникантов похожи, и невозможной, если модели не совпадают. Таким образом, именно структура модели мира является определяющей в поддержании процесса коммуникации. Кстати, именно этого никак не поймут разработчики чат-ботов, которые пытаются преодолеть тест Тьюринга исключительно за счет внешней похожести диалога: у чат-бота нет вообще никакой модели мира!

Рассмотрим, как модель мира поддерживает коммуникативный процесс (см. Рис. 5.1) на примере обмена текстовыми сообщениями. Обработка информации других модальностей аналогична обработке текстовой информации, за исключением периферии, которая вносит сложности в понимание.