В русском языке нет согласных, произношение которых сопровождалось бы смычкой гортани. Но такие согласные необычайно развиты в языках Кавказа, есть они во многих языках Новой Гвинеи и Африки. И фонемы в них противопоставляются по этому признаку.

Точно таким же образом были выявлены еще несколько различительных признаков. Гласные фонемы могут различаться низкой или высокой тональностью, бемольной или простой, диезной или простой. Согласные могут быть носовыми или неносовыми, компактными или диффузными и т. д.

И, что самое поразительное, число этих различительных (или, как именуют их еще, дифференциальных) признаков оказалось совсем незначительным. Более сотни тысяч фонем нескольких тысяч языков мира могут быть описаны в терминах всего-навсего дюжины различительных признаков. Двенадцать универсалий позволяют людям строить собственную систему атомов речи — фонем, отличную от языка другого народа, подобно тому, как из элементарных частиц строится многообразие атомов, из которых состоит наша Вселенная.

Фонему образно сравнивают с кружком, а различительные признаки, по которым она отличается от других фонем в системе своего языка, с цветными квадратиками, что налагаются на этот кружок. Если фонема звонкая, то на кружок накладывается темно-синий квадрат, если глухая — светло-синий. Если она прерывная, накладывается темно-красный квадрат, если непрерывная — светло-красный и т. д. Каждая фонема будет представлять комбинацию, или, как говорят лингвисты, пучок различительных признаков. Или, если продолжать наше сравнение, каждая фонема будет представлена в виде кружка, покрытого комбинацией квадратов разного цвета. И число цветов, светлых и темных, которое необходимо нам, чтобы описать любую фонему любого языка, оказывается равным всего лишь двенадцати, хотя по своему богатству и разнообразию фонемы языков нашей планеты могут соперничать с цветовыми оттенками, которые различают наш глаз в видимой части спектра.

Вы, вероятно, заметили, что различительные признаки строятся на противопоставлениях, причем двоичных, или, говоря языком лингвистики, бинарных. Но собственно говоря, почему эти противопоставления бинарны? А скажем, не тернарны, то есть не троичны?

Вопрос, казалось бы, бессмысленный, вроде вопроса о том, почему колесо круглое или почему мы говорим а? Однако все обстоит далеко не так просто. Вспомните начало этого очерка. Мы говорили о том, как младенец начинает овладевать родным языком, как он просеивает сквозь сито фонем все многообразие звуков речи, которое порождает его лепет. Для детского ума двоичный принцип «да — нет», «хорошо — плохо», «белое — черное», «можно — нельзя» гораздо проще и доступнее, чем другие, более сложные вроде «да — может быть — нет»; «хорошо — посредственно — плохо» и т. п. Конечно, ребенок нескольких месяцев от роду не думает ни об этих различительных признаках, о которых мы и сами узнали каких-нибудь два десятка лет назад, ни о фонемах. Но подсознательно он улавливает, что баба отличается от папы звонкостью б и глухостью п, а носовое м превращает папу в маму.

— Девочка, как тебя зовут?

— Лита.

— Лита?

— Нет, Лита!

— Ах, Рита!

— Да, Лита…

Девочка не может произнести фонему р. Но она прекрасно знает, что р отличается от л, которое она произносит в имени «Рита» и других словах. Хотя, разумеется, не имеет никакого понятия о дифференциальном признаке плавность — прерывность, позволяющем нам различать р и л. И, что самое примечательное, стоит ребенку интуитивно постичь тот или иной признак, как он начинает использовать его сразу для нескольких звуков. Например, поняв, что баба отличается от папы (то есть противопоставление по глухости — звонкости), он начинает отличать и дам от там, зайку от сайки (ибо д и т, з и с также различаются признаком глухость — звонкость).

С помощью фонологии мы начинаем постигать, каким же образом наши дети овладевают азами языка. Этим азам кибернетики пытаются обучить и детище человеческого разума — ЭВМ. Мечта о разговоре человека с роботом насчитывает не одно столетие. Но только в нашем веке она стала на реальную почву…

Прежде всего, ученые решительно отказались от мысли обучать машину пословно, то есть вводить в ее электронную память эталоны звучания отдельных слов. Ведь слов в языке десятки и сотни тысяч. И пропорционально числу этих слов растут трудности, связанные с их распознаванием — легко научить отличать по звучанию два и пять, но не так-то просто различить два и льва или пядь и пять. Память ЭВМ предельно нагружается словами, а на выборку нужного слова из словаря отводится очень мало времени.

Может быть, научить машину распознавать не слова, а фонемы? Но мы-то различаем их по смыслу — бабу от папы, пять от пядь. Машина же смысла не понимает. Кроме того, произношение фонем во многом зависит от возраста, пола, происхождения, образования говорящего. Интуитивно мы делаем поправку на это, мы распознаем фонемы, произносимые с искажениями, так как сравниваем их с эталонами фонем, что хранятся в нашем мозгу. Но ведь электронный мозг машины не имеет подобного рода эталонов!

Наиболее эффективным оказалось решение использовать различительные признаки, ту дюжину языковых универсалий, о которых мы говорили. Плюс еще универсалии, связанные с особенностями произношения людей — речь быстрая, медленная, плавная, резкая и т. д.

Сначала, принимая звуковые волны, то есть человеческую речь, машина делит ее на различительные признаки. Затем она сравнивает их с эталоном целого слова, которое хранится в ее электронной памяти. Но не в виде полной записи слова, а в виде последовательности различительных признаков, кодирующих его.

У современных вычислительных машин есть два вида памяти: оперативная память, небольшого объема, но быстродействующая, и память долговременная, значительно превосходящая первую в объеме и столь же значительно отстающая в скорости. Быстрая оперативная память может быть использована для переработки звуков речи в различительные признаки, а память большого объема — для хранения всего словаря.

Сначала эта модель была предложена из чисто языковедческих соображений. Затем исследования, проведенные в нашей стране под руководством Л. А. Чистович, показали, что распознавание речи человеком также происходит по сходному принципу. Чтобы понимать человеческую речь, машина должна, оказывается, делать это «по-человечески»!

В настоящее время в нашей стране и за рубежом создано немало машин, распознающих человеческую речь. И с каждым годом они совершенствуются. Как пример приведем электронно-вычислительную систему «ТРЕШОЛД-500», созданную в Англии. Практическое применение нашло уже более полутысячи систем «ТРЕШОЛД». Она используется для контроля качества продукции на конвейерах, для управления станками, для сортировки товаров, для опознания личности, для проверки багажа в аэропортах, в системах программированного обучения, для обслуживания парализованных больных в больницах (выключить электроприбор, вызвать врача или медсестру и т. п.)…

Как же распознает речь эта система? Звуки, которые улавливает электронное «ухо» машины, разлагаются на составляющие элементы, преобразуются в двоичный код и поступают в память ЭВМ. Тут они группируются в пять семейств по тридцати двум фонетическим признакам (создатели «ТРЕШОЛДа» ограничились делением на согласные, гласные, короткие паузы, длинные паузы, взрывные звуки). Чтобы машина смогла определить еще и индивидуальные особенности голоса, слова произносятся многократно…

ЭВМ расчленяет длительность произношения слов на шестнадцать равных временных промежутков. Затем выявляет в каждом из них тридцать два фонетических признака. Слово преобразуется в числовой код по этим признакам. Наконец, после многократных повторов одного и того же слова машина выводит «усредненный код», то есть получает характеристики индивидуального голоса, понятные ее электронному мозгу.