И даже гипотеза об изоморфизме структуры слога и структуры предложения верна лишь отчасти: в слоге элементы переставить нельзя, а в предложении — во многих языках — можно. Более того, как показывают исследования, жесткий порядок слов исторически возникает из свободного77.
На современном этапе невозможно себе представить исследование происхождения языка без участия компьютера — этот процесс моделируется при помощи так называемых “нейронных сетей”. Такая сеть78 представляет собой несколько слоев связанных между собой отдельных элементов (“нейронов”). У каждого “нейрона” имеется множество связей с другими нейронами — входных (“дендритов”) и выходных (“аксонов”); все связи обладают весовыми коэффициентами. Сигналы со входов в “нейроне” суммируются и после определенного преобразования передаются на выходы. “Нейронная сеть” может “обучаться” — менять весовые коэффициенты связей в зависимости от получаемого ею “опыта”. Ценность подобных сетей заключается в возможности продемонстрировать, что при такой-то изначальной ситуации и таких-то правилах работы системы с неизбежностью получается такой-то результат, — соответственно, для его достижения нужны лишь определенные стартовые условия. В компьютерных исследованиях глоттогенеза “нейронная сеть” предстает как популяция общающихся между собой “индивидов”.
Такие “сети” моделируют самые разные аспекты языковой эволюции. Прежде всего, компьютерные модели демонстрируют возникновение двойного членения79: если бы каждый знак состоял из одного звука, таких знаков не могло бы быть много (реально — не более полутора-двух сотен), поскольку человек не в состоянии воспринимать слишком тонкие различия (и чем более тонкие различия необходимо делать, тем более трудоемким становится процесс порождения и распознавания звуков). Далее, если бы каждой ситуации соответствовало свое отдельное слово, слов — вследствие ограниченности памяти — было бы мало. Следовательно, для развития языка необходимо, чтобы слова состояли из нескольких звуков и обозначали не всю ситуацию целиком, а лишь какую-то ее часть.
Показано и распространение знаков по популяции общающихся. В работе Натальи Леонидовны Комаровой и Мартина Новака “индивиды” (“нейроны”) вначале сами “придумывали” названия для объектов (случайным образом сопоставляя ту или иную форму с тем или иным смыслом), а потом обменивались сообщениями о них. В случае коммуникативной удачи “рейтинг” слова повышался, в случае неудачи — понижался; для следующей коммуникации выбиралось слово с наиболее высоким рейтингом. Таким образом Комарова и Новак показывают, что, если общающиеся между собой члены одной популяции первоначально используют разные знаковые системы, но при этом имеют одинаковый генетически унаследованный механизм научения, эти системы неизбежно сливаются в одну80. Другой принцип организации того же процесса предлагает лингвист-компьютерщик Джеймс Херфорд: в его модели “индивид”, воспринимая разные “слова” (пары “звучание — значение”), запоминает их все, но употребляет в дальнейшем только те, которые встречались ему чаще всего81. Действительно, проще и эффективнее не придумывать знаки самому на основе опыта, накопленного методом проб и ошибок, а воспользоваться теми, что уже придумал кто-то другой: каждый знак представляет собой обобщение знаний о том, что с данным объектом надо обращаться так же, как с другими объектами того же класса, и известность знака дает возможность легко включать в соответствующий класс новые объекты, не задумываясь, какие именно признаки для этого релевантны.
Путем самоорганизации может сложиться и фонологическая система82, и композициональность (возможность вывести значение сложного целого из значения его частей). По одной из гипотез, композициональность возникает путем аналитического расчленения первоначально единых сигналов со сложным значением83. Из случайных, индивидуально выдуманных способов сочетания слов формируется система порядка слов, которая устойчиво воспроизводится в популяции, при этом бинарные правила обобщаются и выучиваются легче, чем другие, — и это обусловливает возникновение грамматики составляющих с последовательным односторонним ветвлением84. Судя по данным компьютерного моделирования, сложный синтаксис вполне мог появиться на базе простых исходных предпосылок, из первоначально неструктурированной коммуникативной системы85. Смоделировано даже возникновение нерегулярностей в языке86.
“Нейронные сети” демонстрируют и то, что критический период для усвоения языка должен быть в раннем детстве87. Мозговые структуры чрезвычайно энергоемки, поэтому те из них, в которых нет жизненной необходимости, лучше разобрать или перепрофилировать. Если посмотреть на овладение языком с этой точки зрения, становится понятным, что, поскольку человек овладевает языком — в норме (характерной для первобытных людей) — один раз, то и нужда в “обучающем устройстве” имеется только в один период жизни. И период этот лучше всего расположить максимально близко к рождению, с тем чтобы человек как можно бóльшую часть жизни мог пользоваться преимуществами коммуникативной системы. Впрочем, расположение периодов обучения в раннем детстве прослеживается у стольких видов, что странно было бы предполагать для человека что-то иное.
Компьютерные модели показывают, что многие характерные черты языка могут сформироваться, не будучи врожденными, просто в результате общения и передачи коммуникативной системы следующим поколениям. Более того, развитие языка и анатомо-физиологические изменения взаимообусловливают друг друга88. При этом возникновение языка не обязательно должно было быть связано с адаптивными преимуществами для говорящих — например, в модели С. Кирби синтаксически организованный язык с различением существительных и глаголов, со значимым порядком слов развивается из простого исходного набора лексических единиц без применения естественного отбора к общающимся индивидам, т. е. без каких бы то ни было биологических изменений89.
Однако результаты компьютерного моделирования не следует преувеличивать: они сильно зависят от исходных установок исследователя. Так, например, модель Теда Бриско90 предполагает генетическую ассимиляцию грамматической информации, чего, как уже отмечалось, в реальности нет (см. гл. 5). Поэтому для оценки качества модели необходимо анализировать не только примененный в ней математический аппарат, но и адекватность заложенных в нее исходных предпосылок91.
Сама по себе компьютерная (или математическая) модель не может служить решающим аргументом. Палеонтолог Кирилл Юрьевич Еськов приводит в качестве примера такой курьезный случай. До открытия изотопных методов абсолютного датирования геологических слоев многие ученые полагали, что валуны (которые на самом деле оставил ледник) принесены описанным в Библии Всемирным потопом. “Гидродинамические расчеты, выполненные математиками Кембриджского университета, дали точные характеристики глубин и скоростей течения водных масс потопа”92. “История эта, — пишет Еськов, — весьма назидательна в том смысле, что факт наличия математической модели… не должен гипнотизировать естествоиспытателя; математика — всего лишь инструмент (как та астролябия Остапа Бендера, которая “сама меряет… было бы что мерять”), который сам по себе истинности не гарантирует”93.
Работ, так или иначе затрагивающих проблему происхождения языка, чрезвычайно много, поэтому в этой небольшой книге я не могу останавливаться на всех гипотезах подробно. Большинство высказанных гипотез в той или иной мере справедливы: действительно, жесты в роли носителя преднамеренной коммуникативной нагрузки предшествовали звукам, звукоподражания — знакам-символам, возникновению языка способствовал переход к передвижению на двух ногах, а также смена лесов саваннами, развитие коммуникативной системы было неразрывно связано с социальностью, а также с объединением речи и мышления и в итоге привело к формированию “врожденной языковой способности”. Но в то же время в каждой из них имеются и некоторые изъяны — одни не учитывают времени появления человека современного вида, другие — работы механизмов наследования, третьи — данных приматологии… Можно ли выдвинуть гипотезу, лишенную этих недостатков? Давайте попробуем.
Если судить по современным шимпанзе — а наши общие предки едва ли сильно отличались от них по этим показателям, — то можно предположить, что приматы, оказавшиеся перед лицом новой возможности (еще не превратившейся поначалу в необходимость) — полуоткрытых и открытых ландшафтов, — были всеядными групповыми животными с достаточно развитой наблюдательностью и навыками делать выводы из своих наблюдений. Они умели перенимать поведенческие модели, были склонны добиваться своих целей не при помощи прямых физических воздействий (хотя ими тоже не брезговали), а с помощью коммуникативных сигналов — как намеренных, так и невольных. Способность к интерпретации поведения сородичей позволяла им создавать коммуникативные сигналы ad hoc.
