Ленинизм и теоретические проблемы языкознания - Федот Петрович Филин

Сама сущность аксиоматического метода говорит о том, что наиболее целесообразно применять этот метод в науках, в которых понятия имеют стабильность, достаточную для применения к ним четких предписаний формальной логики, и наиболее эффективен он может быть тогда, когда необходимо разобраться в отношениях между понятиями. В противном случае самая ответственная часть решения задач падает, в первую очередь, на долю экспериментов и наблюдений.

Языкознание традиционно принято относить к индуктивным наукам. Правда, противоположную точку зрения высказывает в своих работах Л. Ельмслев[313], но его точка зрения не получила должного развития, главным образом, ввиду ее крайней категоричности. Теперь вряд ли может вызвать сомнение то, что семиотический аспект языка как знаковой системы может и должен быть описан с помощью дедуктивной теории.

Но это лишь один аспект исследования языка. Другие аспекты (коммуникативный, информативный, социальный и т.д.), конечно же, требуют других методов, хотя и здесь не исключено в какой-то мере применение формальных методов.

В зарубежном языкознании аксиоматический метод нашел заметное применение в исследованиях Дж. Гринберга[314], Н. Хомского[315] и других лингвистов[316], а также в упомянутых работах Л. Ельмслева. В советском языкознании аксиоматический метод применялся в работах С.К. Шаумяна[317], П.А. Соболевой[318], И.И. Ревзина[319] и др.

Предложенная С.К. Шаумяном аппликативная порождающая модель уже получила применение в исследовании конкретных языковых явлений[320].

Как отмечает сам С.К. Шаумян – и с ним нельзя не согласиться –

«Теория порождающих грамматик находится еще только в самом начале своего развития, и результаты, полученные ею к настоящему времени, являются пока весьма скромными. Однако важно то, что создано новое поле семиотических исследований, открывающее обещающие перспективы относительно познания наиболее интимных сторон механизма языка и позволяющее сделать новые шаги на пути синтеза семиотических дисциплин»[321].

О трудностях, возникающих при формализации языка и возможных пределах формализации, мы будем говорить ниже в разделе, посвященном математической логике.

4

Теория вероятностей и математическая статистика – это математические науки о случайных событиях и особых (статистических) закономерностях, которым эти события подчиняются.

Статистические методы первоначально создавались для изучения систем невзаимодействующих частиц; это обстоятельство дало возможность применять их одновременно, в сочетании с вероятностными методами. Ведь теория вероятностей возникла из рассмотрения схем рядов независимых последовательных испытаний, а эта независимость испытаний является аналогом невзаимодействия частиц. В этих схемах роль параметров систем играют условия, при которых происходит формирование серий испытаний, и которые непременно входят в традиционное определение вероятности[322].

В математической статистике существуют специальные методы оценки достоверности полученных результатов и определения того, каков должен быть объем выбора для обеспечения определенной степени достоверности.

В современной теории вероятностей все чаще исследуются определенные виды зависимостей. В методах теории вероятностей переход к исследованию зависимостей привел к представлениям об условных вероятностях, цепях Маркова и т.п. В ходе развития рассматриваемых математических дисциплин были впервые получены строгие аналитические методы перекодирования информации, методы перехода от одного уровня кодирования информации к другому, более высокому. В этом переходе основная роль принадлежит понятию вероятностного распределения, которое строится на теоретико-множественных идеях.

Вероятностно-статистические идеи лежат в основе фундаментальных понятий и представлений кибернетики – научного направления, которое во многом определяет лицо современной науки. Вероятностно-статистические идеи и методы лежат также в основе теории информации – одного из общетеоретических разделов современной кибернетики[323].

Так как язык представляет собой сложную многоярусную систему с большим числом параметров изменения и так как случайные явления и закономерности (статистические), связывающие эти явления с определенными комплексами условий, не являются в нем редкостью, методы теории вероятностей, математической статистики, теории информации вполне возможно и необходимо применять в языкознании. Разумеется, наиболее эффективным такое применение может быть в области лексики, социолингвистики, психолингвистики, в исследованиях речи как процесса реализации языковой структуры и т.п., т.е. в тех областях языкознания, в которых изучается язык как система с большим числом параметров.

Для изучения семантической структуры языка в дальнейшем может получить применение теория семантической информации Р. Карнапа и И. Бар-Хиллела, основанная на понятии индуктивной вероятности[324]. Эта теория разработана, в основном, для решения семантических вопросов в искусственных языках. Однако в дальнейшем она, по-видимому, с соответствующими поправками, может быть применена к естественным языкам.

Вероятностно-статистические методы проникли в языкознание значительно раньше других математических методов. Первые работы, посвященные статистическому изучению лексики, появились в конце прошлого века. Поэтому не случайно первые работы, посвященные точным методам в исследовании языка, содержат анализ именно этих методов[325].

К настоящему времени уже накопилась большая специальная литература по статистике слов, фонем, морфем и т.п.[326] Появилось немало работ, в которых применяются методы постановки эксперимента и оценок достоверности, разработанные математической статистикой[327].

Вероятностно-статистические методы находят широкое применение в различных социологических исследованиях[328]. В отдельных работах ставится вопрос о правомерности применения математических методов в социолингвистике[329], в других же работах вероятностно-статистические методы применены в конкретных социолингвистических исследованиях[330].

Теория информации – это сравнительно молодая наука. Ее основы были заложены в 1948 г. американским ученым К. Шенноном[331]. В ней, в основном, изучаются процессы передачи информации по самым разнообразным системам связи и проблемы управления. В настоящее время теория информации считается основным разделом теоретической «высшей» кибернетики, другие теоретические разделы которой (теория программирования, теория автоматов, теория игр) являются дальнейшим развитием и конкретизацией идей теории информации.

Вообще же кибернетическое направление в настоящее время имеет уже более 20 различных дисциплин.

В языкознании идеи и методы теории информации не нашли пока широкого применения.

Однако и здесь уже можно назвать ряд работ, представляющих интерес[332].

В отдельных исследованиях дается сопоставление языков с точки зрения избыточности в них информации и экономности кодирования[333].

5

Логика – это наука о законах, формах, методах познания мира на ступени абстрактного мышления. Основная цель логики – выяснение условий истинности познания, выработка эффективных логических исчислений, алгоритмов и др. методов познания.

Современная логика как наука представляет собой совокупность ряда разделов и направлений, главными из которых являются диалектическая и формальная логика.

Современная формальная логика делится, в основном, на классическую и неклассическую[334]. При этом под классической логикой понимается не старая («традиционная», доматематическая) логика, а определенный этап, направление в рамках современной формальной логики.

В классическую логику включают логику предикатов, которая получается добавлением аксиом, правил вывода, определений и т.д. (в зависимости от варианта построения) к классической пропозициональной логике. Классическая же