| << назад |

3.5. Естественный язык и содержательное человекомашинное общение

Моделирование, структурное моделирование, знаковое моделирование. После уточнения таких понятий, как адаптивная система, отражение, знак, значение, смысл, опознание и познание, нетрудно углубить наши представления о природе моделирования, роль которого в научных исследованиях вообще, а в кибернетике особенно, постоянно увеличивается. Нe включаясь в довольно широкую дискуссию но поводу возможности различных подходов к определению понятия модели [32, 71, 137, 174, 188, 193], условимся сначала понимать под моделью в ее наиболее простом и очевидном проявлении любой объект, изучение свойств которого служит средством получения выводов относительно свойств другого объекта - оригинала. С позиций изложенной концепции системного подхода, такое косвенное изучение одного объекта через посредство изучения другого, т. е. изучение оригинала на основе данных о модели, возможно в той мере, в какой эти два объекта являются адаптивными системами.

Но это требование - лишь необходимое, но не достаточное. Вторым необходимым требованием является исходное уподобление модели оригиналу, т. е. исходное навязывание некоторых свойств оригинала другому объекту, выступающему в роли модели. В этом случае, как мы видели при анализе процессов отражения, те свойства оригинала, которые так или иначе навязаны модели, представляют собой прямой, первичный след активной части оригинала как отражаемого объекта на теле модели как отражающего объекта. Далее, под влиянием первичного следа, т. е. первичной, прямой деформации, начнется процесс вторичной, косвенной деформации, и чем больше общих исходных свойств у таких взаимодействующих объектов, тем больше вероятность того, что вторичный след окажется образом (точнее, прообразом в смысле продолжения, прогноза, антиципации) ряда свойств оригинала, несмотря на тo, что первичный след не навязывал модели этих свойств. Следовательно, субъект, 'спровоцировав' начало первичной деформации модели в соответствии с исходными, известными ему свойствами оригинала, наблюдая за прообразом, т. е. за вторичным следом, определяемым уже внутренними параметрами модели, может, тем не менее, выявить такие свойства модели, которые он вправе расшифровывать как присущие и оригиналу, если даже о наличии этих новых свойств в оригинале субъект но тем или иным причинам не знал и не имел возможности наблюдать их непосредственно в оригинале.

После всего сказанного ясно, что достаточно естественным основанием для классификации рассматриваемого наиболее очевидного класса моделей является учет особенностей тех свойств оригинала, которые навязываются модели при первичном уподоблении.

Если модель вначале уподобляется оригиналу субстанциально, а следствием этого становится развитие интенций и экстенций, приводящее к тому, что структура сети связей между элементами модели все более уподобляется структуре оригинала, и в конечном счете общие свойства модели все более приближаются к свойствам, оригинала, то такую модель следует отнести к подклассу субстанциальных. Более тонкое деление среди субстанциальных моделей может основываться на учете того, имеем ли мы действительное тождество в материале модели и оригинала или же это подобие верно лишь с точностью до совпадения интенциальных, потенциальных и экстенциальных валентностей на некотором ограниченном числе ярусов. Примером второй разновидности субстанциального моделирования может служить изучение свойств гидродинамических объектов с помощью электрических цепей. В последнем случае говорят об аналоговом электромоделировании.

Так как в адаптивных системах взаимные ограничения друг на друга накладывают не только разнородные свойства (например, субстанциальные на структурные и наоборот), но и однородные, то, в частности, свойства целого определяются и тем, какие из граничных свойств объекта заданы как исходные, а какие становятся неизбежными следствиями первых. Это соотношение оказывается справедливым при весьма широком варьировании качественных свойств элементов, несущих на себе первичные граничные свойства, что весьма удобно для моделирования свойств разнообразных объектов с помощью моделей, перестройка которых, их исходное уподобление свойствам оригиналов осуществляется посредством комбинирования структуры связей ограниченного набора элементов модели и изменения граничных свойств, например, формы и состава незанятых валентностей этих элементов. Таким способом можно с помощью модели выявить, например, многие свойства оригинала, если речь идет о вариантах размещения станков в границах определенного помещения.

Все рассмотренные виды моделей можно назвать внешними, так как они, по отношению к моделирующему субъекту, являются внешними объектами. Среди внешних моделей мы рассмотрели пока две разновидности, одну из которых можно считать субстанциальной, другую структурной. Теперь нетрудно представить, что если внешнее структурное моделирование осуществляется субъектом регулярно, а класс моделируемых оригиналов более или менее однороден и цели исследования их свойств тоже, то у субъекта рано или поздно должны выработаться типовые абстрактные oбразы и элементов используемых моделей, и способов комбинирования этих элементов.

Следовательно, со временем структурное моделирование и выявление неизвестных свойств оригинала субъект сможет делать (в достаточно типовых случаях) и без помощи соответствующей внешней структурной модели, на основе только мыслительных образов граничных свойств элементов этих моделей и на основе образов схем комбинирования элементов.

Такие абстрактные мысленные единицы, специализированные для структурного моделирования свойств объектов определенного вида, представляют собой конструкты как единицы некоторого исчисления, некоторой формальной теории.

Конструкты, если ими пользуется коллектив людей для осуществления структурного моделирования объектов некоторой области исследования, естественно оказываются узуальными и социальными мыслительными единицами. Если рассматривать их с точки зрения нужд коммуникации, то знаковое выражение таких абстракции в роли смыслов сообщений наиболее легко достигается с помощью узуальных знаков, причем мотивированность свойств знаков свойствами этих узуальных смыслов не является необходимой.

Следовательно, среди членов коллектива, использующих для структурного моделирования одни и те же конструкты, легко достигается общение для передачи того содержания, которое получено в результате структурного моделирования с помощью конструктов данного исчисления. Столь же легко через эти знаки выражается сам процесс структурного конструктного моделирования, исходные условия и т. д. Те речевые (или текстовые) произведения, которые выражают с помощью условных узуальных ,знаков названное содержание, представляют собой знаковые модели.

Наиболее широко распространенным видом структурного моделирования является именно знаковое моделирование, и наиболее универсальные знаковые модели разрабатываются особой наукой - математикой, хотя возможно знаковое структурное моделирование и не универсальное, узко специализированное, со своим набором специальных конструктов и знаков для их выражения [117 - 125].

Структурализм, системный подход и порождающие грамматики. Так как для моделирования необходим предварительный перенос исходных известных свойств оригинала на модель, то на первых порах становления любой науки, пока о свойствах изучаемых ею объектов накоплено мало сведений, метод моделирования практически не применим. Главное внимание исследователя направлено на свойства целого, потом на свойства частей и т. д. с целью объяснить свойства целого через свойства частей, т. е. субстанции. До некоторых пор это удается сделать, но рано или поздно обнаруживается, что новые знания о свойствах субстанций имеют все меньшую объяснительную силу и что причина этому -невнимание к способам соединения и взаимодействия частей, т. е. к структуре объекта.

После этого исследователи переключаются на поиск закономерностей связи между особенностями структуры и свойствами целого, что открывает возможность использования структурного моделирования вообще и знаковых моделей в частности для описания свойств объекта и для объяснения этих свойств. Эту фазу развития науки можно назвать структурной. Из конкретных наук впервые структурной стала, по-видимому, физика, особенно после работ Галилея, нашедшего способы описывать важнейшие физические явления и объекты через их структурные характеристики, выраженные с помощью специальных знаковые систем [103; 119; 120].

Под влиянием успехов, получаемых методами структурного знакового моделирования на начальном этапе их использования, у представителей соответствующей научной дисциплины начинает складываться впечатление, что учет субстанциальных характеристик изучаемого объекта для объяснения его свойств вообще не существен, что элементы объекта должны рассматриваться не как носители некоторых имманентных свойств, а исключительно как чистые значимости, как пучки пересечения связей и отношений в структуре целого. Следовательно, если вначале структурная методология сменяет 'элементаристские' представления, заставляя за членимостью объекта видеть и его целостность в наличии сети связей между элементами, и в этом смысле структурный подход к объекту более системен, чем субстанциальный, то после того, как осознание важности учета структурных характеристик объекта перерастает в игнорирование существенности субстанциальных характеристик его элементов, исследовательская методология переходит в стадию структурализма, который столь же не системен, как и чистый субстанциализм, хотя и на противоположном полюсе несистемности [48; 73; 83; 81; 89; 91; 96; 99; 100; 102; 103; 121].

Следует заметить, что понятие 'структурализм', несмотря на то, что как явление оно существует с начала XVII века, сложилось в науке лишь в XX веке, причем сначала среди лингвистов, когда гуманитарные дисциплины из стадии субстанциализма доросли до стадии осознания важности изучения структуры своих объектов с использованием, в качестве инструмента исследования, и структурных моделей.

Правда, в современной методологической литературе чаще всего отождествляют структурализм с системным подходом [23] и, как следствие, сущность объекта - с его структурой, фактически опираясь на постулат о сводимости субстанции объекта, т. е. его элементов и частей, к пучкам 'чистых отношении', к 'чистым функциям'. Структуралисты лишают себя тем самым возможности учитывать взаимодействия между свойствами материала и структурой целого и вынуждены рассматривать материал как абсолютно аморфный и податливый. Поэтому системность своего мировоззрения структуралисты не поднимают выше философии томистов.

Однако нельзя не заметить, что если объектом структуралистического исследования является глубоко адаптированная система и мы не интересуемся ни предысторией становления этой системы, ни прогнозом ее будущих изменений, т. е. рассматриваем только синхронный срез системы, то в силу глубокой согласованности структурных и субстанциальных характеристик системы мы можем и субстанциальные свойства ее элементов интерпретировать через особенности значимостей этих элементов, через особенности того узла связей, в котором этот элемент адаптировался для выполнения определенных функций в системе, т. е. через особенности только структурных параметров. И лишь причины и тенденции развития чисто структурными методами мы изучить не можем, для этого нужны уже собственно системные представления и понятия. При этом и структурные, и субстанциальные методы оказываются совершенно необходимыми, дополняющими друг друга, если, конечно, исследователь владеет системной методологией и знает законы взаимодействия и взаимовлияния структурных и субстанциальных параметров объектов в ходе их адаптации для выполнения определенной функции в некоторой над-надсистеме.

Итак, если исследуемый объект является глубоко адаптированной системой и рассматривается лишь в синхронном плане, то в силу согласованности его субстанциальных характеристик со структурными наиболее эффективным оказывается изучение всех его свойств через выявление особенностей структуры. Тогда открывается возможность использовать структурное и знаковое моделирование как главное средство изучения объекта, если мы не интересуемся причиной возникновения вскрываемых свойств и прогнозами их изменения.

В частности, весьма плодотворны методы структурного изучения естественного языка, но той лишь его части, которая удовлетворяет названным требованиям: может считаться глубоко адаптированной благодаря длительной предшествующей эволюции и адаптации и относительно неизменной в рассматриваемом синхронном срезе. Из всего рассмотренного в схеме речевой коммуникации следует, что к такой части естественного языка и языкового мышления вообще относятся все те единицы, которые являются узуальными, т. е. значения, гештальты для опознания и воспроизведения речевых единиц, устоявшиеся комбинации значимых единиц, например, слова, обязательные схемы их внешнего согласования в речевом потоке, а также воспроизводимые, т. е. узуальные смыслы, выступающие в роли посредников в актах называния окказиональных смыслов.

В то же время ясно, что все одноразовое, неповторимое, уникальное, окказиональное опирается не на жесткие воспроизводимые связи по смежности, а на предположительные ассоциации по сходству. Оно не может оказаться узуальным, повторяющимся, глубоко адаптированным, и поэтому недоступно структурному моделированию, не поддается изучению только структурными методами, не выразимо через конструкты какого-либо исчисления и поэтому может быть понято лишь содержательно, на основе системных представлений. К числу таких 'неисчисляемых' процессов даже только в рамках языкового мышления относятся акты подбора значений и узуальных смыслов для намека на окказиональные смыслы и, соответственно, наоборот, акты догадки по воспринятым знакам и (связанным с ними узуально) значениям об окказиональном смысле, который имелся в виду при формировании речевого отрезка. 'Неподвластны' структурному знаковому моделированию процессы формирования сообщения, поскольку они основаны на гипотезах говорящего о знаниях слушающего и на учете всех контекстных и ситуативных условий при выборе тех смыслов, которые нуждаются в языковом намекании, и тех, которые и без того очевидны для воспринимающего.

Правда, внимательный читатель, по-видимому, уже заметил, что между языковыми и речевыми единицами, с одной стороны, и единицами знакового моделирования с другой, прослеживается очень глубокий изоморфизм, в свете которого противопоставление естественного языка и формальных исчислений структурного моделирования может показаться излишне резким. Действительно, в обоих

случаях мы имеем внешние (речевые или текстовые) знаки или символы, внутренние знаки гештальты -для воспроизведения и опознания внешних знаков, а также элементы абстрактного узуального содержания - значения языка или конструкты знаковой модели. При конкретном использовании языковых знаков требуется окказиональное установление подобия между смыслом и значением, а при использовании знаковой модели интерпретация представлений об изучаемом объекте через конструкты избранной знаковой модели, т. е. снова окказиональное установление подобия между смыслом в акте моделирования и значением в облике конструкта модели.

Но после экспликации этого изоморфизма ярко проявляется и различие между знаковым моделированием и языковой коммуникацией. При моделировании процесс выбора модели и процесс интерпретации смысла в конструктах модели признается творческой частью работы исследователя, и никто не претендует на то, что когда-либо будет формализован процесс формализации [5, 21, 34, 42, 62, 70, 85, 86, 140, 153, 154, 161, 162, 189].

Речевое же общение - непрерывная формализация и интерпретация смыслов через значения и значений через смыслы. И, тем не менее, основная масса математических лингвистов и кибернетиков убеждена, что можно создать формальное описание процесса общения на естественном языке и, следовательно, творческий акт перехода от содержательного к формальному свести к формальной рутинной операции [57, 133, 173, 184-187, 197, 211].

Ясно, что формально в речевой коммуникации можно описать самую простую, минимально зависящую от содержания часть оформления уже творчески избранных языковых единиц, в синтаксически

согласованную целостность- предложение. Но выбор единиц и даже их синтаксис при общении зависит прежде всего от особенностей окказиональных смыслов, тогда как синтаксис в знаковых моделях полностью задан свойствами значений, т. е. конструктов.

В свете сказанного достаточно ясно, что популярные среди кибернетиков разнообразные порождающие грамматики, методика составления которых около 20 лет назад была предложена Н. Хомским, весьма эффективны для описания лишь этих внешних, не смысловых коммуникативных процессов с фиксированным и, следовательно, лишь узуальным набором содержательных единиц. Но в то же время эти грамматики не имеют никакого отношения к реальному процессу коммуникации на естественном языке, поскольку звено с отношением намекаемое - намекающее, без замыкания которого общение невозможно, в порождающих грамматиках принципиально непредставимо и влияние окказиональных, смыслов даже на синтаксис не отражается, так как в схеме просто нет окказиональных смыслов. Для иллюстрации этого положения приведем простой пример.

В древней Руси некоторым эрудитам образованные люди напоминали пословицу, почерпнутую из переводов с греческого: 'Многознание не есть мудрость'. С точки зрения законов порождающей грамматики это безукоризненно правильное предложение.

Простой народ, не зная греческих пословиц, сам пришел к этой же истине, но облек ее в иную форму: 'Много знает, да мало понимает'. Весьма сомнительно, чтобы среди всех вариантов первой фразы порождающая грамматика выдала и вторую. Но совершенно исключено, что на основе правил порождения будет сформирована фраза, которую высказал проводник писателя-путешественника Арсеньева, гольд Дерсу Узала: 'Знай - много, понимай- нет'. Он плохо знал русский язык, но охарактеризовал эрудита не менее метко, чем знатоки греческой литературы.

По-видимому, для современной кибернетики гораздо более ценно создать автоматы, которые могли бы дойти до истины, а если на первых порах они будут выражать ее как Дерсу Узала или даже хуже, общение человека с машиной на естественном языке, хотя и ломаном, окажется возможным. Рассмотренные нами механизмы коммуникации приближают нас к разработке методов такого общения, а грамматически правильные фразы, порождаемые грамматиками Хомского, не дают даже зацепок для обеспечения привязки речевых знаков к окказиональному содержанию. Это все более ясно начинают понимать и коллеги Хомского, хотя пути преодоления семантической ограниченности порождающих грамматик продолжают искать в построении новых формализмов [70], и в схеме 'говорящего автомата' до сих пор нет каналов взаимодействия с внешней средой.

Рассмотрим теперь ряд актуальных задач кибернетики, для успешного решения которых недостаточная ясность представлений о природе, языковых категорий и их отношения к содержанию до сих пор была серьезной помехой.

Реальные пути осуществления машинного перевода. Если исходить из рассмотренной нами довольно детальной онтологической схемы языка как психического узуального механизма окказиональной коммуникации, то ясно, что при машинном переводе текстов с одного языка на другой, если машина не способна думать и иметь собственный жизненный опыт, плана семантики вообще нет. Самое большое, что может сделать машина-это по опознанным символам текста на одном языке найти образы воссоздания символов текста другого языка, а переход от символов к содержанию может осуществляться только в голове человека. Правила выбора выходных символов по входным символам могут быть примитивнейшие: символу ставится в соответствие символ ('пословный' перевод), но они могут включать в себя и сложные инструкции но учету наличия и связи многих символов входного и уже найденных символов выходного текста, прежде чем будет выбран очередной символ выходного текста.

На что направлены силы специалистов по машинному переводу с начала разработки этой проблемы по настоящее время? На то, чтобы последовательность символов выходного текста была такой же, как если бы входной текст воспринимала не машина, а человек-переводчик.

Но переводчик, восприняв текст, сначала понимает его, т. е. последовательно опознает по его символам значения, по значениям -узуальные смыслы, по узуальным смыслам-окказиональные.

После этого переводчик имеет право забыть о том, как он 'получил' окказиональные смыслы. Для него они представляют собой тот смысловой замысел, который нужно выразить средствами выходного языка [55; 56].

Для этого переводчик должен подвести понятые окказиональные смыслы, где можно, под узуальные смыслы другого языка, и тем самым определить набор значений и языковых знаков другого языка для этих узуальных смыслов.

Для тех окказиональныx смыслов, которые не подводятся под узуальные, он должен непосредственно, опираясь на сходство между значениями и фрагментами окказионального смысла, а также на представление о том, какие ассоциации могут вызвать эти значения в сознании читателя переведенного текста, непосредственно подобрать нужные значения и через них-языковые знаки. Потом уже переводчик может переходить к речевым знакам как для узуальных, так и для второй группы окказиональных смыслов [86].

А так как современные машины не имеют плана окказиональных и узуальных смыслов и не имеют плана значений, то все рассмотренные процедуры не осуществимы в современных электронных машинах, и осуществление перевода, ориентированного на названный выше результат, принципиально не возможно. Те внешние подобия такого перевода, которые достигаются в настоящее время, похожи на реальный перевод не более, чем игрушечная собачка на живую, и чуть изменяется 'ракурс' подачи содержания, как обнаруживается непреодолимость многих трудностей, которые при переводе живым человеком даже не воспринимаются как трудности.

Есть ли выход из создавшегося положения? В свете всего ранее рассмотренного, ясно, что есть, и не одни. Первый-самый надежный, но самый трудный, способный дать требуемый результат очень не скоро (многие считают его вообще неосуществимым), это построение думающей машины, которая, умея думать, сможет и говорить, и переводить.

Поскольку реальное думание на современных цифровых и аналоговых машинах создать пока не удается (в частности, потому, что мышление отождествляется с коммуникацией). то оставим первый путь на будущее.

Есть и второй путь: выжать всю информацию, которая содержится в тексте входного языка, и только ее, и никакую больше (потому что вся иная информация извлекается из жизненного опыта переводчика, а у машины этого опыта нет) представить в символах выходного языка, т. е. описать на выходном языке.

Ясно, что тогда текст не будет похож на тот, какой дал бы переводчик, но зато наличие всей подразумевавшейся автором исходного текста текстовой информации позволяет читающему текст перевода максимально полно воссоздать по ней смысл передаваемого исходного текста.

Но как это сделать практически, что за информация представлена текстом, почему она не есть тот смысл, который имел в виду составитель текста?

Остановимся на этом детальнее. Говорящий подбирает тот минимум значений, по которому можно догадаться о подразумеваемом, намекаемом смысле.

Смысл в нашей схеме-это образы действительных или воображаемых явлений, значения-тоже образы, но обобщенные, объединенные, причем образы таких классов смыслов, которые оказалось целесообразно выделить лишь при данном способе коммуникации, при данном грамматическом строе. В другом языке разбиения на коммуникативные классы производятся иначе, и поэтому набор значений, как коммуникативно значимых обобщенных образов, в другом языке иной.

Передающий так подбирал значения, чтобы по ним воспринимающий догадался о смысле. Но передающий предполагал при этом, что набор значений у воспринимающего такой же, как и у самого автора текста.

Но эта гипотеза неверна, если восприпимающий не знает языка передающего, и эту 'ошибку' мы должны по возможности исправить с помощью машины-переводчика. Так как речь идет о значениях, т. е. единицах узуальных и социальных, наличных и в высокой степени подобных у всех членов языкового коллектива (а не об окказиональных смыслах, которые всегда уникальны), то появляется основа для разговоров об автоматизации. Так как передающий с помощью речевых знаков должен прежде всего возбудить только набор вполне определенных значений в сознании воспринимающего, а дальнейшие процессы перехода к смыслу, как мы ранее видели, протекают в сознании самого воспринимающего на основе законов подобия и ассоциации образов, то машина должна быть способной помочь возбудить в сознании воспринимающего, если он и не знает языка говорящего, те же образы, которые возбудились бы как значения в сознании воспринимающего, который знает язык говорящего.

Иначе говоря, смыслами иноязычного воспринимающего сначала должны стать образы, тождественные тем, которые являются значениями для неиноязычного воспринимающего. Лишь после этого иноязычный читатель сможет по осмысленным значениям чужого языка как намекам на окказиональный смысл, имевшийся в виду автором исходного текста, начать процесс перехода от намека к намекаемому, т. е. к окказиональном смыслам переводимого текста.

Нетрудно видеть, что такой режим перехода от иностранного текста к его содержанию с помощью современных ЭВМ - задача вполне реальная.

Остановимся на принципах реализации этого режима несколько детальнее.

Принципы перевода текстов на естественном языке с помощью машины-справочника. Любой естественный язык является универсальным средством выражения содержания. Следовательно, если на основе лингвистического анализа мы выявим внеконтекстные значения элементов некоторого чужого для нас языка (например, английского), то мы сможем с помощью русских слов описать каждое из таких значений. В наиболее благоприятных случаях описание будет состоять также из одного слова (хотя таких счастливых случаев немного). Например, может обнаружиться, что внеконтекстно русское 'да' и английское 'йез' не отличаются по своему значению.

Если такого совпадения нет, то потребуется не одно, а несколько (возможно, и много) слов для описания значения каждой морфемы, каждой значимой единицы.

Это описание делается людьми на основе глубокого изучения обоих языков. Но важно при этом то, что как только описание составлено, оно уже может быть введено в машину без всякого содержания: просто машина будет помнить, что на такой-то символ входного языка нужно выдать такой-то символ (или такую-то цепочку символов) выходного языка.

Следовательно, если теперь на вход подан переводимый текст, то на выходе будет появляться текст из символов и цепочек, которые воспринимаются представителем другого языка. По ним, как уже отмечалось, он сначала опознает такие смыслы через значения символов родного языка, которые совпадают со значениями, которые возникли бы в голове воспринимающего, если бы он знал язык передающего и читал входной текст непосредственно.

Следовательно, машина помогла произнести тот же психический эффект на воспринимающею иноязычного (правда, за большее число шагов в сознании воспринимающего), какой был бы у воспринимающего, который знает входной язык и читает входной текст. Тождественно ли это восприятие?

Но ряду характеристик - такое восприятие иноязычных значений через смыслы, полученные с помощью символов родного языка, принципиально отлично от непосредственного перехода от символов к требуемым значениям.

Во-первых, как уже говорилось, человек, знающий входной язык, от символов текста сразу приходит к своим, готовым до акта чтения, значениям этого языка. Иноязычный же воспринимающий по символам выходного текста опознает сначала значения своего языка и уж по ним восстанавливает, как смысл, а не как значения (т. е. окказионально конструирует), те образы, которые у носителей входного языка являются значениями - уже готовыми, узуальными коммуникативными единицами.

Следовательно, проделав переход от своих значений к смыслам, иноязычный воспринимающий еще не продвинулся в понимании текста дальше, чем носитель входного языка, прочитавший символы текста и воспринявший только значения.

Лишь после этого оба воспринимающих могут переходить к следующему этапу понимания -к этапу восстановления смысла, подразумеваемого передающим на входном языке на основе знаний тех значений, которые выразил передающий через символы текста.

Но это - не единственная разница.

Сам набор тех намеков, которые восприняты в значениях человеком, читающим входной текст как на родном языке, таков, что читающий уже имеет навыки именно через такие намеки, через такой 'ракурс' рассмотрения замысла восполнять обобщенные образы значении до образов конкретного полного смысла.

Когда же аналогичный набор намеков-образов иноязычный человек получает с помощью машины-переводчика, то многое в этих намеках может показаться ему странным: в них, как правило, подчеркнуто то, на что в родном языке обычно не обращают внимание (например, был или не был пишущий очевидцем описываемого события, как это имеет место в ряде языков мира), и в то же время среди намеков может отсутствовать то, что казалось бы, обязательно должно всякий раз отмечаться (например, для русского человека обязательным кажет