Глава 5 СЛОВА, СЛОВА, СЛОВА 7 страница

Об этом же свидетельствует и история искусственных распознавателей речи. В 1970-х гг. группа исследователей искусственного интеллекта при университете Карнеги-Меллон, возглавляемая Раджем Редци, создала компьютерную программу под названием HEARSAY, которая использовала голосовые команды, чтобы перемещать шахматные фигуры. Находясь под влиянием теории восприятия речи «сверху — вниз», они создали эту программу как «содружество» «экспертных» субпрограмм, действующих сообща с целью дать наиболее вероятную интерпретацию сигнала. Там были субпрограммы, специализирующиеся на акустическом анализе, на фонологии, на синтаксисе, на лексике, на правилах перемещения шахматных фигур, даже на шахматной стратегии применительно к развитию игры. Рассказывают, что на демонстрацию программы явился генерал из министерства обороны, спонсировавшего исследования. Пока ученые обливались холодным потом, генерала усадили напротив шахматной доски и микрофона, соединенного с компьютером. Генерал откашлялся. Программа напечатала: «Пешка — король 4».

Недавно созданная программа DragonDictate, упомянутая ранее в этой главе, делает больший упор на акустический, фонологический и лексический анализ, и, похоже, что этим объясняется ее больший успех. В программе имеется словарь, где слова представлены так же как последовательности фонем. Чтобы помочь предвидеть результаты действия фонологических правил и коартикуляции, в программе задано, как звучит каждая английская фонема в окружении любых возможных предшествующих и последующих фонем. Для каждого слова эти сопутствующие фонемы объединены в цепочку и при каждом переходе от одной звучащей единицы к другой заложена вероятностная характеристика. Цепочка выполняет функции среднестатистической модели говорящего человека, и когда эту систему использует реальный говорящий, вероятностные характеристики в цепочке варьируются таким образом, чтобы приспособиться к манере речи данного человека. Самому слову также присваивается процент вероятности, зависящий от его частотности в языке и от привычек говорящего. В некоторых версиях

Глава 6. Звуки тишины

программы значение вероятности для слова варьируется в зависимости от того, какое слово ему предшествует; это единственный вид информации «сверху—вниз», используемый программой. Все вышеупомянутое позволяет программе вычислить, какое слово с наибольшей вероятностью произнес говорящий, исходя из имеющихся звуковых данных. Но даже при этом DragonDictate больше полагается на ожидания, чем нормально слышащий человек. Когда я присутствовал при демонстрации программы, ее пришлось упрашивать отличить слово word [w3:d] 'слово' от worm [w3:m] 'червь', хотя они оба и произносились яснее ясного, потому что программа продолжала делать ставку на вероятность и угадывала в этих звукосочетаниях высокочастотное слово were [\уз:] 'были'.

* * *

Теперь, когда вы знаете, как продуцируются единицы речи, как они представлены в ментальном словаре, как они перестраиваются и обрабатываются прежде, чем появиться из наших губ, в конце этой главы вас ждет награда: вы узнаете, почему английское правописание не столь ненормально, как кажется на первый взгляд.

Конечно, на английское правописание можно пожаловаться за то, что оно якобы отражает звуки слов, но не делает этого в действительности. В жанре шутливых стихов этот факт обыгрывается с незапамятных времен, примером чему служат следующие вирши:

Beware of heard, a dreadful word That looks like beard and sounds like bird, And dead: it's said like bed, not bead -For goodness sake don't call it «deed»! Watch out for meat and great and threat (They rhyme with suite and straight and debt).

Бойтесь слова услышал — ужасного слова,

Похожего на бороду и звучащего как птица;

И слова мертвец, оно звучит как постель, а не бусина,

Ради Бога не говорите о нем, как о «подвиге»*.

Остерегайтесь слов мясо, великий, угроза

Они рифмуются с апартаментами, прямым, и долгом.

Джордж Бернард Шоу вел решительную борьбу за реформу английского алфавита, системы, по его словам, настолько нелогичной, что в соответствии с ней слово fish [fij] могло бы писаться как «ghoti» — gh как в слове tough [uf], о как в слове women [wiman], ti как в слове nation [nei/эп]. (Таким же образом minute могло бы писаться «mnomnoupte», a mistake — «mnopspteiche».) Шоу завещал денежное вознаграждение тому, кто изобретет замену английского алфавита, где каждый звук разговорного языка будет опознаваем благодаря единственному символу. Он писал:

Чтобы осознать годовую положительную разницу от использования 42-буквенного фонетического алфавита... нужно умножить количество минут в году на количество людей в мире, которые постоянно пишут английские слова, отливают шрифты, производят пишущие и печатающие механизмы,

Речь и звуки, из которых она складывается

и к этому моменту общая сумма будет настолько астрономической, что вы осознаете, что стоимость написания даже одного звука двумя буквами обошлась нам в столетия ненужного труда. Новый английский алфавит в 42 буквы окупится в миллионы раз не только в течение часов, но в течение минут. Когда это будет уяснено, вся ненужная болтовня, касающаяся слов enough, cough, laugh и упрощенного правописания будет заброшена, и экономисты и статисты вместе сядут за работу в орфографической Голконде.

Защищая английское правописание, я буду испытывать противоречивые чувства. Поскольку, хотя язык и является инстинктом, письмо им не является. Оно изобреталось всего несколько раз на протяжении истории, а алфавитное письмо, где один знак соответствует одному звуку, кажется, было изобретено всего однажды. В большинстве человеческих сообществ письменный язык отсутствовал, а там, где он имелся, он был унаследован или заимствован у сообщества изобретателей. Научить ребенка читать и писать — это кропотливый труд, и умение писать не предполагает тех качественных скачков вперед от учебного материала, которые мы наблюдали в случаях с Саймоном, Майелой, Джаббой и мышеедом из экспериментов в главах 3 и 5. И обучение не обязательно приводит к успеху. Неграмотность — результат недостаточного обучения — обычное явление во всем мире, но даже при достаточном обучении у 5-10% населения имеется дислексия, что порождает трудности с обучением чтению и создает серьезную проблему даже в индустриально развитых странах.

Но хотя письмо — это искусственное изобретение, связующее зрение и язык, оно должно быть внедрено в языковую систему в специально отведенных местах, что придает ему крупицу логики. Во всех известных системах письма символы выражают только три вида языковых структур: морфемы, слоги и фонемы. Месопотамская клинопись, египетские иероглифы, китайские логограммы и японское письмо кандзи²¹' зашифровывают морфемы. Письмо чероки, древне-кипрское и японское письмо кана²²* основаны на слогах. Все современные фонематические алфавиты, как выяснилось, происходят от системы, изобретенной жителями земли Ханаан около 1700 г. до н.э. Ни в одной системе письма нет символов для реальных звуковых единиц, которые могут быть идентифицированы на осциллоскопе или в спектрограмме, — фонем, произносимых в определенном контексте, или рассеченного пополам слога.

Почему же ни одна система письма так и не воплотила идеал Шоу — один символ для одного звука? Как однажды где-то сказал сам Шоу: «В жизни существуют две трагедии: одна — не получить то, чего жаждет сердце, а вторая — получить это». Мысленно вернитесь к принципам работы фонологии и коартикуляции. Идеальный в представлении Шоу алфавит предполагал бы появление различных гласных в словах write и ride, различных согласных в write и writing и различного написания суффикса прошедшего времени в словах slapped, sobbed и sorted. Cape Cod

' Иероглифическое письмо. — Прим. ред. ²²' Слоговое письмо. — Прим. ред.

Глава 6. Звуки тишины

потерял бы свою зрительную аллитерацию. Слово horse писалось бы иначе, чем horseshoe, a National Public Radio имело бы загадочную аббревиатуру MPR. Нам понадобились бы совершенно новые буквы для п в слове month и для d в слове width. Я бы писал слово often отлично от orphan, а мои коллеги в Новой Англии — одинаково, в то же время их написание слова career соответствовало бы моему написанию слова Korea и наоборот.

Очевидно, алфавиты не соответствуют и не должны соответствовать звукам, в лучшем случае они соответствуют фонемам, указанным в ментальном словаре. Реальные звуки будут разными в разных контекстах, поэтому чисто фонетическое написание только скрыло бы их глубинное сходство. Те звуки, что появляются на поверхностном уровне, можно предсказать благодаря фонологическим правилам, поэтому нет необходимости рыскать по странице с символами реальных звуков; читателю нужен только абстрактный образ слова, и он сможет при необходимости сам воссоздать звук. И действительно, для 84 % английских слов правописание полностью предсказуемо, исходя из стандартных правил. Более того, поскольку диалекты, разделенные временем и пространством, зачастую различаются больше всего в области фонологических правил, которые преобразуют единицы ментального словаря в произношение, правописание, соответствующее этим глубинным единицам, а не звукам, должно быть общим для многих диалектов. Слова с действительно странным правописанием (такие как: of, people, women, have, said, do, done и give), как правило, одни из самых употребляемых в языке, поэтому у всех есть широкие возможности их запомнить.

Даже наименее предсказуемые аспекты правописания выдают скрытые языковые закономерности. Рассмотрим следующие пары слов, где одни и те же буквы получают разное произношение:

Речь и звуки, из которых она складывается

И вновь одинаковое правописание, несмотря на разницу в произношении, имеет определенную цель: оно указывает на то, что два слова имеют одну и ту же корневую морфему. Это свидетельствует о том, что английское правописание не полностью фонематическое; иногда буквы зашифровывают фонемы, но иногда последовательность букв точно указывает на морфему. И морфемное письмо гораздо полезнее, чем можно было бы предположить. В конце концов смысл чтения в том, чтобы понять текст, а не произнести его. Основанное на морфемах правописание может помочь читателю различить омофоны, такие как mete 'отмерять' и meet 'встречать'. Оно также может подсказать читателю, что внутри одного слова содержится другое (а не просто фонологически идентичная обманка). Например, правописание говорит нам, что слово overcome [эиуэ'клт] 'преодолеть' содержит соте 'приходить', поэтому мы знаем, что его формой прошедшего времени должно быть overcame, в то время как succumb [вэ'клт] 'уступить' содержит просто звук [клт], а не морфему соте, поэтому его форма прошедшего времени — не succame, a succumbed. Аналогично, когда что-либо recedes 'отступает', мы получаем recession 'отступление', но когда кто-либо re-seeds 'повторно засевает' лужайку, мы получаем re-seeding 'повторное засевание'.

Кое в чем система письма, основанная на морфемах, сослужила китайцам хорошую службу, несмотря на тот присущий ей недостаток, что читатель теряется, встречая новое или редкое слово. Носители диалектов, которые не понимают друг друга, могут читать одни и те же тексты (даже если слова из этих текстов они произносят на своих диалектах совершенно по-разному), а многие документы, написанные тысячи лет назад, может прочитать и современный человек. Марк Твен ссылался на такую же инертность в нашей романской системе правописания, когда говорил: «Они пишут Vinci, а произносят Vinchy (Винчи); иностранцы всегда пишут лучше, чем они произносят».

Конечно, английское правописание могло бы быть и лучше, чем оно есть. Но оно уже гораздо лучше, чем большинство людей о нем думает, поскольку системы письма не ставят своей задачей отразить реальные звуки, возникающие при разговоре, которые мы не слышим, но абстрактные языковые единицы, лежащие в их основе, именно те, что нам слышны.

Глава 7 ГОВОРЯЩИЕ ГОЛОВЫ⁰

Как мы понимаем язык и используем его в речи

На протяжении столетий людей ужасала возможность того, что созданные ими вычислительные машины могут перехитрить их, в чем-то превзойти или лишить рабочих мест. Этот страх часто обыгрывался в литературе, начиная со средневековой еврейской легенды о Големе, глиняном истукане, ожившем, когда ему в рот вложили надпись с именем Бога, до HAL — взбунтовавшегося компьютера из «Космической одиссеи 2001». Но когда в 1950-х гг. возникла такая отрасль прикладной науки, как «искусственный интеллект» («Artificial intelligence» — AI), создалось впечатление, что научная фантастика грозит обернуться пугающей реальностью. Когда компьютер высчитывает число «пи» до миллионного знака после запятой или начисляет зарплату сотрудникам фирмы, то нетрудно признать его право на существование, но вдруг обнаружилось, что компьютеры еще и доказывают логические теоремы и играют в шахматы на высоком уровне. В последующие годы появились компьютеры, которые могли обыграть любого, за исключением гроссмейстера, и программы, превосходившие многих экспертов, когда речь шла о рекомендациях — какие подобрать лекарства при бактериальных инфекциях или куда инвестировать пенсионные фонды. А раз компьютеры решали такие требующие умственного напряжения задачи, казалось, дело лишь во времени — и СЗРО²' или Терминатора можно будет заказать по каталогу. Единственное, что оставалось, это запрограммировать компьютеры на выполнение простых заданий. Согласно легенде, в 1970-х гг. Марвин Минский, один из создателей AI, дал своему аспиранту такое задание на лето — написать «зрительную программу».

Но домашние роботы все еще оставались в области фантастики. Главный урок, извлеченный разработчиками AI после тридцати пяти лет работы состоял в том, что сложные проблемы просты, а простые сложны. То, что доступно разуму четырехлетнего ребенка и для нас является само собой разумеющимся — узнать знакомое лицо, поднять карандаш, пересечь комнату, ответить на вопрос — в действительности является

' Название главы совпадает с названием американской вокально-инструментальной группы «Talking Heads», особенно популярной в 1970-1980-х гг. — Прим. ред. ' СЪРО — робот из кинофильма «Звездные войны». — Прим. перев.

Как мы понимаем язык и используем его в речи 183

решением одних из самых сложных технологических проблем. Пусть вас не вводят в заблуждение роботы на конвейере в рекламных роликах автомобилей: все, чем они занимаются — это сварка и распыление краски — а такие задачи не требуют обязательного присутствия неуклюжего мистера Магу³', который бы за чем-то наблюдал, что-то держал или что-то куда-то клал. Если вы хотите поставить в тупик систему искусственного интеллекта, задайте ей следующие вопросы: «Что больше — Чикаго или хлебница?», «Носят ли зебры нижнее белье?», «Может ли пол подняться и покусать вас?», «Если Сьюзен идет в магазин, идет ли ее голова вместе с ней?». Большинство страхов перед автоматическими системами основано не на том, что действительно должно вызывать опасения. Это аналитикам финансового рынка, инженерам нефтехимической отрасли и членам судейской коллегии стоит опасаться, что с появлением нового поколения разумных машин они потеряют работу и будут вытеснены последними. Садовники, портье и повара могут в ближайшие десятилетия быть уверены, что останутся на своих местах.

Понимание предложения — это одна из вышеупомянутых тяжелых легких проблем. Чтобы общаться с компьютерами нам все еще приходится учить их языки, сами они недостаточно умны, чтобы выучить наши. Вообще, это слишком легко — думать, что компьютеры понимают больше, чем они на самом деле способны понять.

Недавно был учрежден ежегодный конкурс, какая компьютерная программа лучше всего введет в заблуждение пользователя, заставив думать, что он общается с человеком. Целью этого конкурса на премию Лобнера (Loebner Prize) было воплотить предположение, сделанное Аланом Тьюрингом в знаменитой работе 1950 г. Он предложил использовать для ответа на философский вопрос «Может ли машина мыслить?» имитационную игру, где арбитр разговаривает с человеком через один терминал и с компьютером, запрограммированным на имитацию человека — через другой. Если арбитр не может отличить, кто где, то, по мысли Тьюринга, нет оснований отрицать, что компьютер может думать. Если отбросить философию, то для конкурсной комиссии было очевидно, что ни одна программа не сможет и близко подойти к выигрыванию премии в 100 000 долларов, поэтому ее размер был уменьшен до 1 500 долларов, что было честнее по отношению к машине. Каждый из арбитров должен был придерживаться одной темы беседы, выбранной программистом или конкурирующим с компьютером человеком, кем бы он ни был, и арбитру не позволялось использовать никаких «хитростей или уловок», например, повторять вопрос десять раз или спрашивать, носят ли зебры нижнее белье; беседа должна была быть «естественной». После примерно семи минут общения с каждой из нескольких программ и их соперников-людей, арбитры указали на то, что все люди более «человекоподобны», чем

' Мистер Магу, или Куинси Магу — неловкий и вспыльчивый персонаж серии мультфильмов. — Прим. ред.

Глава 7. Говорящие головы

любой из компьютеров. Тем не менее, около половины арбитров спутали выигравшую программу с человеком.

Это достижение является менее впечатляющим, чем кажется. Правила связали арбитрам руки: «неестественные хитрости и уловки» — это иное название любой попытки установить, разговариваешь ты с человеком или с машиной, что и является смыслом конкурса! Кроме того, программист-победитель тонко использовал возможность выбирать тему беседы для своей программы. Он выбрал «эксцентричную беседу», которая является сомнительным примером «темы» и сама по себе может быть полна непоследовательностей:

Арбитр: Как долго тянется этот день! Но теперь, мне кажется, я готов немного поразвлечься. Погода сегодня не очень хорошая. Знаешь ли ты какие-нибудь шутки, которые могли бы разогнать облака?

Компьютер: Все говорят о погоде, но, похоже, никто ничего с ней не делает. Почему тебе обязательно нужно было мне сказать, что теперь ты готов немного поразвлечься? О-о-о-ох...

Арбитр: Ты хочешь запутать меня, да? Я просто объяснил, что готов поразвлечься!

Компьютер: Не лучше ли сказать, если бы это была неправда, что я пытаемся⁴' запутать тебя, да? Я просто объяснил, что готов поразвлечься! Я, следовательно, я вычисляю... Почему ты думаешь, что я пытаюсь запутать тебя, не правда ли?

Арбитр: Не могу сказать, что понимаю вопрос... Но эксцентричность поэта — это одно, а эксцентричность большинства из нас — другое.

Компьютер: Откуда ты знаешь, что не можешь сказать, что понял вопрос... Но эксцентричность поэта — это одно, а эксцентричность большинства из нас — другое.

По сути программист просто усовершенствовал технологию, изобретенную в 1965 г. ученым-компьютерщиком Джозефом Вейценбаумом. Вейценбаум написал туповатую программу, названную ELIZA в честь героини Бернарда Шоу; эта программа искала несколько ключевых слов во вводимой строке, извлекала фиксированный ответ из списка и вставляла фрагменты вводимой строки в ответ (с некоторыми небольшими изменениями, например «ты» вместо «я»). Таким образом в примитивной форме имитировалась беседа. Один вариант программы под названием Doctor копировал поведение психотерапевта — приверженца философии Карла Роджерса, считавшего, что терапевт должен повторять пациенту его же собственные утверждения для их осмысливания. Эта версия программы позже продавалась как компьютерная игра в магазинах «Рейдио Шэк»⁵', а другая версия поступает в комплекте с моим текстовым редактором GNU Emacs. (В документации сказано: «Если при использовании

' Грамматические и синтаксические ошибки в речи компьютера присутствуют и в оригинальном тексте. — Прим. перев.

'Сеть магазинов, специализирующихся на продаже бытовых товаров радиоэлектроники и компьютеров. — Прим. ред.

Как мы понимаем язык и используем его в речи 185

Emacs что-то не получается, и ни один из указанных выше приемов не решает проблему, Emacs все же может вам помочь. Наберите: „М-х doctor RET"».) Вот типичный диалог:

Пользователь: В последнее время я чувствую себя порядком подавленным.

Компьютер: Вы часто чувствуете себя подавленным?

Пользователь: Да, почти все время.

Компьютер: Почему вы говорите «да, почти все время»?

Пользователь: Вот сейчас я чувствую, что готов заплакать.

Компьютер: Вы пришли ко мне потому, что сейчас чувствуете, что готовы заплакать?

К ужасу Вейценбаума, однажды он увидел, как его секретарша припала к терминалу и изливает душу программе.

У большинства ученых-компьютерщиков конкурс на премию Лобне-ра вызывает раздражение. Они считают его не имеющим научной ценности рекламным трюком, задача которого — обвести вокруг пальца непрофессионала, а не научить компьютер речи. (Разработчикам искусственного интеллекта и другим профессионалам, разбирающимся в проблемах языка, не разрешили быть арбитрами, но ни один из них и не рвался участвовать в конкурсе, заявки поступали от любителей.) Этот конкурс примерно так же продуктивен, как будет продуктивна реклама биологических исследований, если на премию выдвинуть создателя искусственного цветка из шелка, самого похожего на естественный; или как будет продуктивна работа над космической программой, где высадка на Луну осуществится на съемочной площадке Голливуда. Была проведена интенсивная работа по созданию компьютерных систем, понимающих язык, но ни у одного серьезного инженера не хватит дерзости утверждать, что система, дублирующая языковые способности человека, появится в недалеком будущем.

В действительности, с точки зрения ученого, люди не имеют права так хорошо понимать предложения, как они это делают. Они не просто решают до абсурда сложную задачу, но еще и делают это быстро. Понимание, как правило, происходит в режиме «реального времени». Слушающий действует синхронно с говорящим, а не ждет конца отрезка речи, чтобы истолковать его через соразмерный промежуток времени, подобно критику, пишущему рецензию на книгу. А временной промежуток между тем, что произнес говорящий, и тем, что воспринял слушающий, чрезвычайно короток: один или два слога за половину секунды. Некоторые люди могут понимать и повторять предложения, следуя за речью говорящего с отставанием на четверть секунды!

Понимание процесса понимания имеет и иное практическое применение, помимо создания машин-собеседников. Понимание предложений людьми происходит быстро и эффективно, но не идеально. Оно работает, когда воспринимаемый поток речи или текст определенным образом структурирован. В противном случае процесс может забуксовать, пойти

Глава 7. Говорящие головы

в обратном направлении, и возникнет неправильное понимание. Исследуя понимание языка в этой главе, мы выясним, какие виды предложений могут путаться в сознании человека, воспринимающего речь. Один из практических источников информации — это набор рекомендаций для написания ясной прозы, научное руководство по стилистике, например то, что написано Джозефом Уильямсом в 1990 г., — «Стиль: как добиться ясности и изящества», в нем содержатся многие лингвистические находки, которые мы будем рассматривать.

Другое практическое применение связано с областью права. Судьи часто сталкиваются с тем, что им приходится гадать, как среднестатистический человек воспримет двусмысленный отрывок текста, например, при изучении клиентом контракта, заслушивании инструкций присяжными и чтении представителем общественности потенциально клеветнической характеристики. Многие из человеческих привычек толкования текста были определены благодаря лабораторным исследованиям, а лингвист и юрист Лоренс Солэн объяснил связь между языком и правом в своей интересной книге 1993 г. «Язык судей», к которой мы еще обратимся.

* * *

Как происходит понимание предложения? Первый этап — это синтаксический разбор. Он не имеет отношения к тем упражнениям, которые вы, стиснув зубы, делали в начальной школе, и о которых у Дейва Барри, ведущего газетной рубрики «Спроси у Господина Языка», осталось такое воспоминание:

Вопрос: Пожалуйста, объясните, как составить схему предложения.

Ответ: Прежде всего расположите предложение на чистой ровной поверхности, например, на гладильной доске. Затем, используя остро отточенный карандаш или скальпель, вычлените «сказуемое», которое показывает, где произошло действие, и обычно расположено прямо за жабрами. Например, в предложении «ЛаМонт никогда не привести в порядок лесникам» действие, очевидно, происходит в лесу. Таким образом, ваша схема будет напоминать по форме деревце, с ветвями, выпирающими из него, чтобы указать на расположение различных частиц речи, таких как ваши герундии, провербы, второстепенности и т.д.

Но понимание действительно включает сходный с этим процесс нахождения подлежащего, сказуемого, дополнения и т.д., который происходит бессознательно. Если только вы не Вуди Аллен, в ускоренном темпе читающий «Войну и Мир», вам нужно сгруппировать слова в синтаксические группы, определить, что является группой подлежащего при каком сказуемом, и так далее. Например, чтобы понять предложение The cat in the hat came back 'Кошка в шляпе вернулась' нужно объединить в одну группу слова the cat in the hat 'кошка в шляпе', чтобы понять, что это кошка вернулась, а не шляпа. Чтобы отличить предложение Dog bites man 'Собака кусает человека' от Man bites dog 'Человек кусает собаку' нужно найти подлежащее и объект. А чтобы различить предложения Man bites dog 'Человек кусает собаку', Man is bitten by dog 'Человек искусан

Как мы понимаем язык и используем его в речи 187

собакой' и Man suffers dog bite 'Человек перенес укус собаки', нужно обратиться к словарным статьям упомянутых глаголов в ментальном словаре, чтобы определить, что происходит с подлежащим человек.

Сама грамматика является просто кодом или протоколом, статичной базой данных, определяющей, какие виды звуков соответствуют каким видам значения в определенном языке. Это не рецепт и не программа для говорения и понимания. Говорение и понимание основаны на одной и той же базе данных (язык, на котором мы говорим, это тот же язык, который мы понимаем), но им также необходимы процедуры, которые бы четко, шаг за шагом, обозначили, что необходимо делать сознанию, когда становятся слышимыми слова, или когда сам собираешься начать говорить. Ментальная программа, анализирующая структуру предложения во время восприятия речи, называется «синтаксическим анализатором» («parser»).