<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<FictionBook xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0" xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink">
 <description>
  <title-info>
   <genre>science</genre>
   <genre>sci_popular</genre>
   <genre>nonfiction</genre>
   <author>
    <first-name>З.</first-name>
    <middle-name>А.</middle-name>
    <last-name>Зорина</last-name>
   </author>
   <author>
    <first-name>А.</first-name>
    <middle-name>А.</middle-name>
    <last-name>Смирнова</last-name>
   </author>
   <book-title>О чем рассказали «говорящие» обезьяны: Способны ли высшие животные оперировать символами?</book-title>
   <annotation>
    <p>В книге описаны результаты экспериментов последней трети <emphasis>ХХ</emphasis> века, доказывающие способность человекообразных обезьян и некоторых других высших позвоночных овладевать простейшими аналогами человеческой речи — использовать «языки-посредники». В первой части дается очерк современных представлений об элементарном мышлении животных, во второй излагается история поиска у обезьян зачатков человеческой речи и современные исследования этого вопроса, проанализированы свойства «языка», которым овладевают человекообразные обезьяны. Показано, что они способны усваивать значение сотен знаков (жестов и лексиграмм), используют их в разных контекстах, включая совершенно новые ситуации, применяют синонимы для обозначения одного и того же предмета. Они могут прибегать к преднамеренному обману, сообщать информацию, известную только им, вступать в диалоги друг с другом. Оказалось также, что обезьяны спонтанно комбинируют знаки в соответствии с правилами грамматики и понимают значение порядка слов в предложении при обращении к ним. Бонобо, которых начинали обучать языку-посреднику с полугодовалого возраста, усваивали не только язык лексиграмм, но и понимали устную речь человека на уровне двухлетних детей.</p>
   </annotation>
   <date>2006</date>
   <coverpage>
    <image l:href="#cover.jpg"/></coverpage>
   <lang>ru</lang>
  </title-info>
  <document-info>
   <author>
    <nickname>Psychedelic</nickname>
   </author>
   <program-used>ABBYY FineReader 11, FictionBook Editor Release 2.6.6</program-used>
   <date value="2014-01-08">2014-01-08</date>
   <src-ocr>ABBYY FineReader 11</src-ocr>
   <id>{ED683B25-6E5D-4DD6-8042-7EEF14B4A21C}</id>
   <version>1</version>
   <history>
    <p>v1 — Psychedelic. 1/02/2014. Распознавание, вычитка, подготовка илл., fb2</p>
   </history>
  </document-info>
  <publish-info>
   <publisher>Языки славянских культур</publisher>
   <city>Москва</city>
   <year>2006</year>
   <isbn>5-9551-0129-2</isbn>
  </publish-info>
  <custom-info info-type="">Издатель А. Кошелев
Редактор М. Н. Григорян 
Корректор М. А. Суворова
Оригинал-макет изготовлен А. Камкиным 
Художественное оформление переплета Ю. Саевича и О. Максимовой
Художник-консультант Л. М. Панфилова
Подписано в печать 01.06.2006. 
Формат 60х90 716. Бумага офсетная № 1, печать офсетная. Гарнитура Baskerville. 
Усл. печ. л. 26.5. Тираж 2000. 
Издательство «Языки славянских культур».
E-mail: Lrc@comtv.ru 
http://www.lrc-press.ru</custom-info>
 </description>
 <body>
  <section>
   <title>
    <p>Зорина З. А., Смирнова А. А</p>
    <p>О чем рассказали «говорящие» обезьяны: Способны ли высшие животные оперировать символами?</p>
   </title>
   <section>
    <title>
     <p>Они говорят или обезьянничают?</p>
     <p>(Предисловие издателя)</p>
    </title>
    <subtitle><strong>0</strong></subtitle>
    <p>Идея издания этой книги была подсказана одной телепередачей Александра Гордона, осуществившего несколько лет назад замечательный проект: серию интервью с отечественными учеными, которые в живой и доступной форме рассказывали о своих исследованиях и связанных с этими исследованиями проблемах. Передача была посвящена способностям человекообразных обезьян понимать и использовать естественный (человеческий) язык. В ней известные ученые доктор биол. наук З. А. Зорина (исследователь разумного поведения животных) и доктор исторических наук М. Л. Бутовская (специалист в области антропологии и этологии приматов) рассказывали о наиболее интересных достижениях зарубежных, главным образом американских, биологов в этой области.</p>
    <p>Достижения эти меня поразили. Они оказались настолько неожиданными и, более того, невероятными, что, если бы не авторитет ученых и академический стиль изложения (детальное обсуждение условий каждого эксперимента, многоаспектный анализ его результатов, осторожность в общих оценках и пр.), их рассказ вполне можно было бы принять за псевдонаучную сенсацию.</p>
    <p>Приведу лишь два эпизода из этой беседы — так, как они описаны уже в настоящей книге.</p>
    <subtitle><strong>1</strong></subtitle>
    <p>В первом эпизоде речь шла об эксперименте американских ученых, четы Алана и Беатрис Гарднеров, которые в 1966 году взяли жить в свою семью 10-месячную самку шимпанзе по имени Уошо. Их целью было выяснить, способны ли шимпанзе освоить простейшие элементы языка-посредника амслен — упрощенного языка жестов американских глухонемых (как известно, голосовой аппарат антропоида не приспособлен для воспроизведения звуков человеческой речи).</p>
    <p>Спустя короткое время стало очевидно, что Уошо — не пассивное лабораторное животное, а существо, наделенное потребностью учиться и общаться. Она не просто овладевала словарем, а задавала вопросы, комментировала собственные действия и действия своих учителей, сама заговаривала с ними, т. е. вступила в полноценное двустороннее общение с людьми. Словом, Уошо превзошла ожидания экспериментаторов, и… после трех лет обучения употребляла уже около 130 знаков… Она к месту употребляла «слова», объединяла их в небольшие предложения, придумывала собственные знаки, шутила и даже ругалась.</p>
    <p>… В случае ошибок Уошо себя поправляла. Вот типичный пример: она показала на картинку, сделала знак «ЭТО ЕДА», потом внимательно посмотрела на свою руку и изменила «высказывание» на «ЭТО ПИТЬЕ», что и было правильно. (…)</p>
    <p>Уошо точно различала знак собственного имени и местоимения 1-го лица. Она регулярно использовала жесты «МНЕ», «Я», «ТЫ» и притяжательные местоимения — «МОЙ», «ТВОЙ» (это были разные знаки). (…) Она хорошо представляла себе разницу между действующим субъектом и объектом его действий и демонстрировала это понимание при использовании не только имен собственных, но и местоимений. Обращаясь с какой-то просьбой, Уошо ставила «ТЫ» перед «МНЕ» в 90 % случаев: «ТЫ ВЫПУСТИТЬ Я»; «ТЫ ДАЙ МНЕ», но «Я ДАМ ТЕБЕ». Когда ей знаками говорили «Я ЩЕКОТАТЬ ТЕБЯ», она ждала, что ее будут щекотать. Но когда ей говорили «ТЫ ЩЕКОТАТЬ МЕНЯ», она, в свою очередь, бросалась щекотать собеседника. (…)</p>
    <p>Уошо… очень быстро обобщила один из своих первых знаков «ОТКРОЙ» и спонтанно переносила его на большое количество объектов (референтов). Например, первоначально Уошо обучали этому знаку применительно к открыванию трех конкретных дверей. Не сразу, но она спонтанно стала им пользоваться для открывания всех дверей, включая дверцы холодильников и буфета… Потом она применяла этот знак для открывания вообще всяческих контейнеров, в том числе ящиков, коробок, портфеля, бутылок, кастрюль. В конце концов, она совершила настоящее открытие — подала этот знак, когда ей потребовалось повернуть водопроводный кран!</p>
    <empty-line/>
    <p>Завершающий штрих —</p>
    <p>… способность к употреблению жестов в переносном значении. Так, Уошо «назвала» служителя, долго не дававшего ей пить, «ГРЯЗНЫЙ ДЖЕК», и слово «ГРЯЗНЫЙ» очевидно было употреблено не в смысле ‘запачканный’, а в качестве бранного. В других случаях разные шимпанзе и гориллы относили «ГРЯЗНЫЙ» к бездомным котам, надоедливым гиббонам и ненавистному поводку для прогулок. Коко (горилла. — <emphasis>А.</emphasis> К.) также называла одного из служителей «ТЫ ГРЯЗНЫЙ ПЛОХОЙ ТУАЛЕТ» (с. 159–163).</p>
    <empty-line/>
    <p>Другой эпизод относится к более позднему времени — ко второй половине 80-х годов. В нем участвовал знаменитый ныне Канзи — представитель недавно открытого подвида карликовых шимпанзе бонобо. Канзи был «билингвом». Во-первых, его целенаправленно обучали новому языку-посреднику йеркиш. Вместо жестов амслена здесь используется специальная компьютерная клавиатура с условными (не иконическими) клавишами-значками («лексиграммами»), обозначающими слова английского языка. При нажатии клавиши значок слова отображается на мониторе (без звукового воспроизведения слова). Тем самым оба участника видят весь диалог и могут исправлять или дополнять свои реплики. Кроме того, Канзи наряду с лексиграммами непроизвольно (без специального обучения) усвоил и звучание около 150 английских слов и, по мнению руководителя проекта доктора Сью Сэвидж-Рамбо, мог непосредственно, без обращения к монитору и лексиграммам, воспринимать и понимать звучащую речь. Однако это наблюдение требовало убедительного экспериментального подтверждения. Ведь общаясь с людьми, обезьяны настолько преуспевают в восприятии невербальных аспектов коммуникации, что часто догадываются о намерениях говорящего, на самом деле не понимая значения слов. С. Сэвидж-Рамбо иллюстрирует это удачным примером: если вы следите за «мыльной оперой» с выключенным звуком, то почти всегда вы и без слов понимаете смысл того, о чем идет речь. Способность «читать» информацию в конкретной ситуации из разных источников, включая жесты, взгляды, действия, интонацию и знание уже имевших место аналогичных обстоятельств, у обезьян развита очень хорошо. Отсюда часто рождается заблуждение, что они понимают слова, поскольку, сосредоточенные прежде всего на языке, люди забывают о существовании других каналов информации (с. 224).</p>
    <p>Чтобы получить такое подтверждение, С. Сэвидж-Рамбо провела уникальный эксперимент, позволивший сравнить понимание произносимых человеком предложений у Канзи и у ребенка — девочки Али. (…) В начале тестирования (оно продолжалось с мая 1988 г. до февраля 1989 г.) Канзи было 8 лет, а Але 2 года. Им предложили в общей сложности по 600 устных заданий, каждый раз новых, в которых и слова, и синтаксические конструкции систематически менялись в каждой пробе. Фразы одного типа (в разных вариантах) повторялись не реже, чем через несколько дней. Обстановка тестирования была разнообразной. Это мог быть прямой контакт, когда обезьяна и человек сидели рядом на полу среди груды игрушек. В части таких опытов экспериментатор надевал шлем, закрывающий лицо, чтобы невольной мимикой или взглядом не подсказать нужное действие или предмет (что вообще было маловероятно). В других опытах, также во избежание вольных или невольных подсказок, экзаменатор находился в соседней комнате, наблюдая за происходящим через стекло с односторонней видимостью. В этих случаях Канзи тоже слушал задания через наушники, причем их произносили разные люди, а иногда применяли даже синтезатор речи.</p>
    <p>В подавляющем большинстве случаев Канзи без какой-либо специальной тренировки правильно выполнял каждый раз новые инструкции. Ниже мы приводим типичные примеры.</p>
    <cite>
     <p><emphasis>Положи булку в микроволновку;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Достань сок из холодильника;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Дай черепахе картошки;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Достань платок из кармана Х.</emphasis></p>
    </cite>
    <p>При этом часть заданий давали в двух вариантах, смысл которых менялся в зависимости от порядка слов в предложении:</p>
    <cite>
     <p><emphasis>Выйди на улицу и найди там морковку;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вынеси морковь на улицу;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Налей кока-колу в лимонад;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Налей лимонад в кока-колу.</emphasis></p>
    </cite>
    <p>Многие обращенные к нему фразы провоцировали совершение необычных (или даже обычно наказуемых) действий с обычными предметами:</p>
    <cite>
     <p><emphasis>Выдави зубную пасту на гамбургер;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Найди собачку и сделай ей укол;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Нашлепай гориллу открывалкой для банок;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Пусть змея (игрушечная) укусит Линду (сотрудницу);</emphasis></p>
    </cite>
    <p>Ежедневные занятия с Канзи постоянно были направлены на то, чтобы снова и снова выяснять пределы его понимания происходящего. Например, во время прогулки его могли попросить:</p>
    <cite>
     <p><emphasis>Набери сосновых иголок в рюкзак</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Положи мячик на иголки</emphasis>, а через несколько дней:</p>
     <p><emphasis>Насыпь иголок на мячик</emphasis>.</p>
    </cite>
    <p>(…) Достижения Канзи несомненно подтвердили способность шимпанзе к спонтанному пониманию синтаксиса. Оказалось, что, как и его коллега по эксперименту девочка Аля, он практически безошибочно понимал все предложенные вопросы и задания. В среднем Канзи выполнил правильно 81 % заданий, тогда как Аля — 64 % (с. 233–237).</p>
    <p>Позднее стала использоваться новая переносная клавиатура, которая при нажатии клавиши-лексиграммы воспроизводит звучание соответствующего слова. Тем самым между шимпанзе и человеком устанавливается естественный речевой диалог (воплощающий в реальности хрестоматийный сюжетный ход научно-фантастического фильма: пришельцы разговаривают с землянами посредством синтезатора речи).</p>
    <subtitle><strong>2</strong></subtitle>
    <p>Хорошо известно, какой широкий резонанс вызвало в научном и прежде всего в лингвистическом мире открытие Карлом фон Фришем «танцевального» языка медоносных пчел<a l:href="#n_1" type="note">[1]</a>. Мне показалось очевидным, что обнаружение столь развитых способностей шимпанзе к усвоению человеческого языка — событие ничуть не менее значимое, заслуживающее самого пристального внимания и всестороннего анализа <a l:href="#n_2" type="note">[2]</a>. Между тем у нас, в отличие от США, эта тема мало кому знакома и лежит на периферии интересов лингвистического сообщества (хотя об экспериментах с Уошо и реакции на них знаменитого американского лингвиста Н. Хомского писал Вяч. Вс. Иванов в своей широко известной книге «Нечет и чёт»)<a l:href="#c_1"><sup>{1}</sup></a>. Поэтому я и предложил одной из участниц телепередачи, Зое Александровне Зориной, написать для издательства книгу о «говорящих» обезьянах. После некоторых колебаний это предложение было принято<a l:href="#c_2"><sup>{2}</sup></a>.</p>
    <subtitle><strong>3</strong></subtitle>
    <p>Столь впечатляющее языковое поведение обезьян порождает очевидный, хотя и непростой вопрос: можно ли считать, что язык Уошо и Канзи близок к языку ребенка двух — двух с половиной лет, или же это иной «язык», лишь внешне сходный с человеческим? Проф. Т. В. Черниговская (в другой телепередаче А. Гордона, где также обсуждалась эта тема) высказала мнение, что освоенных шимпанзе языковых навыков явно недостаточно, чтобы считать их человеческим языком. На этот лаконичный тезис ведущий ответил следующим анекдотом: «На арену цирка вышла свинья и сыграла на скрипке виртуозную пьесу. Все восторженно аплодируют, и лишь один зритель не хлопает, равнодушно поглядывая на сцену. — Вам не понравилось? — спрашивает его сосед. — Да нет, неплохо, но — не Ойстрах».</p>
    <p>Следует, однако, признать, что готового аргументированного ответа у лингвистов, по-видимому, просто нет. Более года назад в нашем издательстве была организована встреча авторов будущей книги З. А. Зориной и А. А. Смирновой с тремя лингвистами: академиком Ю. Д. Апресяном и профессорами В. М. Живовым и Б. А. Успенским. Вопреки моим ожиданиям, эта интересная трехчасовая беседа не вылилась в содержательный диалог между лингвистами с одной стороны, и биологами — с другой. И, прежде всего потому, что по большинству обсуждавшихся вопросов мнения лингвистов расходились. Это проявилось и в их ответах на вопрос, сформулированный в начале параграфа: один лингвист склонялся к отрицательному ответу, другой — к положительному, а третий считал, что в одних аспектах язык шимпан зе близок к человеческому, а в других — далек от него <a l:href="#n_3" type="note">[3]</a>.</p>
    <subtitle>4</subtitle>
    <p>По-видимому, главная причина разногласий ученых здесь в том, что в лингвистике до сих пор не существует устоявшихся определений многих основных категорий и понятий <a l:href="#n_4" type="note">[4]</a>. Поясним этот тезис двумя примерами.</p>
    <p>Как считает известный американский приматолог Д. Примэк, тесты, выполненные Канзи и девочкой Алей, «выявляют у ребенка только примитивный уровень владения языком», который «базируется на перцептивных категориях типа „действие — объект“, а не на грамматических „глагол — существительное“. (…) Бесспорно, что в положенное время ребенок… перейдет к правилам, основанным на грамматических категориях „глагол — cуществительное“». В то же время, по мнению Примэка, пока нет оснований полагать, что и Канзи способен осуществить такой переход (с. 240 наст. изд.).</p>
    <p>Однако это весьма тонкое соображение Примэка остается не вполне ясным. Дело в том, что в лингвистике нет единства мнений по поводу трактовки частей речи «имя существительное» и «глагол». Одни лингвисты считают, что «существительное обозначает предмет, а глагол — процесс». Другие же, напротив, считают такое понимание в корне неверным <a l:href="#n_5" type="note">[5]</a>. Если принять первую трактовку, то не ясно, в чем важность перехода «от перцептивных категорий типа „действие — объект“, к грамматическим „глагол — существительное“». Однако и отказ от нее не прибавляет ясности в этом вопросе, поскольку в этом случае существительные и глаголы вообще лишаются какой-либо содержательной связи с референтами.</p>
    <p>Вторая лингвистическая проблема, радикально препятствующая изучению языкового поведения «говорящих» антропоидов, — отсутствие единого и достаточно общего определения естественного языка человека. На это неоднократно (и совершенно справедливо) сетуют авторы книги.</p>
    <p>Однозначного ответа на вопрос о том, что такое язык, как ни странно, не существует, потому что известен целый спектр разнообразных определений. Самые всеобъемлющие и абстрактные объединяют все типы общения людей и животных, а также компьютерные языки. Но есть и другой полюс — сложные, узкоспециализированные определения языка, весь комплекс которых относится только к языку человека, тогда как у животных можно обнаружить лишь отдельные и немногие его черты. (…)</p>
    <p>Мы не станем вдаваться в тонкости этого вопроса, предоставив их лингвистам (с. 36, 37, см. также с. 134, 135).</p>
    <p>В свете сказанного биологи вынуждены самостоятельно решать эту проблему. Некоторые из них опираются на собственные представления о естественном языке. Вот, например, мнение виднейшего отечественного специалиста по изучению поведения животных Е. Н. Панова: «… язык человека и „языки“ животных сходны лишь в одной своей функции — выполнять роль средства общения. Но наш язык является также (а вероятно, и прежде всего) главным инструментом мышления, познания окружающего мира»<a l:href="#c_3"><sup>{3}</sup></a>. Сходным образом трактует функцию языка и С. Сэвидж-Рамбо: «Сущность языка людей — это способность сообщить другому, пользуясь символами, нечто неизвестное тому до акта коммуникации»<a l:href="#c_4"><sup>{4}</sup></a>.</p>
    <p>Наибольшее распространение среди исследователей «говорящих» антропоидов получила предложенная американским лингвистом Ч. Хоккетом система общих свойств, присущих, по его мнению, языку человека: семантичность, продуктивность, перемещаемость, культурная преемственность и др.<a l:href="#c_5"><sup>{5}</sup></a> Анализируя ее, авторы настоящей книги отмечают (с. 133, 134), что, с одной стороны, «часть этих свойств, но лишь очень небольшая, присуща и естественным языкам животных (например, семантичность)», но с другой стороны, «критерии Хоккета отнюдь не исчерпывают всех параметров, которым должно удовлетворять языковое поведение обезьян». Поэтому к ним добавляются еще некоторые критерии, применявшиеся в работах других исследователей <a l:href="#n_6" type="note">[6]</a>.</p>
    <p>Кажется уместным напомнить здесь позицию Н. Хомского и коснуться общих свойств языка человека, которые он формулирует, анализируя взгляды Декарта на язык. «Нормальное использование языка» является 1) «новаторским и потенциально бесконечным по разнообразию», 2) «свободным от управления какими-либо внешними или внутренними стимулами, доступными обнаружению» и 3) «связным и „соответствующим ситуации“», позволяющим «отличить нормальное использование языка от бреда сумасшедшего или от выхода вычислительной машины с датчиком случайных чисел». И далее: «В действительности, как правильно заметил сам Декарт, язык является человеческим достоянием, специфическим именно для данного вида, и даже на низких уровнях интеллекта, на уровнях патологических, мы находим такую степень владения языком, которая совершенно недоступна обезьяне, которая в других отношениях может и превосходить слабоумного человека в способности решать задачи или в других видах адаптивного поведения»<a l:href="#c_6"><sup>{6}</sup></a>.</p>
    <subtitle>5</subtitle>
    <p>Чтобы проиллюстрировать справедливость процитированной выше неявной претензии авторов книги к лингвистике, коснемся теперь двух конструктивных определений языка, стоящих на разных «полюсах»: весьма общего, семиотического определения Ю. М. Лотмана и вполне специального, лингвистического определения И. А. Мельчука.</p>
    <p>Начнем с семиотического определения. «Под языком мы будем понимать всякую коммуникационную систему, пользующуюся знаками, упорядоченными особым образом (…). Всякий язык пользуется знаками, которые составляют его „словарь“, всякий язык обладает определенными правилами сочетания этих знаков, всякий словарь представляет собой определенную структуру, и структуре этой свойственна иерархичность… Язык есть форма коммуникации между двумя индивидами… Понятие „индивидуум“ удобнее будет заменить „передающим сообщение“ (адресантом) и „принимающим сообщение“ (адресатом)»<a l:href="#c_7"><sup>{7}</sup></a>.</p>
    <p>Это определение, благодаря наличию в нем правил сочетания знаков, отделяет языки «от тех промежуточных систем, которыми, в основном, занимается паралингвистика, — мимики, жестов и т. п.» (там же, с. 15). В то же время оно, ввиду своей общности, непригодно для наших целей, поскольку охватывает и языки программирования и языки искусства. Однако, если принять, что</p>
    <p><strong>1)</strong> адресат и адресант коммуникации — живые существа и <strong>2)</strong> знаки языка являются условными, символическими (а не иконическими, как в языках искусства), класс охватываемых определением Лотмана языков существенно сузится в нужном нам направлении.</p>
    <p>Рассмотрим теперь лингвистическое определение. «Естественный язык — это особого рода преобразователь, выполняющий переработку заданных смыслов в соответствующие им тексты и заданных текстов в соответствующие им смыслы. (…) Слово „смысл“ употребляется нами как синоним фрегевского Sinn ‘смысл’, моррисовского „сигнификат“, карнаповского „интенсионал“ и соссюровского signifie; традиционным соответствием всем этим терминам в лингвистике является весьма расплывчатый термин „значение“… Обозначаемому указанными терминами понятию противопоставляется… „денотат“ (Ч. Моррис, А. Чёрч), „экстенсионал“ (Р. Карнап), „референт“… т. е. нечто, имеющее место в реальной действительности, в частности — предмет, событие и т. п. (…) Смысл есть, по определению, инвариант всех синонимических преобразований, т. е. то общее, что имеется в равнозначных текстах»<a l:href="#c_8"><sup>{8}</sup></a>. Текстом в этом определении называется разборчивая дискретная запись устной речи.</p>
    <p>Как мы видим, в этом определении также имеется упорядоченная (синтаксическими правилами) последовательность языковых знаков (текст), вообще говоря, не обязательно речевых — это может быть и фиксированная дискретная последовательность жестов языка глухонемых и пр. «Индивидуумы» (носители языка, т. е. обладатели такого преобразователя) обмениваются текстами, осуществляя посредством языка коммуникативную функцию. Один индивидуум порождает текст, вкладывая в него нужный смысл (осуществляет преобразование Смысл ^ Текст), а другой, восприняв этот текст, извлекает из него этот смысл (осуществляет обратное преобразование Текст ^ Смысл).</p>
    <p>Определение И. А. Мельчука обладает одной специфической чертой, не позволяющей считать его общим определением человеческого языка. А именно: определенный таким образом («изнутри») язык перестает быть самостоятельной коммуникативной системой, не зависящей от информации, которую он передает. В самом деле, язык определен как инструмент для передачи смыслов, т. е. только <strong>своей</strong> информации. Ведь смысл — так, как он определен в модели, — это часть языка; убираем язык — исчезает и смысл. Каждый человек — носитель естественного языка, а стало быть, и потенциального смысла этого языка — множества всех смыслов, которые этот язык способен выразить своими текстами. Поэтому применительно к людям (или автоматам, ориентированным на смысл) это определение вполне годится. Но антропоид не владеет человеческим языком, и поэтому к его языковому поведению оно неприменимо.</p>
    <p>Для придания определению необходимой общности его следует «разомкнуть», т. е. определить язык независимо от информации, которую он передает <a l:href="#n_7" type="note">[7]</a>. Иными словами, передаваемая информация должна быть <strong>внеположна</strong> языку и его смыслам: есть некоторая информация, которую один индивидуум желает передать другому индивидууму, и есть человеческий язык, который <strong>посредством своих смыслов</strong> позволяет это сделать.</p>
    <p>Эти по необходимости краткие рассуждения дают основание предположить, что требуемое определение находится где-то между определениями Лотмана и Мельчука (ближе к последнему) <a l:href="#n_8" type="note">[8]</a>.</p>
    <subtitle>6</subtitle>
    <p>Среди других проблем лингвистического характера, важных для осмысления феномена «„говорящие“ обезьяны», отметим еще две: детализацию структуры знака и объяснение правил сочетания знаков, т. е. правил «сложения» их значений.</p>
    <p>Привычное определение знака, задаваемое семантическим треугольником Имя — Значение ^ Референт (реальный предмет), оказывается явно недостаточным. Приведу один пример.</p>
    <p>Горилла Коко, увидев человека в маскарадной маске, «сказала»: «ШЛЯПА ГЛАЗА» (шляпа для глаз) (с. 160). Обсуждая это употребление с проф. Б. А. Успенским, я предположил, что это метафора: компонент значения ‘защищать верхнюю часть головы (от холода, дождя, солнца)’ переносится на маску — ‘защищать глаза’. Нет, возразил он, — это детский язык: ребенок видит самолет и говорит «БАБОЧКА», осуществляя референцию по внешнему сходству.</p>
    <p>И с этим трудно не согласиться. Оба выражения, по-видимому, продукт типичного для двухлетнего ребенка «комплексного мышления» (по Выготскому), при котором референты слова связаны с ним не единым понятием (общим для них свойством), а посредством «внешней» связи и поэтому образуют не класс, а «комплекс». «В понятии предметы обобщены по одному признаку, а в комплексе — по самым разным фактическим основаниям»<a l:href="#c_9"><sup>{9}</sup></a>. И Коко и ребенок осуществили референцию на основе случайного внешнего сходства (шляпы — с маской, бабочки — с самолетом), игнорируя «понятия» шляпы и бабочки. Таким образом, следуя Выготскому, необходимо различать «понятийный» и «комплексный» тип значения знака, поскольку «слова ребенка могут совпадать со словами взрослого в их предметной отнесенности, но не совпадать в значении»<a l:href="#c_10"><sup>{10}</sup></a>.</p>
    <p>В связи со сказанным заметим, что при анализе способности шимпанзе понимать отдельные слова С. Сэвидж-Рамбо учитывает четыре признака, благодаря которым «адресат может представить себе предмет (событие), отделенное во времени и в пространстве» от воспринятого символа (с. 203 наст. изд.).</p>
    <p>Не менее важен и анализ взаимодействия понятий, например, в нередких случаях «словотворчества». Так, шимпанзе Уошо называла лебедя «ПТИЦА ВОДА» (с. 159). Что это: сложный знак «водная птица» или просто сообщение о том, что «птица на воде (плывет по воде)»? По-видимому, все-таки первое, если учесть многократные случаи подобных употреблений:</p>
    <cite>
     <p>…шимпанзе Люси, владевшая скромным лексиконом всего из 60 знаков, (…) всегда выбирала для наименований предметов наиболее характерные свойства: чашка — «СТЕКЛО ПИТЬ», огурец — «БАНАН ЗЕЛЕНЫЙ», невкусная редиска — «ЕДА БОЛЬ ПЛАКАТЬ» (с. 160).</p>
    </cite>
    <subtitle>7</subtitle>
    <p>Мы обрисовали некоторые возможности привлечения лингвистических знаний для проекта «„говорящие“ обезьяны». Однако не следует упускать из виду и обратный процесс: влияние успешного усвоения высшими приматами элементов человеческого языка на лингвистические концепции. Коснемся лишь двух аспектов: а) семантических описаний и б) роли языка в познавательной деятельности человека.</p>
    <p>Среди принципов семантического описания языка, принятых в Московской семантической школе — выдающемся отечественном направлении, — отметим следующие: «Значения всех содержательных единиц данного языка — лексических, морфологических, синтаксических и словообразовательных — могут и должны быть описаны на одном и том же семантическом метаязыке». Этот метаязык представляет собой «упрощенный и стандартизованный подъязык описываемого естественного языка», в который «подбираются относительно простые слова, грамматические формы слов и синтаксические конструкции в их основных значениях»<a l:href="#c_11"><sup>{11}</sup></a>.</p>
    <p>Нетрудно видеть, что эти принципы ориентированы на замкнутое описание семантики языка, поскольку метаязыком является <strong>подъязык описываемого языка</strong>, в котором словарь образован ограниченным подмножеством простых <strong>слов этого же языка</strong> (очевидно понятных всем его носителям). Стало быть, тот, кто не знает этого подъязыка и не понимает значений его простых слов, заведомо не сможет воспользоваться такими метаописаниями. Ср. толкование числительного <emphasis>два: </emphasis>‘один и один’<a l:href="#c_12"><sup>{12}</sup></a>. В нем не только числительное <emphasis>один,</emphasis> но и союз <emphasis>и </emphasis>«является семантическим примитивом» (там же, с. 405). Далее в статье приводится ряд тонких наблюдений о семантике и числительных и союза <emphasis>и</emphasis>, но я сейчас говорю не о содержании толкования, а о его замкнутой форме.</p>
    <p>Заметим, что другой выдающийся лингвист — Анна Вежбицкая — принимает более сильную гипотезу: фундаментальные человеческие смыслы («семантические примитивы») «являются врожденными или, другими словами… являются частью генетического кода человека». Поэтому можно надеяться на выявление «лексических универсалий» — единого для разных языков набора семантических примитивов, поскольку «каждый такой набор есть не что иное, как одна из лингвоспецифических манифестаций универсального набора фундаментальных человеческих смыслов»<a l:href="#c_13"><sup>{13}</sup></a>. Тем самым семантическое описание человеческого языка оказывается совершенно «непроницаемым» извне, полностью замкнутым <a l:href="#n_9" type="note">[9]</a>.</p>
    <p>Если раньше трудно было представить себе какого-либо «внешнего» индивидуума, заинтересованного в постижении человеческого языка (разве что инопланетянина), то теперь он стал вполне реален — это «братья наши меньшие», человекообразные обезьяны. Для них, не владеющих человеческим языком, такое описание недоступно <a l:href="#n_10" type="note">[10]</a>.</p>
    <p>Коснемся теперь роли языка в познании действительности. Некоторые исследователи (и лингвисты, и психологи) отводят языку в этой сфере основополагающую роль, ср.: «Хорошо известно вообще, что язык моделирует мир. Но одновременно он моделирует и самого пользователя этим языком, то есть самого говорящего. В этих условиях именно язык оказывается <emphasis>первичной феноменологической данностью»</emphasis> <a l:href="#c_14"><sup>{14}</sup></a>.</p>
    <p>Данная точка зрения непосредственно связана со знаменитой гипотезой Сепира — Уорфа, согласно которой люди, говорящие на одном языке, понимают друг друга прежде всего потому, что неосознанно пользуются одной и той же системой классификации явлений действительности <a l:href="#n_11" type="note">[11]</a>.</p>
    <p>Приведенные выше примеры из предлагаемой читателю книги (а это лишь их малая доля) показывают, что в некоторых основных чертах «говорящие» обезьяны классифицируют действительность сходным с человеком образом. Авторы книги обращают на этот факт особое внимание:</p>
    <cite>
     <p>Шимпанзе делили явления окружающей действительности на те же концептуальные категории, что и люди. Так, например, знаком «БЭБИ» все обезьяны обозначали и любого ребенка, и щенят, и кукол. (…) Уошо делала жест «СОБАКА» и когда слышала собачий лай, и когда встречала собак, и когда видела их изображения — независимо от породы, хотя чихуахуа не слишком похожи на сенбернаров или догов (…). Аналогичные фазы процесса обобщения наблюдаются и у детей в становлении речи (с. 161)<a l:href="#c_15"><sup>{15}</sup></a>.</p>
    </cite>
    <p>Кроме того, известны случаи, когда человекообразная обезьяна успешно усваивала языковые навыки в довольно позднем возрасте. Например, горилла Майкл начал обучаться языку-посреднику амслен в три с половиной года и достиг весьма впечатляющих результатов (с. 170 наст. изд.). Можно предположить, что в этом случае его доязыковая система понятий («модель мира») в значительной мере уже была сформирована и лишь дополнялась и модифицировалась усваиваемыми элементами языка. Так, известно, что обезьяны не любят и боятся собак, поэтому естественно полагать, что понятие ‘собака’ формируется у них до усваиваемого позднее знака «СОБАКА», который модифицирует это доязыковое понятие, делая его значением знака.</p>
    <p>В связи с этим нельзя не учитывать и положение Л. С. Выготского о том, что у ребенка «до известного момента и то и другое развитие (мышления и речи. — <emphasis>А. К.)</emphasis> идет по различным линиям, независимо друг от друга. В известном пункте обе линии пересекаются, после чего мышление <strong>становится</strong> речевым, а речь <strong>становится</strong> интеллектуальной»<a l:href="#c_16"><sup>{16}</sup></a>. Все это, как кажется, оставляет пока открытым вопрос <strong>о степени</strong> влияния языка на его носителя и его модель мира.</p>
    <subtitle>8</subtitle>
    <p>В отличие от людей, «говорящие» обезьяны проблему «идентификации» своего языка давно решили: по их мнению, он безусловно человеческий. А поскольку язык — уникальный признак человека, то, стало быть, и сами они «стали людьми». Этот их вывод обнаруживался многократно. Уошо «… нимало не сомневаясь, причисляла себя к людскому роду, а других шимпанзе называла „черными тварями“. Человеком считала себя и Вики… когда перед ней поставили задачу отделить фотографии людей от фотографий животных, свое изображение она уверенно поместила к изображениям людей, положив его поверх портрета Элеоноры Рузвельт, но когда ей дали фотографию ее волосатого и голого отца, она отбросила его к слонам и лошадям».</p>
    <p>Эта комичная претензия «говорящих» обезьян гораздо более осмысленна, чем кажется на первый взгляд.</p>
    <p>В 1970 году, благодаря усилиям Роджера Футса, ассистента А. Гарднера, возникла колония «говорящих» обезьян. Первой в ней оказалась Уошо, оставшаяся «без работы» после окончания опытов Гарднера. Затем к ней присоединялись и другие «безработные» обезьяны, образовав так называемую «семью Уошо». Это уникальное сообщество восприняло и поддерживает некоторые элементарные навыки не только человеческого языка, но и человеческой культуры. Одна из сделанных Футс ом видеозаписей показывала, как члены «семьи Уошо» общаются между собой, распределяя одеяла перед сном, играя, завтракая или готовясь ко сну. Сестры Мойя и Тату проводили много времени, лежа на полу с журналом, который они держали ногами, потому что руки нужны были для жестикуляции — для разговоров и комментариев к картинкам. Тату особенно любила находить фотографии мужских лиц, объясняя, что «ЭТО ДРУГ ТАТУ», и разнообразно варьируя эту романтическую тему. Временами все пять шимпанзе с помощью жестов обсуждали друг с другом цветные картинки, фасоны одежды и фото в журналах (с. 281).</p>
    <p>По-видимому, не будет преувеличением признать, что на Земле возникла новая гуманоидная «цивилизация» — <emphasis>Говорящие обезьяны.</emphasis></p>
    <p>Выражаю благодарность Вардану Айрапетяну, М. Н. Григорян, Г. Е. Крейдлину и Н. В. Перцову за ценные замечания к тексту предисловия.</p>
    <p><emphasis>А. Д. Кошелев, </emphasis>7 марта 2006 г.</p>
    <p><emphasis>Ж. И. Резникова.</emphasis> Указ. соч. С. 239.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Предисловие</p>
    </title>
    <p>Эта книга имеет длинную биографию. Она началась более тридцати лет назад, в 70-е годы ХХ века, когда появились первые сообщения о «говорящих» обезьянах, вернее, об обезьяне, которая изъясняется с помощью языка жестов. Но сначала несколько слов вступления.</p>
    <p>Всю свою жизнь авторы проработали в лаборатории физиологии и генетики поведения биологического факультета МГУ. Это было детище Л. В. Крушинского — крупнейшего отечественного специалиста в области изучения поведения животных. Он исследовал его в самых разных аспектах, но главным делом его жизни было изучение у животных зачатков мышления — Леонид Викторович называл их элементарной рассудочной деятельностью. Такие исследования представляют собой необходимый этап в изучении человеческого разума, в попытке понять, каким образом он сформировался в процессе эволюции. Леонид Викторович начинал эти исследования в конце 50-х годов, когда обстановка в науке совершенно не располагала к подобной тематике. Незадолго до этого прошла так называемая Павловская сессия 1950 года, пресс утвержденного на сессии догматического варианта павловского учения был очень силен, поэтому гипотеза о наличии у животных каких-либо форм высшей нервной деятельности, кроме условных рефлексов, выглядела совершенно еретической. Тем не менее, в его лаборатории, входившей в состав кафедры ВНД биолого-почвенного факультета МГУ, шла активная работа, появлялись новые методики экспериментов, тестам подвергали все новые виды животных — к середине 70-х годов их число приблизилось к двадцати.</p>
    <p>Постепенно становилось все более очевидным, что не только у приматов, как это было установлено ранее, но и у многих других позвоночных имеются зачатки мышления. В 70-е годы работы такого плана были крайне немногочисленны не только в нашей стране, но и за рубежом. Иногда проходили месяцы, прежде чем удавалось найти публикацию, хоть в какой-то степени близкую к теме наших исследований. Может быть, именно поэтому я (З. Зорина) очень хорошо помню день, когда шеф поделился с нами удивительной новостью: он прочел первую работу супругов А. и Б. Гарднер (статья в «Science», см. GARDNER &amp; GARDNER 1969), которые воспитывали детеныша шимпанзе — cамку Уошо (мы говорили тогда: Вашо) и учили ее пользоваться языком жестов. К трем годам обезьяна знала больше сотни знаков, употребляла их к месту, выполняла поданные с их помощью команды и иногда сама придумывала знаки, составляла фразы, острила и обманывала.</p>
    <p>Эти результаты казались совершенно невероятными, но за прошедшие с тех пор более чем 30 лет несколько групп независимых исследователей, работавших по разным программам и, естественно, на разных животных, многократно подтвердили первые данные и существенно их дополнили, так что сейчас уже можно с полной уверенностью утверждать, что в некоторых аспектах владения языком шимпанзе приближаются к детям двух или даже трех лет.</p>
    <p>При всей своей осторожности и требовательности к постановке эксперимента Леонид Викторович сразу поверил в эту работу и оценил во всей полноте ее значение. Она оказалась для него совершенно неожиданным (по форме и времени), но вполне закономерным подтверждением представлений о том, что мышление человека имеет прочные биологические корни, и способность к речи не составляет здесь исключения. С этого момента он неизменно ссылался на опыты Гарднеров и более поздних исследователей этой проблемы в своих статьях, лекциях студентам и выступлениях.</p>
    <p>Столь благожелательное отношение к этой работе разделяли далеко не все современники. Немедленно появились выступления и заявления, смысл которых сводился к тому, что «этого быть не может, потому что не может быть никогда». Эти голоса (мы попытаемся рассмотреть их доводы более подробно) продолжают звучать и по сей день.</p>
    <p>В отечественной литературе одну из первых удачных попыток содержательного анализа проблемы предпринял крупнейший современный специалист по изучению поведения животных Е. Н. Панов (1980, 2005). В его книге «Знаки, символы, языки» и в его предисловии к переводу книги Ю. Линдена (1981) широко рассмотрены проблемы коммуникации у животных и человека, детально проанализированы особенности естественных языков животных и их коренные отличия от языка человека. Там же он дает и глубокий анализ известных к тому времени данных о «языковом поведении» шимпанзе.</p>
    <p>Вместе с тем, царившее в отечественной науке мнение, что между когнитивными способностями человека и — даже высших — животных пролегает непроходимая пропасть, что интеллект шимпанзе ограничен в связи с наличием у них только элементарных биологических потребностей, приводило к недооценке этих данных и к тенденциозной расстановке акцентов. Характерно, что, как правило, критики и до сих пор оперируют лишь ограниченным объемом информации, явно не представляя себе этого явления во всей его полноте. Поэтому задачу настоящей книги мы видим прежде всего в том, чтобы рассмотреть весь комплекс данных о language-trained шимпанзе, более широко познакомить читателя с реальным объемом проведенных исследований, более подробно осветить обстановку и особенности проведения экспериментов, описать, как именно и что именно делалось. Мы постараемся проследить, как факты, полученные в первых экспериментах, получали подтверждение и новое освещение в работах более позднего времени, укажем на параллели в результатах разных исследователей, которые придают им дополнительную надежность, но зачастую, как ни странно, остаются незамеченными.</p>
    <p>Сейчас, в начале ХХ! века есть все основания считать, что «говорящие» обезьяны — это не ошибка и не самообман экспериментаторов, и уж тем более не мистификация. Об этом свидетельствует многократное и многолетнее воспроизведение сходных результатов разными учеными в разных концах Америки и, естественно, на разных животных. О том же говорят и не столь эффектные внешне, но не менее сложные когнитивные способности, которые демонстрируют шимпанзе (и не только они) в лабораторных экспериментах. В этой связи, рассматривая природу языкового поведения антропоидов, важно принимать в расчет и все многообразие экспериментальных данных о других высших когнитивных функциях приматов. В настоящее время благодаря обычным лабораторным экспериментам, выполненным психологическими и физиологическими методами, сформировались весьма широкие и разносторонние представления об интеллекте животных, в том числе и человекообразных обезьян. Установлено, что они обладают развитой способностью к обобщению, а также к усвоению символов в экспериментальных ситуациях, не связанных с процессом коммуникации. Данные нашей лаборатории, также приводимые в этой книге, свидетельствуют, что такими способностями обладают и другие высшие позвоночные, включая врановых птиц и попугаев.</p>
    <p>Согласно этим данным, по уровню развития интеллекта антропоиды (прежде всего шимпанзе) гораздо ближе к человеку, чем к другим приматам. Об этом говорит их способность к подготовке и целенаправленному применению орудий, сложность их социального поведения, а также тот факт, что естественные языки антропоидов превосходят по своей сложности языки большинства животных.</p>
    <p>Мы постараемся показать, что основу усвоения языков-посредников антропоидами, а также дельфинами и попугаями составляют выявленные у них в традиционных лабораторных экспериментах высшие когнитивные функции: обобщение, абстрагирование, формирование довербальных понятий. Именно обнаруженный в таких экспериментах высший уровень развития их способности к обобщению, абстрагированию и символизации позволяет понять, каковы физиологические основы усвоения языков-посредников у шимпанзе, в какой мере употребление тех или иных аналогов языка человека отражает их способность к символизации. Изложение этого массива данных также составляет одну из задач нашей книги.</p>
    <p>На протяжении последних десяти лет не раз приходилось отвечать на вопрос: «Неужели это правда? Неужели обезьяны действительно могут общаться с человеком на его языке?». Однажды нам даже предложили сделать доклад на тему «Говорящие обезьяны: правда и вымысел». Свой доклад мы назвали по-другому, но эта формулировка довольно точно отражала суть широко распространенного недоверия. Мы надеемся, что более полное и объективное изложение данных, представленных в сотнях статей и десятке монографий, позволит читателю составить самостоятельное суждение о том, что же представляет собой этот феномен — «говорящие» обезьяны, — и с большей долей компетентности решать, в какой мере их пользование жестами (или лексиграммами, или другими средствами) можно соотносить с языком человека. Мы надеемся, что, благодаря этой книге, вместо априорного «не верю», каждый сам сможет судить, в какой степени формируемый у шимпанзе способ общения можно считать прообразом или аналогом того языка, которым пользовался древний человек на ранних этапах антропогенеза.</p>
    <p>К настоящему времени положение о том, что антропоиды при достаточно раннем начале воспитания человеком и интенсивном обучении могут овладевать некоторыми элементами языка на уровне ребенка двух лет, постепенно занимает законное место даже в учебниках. За этой короткой фразой стоит больше тридцати лет напряженной, а порой даже героической работы нескольких научных коллективов. Большинству из нас известны имена первопроходцев, но мы почти ничего не знаем об этих людях, о том, какой ценой были получены эти, становящиеся уже привычными знания.</p>
    <p>Мир «говорящих» обезьян — это совершенно особый мир, а для их наставников — особый образ жизни, требующий самоотверженности и полного подчинения условиям работы. Он связан с массой проблем и сложных взаимоотношений, о которых нельзя даже заподозрить, просто читая научные публикации. В этой книге мы попытаемся более подробно, чем это до сих пор делалось в нашей литературе, рассказать об истории этих исследований, а также об их географии. Ведь по окончании грантов и исследователям, и их подопечным не раз приходилось сниматься с места в поисках нового пристанища. Иногда это приходилось делать ради создания оптимальных условий жизни своим питомцам, уже выведенным из эксперимента и обреченным на заключение в тесную одиночную клетку в каком-нибудь биомедицинском центре. А некоторые ученые, подобно Роджеру Футсу, активно включились в борьбу за создание для шимпанзе не тюремных, а настоящих «обезьяньих» условий содержания в неволе, коль скоро так сложилась их судьба. Такая позиция созвучна позиции этолога Джейн Гудолл, которая после десятилетий работы с шимпанзе в природных условиях полностью посвятила себя борьбе за сохранение этих самых природных условий. Она занимается широкой просветительской деятельностью с целью добиться понимания важности этой проблемы населением африканских стран.</p>
    <p>И наконец, на протяжении этих тридцати лет мы с волнением следим за судьбой ветеранов — Уошо, Ланы, Сары, Канзи и других, менее знаменитых. Мы радуемся, когда встречаем упоминания об их участии в новых экспериментах — значит, они живы и «при деле». Многие из них становятся такими же героями (хотя и не мучениками) науки, как Иони Н. Н. Ладыгиной-Котс, Султан В. Келера, или колтушанин Рафаэль. Рассказ об их дальнейшей судьбе также найдет место в этой книге.</p>
    <p>Дж. Гудолл в своем предисловии к книге Р. Футса «Почти родня» пишет: «Я сохраняю незабываемое воспоминание о времени, проведенном в обществе Уошо — первой леди в мире шимпанзе. Вместе с Фло и Дэвидом Седобородым<a l:href="#n_12" type="note">[12]</a> она сыграла огромную роль в том, чтобы выявить нашу особую эволюционную связь с шимпанзе. Они, несомненно, наши ближайшие родственники, и потому мы несем особую ответственность за их выживание и благоденствие» (цит. по FOUTS, MILLS 1997/2002, с. XI).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Языки животных и речь человека</p>
    </title>
    <p>Вопрос о том, есть ли у животных какие-то зачатки человеческой речи как способности к использованию знаков вместо реальных стимулов и понятий (символизация), закономерно возникал с первых шагов изучения поведения и психики приматов. Реконструировать условия появления и развития речи чрезвычайно важно и для понимания ранних этапов антропогенеза. Однако господствовавшая до недавнего времени гипотеза о ведущей роли труда в возникновении речи практически исключала наличие у нее каких-то биологических корней. Отчасти поэтому долгое время существовало, да и сейчас еще не полностью изжито представление, что между психикой человека, с одной стороны, и психикой животных — его близких и далеких родственников, — с другой, лежит непроходимая пропасть, и способность к речи находилась по ту сторону этой пропасти. Такая точка зрения не была единственной, но именно она долгое время господствовала и в отечественной, и в зарубежной науке. Однако по мере накопления данных о том, что в разных областях психики человека и человекообразных обезьян имеется много сходного, у исследователей закономерно возникало предположение, что даже владение речью — такая специфически человеческая черта — также может иметь у приматов какие-то зачатки, некий «прообраз».</p>
    <p>Однозначного ответа на вопрос о том, что такое язык, как ни странно, не существует, потому что известен целый спектр разнообразных определений. Самые всеобъемлющие и абстрактные объединяют все типы общения людей и животных, а также компьютерные языки. Но есть и другой полюс — сложные, узкоспециализированные определения языка, весь комплекс которых относится только к языку человека, тогда как у животных можно обнаружить лишь отдельные и немногие его черты. Есть утверждения, что среди этого многообразия определений можно найти и такое, которому не соответствует даже язык человека, — и наоборот, такое, которому будет отвечать и самый простой акт обмена информацией.</p>
    <p>Мы не станем вдаваться в тонкости этого вопроса, предоставив их лингвистам. Мы опишем, в какой степени обезьяны способны усвоить предлагаемую систему общения, которая построена по правилам английской грамматики, но реализована с помощью разного рода незвуковых знаков («языки-посредники»). Мы ставим задачу описать поведение обезьян в процессе обучения, их индивидуальные особенности, зависимость успехов в освоении языка от возраста, межвидовых различий, а также от специфики разных языков. Наконец, наша задача — рассмотреть эти данные с позиций физиологии высшей нервной деятельности, показать, какие когнитивные процессы лежат в основе освоения обезьянами этих систем коммуникации, и как эти данные соотносятся с данными об их когнитивных способностях, которые получены методами экспериментальной физиологии и психологии.</p>
    <p>По мнению Л. С. Выготского (1996, с. 299), «значение слова, с психологической стороны… есть не что иное, как обобщение, или понятие». Это одно из основополагающих свойств языка человека, которое, как мы увидим дальше, совершенно отсутствует у естественных языков животных. Вопрос о том, насколько это свойство реализуется в усвоенных обезьянами языках-посредниках и какой степени обобщения и абстрагирования достигло животное при их освоении, остается одним из основных и неизменно актуальных. Далее, для того чтобы выяснить, в какой мере знаки, которыми оперируют обезьяны, действительно можно считать «словами», необходимо выяснить также, в какой мере они могут оперировать ими как символами вместо предметов, действий и обобщений. Это означает, что главный вопрос, который нам предстоит проанализировать, состоит в том, насколько употребляемые обезьянами «слова» можно считать символами и какого уровня обобщения лежат в основе их употребления.</p>
    <p>Долгое время считалось, что человекообразные обезьяны не только не смогли подняться на ту ступень развития психики, на которой возможна символизация, но даже не приблизились к ней — настолько «сугубо человеческими» считались особенности, лежащие в ее основе. Перед тем как познакомиться с проблемой символизации у животных, с описанием экспериментальных методов, которые были использованы для ее изучения, а также с результатами таких исследований, нам нужно сопоставить основные свойства языков животных и языка человека.</p>
    <subtitle>Основные характеристики естественных систем коммуникации у животных</subtitle>
    <p>Фундаментальный анализ коммуникационных систем животных, их структуры, особенностей и отличий от языка человека проведен Е. Н. Пановым в книге «Знаки, символы, языки» (1980, 2005). Мы же ограничимся кратким изложением наиболее принципиальных положений.</p>
    <p>Установлено, что языки большинства животных, включая и язык обезьян, это совокупность конкретных сигналов — звуковых, обонятельных, зрительных и т. д., которые действуют в данной ситуации и непроизвольно отражают состояние животного в данный конкретный момент. Основные свойства передаваемой при этом информации можно выразить словами «здесь и сейчас», тогда как рассказывать о событиях прошлого (свойство <emphasis>перемещаемости</emphasis> по Хоккету, см. ниже) и сообщать о своих намерениях животные не могут.</p>
    <p>Одна из коренных особенностей языка человека состоит в том, что он <emphasis>является аппаратом абстрактно-логического мышления, </emphasis>тогда как у коммуникативных систем животных эта функция полностью отсутствует.</p>
    <p>Важная особенность основных видов коммуникации большинства животных — то, что сигналы не имеют непосредственного адресата. Это еще одно принципиальное отличие естественных языков животных — непроизвольность, тогда как язык человека функционирует под контролем сознания и воли.</p>
    <p>В языках животных сигналы видоспецифичны: в общих чертах они одинаковы у всех особей данного вида, их особенности определены врожденной программой, а набор практически не подлежит расширению (Зорина и др. 1999/2002; Панов 1980, 2005; РЕЗНИКОВА 2000, 2005). Языки большинства видов животных включают следующие основные категории: сигналы, предназначенные половым партнерам и возможным конкурентам; сигналы, которые обеспечивают обмен информацией между родителями и потомством; крики тревоги, многие из которых понятны и животным других видов; сигналы, извещающие о наличии пищи; сигналы, помогающие поддерживать контакт между членами стаи; сигналы-«переключатели», чье назначение — подготовить животное к действию последующих стимулов, например, известить о намерении играть; сигналы «намерения», которые предшествуют какой-то реакции (например, птицы перед взлетом совершают особые движения крыльями, которые дают знать остальным о намерении взлететь); сигналы, связанные с выражением агрессии; сигналы миролюбия; сигналы фрустрации.</p>
    <p>Обычно набор сигналов животных данного вида не подлежит существенному расширению, в отличие от языка человека, объем которого практически не ограничен и может расширяться и меняться в соответствии с возникающими потребностями (свойство <emphasis>продуктивности по Хоккету,</emphasis> см. ниже).</p>
    <p>Разумеется, утверждение, что естественные языки животных стабильны в своей структуре, не исключает наличия изменчивости сигналов, как индивидуальной, так и межпопуляционной. Об этом свидетельствует, например, наличие разных диалектов в пении птиц. Известно, что курские соловьи поют не так, как обитатели других регионов. Разные породы канареек имеют совершенно особые песни. Даже волки Северной Америки и волки Европы не поняли бы друг друга при встрече. Однако эти вариации ничего не прибавляют к объему и типу передаваемой информации. Все эти отличия и особенности проявляются только в пределах нормы реакции данного вида и, как правило, никогда не отступают от главного принципа: это непреднамеренные сообщения о том, что происходит «здесь и сейчас». Но, как известно, у каждого правила есть исключения.</p>
    <subtitle>Особенности естественных языков высокоорганизованных животных</subtitle>
    <p>В настоящее время накапливается все больше сведений о том, что языки приматов и, по-видимому, других высокоорганизованных животных иногда выходят за рамки видоспецифичной коммуникационной системы. Известно, например, что в языке верветок, зеленых мартышек и шимпанзе имеются звуковые сигналы для обозначения конкретных объектов и явлений, в частности различных видов хищников. Наиболее широкую известность еще в 80-е годы прошлого века получили данные Сифарта и Чини (SEYFARTH ET AL. 1980), которые доказали, что в языке восточноафриканских верветок имеются особые сигналы для предупреждения о появлении хищников. Они обозначают не «хищника вообще», как опасность, а одни — змей, другие — наземных врагов (леопардов). Такие же сигналы имеются и для обозначения не любого корма вообще, для утоления голода, а определенных видов пищи. Показано, что верветки оценивают различные звуки именно на основе их смыслового содержания (семантики), а не только по их акустическим свойствам. Позднее такого рода сигналы были описаны и у некоторых других низших обезьян (Hauser 1996).</p>
    <p>Звуковые сигналы шимпанзе также бывают не только видоспецифичными, но могут передавать некую ситуативную информацию. Например, Дж. Гудолл (1992) отмечала, что некоторые звуки, издаваемые шимпанзе, могут различаться в зависимости от вида пищи или конкретной опасности (подробнее см. ЗОРИНА и др. 1999/2002; Резникова 2000, 2005). Ниже мы покажем, что наличие таких потенциальных возможностей подтверждается наблюдениями за карликовым шимпанзе — бонобо Канзи, который применял четыре звука собственного изобретения для обозначения некоторых видов пищи и ситуаций.</p>
    <p>Те когнитивные способности, которые позволяют шимпанзе усваивать языки-посредники (включая понимание синтаксиса) для общения с человеком, по-видимому, могут проявляться и в естественном поведении этих животных. Действительно, у приматов существует сложная звуковая коммуникация (наряду с системами сигналов других модальностей). Например, самец шимпанзе пытается кричать «похоже» на ту обезьяну, с которой он в настоящий момент взаимодействует (т. е. воспроизводит акустические характеристики ее криков). Это может служить способом унификации криков в рамках данной группы (MITANI, BRANDT 1994). Показано, что в «долгих криках» шимпанзе присутствуют вариабельные элементы, которые в зависимости от ситуации меняют последовательность. В формировании индивидуального звукового репертуара каждого самца шимпанзе большое значение имеет подражание сородичам. Это свойство отличает их язык от обычных коммуникативных систем животных. Кроме того, популяции многих видов приматов, даже обитающие не слишком далеко друг от друга, имеют существенно различающиеся диалекты.</p>
    <p>Было даже высказано предположение, что естественная коммуникативная система шимпанзе является промежуточной между языком человека и коммуникативными системами других животных (ее иногда называют «протоязык»; UJHELYI 1996). Это предположение автор высказала совершенно независимо от Л. А. Орбели (1949, см. ниже), трудов которого она явно не знала. Однако оно вполне совпало с гипотезой Орбели (там же) о наличии промежуточных этапов в эволюции сигнальных систем, благодаря чему и у современных животных могут обнаруживаться какие-то признаки, приближающие их коммуникативные системы к человеческой.</p>
    <p>В заключение этого раздела нельзя не упомянуть о попытках прямой расшифровки языков некоторых видов животных. Помимо классической работы К. фон Фриша по расшифровке языка танца пчел, Ж. И. Резникова (2000, 2005) и Б. Я. Рябко (РЕЗНИКОВА, Рябко 1988, 1990) предприняли попытку расшифровки языка муравьев, подойдя к этой проблеме с позиций теории информации. Они организовали эксперимент так, что могли диктовать муравьям-разведчикам объем и характер информации, которую те должны были передать по возвращении в гнездо. Регистрируя далее поведение мобилизованных таким образом фуражиров, они получали возможность контролировать, какую информацию те получили. Такой подход позволил выявить у муравьев способность к передаче информации о количественных характеристиках объектов (число поворотов направо и налево, которые нужно совершить для достижения кормушки) и даже возможность совершения некоторых аналогов арифметических операций (РЕЗНИКОВА, РЯБКО 1995а, <emphasis>б).</emphasis> Очевидно, что тем же методом можно было бы проанализировать и коммуникативные системы животных других видов.</p>
    <p>Тем не менее, мы видим, что естественные коммуникативные системы животных (даже при указанных немногочисленных отклонениях) коренным образом отличны от языка человека, поэтому неудивительно, что существует столь твердое убеждение в существовании между ними непреодолимой пропасти. Поэтому в поисках предпосылок для возникновения речи человека у современных животных следует обратиться к анализу их когнитивных способностей. Начнем с краткой истории этого вопроса.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Краткая история изучения мышления и сознания у животных</p>
    </title>
    <section>
     <p>Анализу вопроса о наличии у животных какого-то прообраза речи человека и постепенному выяснению истинного положения дел в этой области в той или иной степени способствовали самые разные исследования поведения и психики животных, даже те, которые касались каких-то частных вопросов и, казалось бы, не имели явного отношения к этой глобальной проблеме. Наряду с прямыми попытками поиска биологических предпосылок речи человека этот вопрос незримо присутствовал и в гораздо менее «крамольных» исследованиях интеллекта животных, а их авторы волей-неволей обращались к его анализу и высказывали на этот счет свои гипотезы. Поэтому история изучения биологических корней речи человека органически включена в более широкий контекст исследований интеллекта животных, анализа путей его эволюции и реконструкции возможного прообраза мышления человека. Накопленные к началу 70-х годов представления о поведении и психике животных явились преамбулой для начала обучения шимпанзе языкам-посредникам и обеспечили для них прочный физиологический фундамент. Поэтому прежде чем переходить к описанию собственно языковых экспериментов, необходимо кратко рассмотреть, каков был этот фундамент и какими знаниями о высших когнитивных процессах у животных и об их эволюции располагала наука к началу 1970-х годов.</p>
     <subtitle>Некоторые гипотезы об эволюции поведения и психики животных</subtitle>
     <p><emphasis>Ч. Дарвин об эволюционных истоках мышления человека.</emphasis></p>
     <p>Решающее значение для возникновения и развития сравнительных и экспериментальных исследований поведения и психики животных имели труды Ч. Дарвина (1809–1882). Его учение о происхождении видов путем естественного отбора явилось первой научной основой для анализа эволюционных аспектов поведения. Оно не только способствовало накоплению эмпирических знаний, но и углубило теоретические представления ученых. Не менее важно, что оно привело к широкому и органичному внедрению сравнительного метода исследований в науки о поведении и психике, подобно тому как это произошло практически во всех других областях биологии.</p>
     <p>Наблюдения Дарвина и собранные им многочисленные сведения о поведении животных в естественных условиях и в неволе позволили ему четко выделить три основные категории поведения — инстинкт, способность к обучению и «способность к рассуждению». Анализируя возможные механизмы возникновения инстинктов, он высказал предположение о наличии единого эволюционного механизма происхождения признаков разной природы. Таким механизмом он считал естественный отбор.</p>
     <p>Особо следует отметить, что именно Дарвин впервые достаточно четко сформулировал представление о том, что такая важнейшая сторона психики человека, как мышление, имеется и у животных. Он полагал, что зачатки разума (reasoning) в той же мере присущи многим животным, что инстинкты и способность к образованию ассоциаций (т. е. к обучению). В «Происхождении человека» он писал, что «из всех человеческих способностей разум, конечно, ставится на первое место. Но весьма немногие отвергают в настоящее время то, что и животные обладают некоторой степенью „рассуждающей способности“<a l:href="#n_13" type="note">[13]</a>, а не только инстинктами и способностью к образованию ассоциаций». Особенно важна для нас мысль Ч. Дарвина о том, что «разница между психикой человека и высших животных, как бы велика она ни была, это, конечно, разница в степени, а не в качестве». Это последнее положение, по сути, открывало дорогу и поискам биологических предпосылок человеческой речи. Забегая вперед, можно сказать, что выявление конкретной степени этой «разницы» (или, наоборот, сходства) у разных видов животных составляет одно из важных направлений современных исследований в области сравнительной психологии.</p>
     <subtitle>А. Н. Северцов об эволюции психики</subtitle>
     <p>Взгляды Дарвина поддерживали и развивали многие биологи-эволюционисты. Так, выдающийся русский биолог Алексей Николаевич Северцов (1866–1936) посвятил проблеме эволюции психики работу, которая была и остается одной из основополагающих в этой области. В этой небольшой брошюре, которая так и называется «Эволюция и психика», А. Н. Северцов (1922) проанализировал основные способы приспособления организмов к изменениям окружающих условий.</p>
     <p>Особую роль он отводил изменениям поведения, которое он рассматривал как мощный фактор эволюции. В работах Северцова предвосхищены многие положения более поздних работ этологов. Не рассматривая его взгляды подробно, укажем только, что, согласно Северцову, у высших позвоночных наряду с рефлексами и инстинктами широко представлена и деятельность «разумного типа». В наиболее простой, «низшей» форме — это условные рефлексы. У более высокоорганизованных животных эта категория поведения «сильно усложняется, приближаясь к действиям, которые у человека обозначаются как произвольные и разумные». Северцов подчеркивает, что в отличие от инстинктов и рефлексов в этом случае наследственными признаками являются не сами действия как таковые, «а только <emphasis>некоторая высота психической организации</emphasis> (способности к установке новых ассоциаций)» (СЕВЕРЦОВ 1922, с. 46; здесь и далее курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis></p>
     <p>С биологической точки зрения, как пишет Северцов, этот фактор («разумное поведение») чрезвычайно важен, поскольку он очень сильно повышает возможность адаптации к быстрым изменениям среды. При эволюции этого способа приспособления у животных не происходит видоизменения тех или иных определенных реакций организма, а <emphasis>увеличиваются потенциальные способности к осуществлению быстрых адаптивных действий. </emphasis>Северцов называет такие способности <emphasis>«потенциальной психикой», </emphasis>или «запасным умом» (с. 44). Разумеется, процесс эволюционных изменений, приводящих к созданию «потенциальной психики», идет, как и в случае других признаков, очень медленно. Отметим, однако, что под «разумным поведением» при этом понимался все-таки не только собственно разум животных, не рассудочная деятельность в современном понимании, а некий конгломерат ассоциативных и когнитивных функций в широком смысле.</p>
     <p>Из постулата об эволюции способностей к «разумным» действиям логически следует и гипотеза автора о том, что животные с высоким уровнем организации психики, существующие в своей «повседневной жизни» в стабильных, стандартных условиях, <emphasis>не реализуют всех «психических возможностей», на которые они потенциально способны.</emphasis> Косвенным подтверждением этого А. Н. Северцов считал поразительные результаты дрессировки животных, множество примеров которой издавна известно. Впрочем, других примеров он привести и не мог, потому что в период написания этой работы только появлялись первые экспериментальные доказательства того, что помимо способности к обучению животные обладают и некоторыми формами мышления (данные В. Келера о способности шимпанзе к инсайту при добывании приманки с помощью орудий и Н. Н. Ладыгиной-Котс о способности шимпанзе к обобщению).</p>
     <p>Представления А. Н. Северцова о наличии у животных «потенциальной психики» получают все новые подтверждения. С усложнением методов исследования поведения и психики высших животных открываются все новые их стороны, а оценки уровня когнитивных способностей многих видов существенно дополняются. Во второй половине ХХ века животным в экспериментах стали предлагать все более сложные задачи. Это позволило выявить у многих из них чрезвычайно сложные когнитивные функции, намного превосходящие (по крайней мере, на первый взгляд) реальные потребности особей в естественных условиях обитания данного вида. К наиболее показательным примерам (этого) такого типа и относится освоение шимпанзе языков-посредников (пусть даже примитивных), о котором пойдет речь в этой книге. Уровень общения с человеком и сородичами, который обнаружили «говорящие» обезьяны, неизмеримо превосходит возможности их видоспецифичной коммуникации. Да и способности шимпанзе, выявляемые во многих лабораторных тестах (например, овладение числительными), настолько выходят за рамки их обычного поведения, что их нельзя не отнести к проявлениям «потенциальной психики».</p>
     <p>Таким образом, взгляды А. Н. Северцова на эволюцию психики опередили время и выглядят вполне современными и сегодня, давая ключ к трактовке новых данных.</p>
     <subtitle>А. Н. Леонтьев о стадиях эволюции психики</subtitle>
     <p>Кратко рассмотрев основные представления классиков-эволюционистов о принципах эволюции поведения, о возможных биологических корнях мышления и речи, обратимся теперь к классическим представлениям физиологии и психологии об их природе и происхождении.</p>
     <p>Согласно взглядам выдающегося отечественного психолога Алексея Николаевича Леонтьева (1903–1979), впервые опубликованным еще в 1952 году (см. ЛЕОНТЬЕВ 1981), эволюция психики составляет часть общего процесса эволюции животного мира, и совершалась она по тем же самым законам. Повышение общего уровня жизнедеятельности организмов, усложнение их взаимоотношений с внешним миром приводило к необходимости все более совершенного психического отражения — ориентации во времени и пространстве.</p>
     <p>А. Н. Леонтьев использовал два главных критерия — <emphasis>содержание отражения</emphasis> и <emphasis>структура деятельности.</emphasis> Рассматривая психику животных разного уровня филогенетического развития в свете этих двух критериев, он описал наиболее глубокие качественные изменения, которые она претерпела в процессе эволюции (животного мира), и выделил четыре основных стадии ее развития (сенсорная, перцептивная, интеллект, сознание). Высшей стадией развития психики у животных Леонтьев считал третью — стадию интеллекта. Следует напомнить, что интеллект — понятие достаточно широкое. Его квалифицируют как общую познавательную (когнитивную) способность, определяющую готовность к усвоению и использованию знаний и опыта, а также к разумному поведению в проблемных ситуациях. Вместе с тем существует и более узкое значение понятия «интеллект». Согласно определению А. Н. Леонтьева (1981, с. 258), он характеризуется тем, что «возникает отражение не только отдельных вещей, но и их отношений (ситуаций) (…) отношения между предметами теперь обобщаются и начинают отражаться в форме наглядных предметных ситуаций». По его представлению, «стадии интеллекта» достигает только психика высших животных, главным образом антропоидов. Основной критерий — перенос решения задачи в другие условия, лишь сходные с теми, в которых оно впервые возникло, и <emphasis>объединение в единую деятельность двух отдельных операций — решение двухфазных задач.</emphasis> Леонтьев особо подчеркивал важность второго положения, т. к. уже было известно, что способность к «переносу» навыков свойственна также и животным, находящимся на более низких ступенях развития, тогда как упомянутая «двухфазность» присуща только деятельности высокоорганизованного животного на стадии интеллекта. Комментируя некоторые опыты с шимпанзе, А. Н. Леонтьев пишет: «Нужно раньше достать палку, потом достать плод. (…) Само по себе доставание палки приводит к овладению палкой, а не привлекающим животное плодом. Однако это только первая фаза. Вне связи со следующей фазой она лишена биологического смысла. Это есть фаза подготовления» (с. 259).</p>
     <p>«Наличие фазы подготовления и составляет характерную черту интеллектуального поведения. Интеллект возникает, следовательно, впервые там, где возникает процесс подготовления возможности осуществить ту или иную операцию или навык». Отличие двухфазной деятельности состоит в том, что «новые условия вызывают у животного уже не просто пробующие движения, но пробы различных прежде выработавшихся способов, операций» (с. 258).</p>
     <p>Этот критерий оказывается очень конструктивным и информативным способом анализа сложных проявлений поведения и психики животных. Способность к мысленному планированию действий, включая определение и достижение промежуточных целей, действительно, как мы покажем далее, характерна и для орудийной деятельности антропоидов, и для многих аспектов их социальных отношений, включая те, где они пользуются языками-посредниками. Эти способности проявляются и в наиболее известных эпизодах применения орудий у шимпанзе: при тушении огня в опытах, поставленных в Колтушах еще при жизни И. П. Павлова; в поведении шимпанзе, идущего в лес за такой палкой, которая нужна для открывания ящика с приманкой (ФИРСОВ 1977), или в применении целой серии подготовительных действий, для того чтобы достать находящиеся вдали от вольеры ключи и, открыв с их помощью замок, выбраться наружу, как это сделали шимпанзе Лада и Нева в лаборатории Л. А. Фирсова (1987). Именно благодаря этой способности антропоиды решают одну и ту же задачу многими способами.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Стадия сознания в эволюции психики</p>
     </title>
     <p>Согласно А. Н. Леонтьеву, интеллектуальное поведение антропоидов «представляет собой ту верхнюю границу развития психики, за которой начинается история развития психики уже совсем другого, нового типа, свойственная только человеку, — история развития человеческого сознания» (ЛЕОНТЬЕВ 1981, с. 260).</p>
     <p>Сознание — это наиболее сложная форма человеческой психики, высшая ступень психического отражения, связанная со «способностью идеального воспроизведения действительности в мышлении» (СЭС 1982, с. 1232). Существует и ряд других определений <a l:href="#n_14" type="note">[14]</a>. Согласно одному из них, сознание — «специфическое состояние мозга, позволяющее осуществлять совокупность важнейших когнитивных процессов — ощущение и восприятие, память, воображение и мышление» (цит. по СОКОЛОВ 1990, с. 1050). Сознание связано с «субъективными переживаниями своих мыслей, чувств, впечатлений и возможностью передать их другому с помощью речи, действий или продуктов творчества» (ДАНИЛОВА 2004, с. 297).</p>
     <p>Как подчеркивал Леонтьев (1981), сознательное отражение — это отражение предметной действительности, которое выделяет ее объективные устойчивые свойства, когда образ действительности не сливается с переживанием субъекта. Это расценивалось как коренное отличие от психического отражения, свойственного животным. Вопрос о наличии элементов сознания у животных в той работе и в то время даже не ставился.</p>
     <p>Долгое время вопрос о наличии у животных сознания был объектом чисто абстрактных рассуждений философов. В итоге все они сводились к тому, что у животных сознания нет и быть не может. Такая точка зрения вполне допустима, если говорить о сознании человека только как о состоянии, неразрывно связанном с речью, которое не существует за пределами вербального мышления. В настоящее время существует более широкий (мы бы сказали, даже слишком широкий) подход, когда исследуют феномен протосознания, которое приписывается ряду беспозвоночных.</p>
     <p>Действительно, проблема наличия сознания у животных предрасполагает к умозрительным рассуждениям в связи с возможностью использования разных критериев и с трудностью экспериментального изучения этого феномена у животных. Тем не менее, в настоящее время в этой области имеются реальные достижения. Они получены благодаря тому, что их авторы пользовались хотя и расширенным понятием сознания, но придерживались при этом разумных и рациональных критериев, основанных на определенных свойствах сознания человека.</p>
     <p>Перечислим некоторые характеристики сознания человека, зачатки которых в той или иной степени были обнаружены у животных.</p>
     <p>1) Сознание — совокупность знаний об окружающем мире, в которую включены также знания о социальном окружении субъекта. Как следует из самого состава слова («сознание»), это совместные знания, постоянно обогащаемые новой информацией. Такое обогащение оказывается возможным благодаря высокоразвитому восприятию. Развитие и проявления «социального» аспекта сознания обеспечиваются именно благодаря высокоразвитому мышлению и возможности передавать информацию с помощью символов, т. е. в словесной форме. Именно поэтому вопрос о происхождении сознания человека, или о его биологических предпосылках, непосредственно связан с проблемой мышления животных и делает актуальным его всестороннее изучение у представителей всех уровней филогенеза.</p>
     <p>2) Сознание — то, что определяет целенаправленность поведения, его волевую, произвольную регуляцию. Это — формирование целей деятельности, когда анализируются ее мотивы, принимаются решения, учитывается ход выполнения действий и вносятся необходимые коррективы. Анализ орудийной деятельности обезьян, который мы приведем чуть ниже, свидетельствует, что по крайней мере человекообразные обезьяны способны к планированию своей деятельности, к постановке промежуточных целей, к преднамеренным, заранее спланированным действиям и прогнозированию их результата.</p>
     <p>3) Знание человека обеспечивает преднамеренность коммуникации, включая элементы обмана и дезинформации. Возможность преднамеренно передавать информацию другому субъекту у человека связывается с наличием языка. Тем не менее, у животных элементы преднамеренного обмана в нестандартной ситуации неоднократно описаны этологами (ЛОРЕНЦ 1992; Гудолл 1992; Byrne 1998; Byrne, Whiten 1988) и психологами (Ладыгина-Котс 1923; Hayes &amp; Hayes 1951). Благодаря экспериментам с языками-посредниками способность антропоидов к преднамеренному обману и произвольно контролируемой передаче информации получила достоверное подтверждение (Паттерсон и др. 2000; Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003; Patterson 1978; Fouts 2002; Fouts, Mills 1997/2002).</p>
     <p>4) Сознание позволяет человеку отделить «Я» от «не-Я», «Я» от «Другого», т. е. обеспечивает самоузнавание.</p>
     <p>5) Сознание обеспечивает способность оценивать знания, намерения, мысленные процессы у других индивидов («theory of other mind» по PREMACK, WOODRUF 1978; «модель психического» по Сергиенко 2005).</p>
     <p>В исследовании предыстории двух последних характеристик сознания уже сделаны начальные, но принципиально важные шаги. Появились достаточно убедительные доказательства того, что способность узнавать свое отражение в зеркале, а также оценивать мысленные состояния и намерения других особей, «ставить» себя на их место закладывается на «дочеловеческом» этапе эволюции (Gallup 1970, 1982, 1994; Povinelli 1970; Povinelli et al. 1993, Povinelli, Preuss 1995; Povinelli, Cant 1995). Эти способности обнаружены только у человекообразных обезьян, тогда как другие приматы ни одной из них не обладают (см. TOMASELLO, CALL 1997). К этому вопросу мы еще вернемся.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Современные представления о стадиях эволюции психики</p>
     </title>
     <p>Следует отметить также, что концепция А. Н. Леонтьева дает самую общую характеристику уровням развития поведения и психики позвоночных. К. Э. Фабри (1976/2001) предложил выделять низший и высший уровень в пределах каждой из стадий. В его книге приводится схема распределения видов по указанным стадиям. Согласно этой схеме, большинству из них приписывается средний и высший уровень перцептивной психики, причем рыбы, рептилии и головоногие моллюски занимают практически один и тот же уровень, а все птицы и млекопитающие следующий, не намного более высокий.</p>
     <p>Более дифференцированная и в большей степени отражающая современные знания характеристика стадий эволюции психики приводится в работе Г. Г. Филипповой (2004). В пределах каждой стадии она также выделяет высший и низший уровни, но использует большее число критериев и пытается отразить современные данные обо <emphasis>всем комплексе</emphasis> поведенческих и психических особенностей каждой группы. В ее характеристиках учитываются не только особенности отражения, но и его формы, не только структура деятельности, но и формы ее регуляции, а также соотношение этих форм. Она описывает характерные для каждой стадии особенности строения нервной системы и содержание отражения, специфику потребностно-мотивационной сферы, свойственной каждому уровню, а также особенности онтогенеза, социальной организации и коммуникативных процессов. Такой анализ представляет собой развитие учения А. Н. Леонтьева, которое отвечает современному объему знаний и представлений.</p>
     <p>Отметим лишь некоторые аспекты этой важной работы, существенные в связи с проблемой происхождения речи и лежащих в основе этого когнитивных процессов. Один из них состоит в том, что, согласно Г. Г. Филипповой, стадии интеллекта достигают не только понгиды — человекообразные обезьяны, но и многие млекопитающие, а также птицы. Такое представление лучше согласуется с современными сравнительными данными о когнитивных способностях животных (КРУШИНСКИЙ 1986; ЗОРИНА 2005; Mackintosh 2000; Pepperberg 1999/2002).</p>
     <p>Не менее важно, что Г. Г. Филиппова выделяет уровень эволюции психики, переходный от стадии интеллекта к стадии сознания. По ее представлениям, на этом уровне возможно не только изготовление орудий, но и применение их в совместной деятельности, которая регулируется при помощи искусственной знаковой системы — речи. Предполагается, что это промежуточная стадия между современными антропоидами и ископаемыми представителями рода <emphasis>Homo,</emphasis> которая не представлена в современном животном мире. Однако, как отмечает Г. Г. Филиппова, у современных человекообразных обезьян в определенной мере присутствуют некоторые свойства, характерные для этой стадии эволюции психики: самоузнавание в зеркале; самоукрашение как способ усиления ощущения собственного тела; использование языков-посредников для обозначения обобщенных образов-представлений, включая использование собственного имени. В следующих главах мы приведем свидетельства в пользу правомерности этого положения (см. также ЗОРИНА, ПОЛЕТАЕВА 2001/ 2003; Резникова 2005; Byrne 1998; Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003).</p>
     <subtitle>Учение Павлова о наличии двух сигнальных систем как основа для физиологического анализа речи человека</subtitle>
     <p>Рассматривая историю поиска биологических предшественников речи человека, нельзя не обратиться к работам И. П. Павлова. Изучение условно-рефлекторной деятельности животных и человека привело его к представлению о том, что существуют два рода сигналов, которые управляют поведением. Выше мы кратко рассмотрели некоторые характеристики и особенности коммуникативных систем животных — их Павлов относил к первой сигнальной системе, общей для животных и человека. Поскольку язык человека позволяет, помимо этого, передавать информацию в отвлеченной форме с помощью слов-символов, которые являются сигналами других, конкретных сигналов, Павлов называл слово сигналом сигналов, а речь — второй сигнальной системой. «Слово считается таким же реальным условным раздражителем, как и другие, общие у человека и животных». Оно позволяет не только реагировать на конкретные стимулы и сиюминутные события, но в отвлеченной форме хранить и передавать информацию об отсутствующих предметах, а также о событиях прошлого и будущего, а не только о текущем моменте. Павлов считал, что основные законы, установленные в работе первой сигнальной системы, должны также управлять и второй, потому что это работа все той же нервной системы.</p>
     <p>Понятие о второй сигнальной системе, введенное для обозначения особых свойств высшей нервной деятельности, отличающих человека от животных, охватывает совокупность связанных с речью психофизиологических процессов. Появление представлений о существовании двух сигнальных систем сыграло определенную роль в изучении физиологической природы речи как наиболее сложной и специализированной формы деятельности человека.</p>
     <subtitle>Гипотеза Л. А. Орбели о существовании сигнальных систем промежуточного типа</subtitle>
     <p>Представления И. П. Павлова о двух сигнальных системах и о физиологических основах речи как второй сигнальной системе, присущей только человеку, редко привлекаются к рассмотрению в связи с проблемой языкового поведения обезьян, хотя они и не утратили своего значения. Мы обратились к ним, в частности, в связи с работой одного из наиболее выдающихся последователей И. П. Павлова — Леона Абгаровича Орбели (1882–1958). Если взгляды Ч. Дарвина, А. Н. Северцова и А. Н. Леонтьева дают самые общие представления о возможных путях эволюции психики и происхождении мышления, то непосредственную теоретическую основу для современных подходов к проблеме происхождения речи и обоснование наличия ее зачатков у животных мы находим в трудах Л. А. Орбели. Он внес существенный вклад в развитие медицины, физиологии вегетативной нервной системы, эволюционной физиологии и биохимии, а также в формирование современных представлений о закономерностях развития поведения.</p>
     <p>В связи с темой этой книги необходимо особенно отметить роль Л. А. Орбели в формировании современных взглядов на происхождение высших психических функций человека. Речь идет о высказанной им гипотезе, согласно которой в процессе эволюции существовали промежуточные этапы развития сигнальных систем. Он писал: «Мы должны себе представлять существование каких-то промежуточных этапов между сигнальными системами, которые обеспечили возможность использования символов вместо реальных объектов и реальных явлений, т. е. (существование) переходного уровня отражения психикой реальной действительности» (Орбели 1949, с. 469).</p>
     <p>У человека в основе использования знаков (вторая сигнальная система) лежит способность к образованию абстрактных понятий, выражаемых в словесной форме, однако, по его мнению, на определенных этапах филогенеза у животных могла появиться способность к формированию «предпонятий», или «протопонятий». Разрабатывая эту гипотезу, Л. А. Фирсов (1972, 1987, 1993) позднее назвал их «довербальными понятиями», в основе которых лежат не просто аналоги образных представлений (работающие в рамках первой сигнальной системы), а «функциональные блоки систематизированной информации», «смысловые схемы» или «обобщенные образы». Именно они и создают «саму <emphasis>возможность символизации, отвлечения от реальной действительности с помощью знаков»</emphasis> и составляют, по мнению Л. А. Орбели, основу второй сигнальной системы, а «не словесная речь как таковая».</p>
     <p>Это представление Л. А. Орбели созвучно гипотезе, которую позднее высказывал О. Кёлер (KOEHLER 1956), обнаруживший способность к обобщению и образованию довербальных понятий («thinking without words») у птиц. Он одним из первых предположил, что способность человека к обобщению — не результат наличия у него речи, а ее основа, которая возникла у предков человека на более ранних стадиях филогенеза, чем появилась человеческая речь. По его словам, «… человек никогда не смог бы изобрести числительные, если бы его предки-животные не передали ему по наследству свою способность оценивать количество предметов в небольших группах и учитывать число элементов в небольшой последовательности действий, а также комбинировать эти два типа счета» (KOEHLER 1956, с. 86).</p>
     <p>В силу языкового барьера взгляды Л. А. Орбели были совершенно неведомы американским исследователям, впрочем, как и напечатанные по-английски работы О. Кёлера. Между тем по существу они могли бы быть теоретической основой экспериментов по обучению языкам-посредникам антропоидов и некоторых других высших позвоночных. Эти эксперименты оказались подтверждением гипотез Л. А. Орбели и О. Кёлера, а прямое развитие они получили в работах ученика Орбели, Л. А. Фирсова (1977, 1987; ФИРСОВ, ЧИЖЕНКОВ 2003, 2004), который исследовал высшие когнитивные функции у приматов. Он пришел к выводу, что уровень доступной им способности к обобщению и абстрагированию настолько высок, что действительно может служить основой для «довербального языка», который Орбели называл «промежуточным этапом в эволюции сигнальных систем».</p>
     <subtitle>Л. С. Выготский о различии генетических корней мышления и речи</subtitle>
     <p>Важный вклад в анализ проблемы происхождения речи внесли труды Л. С. Выготского. Их необходимо принимать во внимание в связи с анализом вербального поведения шимпанзе, овладевающих языком-посредником для общения с человеком. В своей работе «Мышление и речь» (1996) он всесторонне анализирует генетические корни этих высших психических функций. Ниже мы неоднократно будем обращаться к его положениям, а здесь лишь кратко перечислим важнейшие:</p>
     <p>1. Мышление и речь имеют разное происхождение — разные «генетические корни».</p>
     <p>2. Развитие мышления и речи идет по разным линиям и независимо друг от друга.</p>
     <p>3. Отношения между мышлением и речью не являются сколько-нибудь постоянной величиной на всем протяжении филогенетического развития.</p>
     <p>Особый интерес в связи с нашей темой имеют представления Л. С. Выготского о мышлении и речи обезьян. Он отмечает и обосновывает две главные особенности:</p>
     <p>4. Антропоиды обнаруживают человекоподобный интеллект в одних отношениях (зачатки употребления орудий) и человекоподобную речь — в совершенно других (фонетика, эмоциональность и зачатки социальной функции речи).</p>
     <p>5. У антропоидов не обнаружено характерного для человека отношения — тесной связи между мышлением и речью.</p>
     <p>По его словам, «в филогенезе мышления и речи мы можем с несомненностью констатировать доречевую фазу в развитии интеллекта и доинтеллектуальную фазу в развитии речи» (ВЫГОТСКИЙ 1996, с. 100). Как мы уже упоминали выше, анализируя природу слова, он указывал, что «значение слова, с психологической стороны… есть не что иное, как обобщение, или понятие. Обобщение и значение слова суть синонимы. Всякое же обобщение, всякое образование понятия есть самый специфический, самый подлинный, самый несомненный акт мысли» (там же). Обобщение — это то, «без чего слово перестает быть самим собой», в нем «заключен совершенно своеобразный способ отражения действительности в сознании» (с. 304).</p>
     <p>Подчеркивая сложность отношений мысли и слова в развитом сознании, Выготский цитирует слова Л. Н. Толстого: «отношение слова к мысли и образование новых понятий есть такой сложный, таинственный и нежный процесс души» (с. 305).</p>
     <p>Поскольку, по выражению Выготского, «мы вправе рассматривать значение слова как феномен мышления», то прежде чем переходить непосредственно к экспериментам по обучению обезьян языкам-посредникам, необходимо рассмотреть вопрос о том, есть ли у животных мышление, в какой степени и формах оно развито и имеются ли основания ожидать, что оно может обеспечить основу для усвоения обезьянами речи.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Мышление животных: общая характеристика</p>
    </title>
    <subtitle>Основные определения</subtitle>
    <p>Изучение элементарного мышления, или рассудочной деятельности животных составляло на протяжении всего ХХ века одну из самых актуальных, но и наиболее спорных проблем науки о поведении. В предыдущих разделах были приведены взгляды крупных физиологов, психологов и эволюционистов, которые независимо друг от друга высказывали предположение о наличии у животных той или иной формы интеллектуальной (разумной) деятельности, хотя и расходились в том, какого уровня она может достигать. В начале ХХ века стали появляться эксперименты, которые наполнили эти высказывания реальным содержанием. В 10—20-е годы первыми их поставили Н. Н. Ладыгина-Котс и В. Келер, и с тех пор поток экспериментов неуклонно растет.</p>
    <p>В настоящее время эксперименты в лаборатории — не единственный источник доказательств существования мышления у животных. Представления, сложившиеся благодаря традиционным лабораторным экспериментам психологов и физиологов, постоянно дополняются и расширяются. Такую возможность дает и анализ материалов, накопленных этологами в процессе систематических наблюдений за поведением животных в привычной для них среде обитания (ЗОРИНА 2005). Это направление этологии в настоящее время стало самостоятельным и получило название когнитивной этологии (см. РЕЗНИКОВА 2005; BEKOFF, Allen 1997; Kako 1998).</p>
    <p>Напомним, что мышление человека — процесс многогранный, оно включает активное овладение законами окружающей среды для решения задач в новых ситуациях. Оно основано на обобщенном и опосредованном отражении действительности, а также на оперировании символами. Согласно одному из удачных определений (ДАНИЛОВА 2004), мышление — это «процесс познавательной деятельности, при котором субъект оперирует различными видами обобщений, включая образы, понятия и категории, составляющие внутреннюю картину его мира» (с. 224).</p>
    <p>При изучении любой проблемы необходимо выделить исходную единицу — элементарный феномен для исследования, подобрать соответствующие модели и четкие критерии. Подчеркнем, что в этом отношении особенно важно определение, которое дал А. Р. Лурия (1973, с. 310) применительно к мышлению человека. Оно позволяет более точно разграничить этот процесс с другими типами психической деятельности и дает надежные критерии для выявления зачатков мышления у животных. Согласно этому определению, «акт мышления возникает только тогда, когда у субъекта существует соответствующий мотив, делающий задачу актуальной, а решение ее необходимым, и когда субъект оказывается в ситуации, относительно выхода из которой у него нет <emphasis>готового решения</emphasis> — привычного (т. е. приобретенного в процессе обучения) или врожденного». Иными словами, речь идет об актах поведения, программа выполнения которых может создаваться экстренно в соответствии с условиями задачи. Этот показатель — решение новой задачи, для которой <emphasis>«нет готового решения</emphasis>», — может служить ключевым признаком в отнесении конкретного поведенческого акта к категории мышления.</p>
    <p>Для обозначения указанной формы поведения животных употребляют самые разнообразные термины — мышление, разум, сообразительность, интеллект, animal complex cognition, animal thinking, animal intelligence<a l:href="#n_15" type="note">[15]</a> и др. Тем не менее, уместно привести высказывание Н. Н. Ладыгиной-Котс (1923, с. 4) о том, что при анализе таких актов следует «отбрасывать все обычно взаимно перемешиваемые (особенно в применении к животным) понятия, такие как ум, разум, рассудок, и заменять их термином „мышление“, подразумевая под этим последним только логическое, самостоятельное мышление, сопровождающееся процессами абстрагирования, образованием понятий, суждений, умозаключений». Это определение, сделанное около 80 лет назад, вполне предвосхищает современные взгляды и подходы к проблеме. В частности, изучение операций обобщения и логического вывода составляет весьма заметную часть проводимых в настоящее время работ (см., например, ЗОРИНА И ДР. 2001, 2003; Смирнова 2000; Фирсов 1987, 1993; Delius et al. 2000; Lazareva et al. 2001, 2004; Mackintosh 1988, 2000; Wasserman et al. 2001 и др.). Эти операции четко проявляются в поведении «говорящих» обезьян в процессе усвоения языков-посредников.</p>
    <p>Наряду с этим Ладыгина-Котс (1963, с. 310) подчеркивала, что о «наличии интеллекта может свидетельствовать установление лишь новых адаптивных связей в новой для животного ситуации». Начало экспериментальному изучению этой стороны интеллекта положил В. Келер (1925), который ввел понятие «ин-сайт» и доказал его наличие у антропоидов. Он считал, что шимпанзе могут решать новые для них задачи «не методом проб и ошибок, а на основе „разумного постижения“ логических связей между стимулами или событиями» («инсайт»). Добавим, что рассматривались как раз те ситуации, для выхода из которых (по ЛУРИЯ 1973) у животных не было <emphasis>«готового решения».</emphasis></p>
    <subtitle>Классификация форм мышления животных</subtitle>
    <p>Уже из сказанного очевидно многообразие форм мышления животных, что определяет наличие разных подходов к его изучению. Эти подходы можно условно разделить на две основные группы. Первая оценивает способность к решению новых задач в новых, экстренно возникших ситуациях, для выхода из которых у особи нет «готового» решения. Вторая направлена на то, чтобы выяснить, способны ли животные к обобщению, абстрагированию, а также усвоению символов. Обе эти стороны мышления составляют основу усвоения языков-посредников обезьянами. Они проявляются в языковом поведении обезьян, давая новый и важный материал для анализа этого психического процесса.</p>
    <p>К настоящему времени существует достаточно большой арсенал методик, применяемых для выявления разных форм мышления животных (подробнее см. ЗОРИНА, ПОЛЕТАЕВА 2001/2003; Крушинский 1986; Pearce 1998; Tomasello, Call 1997; Rum-baugh et al. 1991, 1996, 2000 и мн. др.).</p>
    <p><emphasis>I. Экстренное улавливание структуры элементарных логических задач</emphasis> («инсайт»).</p>
    <p><emphasis>II. Экстренная реорганизация элементов прошлого опыта и независимых навыков для создания нового решения.</emphasis></p>
    <p><emphasis>III. Выявление общего алгоритма при решении серии однотипных задач</emphasis> (формирование установки на обучение).</p>
    <p><emphasis>IV. Операции обобщения и абстрагирования (формирование обобщений на допонятийном уровне или уровне довербальных понятий; усвоение и оперирование символами).</emphasis></p>
    <p><emphasis>V. Операции логического вывода (транзитивное заключение; выявление аналогий).</emphasis></p>
    <p><emphasis>VI. «Макиавеллиевский» интеллект, основанный на понимании взаимоотношений особей внутри сообщества (social cognition), на способности антропоидов к самосознанию и к пониманию ментальных состояний других особей («Аеогу of mind»).</emphasis></p>
    <p>Рассмотрим некоторые из этих когнитивных функций, наиболее важные в связи с вопросом об основах усвоения животными языков-посредников. Одной из плодотворных в этом плане экспериментальных моделей оказалась орудийная деятельность животных. Начало ее изучения связано с именем В. Келера.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Орудийная деятельность и интеллект животных</p>
    </title>
    <subtitle>Опыты В. Келера и развитие его представлений в современных работах</subtitle>
    <p>Одна из главных и весьма плодотворных экспериментальных моделей изучения высших когнитивных функций животных появилась благодаря классической работе В. Келера. Он предлагал животным задачи на достижение видимой, но физически недоступной приманки, причем это были новые ситуации, для выхода из которых, согласно определению А. Р. Лурия, не было «готового решения». Однако эти ситуации имели такую структуру, что животное могло решить их с первого же раза, если выявляло объективные отношения между элементами ситуации, существенные для успешного решения (КЕЛЕР 1930). В этом состояла принципиальная особенность задач В. Келера: все компоненты, необходимые для решения, находились в поле зрения животного и были доступны для восприятия и анализа.</p>
    <p>С помощью этих задач впервые была изучена орудийная деятельность животных, т. е. их способность при достижении своей цели — главным образом, при добывании или обработке пищи — восполнять ограниченные возможности конечностей с помощью посторонних предметов. На основании опытов В. Келер пришел к выводу, что шимпанзе способны к решению некоторых проблемных ситуаций не методом проб и ошибок, а за счет механизма, который он назвал «инсайт», т. е. ‘проникновение’ или ‘озарение’. В основе этого механизма лежит, по его мнению, не тенденция автоматически реагировать отдельными реакциями на отдельные стимулы (в соответствии с представлениями бихевиористов), а способность воспринимать всю ситуацию в целом, со всеми ее внутренними связями, и благодаря этому принимать адекватное решение. Все это привело автора к представлению, что <emphasis>«разумное решение</emphasis> (…) необходимо зависит от характера структуры данного оптического поля постольку, поскольку оно должно протекать в форме динамических, направленных процессов <emphasis>сообразно данной структуре»</emphasis> (курсив автора, КЕЛЕР 1930, с. 205).</p>
    <p>Работы В. Келера подвергались и продолжают подвергаться разнообразной критике, обсуждать которую здесь не место. Бесспорно то, что они явились одним из первых экспериментальных доказательств наличия у животных зачатков мышления и определили направление дальнейших исследований на многие десятилетия. Чтобы спровоцировать обезьян на употребление (а иногда и изготовление) посторонних предметов для достижения видимой, но физически недоступной приманки, исследователи прибегали к разным мерам (рис. 1, 2, 3). В одних случаях приманку подвешивали на большой высоте или располагали на значительном расстоянии от вольеры, предлагая ящики, палки или тесемки для преодоления этого расстояния (В. Келер, И. П. Павлов и его сотрудники; Г. З. Рогинский, Н. Ю. Войтонис, С. Л. Новоселова, Rumbaugh ET AL. 2000). В других случаях ее помещали в разного рода узкие трубки (Н. Н. Ладыгина-Котс; Г. Г. Филиппова, Р. Йеркс, Э. Визальберги, Дж. Чэппелл) или в более сложные устройства, для проникновения в которые также требовались какие-то вспомогательные средства (СЧАСТНЫЙ 1972; ФИРСОВ 1977). Наконец, в знаменитых опытах в лаборатории И. П. Павлова для получения приманки требовалось потушить пламя спиртовки.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_001.jpg"/>
    <cite>
     <p>Рис. 1. Роль подражания в орудийной деятельности обезьян.</p>
     <p>А — Шимпанзе Лада демонстрирует Бодо, как открыть контейнер с приманкой при помощи палки; Б — Бодо повторяет операцию, показанную Ладой (по ФИРСОВ 1982)</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_002.jpg"/>
    <cite>
     <p>Рис. 2. Конструктивная деятельность шимпанзе: использование Парисом разных орудий для добывания приманки из трубки (2 из 675 опытов).</p>
     <p>А — Парис отщепляет от доски лучину; Б — проталкивает лучину в глубь трубки; В — вытаскивает приманку; Г — примеривает к трубке предложенную ему палку с податливыми поперечными втулками; Д — обследует поперечины; Е — вынимает поперечины руками (по ЛАДЫГИНА-КОТС 1959)</p>
    </cite>
    <image l:href="#i_003.jpg"/>
    <p>Экспериментальное изучение орудийной деятельности позволяло анализировать и решать целый ряд вопросов, тесно связанных с проблемой возникновения речи: главный из них — вопрос о наличии у животных способности экстренно применять орудия в новой ситуации. Ответом на этот вопрос можно считать работы многочисленных исследователей, в том числе отечественных, начиная с Н. Н. Ладыгиной-Котс, Р. Йеркса, И. П. Павлова и его сотрудников, Г. З. Рогинского, Н. Ю. Войтониса, Л. А. Фирсова, С. Л. Новоселовой, Э. Визальберги и многих других (см. обзоры: Дембовский 1963; Parker, Gibson 1977; Byrne 1998; de Waal 2001; Celli et al. 2004), в которых было подтверждено наличие у человекообразных обезьян этой способности.</p>
    <p>Особо нужно сказать о позиции И. П. Павлова, на которого обычно ссылаются противники идеи о наличии элементов мышления у животных. Его первая реакция на опыты и представления В. Келера была резко отрицательной<a l:href="#n_16" type="note">[16]</a>. Однако в последние годы жизни (Павлов умер в 1936 году) он признал, что «было бы неоправданной претензией утверждать, что двумя описанными общими механизмами (временная связь и анализаторы) исчерпывается раз и навсегда вся ВНД высшего животного» (ПАВЛОВ 1949, с. 17). Разбирая опыты с Рафаэлем на одной из Павловских сред, Павлов отмечал способность этой обезьяны оперировать «<emphasis>массой свойств и отношений между явлениями».</emphasis> Он считал, что «когда обезьяна строит вышку, чтобы достать плод, это условным рефлексом не назовешь, это есть случаи образования знания, улавливания нормальной связи вещей», и называл это <emphasis>«зачатками конкретного мышления, которым мы орудуем»</emphasis> (там же, заседание 13.11.1935).</p>
    <p>Мы приводим эти высказывания отечественных исследователей, относящиеся к 60-м годам ХХ века, а не более поздние, поскольку они отражали типичные представления о высших когнитивных функциях животных, на фоне которых были начаты попытки обучать обезьян языкам-посредникам.</p>
    <subtitle>Целенаправленность орудийного поведения антропоидов</subtitle>
    <p>Изучение орудийного поведения обезьян позволило не просто констатировать наличие у них элементов мышления, но также выявить и описать конкретные операции и свойства когнитивных процессов, обеспечивающие нахождение адекватного решения:.</p>
    <p>Решению задачи предшествует анализ <emphasis>параметров ситуации, </emphasis>что позволяет использовать орудие не вслепую, а на основе «разумного постижения условий задачи» (В. Келер). К этим параметрам относится расстояние, которое надо преодолеть, чтобы достать банан, и свойства орудия, которое надо выбрать (или даже изготовить) — не только его длина, но и толщина и твердость. В опытах с доставанием приманки из трубок к параметрам ситуации относится взаимное расположение приманки и отверстий.</p>
    <p>Решение задачи может быть основано на способности оценивать связи и соотношения между предметами (РОГИНСКИЙ 1948) или, согласно другой формулировке, на способности улавливать причинно-следственные отношения между компонентами задачи (см. рис. 2). В тот период считалось, что такие способности даже у антропоидов развиты весьма ограниченно (Ладыгина-Котс 1959).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_002.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Достижение одной и той же цели может осуществляться разными орудиями, а одно и то же орудие может применяться в разных ситуациях и разными способами, что свидетельствует о понимании животным структуры ситуации. Так, в уже упоминавшихся опытах с тушением огня не Рафаэль, а другая обезьяна использовала воду многими способами — если бак был пуст, она могла зачерпнуть воду кружкой из озера или помочиться в нее. Если не было кружки, она смачивала тряпку в тазу и выжимала ее на огонь, наконец, когда не было никакой воды, она однажды загасила огонь просто сухой тряпкой (ВОРОНИН, ФИРСОВ 1967).</p>
    <p>Использование одного и того же предмета разнообразными способами и в разных ситуациях свидетельствует о наличии обобщенных представлений о его свойствах и функциях.</p>
    <p>Решению предшествует составление «мысленного плана» действий, а не слепые пробы и ошибки и не повторение ранее выученных навыков.</p>
    <p>Все перечисленные особенности когнитивных процессов, связанных с орудийными действиями шимпанзе, можно обнаружить в эпизоде спонтанного применения орудий, который наблюдал Л. А. Фирсов (1987). Содержавшиеся в лаборатории в Колтушах подростки Лада и Нева, воспользовавшись ошибкой лаборантки, достали забытую на столе связку ключей и очутились на свободе. Экспериментаторы тщательно проанализировали тот случай, а затем при намеренном воссоздании исходной ситуации обезьяны сами охотно воспроизвели ход решения этой задачи.</p>
    <p>Последовательность действий обезьян была следующей:</p>
    <p>1) отбили край столешницы у стола, который стоял внутри их вольеры уже три года;</p>
    <p>2) с помощью образовавшейся палки подтянули оконную штору и захватили ее;</p>
    <p>3) набросили штору на стол с ключами, который находился на достаточном расстоянии от решетки, и с ее помощью подтянули ключи к вольере;</p>
    <p>4) открыли висячий замок и вышли на свободу — эта операция была им ранее знакома.</p>
    <p>Особо следует обратить внимание на тот факт, что столешница была разрушена именно тогда, когда понадобилось достать связку ключей, — в течение всех предыдущих лет они стол не трогали. Существенно также, что обезьяны по-разному использовали штору. Сначала ее бросали как лассо, а когда она накрывала связку, подтягивали ее очень осторожно, чтобы ключи не выскользнули. Таким образом, они продемонстрировали здесь способность не только к тонкому и разнообразному использованию предметов в качестве орудий, но также к элементарному планированию своих действий и предвидению их результата.</p>
    <p>Л. А. Фирсов так комментирует данный эпизод: «Надо быть слишком предубежденным к психическим возможностям антропоидов, чтобы во всем описанном увидеть только простое совпадение. Общим для поведения обезьян в этом и подобных случаях является отсутствие „поведенческой дилеммы“ с ее дихотомией и простым перебором вариантов. Эти акты точно развертывающейся поведенческой цепи, вероятно, отражают <emphasis>реализацию уже принятого решения</emphasis>, которое может осуществляться на основе как текущей деятельности, так и имеющегося у обезьян жизненного опыта. Все подобные факты приводят к заключению, что в основе употребления орудий у обезьян лежит способность к активному оперированию следовыми образами и <emphasis>к планированию действий»</emphasis> (ФИРСОВ 1987, с. 660).</p>
    <p>Таким образом, по мнению ряда исследователей, «мысленный план» решения задачи, о котором говорилось выше, может включать выполнение целой серии «промежуточных» действий (Л. А. Фирсов, А. Н. Леонтьев, Г. Г. Филиппова). Это проявляется в способности обезьян удаляться на десятки метров от того места, где будет применено орудие (Тарас, идущий в лес за палкой на расстояние около 17 м). В опыте с тушением огня на плотах посреди озера Рафаэлю приходилось возвращаться на берег за шестом нужной длины, по которому он затем переходил на второй плот, где находился бак с водой <a l:href="#n_17" type="note">[17]</a>. В опытах Г. Г. Филипповой (1990; 2004) орангутаны проявили способность выполнять действия, которые не приближают, а сначала удаляют приманку.</p>
    <p>Вернемся к вопросу о том, насколько «осмысленны» действия шимпанзе (и других животных) при использовании орудий. Он всегда вызывал и продолжает вызывать большие сомнения. Так, есть много наблюдений, что наряду с использованием палок по назначению шимпанзе совершают с ними много случайных и бессмысленных манипуляций. Особенно это касается конструктивных действий: если в одних случаях шимпанзе успешно удлиняли короткие палки, то в других они соединяли их под углом, получая совершенно бесполезные сооружения. В связи с важностью этого вопроса особую ценность представляет его анализ в специальном лабораторном эксперименте.</p>
    <p>Такой эксперимент, позволивший отчасти разрешить эти сомнения, выполнила итальянская исследовательница Элизабетта Визальберги (Visalberghi ET al. 1995). Ее методика изучения орудийной деятельности позволяла достаточно строго проанализировать, могут ли обезьяны планировать свои действия и предвидеть их последствия. Она предлагала обезьянам несколько вариантов задач, где им приходилось доставать приманку из довольно длинной прозрачной трубки (рис. 4). Наиболее важная серия опытов отличалась тем, что в средней части трубки имелось отверстие, через которое приманка могла упасть в приделанный снизу, тоже прозрачный стакан — автор назвала его «ловушкой». Чтобы получить приманку, обезьяна должна была не только правильно подобрать орудие — палку соответствующего диаметра, но и вставить ее с соответствующей стороны, так, чтобы приманка попала не в эту ловушку, а к противоположному отверстию трубки.</p>
    <image l:href="#i_004.jpg"/>
    <p>Применение этой методики позволило продемонстрировать, что шимпанзе осознанно применяют орудия в соответствии с определенным планом, предвидя результат совершаемых ими манипуляций. В отличие от них капуцины оперируют палкой, не прогнозируя результата собственных действий и не понимая причинно-следственных отношений, составляющих суть задачи. Подобные различия между высшими и низшими приматами были обнаружены Визальберги и в других экспериментальных ситуациях (см., например, VISALBERGHI 1997), что совпадает с данными ряда авторов о том, что для низших приматов использование орудий по собственной воле не характерно. Тем самым эти опыты не только доказали способность шимпанзе к планированию своих действий, но выявили четкое различие когнитивных способностей антропоидов и низших обезьян по данному параметру.</p>
    <p>Рассмотренные нами аспекты орудийной деятельности не только не исчерпывают имеющихся данных, но заведомо затрагивают лишь часть вопросов, которые были изучены с помощью этой модели. Мы остановились на описании немногих из них (полученных, главным образом, отечественными авторами), которые иллюстрируют наличие у шимпанзе отвлеченных представлений о свойствах используемых предметов, способность к преднамеренному планированию многостадийной деятельности и мысленному прогнозированию результатов каждого этапа, т. е. тех свойств, которые необходимы для овладения азами человеческого языка.</p>
    <p>Долгое время орудийная деятельность животных рассматривалась преимущественно в связи с экспериментальным изучением проблемы интеллекта. Однако современные, более обширные и разносторонние знания поведения животных в природной среде говорят о том, что использование орудий — характерная черта адаптивного поведения некоторых (далеко не всех) популяций шимпанзе, причем они используют их разными способами. Интересно, что признанные наиболее близкими к человеку шимпанзе бонобо в природных условиях никогда не пользуются орудиями, хотя изобретательно прибегают к ним в условиях неволи (см. ниже об орудийном поведении Канзи). Большой вклад в изучение этой формы поведения у животных природных популяций внесла этология (Гудолл 1992; McGrew 1987, 1992; DE WAAL 1977, 2001). Подробный обзор и интересный анализ этой стороны орудийной деятельности приматов содержится в новой книге Ж. И. Резниковой (2005), посвященной проблемам когнитивной этологии.</p>
    <p>Эти данные поднимают много новых вопросов. Один из них состоит в том, что, как и любое другое сложное поведение, применение орудий у разных животных и в разных ситуациях может осуществляться за счет разных механизмов. В ее основе могут лежать не только элементы мышления (как в рассмотренных примерах), но и разные виды обучения, в том числе и путем подражания, а у ряда видов птиц даже генетическая предрасположенность к определенным орудийным действиям.</p>
    <p>По-видимому, многое из того, что обнаружено сейчас у вольно живущих шимпанзе, это уже результат существования культурной традиции, навыки, которые усваиваются с детства путем подражания старшим, а также благодаря направленному обучению малышей взрослыми (BOESCH 1991). Последняя особенность поведения также относится к числу признаков, доступных только антропоидам. Исследование этого аспекта орудийной деятельности антропоидов особенно важно в связи с проблемой антропогенеза — для реконструкции возможных путей зарождения культуры у человека. Принципиальное отличие культурных традиций у приматов и человека состоит в том, что у приматов их поддержание осуществляется на уровне функций первой сигнальной системы, тогда как у человека передача опыта происходит в символической форме с помощью второй сигнальной системы (речи). Вопрос о том, как это происходит у обезьян, обученных языкам-посредникам, представляет актуальный интерес и будет рассмотрен во второй части книги.</p>
    <p>Наличие орудийной деятельности характеризует ту сторону мышления, которая обеспечивает экстренное решение задач в новой для животного ситуации. Далее мы обратимся к другой стороне мышления — способности к обобщению, абстрагированию, усвоению символов и совершению операций логического вывода, которые не менее важны как когнитивная основа речи.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Операции обобщения и абстрагирования у животных</p>
    </title>
    <subtitle><strong>О</strong>пределения</subtitle>
    <p>Наиболее важную для усвоения языков-посредников сторону мышления составляет способность к операции обобщения — к мысленному объединению стимулов и событий по общим для них существенным признакам. Другими словами, обобщение — это способность в процессе обучения и приобретения опыта выделять и фиксировать инвариантные свойства предметов и их отношений, мысленно объединять предметы и явления по их общим и существенным признакам и хранить эту информацию в более или менее отвлеченной форме. С обобщением неразрывно связана еще одна мыслительная операция — абстрагирование: мысленное выделение одних признаков и отвлечение от других, в данном случае несущественных.</p>
    <p>Результатом операций обобщения и абстрагирования у человека является формирование понятий, которые фиксируют отличительные признаки предметов данного класса в отвлеченной форме и благодаря операции сравнения обеспечивают адекватную реакцию в новой ситуации — позволяют отнести новые предметы и явления к соответствующим категориям. Наряду с умозаключениями и суждениями понятия относятся к ведущим формам абстрактного мышления человека и лежат в основе функционирования второй сигнальной системы — речи.</p>
    <p>О возможности формирования обобщений у животных и их роли в приспособительном поведении свидетельствуют две группы фактов. Накопленные этологами данные о поведении животных в естественных условиях показывают, что в своей повседневной жизни они реагируют не только на конкретные стимулы, но и на целые классы или категории сходных предметов и явлений. Другой источник данных о способности животных к обобщению — изучение сложных форм обучения (анализ выработки условных рефлексов на относительные признаки стимулов, генерализации и переноса навыков в новые ситуации). Эти работы также показывали, что животным в той или иной степени свойственна способность к выделению наиболее общих свойств предметов.</p>
    <p>Психофизиологическая природа операции обобщения состоит в том, что в процессе решения серии однотипных задач животные переходят от образования связей между конкретными стимулами и подкрепляемыми реакциями на них к сопоставлению хранящихся в памяти мысленных представлений и выделению общих для них признаков. Обобщение рассматривают как «процесс систематизации информации о предметах, явлениях, отношениях, действиях и тождествах». В результате этого процесса, по выражению Л. А. Фирсова, «создаются <emphasis>блоки систематизированной информации,</emphasis> которые хранятся в памяти в виде более или менее отвлеченных, обобщенных представлений. Они извлекаются из памяти при появлении сходных ситуаций, стимулов, соотношений и благодаря операции сравнения обеспечивают адекватную реакцию животного на новые стимулы» (ФИРСОВ 1987, с. 676).</p>
    <p>Начало исследованию способности животных к обобщению было положено в опытах Н. Н. Ладыгиной-Котс с детенышем шимпанзе (подробнее см. ниже) в 1913–1916 гг. Для этих опытов была разработана методика, согласно которой животному показывают некий предмет-образец и оно должно выбрать такой же стимул из нескольких предложенных для сравнения (выбор по образцу). Другие методики основаны на выработке дифференцировочных условных рефлексов.</p>
    <p>С помощью этих методов удалось показать, во-первых, что шимпанзе не только различают такие зрительные признаки, как цвет, форма и величина предметов, но во-вторых, при этом происходит и обобщение: «в результате многочисленных конкретных опытов, выявляющих наглядно и в результате чувственного познания (…) соотношение вещей, шимпанзе производит практическое обобщение» (ЛАДЫГИНА-КОТС 1923, с. 452). Позднее было показано, что диапазон обобщаемых признаков практически не ограничен. Он включает самые разнообразные абсолютные признаки (не только цвет, форму, размер, но также наличие симметрии, число составляющих стимул элементов, конфигурацию и паттерн изображений и т. д.), не только зрительные, но и относящиеся к другим сенсорным модальностям. Кроме того, выяснилось, что животные могут обобщать и относительные признаки — те, что выявляются только при сопоставлении двух и более объектов. К ним относятся признаки: сходство — отличие, больше — меньше — равно, выше — ниже и т. д. Наконец, животные могут обобщать и совершенно отвлеченные признаки, такие как соответствие стимулов в отсутствие между ними физического сходства (число элементов в множествах, аналогия в соотношении компонентов, составляющих стимулы (см. ниже), и др.).</p>
    <p>Приведенные примеры далеко не исчерпывают всего многообразия признаков, которые могут анализировать и обобщать животные. Помимо обобщения воспринимаемой информации животные способны и к выявлению общего алгоритма при решении серии однотипных задач: например, при выработке серии однотипных дифференцировочных условных рефлексов происходит формирование установки на обучение (HARLOW 1958; Rumbaugh et al. 2000; Warren 1965).</p>
    <p>Операция обобщения участвует и в организации различных форм деятельности животных. Одно из доказательств этого — перенос двигательных навыков в новые ситуации (ПРОТОПОПОВ 1950). Обнаруженные у шимпанзе особенности использования орудий также отражают способность к глубокому анализу связей между предметами, явлениями и результатами деятельности с ними. Высокоразвитая способность к обобщению проявилась у шимпанзе в использовании различных природных объектов в качестве орудий «вне их частных признаков (…), т. е. предельно придерживаясь логики решения задачи» (ФИРСОВ 1987, с. 665).</p>
    <p>Специальному исследованию этой проблемы были посвящены опыты С. Л. Новоселовой (1933–2005). Шимпанзе Султану регулярно предлагали задачи на достижение приманки с помощью разного рода орудий (палок и тесемок). Султан успешно решал каждый новый вариант и, кроме того, довольно быстро усовершенствовал общую стратегию своего поведения, например, перешел от движений по типу рычага к тонким движениям кистью. Когда ему пришлось использовать и палки, и тесемки, он скомбинировал все прежние навыки — перенес их в новую ситуацию, но перенес творчески. С. Л. Новоселова (1965; 2001) сделала вывод, что шимпанзе не просто заучивает цепь движений, а выделяет в серии совершаемых им орудийных действий общие для них существенные признаки. Благодаря этому формируется <emphasis>обобщенный способ действия,</emphasis> и шимпанзе применяет его в разных ситуациях. Можно отметить, что в отличие от шимпанзе капуцины в тех же опытах не смогли переносить навыки и применить овладение палкой для подтягивания приманки тесемкой. Они учились каждой новой задаче почти заново.</p>
    <p>Изучение операции абстрагирования осуществляется параллельно и неразрывно с изучением операции обобщения. Принцип этих исследований — выяснить, от каких второстепенных элементов могут отвлекаться животные, после того как обобщение произошло.</p>
    <p>Характеризуя эту сторону элементарного мышления, И. М. Сеченов (1935) говорил, что она свидетельствует о способности «удаляться от чувственных корней, от реального образа конкретного предмета» (с. 45). Это образное выражение как нельзя лучше определяет сущность операции абстрагирования и, как мы увидим далее, оказывается весьма полезным при рассмотрении разных уровней овладения знаками у шимпанзе. Чем большим числом второстепенных признаков отличаются стимулы в тесте на перенос от использованных при обучении, тем выше степень абстрагирования сформированного животным правила выбора и лежащего в его основе обобщения.</p>
    <subtitle><strong>Те</strong>сты на перенос</subtitle>
    <p>Чтобы установить, произошло ли обобщение в результате обучения, может ли животное узнавать обобщаемый признак при изменении остальных параметров стимула и применить ранее сформированное частное правило выбора к новым стимулам, проводят так называемые <emphasis>тесты на перенос</emphasis> — предлагают стимулы, в разной степени отличные от использованных при обучении. Если животное правильно реагирует на новые стимулы уже при первых пробах, считают, что оно решило тест на перенос — т. е. оно оказалось способным мысленно сопоставлять получаемую в процессе обучения информацию, выделять общий для всех стимулов признак и «перенести» сформированное правило выбора на новый набор стимулов.</p>
    <p>Для оценки степени обобщения и абстрагирования применяют целые серии тестов на перенос. Самый первый классический пример — опыты Н. Н. Ладыгиной-Котс (1923), в которых Иони научился выбирать по сходству с образцом сначала стимулы красного цвета, потом перенес этот выбор на другие цвета, потом на предметы сходной формы. Процесс абстрагирования (отвлечения) сопровождался определенными трудностями, например, если предъявляемые объекты имели разноцветные полосы, расположенные в разном порядке (цвета российского и французского флагов). Кроме того, иногда он с трудом устанавливал сходство предметов с их изображениями и с пунктирными рисунками — доля правильных ответов снижалась со 100 до 55 %.</p>
    <p>В качестве примера современных подходов к исследованию этой проблемы приведем серию тестов на перенос для оценки степени обобщения и абстрагирования признака «большее число элементов», которую мы применили при исследовании способности врановых птиц обобщать признак «больше по числу элементов» (рис. 5). Эта серия позволяла шаг за шагом проконтролировать уровень достигнутого обобщения и независимость от второстепенных признаков.</p>
    <p>Эти тесты проводили после того, как вороны достигли критерия обученности и при предъявлении любой из 200 использованных для этого пар из исходного набора стимулов в диапазоне 1—12 выбирали стимул, содержащий большее число элементов (птицы при этом делали 80 % правильных выборов в 30 предъявлениях подряд). Тесты показали, что: птицы продолжают выбирать любое большее множество из новых пар того же диапазона, даже если они отличались от исходных <emphasis>по форме и цвету элементов, по их расположению на карточке и по цвету фона;</emphasis> птицы продолжают реагировать правильно несмотря на то, что предъявленные <emphasis>множества труднее различимы,</emphasis> чем использованные при обучении (например, 7 и 8, 8 и 9, 11 и 12); вороны могут абстрагироваться от такого признака, как <emphasis>суммарная площадь элементов</emphasis> (т. е. большая «закрашенность» рисунка). Они делают выбор того или иного множества именно на основе соотношения числа элементов, даже если площадь большего множества по абсолютной величине оказывается меньше, чем площадь меньшего; птицы выбирают по признаку «большее множество», даже если используются <emphasis>новые</emphasis>, ранее никогда не применявшиеся множества, содержащие от 10 до 20 элементов.</p>
    <p>В каждом новом тесте стимулы были все меньше похожи на исходные, однако доля правильных выборов новых стимулов сразу же достоверно превышала случайный уровень. Все это позволяет считать, что в тестах на перенос выбор определялся именно признаком «большее число» элементов, абстрагированным от других, сопряженных с ним. Как мы увидим далее, подобное последовательное тестирование степени обобщения и абстрагирования проводилось и при оценке вербального поведения обезьян.</p>
    <p>Еще один показатель высокой степени абстрагирования — способность животного к кроссмодальному переносу, например выбору на ощупь фигуры, которая соответствует зрительно воспринимаемому образцу. Способностью к кроссмодальному переносу обладают не только обезьяны, но, например, и птицы. В опытах О. Кёлера (KOEHLER 1956) ворон, обобщивший некоторые множества, изображенные разными способами, научился открывать соответствующее число кормушек. Когда ему в первый раз вместо визуального множества предъявили последовательность из нескольких звуковых сигналов, он спонтанно совершал столько действий, сколько слышал звуковых стимулов. Подобная способность к кроссмодальному переносу проявляется и в поведении «говорящих» обезьян, которые понимали и слова, произнесенные вслух (причем разными голосами, с разными интонациями), и узнавали их в виде зрительных стимулов — лексиграмм.</p>
    <subtitle><strong>У</strong>ровни обобщения и абстрагирования, доступные животным</subtitle>
    <p>Уровни обобщения, доступные разным видам животных, существенно варьируют. Один из критериев, которые используют для характеристики такого уровня, это <emphasis>диапазон отличий стимулов</emphasis>, использованных в тесте, от применявшихся при обучении. Этот критерий позволяет надежно выделять по крайней мере два уровня обобщения, доступных животным.</p>
    <p>Для многих видов (например, для голубей и крыс) характерен, по-видимому, только <emphasis>допонятийный уровень</emphasis> обобщения, когда отражение действительности осуществляется в форме ощущений. В его основе лежит формирование «наглядных или образных представлений конкретного объекта» (ЛАДЫГИНА-КОТС 1963; PREMACK 1983). Этот уровень обеспечивает способность животных узнавать стимулы одной категории, например, реагировать на любые предметы определенной формы (любые шары) или определенного цвета.</p>
    <p>Следующий, более высокий уровень обобщения — формирование довербальных понятий. Он проявляется в способности к переносу обобщения на стимулы новой категории. Так, шимпанзе Иони, обучившийся выбирать стимулы по сходству с образцом их цвета или формы, по собственной инициативе выделил признак «размер» и спонтанно стал выбирать стимулы, сходные по этому признаку, игнорируя их цвет, а также форму (ЛАДЫГИНА-КОТС 1923).</p>
    <p>Описание этого критерия более высокого уровня обобщения было сделано независимо друг от друга и несколькими другими авторами (Фирсов 1972, 1987, 1993; Фирсов, Чиженков, 2003; Koehler 1956; Mackintosh 1988), использовавшими разных животных и разные модели. Например, при выработке обобщения по признаку «сходство» (или «отличие») английский психолог Н. Макинтош проверял, будут ли птицы, обученные выбирать по признаку сходства цветовых стимулов, реагировать правильно, если им предложить стимулы другой категории — по-разному заштрихованные образцы. Голуби (WILSON ET AL. 1985) продемонстрировали способность к переносу только на новые цвета, а галки обобщили правило выбора «по сходству с образцом» и оказались способны перенести его на стимулы новой категории (разная штриховка).</p>
    <p>Независимо от этих авторов, работавших с птицами, тот же критерий предложил и Л. А. Фирсов. В его опытах шимпанзе сначала обучали выбирать геометрические фигуры большей площади. Затем проводили серию тестов на перенос, и они с первого же раза правильно выбирали большую в паре новых фигур, продемонстрировав допонятийное обобщение по признаку «больше по площади». После этого им предъявили стимулы другой категории — разное число точек, и они без дополнительного обу чения выбирали стимул с большим числом элементов, показав, что применяют сформированное обобщение также в отношении <emphasis>числа</emphasis> раздражителей (другая категория признаков), т. е. оно превратилось в обобщение «больше вообще», или «мера» (рис. 6).</p>
    <image l:href="#i_005.png"/>
    <subtitle><strong>Д</strong>овербальные понятия — высший уровень обобщения у животных</subtitle>
    <p>Именно такой перенос и расценивают как показатель формирования <emphasis>довербального понятия</emphasis> (ФИРСОВ 1972, 1982, 1993). В этом случае животное, по-видимому, переходит от нагляднообразной к более абстрактной, хотя и невербальной форме обработки и хранения информации, когда отражение действительности происходит на уровне понятий, не опосредованных словом.</p>
    <p>Способность применения правила выбора, сформированного в отношении стимулов одной категории («выбирай сходный по цвету»), к стимулам другой категории («выбирай сходный по форме, или по числу элементов, или др.»), обнаружена у приматов (Фирсов 1993; Фирсов, Чиженков 2003), прежде всего человекообразных, у дельфинов, а также у врановых (ЗОРИНА И ДР. 2001; Koehler 1956; Wilson et al. 1985) и попугаев (Pepperberg 1987а, <emphasis>b;</emphasis> 1999/2002). Интересно отметить, что по этим данным Л. А. Фирсова собаки не способны к формированию довербальных понятий, как и (по данным нашей лаборатории) к решению задачи на оперирование размерностью (ДАШЕВСКИЙ 1979; Дашевский, Детлаф 1974; Крушинский 1986) и некоторых других когнитивных тестов. Обобщив признак «больше по величине» при выработке дифференцировки фигур разной площади, они в отличие от шимпанзе и макак и капуцинов не смогли перенести эту реакцию на стимулы другой категории — различающиеся по числу элементов.</p>
    <p>Таким образом, способность к обобщению распространена у разных видов позвоночных (она есть даже у черепах), однако наиболее развитой она оказывается у человекообразных обезьян.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Изучение способности животных к символизации на примере «счета»</p>
    </title>
    <p>Способность некоторых животных к высокой степени обобщения позволяла предположить, что им доступна и способность к усвоению и использованию символов, т. е. та когнитивная операция, которая составляет основу речи человека.</p>
    <p>Символизацией называют процесс установления эквивалентности между ранее нейтральными для субъекта стимулами и соответствующими предметами, действиями, а также обобщениями разного уровня, в результате которого появляется возможность оперировать ими как символами в полном отрыве от обозначаемых предметов, действий и обобщений.</p>
    <subtitle>Обобщение числовых признаков, или «счет» у животных</subtitle>
    <p>Для изучения способности животных к символизации применяют разнообразные экспериментальные приемы. Один из них связан со способностью обобщать признак «число» и связывать представление о числе с символами-цифрами. Доказано, что животные выполняют разного рода количественные оценки параметров среды, включая формирование довербального понятия о числе (например, BOYSEN 1993; BRANNON, TERRACE 2000; Biro, Matsuzawa 2001). На следующем этапе анализа выясняют, могут ли животные связывать это понятие с символами (например, арабскими цифрами), т. е. существуют ли у них зачатки способности к «истинному счету» с помощью числительных, которой в полном объеме наделен только человек.</p>
    <p>Вопрос о наличии у животных зачатков «истинного счета» и критериях, которым они должны удовлетворять, составляет предмет острых дискуссий (см. Davis 1993; Davis, Perusse 1988; Gal-LISTEL 1990). Поскольку в качестве универсального стандарта рассматривают «человеческий счет» с помощью символов (числительных), прежде всего необходимо отметить, что этот термин подразумевает процесс формальной нумерации, используемый людьми для определения абсолютного числа элементов в множествах.</p>
    <p>Р. Гельман и К. Галлистель (GELMAN, GALLISTEL 1978) предложили ряд критериев, которые необходимо учитывать при оценке способности животных использовать символы для маркировки множеств. Наиболее важные из них: каждому пересчитываемому элементу должен соответствовать индивидуальный символ (принцип «соответствия один к одному»); символы должны в стабильном порядке соответствовать пересчитываемым элементам (принцип «ординальности» — использование цифр как порядковых числительных); символ, соответствующий последнему элементу, должен описывать общее число элементов в множестве (принцип «кардинальности» — использование цифр как количественных числительных).</p>
    <p>Чтобы определить, способны ли животные к символизации и удовлетворяет ли их поведение при оценке множеств указанным критериям, необходимо выяснить, могут ли они: устанавливать тождество между исходно индифферентными для них знаками (например, арабскими цифрами) и обобщенной информацией о числе элементов множеств разной природы; оперировать усвоенными цифрами как символами (например, выполнять операции, аналогичные арифметическим); использовать усвоенные символы для нумерации (пересчета) элементов множеств и выполнять число действий в соответствии с предъявленной цифрой.</p>
    <subtitle><strong>Оц</strong>енка способности к <strong>«</strong>СЧЕТУ<strong>» у</strong> приматов</subtitle>
    <p>Первые исследования способности к символизации были выполнены на человекообразных обезьянах. Японские приматологи под руководством Т. Матцузавы (Институт изучения приматов при университете г. Киото) уже около трех десятилетий исследуют когнитивные способности шимпанзе, включая символизацию и формирование понятия о числе (MATSUZAWA 1985; Matsuzawa et al. 1986; Tomonaga, Matsuzawa 2000; Biro, Matsuzawa 2001).</p>
    <p>Самку шимпанзе по кличке Аи обучили значениям нескольких десятков иероглифов кандзи (одна из форм японской письменности) для обозначения цвета, числа элементов в множестве и др. Эксперименты проводили с помощью компьютеризованной установки — стимулами служили изображения, появляющиеся на экране чувствительного к прикосновению монитора. Кроме того, без специального обучения Аи усвоила значения трех десятков слов устной речи.</p>
    <p>Способность Аи к «счету» исследовали методом выбора по образцу. В качестве образца предъявляли наборы различных предметов, а для выбора — арабские цифры. Аи успешно установила эквивалентность между арабскими цифрами от 1 до 9 и соответствующими множествами. В тесте на перенос с новыми вариантами множеств того же диапазона она выбирала соответствующие им цифры («маркировала» множества с помощью символов — «продуктивное»<a l:href="#n_18" type="note">[18]</a> использование символов). Можно было предположить, что ее обучение ограничивалось образованием условной связи между цифрой и конкретным паттерном расположения элементов в множестве, а также простым запоминанием всех использованных комбинаций. Однако в более поздних работах (Murofushi 1997; Biro, Matsuzawa 2001) было доказано, что дело этим не ограничивается и Аи действительно связала цифры с понятием «число», применяя их к любому множеству данной величины независимо от второстепенных признаков. Она выбирала нужную цифру от 1 до 9 для маркировки разнообразных новых множеств («рецептивное» использование символов), абстрагируясь от паттернов расположения составляющих их элементов, а также от их размера, цвета и формы. Таким образом, эти два эксперимента продемонстрировали способность шимпанзе успешно использовать принцип кардинальности.</p>
    <p>Кроме того, Аи усвоила и принцип ординальности: когда ей предъявляли несколько цифр, разбросанных в случайном порядке по экрану монитора, она прикасалась к ним по очереди в порядке возрастания, т. е. как бы в соответствии с имеющимся у нее мысленным упорядоченным рядом (TOMONAGA ET AL. 1993; TOMONAGA, Mat-SUZAWA 2000; BIRO, MATSUZAWA 2001).</p>
    <p>Важный вклад в решение вопроса о способности животных к использованию символов для характеристики множеств внесли работы американской исследовательницы Сары Бойзен и ее сотрудников (BOYSEN, Berntson 1989; 1995; BOYSEN 1993). Благодаря приемам, специально акцентирующим внимание животного на признаке числа, и постепенному наращиванию сложности предъявляемых задач им удалось обучить шимпанзе Шибу практически всем элементам «истинного счета».</p>
    <p>Сначала шимпанзе обучали класть одну и только одну конфету в каждый из шести отсеков специального подноса. Смыслом этой процедуры была демонстрация соответствия «один к одному» между числом отсеков и числом конфет. На следующем этапе в ответ на предъявление подноса с одной, двумя или тремя конфетами шимпанзе должны были выбрать одну из трех карточек с изображениями такого же числа кружков. Авторы особо подчеркивали значение того, что конфеты на поднос помещали по очереди, при этом экспериментатор их вслух пересчитывал. Тем самым обезьяне демонстрировали первый и второй принципы Гельман и Галлистеля — соответствие «один к одному» и упорядоченность (ординальность). Затем карточки с изображениями точек стали постепенно (сначала одну, потом две, а потом и все три) заменять карточками с изображениями цифр, так что обезьяна должна была использовать эти ранее индифферентные для нее изображения вместо изображений реальных множеств.</p>
    <p>Когда Шиба стала уверенно выбирать цифру, соответствующую числу конфет на подносе («продуктивное» использование символов), обучение продолжили с помощью компьютера. Обезьяне показывали на мониторе одну из цифр, а она должна была выбрать карточку с изображением соответствующего числа точек (рецептивное использование символов) (рис. 7 а, б).</p>
    <image l:href="#i_006.png"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_007.jpg"/>
    <p>По той же методике Шиба освоила еще два символа: цифры 0 и 4, а впоследствии также 5, 6 и 7. Интересно, что, осваивая новые множества, она сначала по очереди прикасалась к каждой из конфет («пересчитывала» их) и только после этого выбирала соответствующую цифру. Дополнительные опыты свидетельствуют, что это не было простым подражанием действиям экспериментатора, — число ошибочных ответов коррелировало с числом ошибочных касаний пальцем.</p>
    <p>Для проверки способности Шибы оперировать усвоенными символами провели следующие два теста. В лаборатории по двум из трех «тайников» раскладывали апельсины таким образом, чтобы их сумма не превышала 4 и их нельзя было видеть одновременно. Шиба обходила все три «тайника» и по очереди видела (но не могла достать) находящиеся в них апельсины. Затем обезьяна должна была подойти к «рабочей площадке», откуда не были видны апельсины, и выбрать из разложенных там цифр ту, которая соответствовала общему числу плодов. Уже во второй серии экспериментов (25 проб в каждой) шимпанзе выбирала правильную цифру более чем в 80 % случаев.</p>
    <p>Во втором тесте (его назвали тестом на «счет символов») апельсины заменили карточками с цифрами, которые также помещали в любые два из трех «тайников» (тест на «сложение символов»). Использовали следующие комбинации цифр: 1 и 0, 1 и 1, 1 и 2, 1 и 3, 2 и 0, 2 и 2. Как и на предыдущем этапе, Шиба должна была обойти «тайники» и затем найти карточку с цифрой, соответствующей сумме. В первой же серии она выбрала правильную цифру в достоверном большинстве случаев (75 %). Полученные результаты стали убедительным свидетельством способности шимпанзе усваивать символы, оперировать ими в отрыве от реальных множеств и выполнять операцию, аналогичную сложению, т. е. поведение обезьяны удовлетворяло двум критериям «истинного счета».</p>
    <p>Демонстрация способности шимпанзе к использованию принципа ординальности была целью экспериментов Д. Рамбо (Rum-baugh et al. 1989; Rumbaugh, Washburn 1993): животных старались побудить нумеровать объекты с помощью символов или производить определенное число действий в соответствии со значениями цифр. В экспериментах участвовали шимпанзе, ранее обучавшиеся языку-посреднику йеркиш (Лана, Шерман и Остин; см. ниже).</p>
    <p>Прежде всего, обезьян научили с помощью джойстика перемещать курсор по экрану монитора и помещать его на арабскую цифру, которая появлялась на соответствующем по счету месте в одной из прямоугольных рамок, расположенных вдоль верхнего края экрана. В следующей задаче вдоль нижнего края экрана дополнительно появлялись изображения прямоугольных рамок с одной точкой внутри каждой. Шимпанзе нужно было передвинуть столько рамок, чтобы их число соответствовало значению арабской цифры-образца. После передвижения последней рамки обезьяна должна была вернуть курсор на цифру-образец, сигнализируя тем самым о выполнении задачи. В процессе обучения, как только обезьяна передвигала очередную рамку нижнего ряда, в верхнем ряду рамок появлялась соответствующая цифра (демонстрация «соответствия один к одному»). В тесте такой «обратной связи» не было. Когда обезьяна помещала курсор на очередную рамку, та исчезала, и при этом раздавался звуковой сигнал. Для успешного выполнения задания было необходимо помнить, сколько рамок уже исчезло. Шимпанзе успешно справлялись с этой задачей. В данной ситуации они продемонстрировали владение обоими принципами — и ординальности, и кардинальности, — и потому их поведение расценили как «начальный счет» (entry-level counting; Rumbaugh, WASHBURN 1993).</p>
    <p>Еще более убедительные доказательства способности животных представлять упорядоченность (ординальность) в ряду чисел были получены даже не на шимпанзе, а на низших обезьянах (Brannon, Terrace 1998).</p>
    <p>Опыт проводили следующим образом: на чувствительном к прикосновениям мониторе макакам предъявляли по четыре множества, содержащих от 1 до 4 элементов (рис. 8, см. вклейку). Обезьяны должны были по очереди прикоснуться к каждому из этих множеств в возрастающем порядке. По завершении обучения, когда обезьяны усвоили порядок выбора данных четырех множеств, им предъявляли 150 новых наборов множеств в том же диапазоне от 1 до 4, причем каждый показывали лишь один раз. После того как обезьяны успешно справились с этой задачей, им предъявили множества, содержащие от 1 до 9 элементов. Обезьяны успешно ранжировали новые множества именно по числу элементов в них, используя для этого правило выбора по возрастанию, которому они ранее обучились на множествах, содержащих от 1 до 4 элементов (BRANNON, TERRAcE 1998).</p>
    <p>Таким образом, приматы способны распознавать и обобщать признак «число элементов», устанавливать соответствие между этим отвлеченным признаком и ранее нейтральными для них стимулами — арабскими цифрами. Оперируя цифрами как символами, они способны ранжировать множества и упорядочивать их по признаку «число», а также совершать число действий, соответствующее цифре. Наконец, они способны к выполнению операций, изоморфных сложению и вычитанию, но этот вопрос, несомненно, требует более точных исследований.</p>
    <subtitle><strong>С</strong>пособность к символизации у птиц <strong>(</strong>на примере врановых<strong>)</strong></subtitle>
    <p>Оценка способности к символизации у животных, не относящихся к приматам, представляет самостоятельный интерес, позволяя судить о том, на каких этапах филогенетического развития появляется эта когнитивная способность. Мы исследовали ее у врановых птиц, и выбор этого объекта был не случаен.</p>
    <p>Изучение высших представителей класса птиц (попугаев и врановых) показало, что даже самые высокие степени обобщения — образование довербальных понятий — нельзя считать прерогативой приматов (ЗОРИНА И ДР. 2001; KOEHLER 1956; MACKINTOSH 1988; Pepperberg 1999/2002). Развитая функция обобщения и абстрагирования позволяет им оперировать рядом отвлеченных понятий, включая довербальное понятие о «числе» (ЗОРИНА, Смирнова 1995; Смирнова и др. 1998, 2002; Smirnova et al. 2000; Pepperberg 1991, 1996; Pepperberg, Gordon 2005). Поэтому появилось основание проверить, способны ли вороны к символизации, т. е. могут ли они установить <emphasis>эквивалентность </emphasis>цифр от 1 до 4 и соответствующих им множеств. Для этого был разработан особый методический подход (Зорина и др. 2001). В отличие от предыдущих исследований (MATSUZAWA ET AL. 1986; Matsuzawa 1985; Murofushi 1997), у ворон не вырабатывали ассоциативных связей «цифра и соответствующее ей множество», но создавали условия для того, чтобы птицы смогли самостоятельно выявить эту связь на основе информации, полученной в специальных «демонстрационных» сериях.</p>
    <p>В «демонстрационной» серии впервые за весь период обучения птицы одновременно видели и цифры и множества — например, если образцом была цифра 4, то для выбора предъявляли какое-нибудь множество и цифру 4, а если образцом было множество из четырех элементов, то на карточках для выбора изображали какую-нибудь цифру и множество из четырех элементов (рис. 9А). Кроме того, вороны получали информацию о «цене» каждого стимула. В случае правильного выбора они получали дифференцированное подкрепление: находили то число личинок, которое соответствовало цифре или множеству на выбранной ими карточке. Например, и под карточкой с множеством из четырех элементов, и под цифрой 4 ворона находила 4 личинки. Для успешного решения задачи в демонстрационных сериях воронам достаточно было использовать ранее усвоенное правило выбора по соответствию с образцом — «выбирай изображение, похожее на образец».</p>
    <image l:href="#i_008.png"/>
    <p>В тесте мы выясняли, могут ли птицы установить эквивалентность цифр и соответствующих им множеств без направленного формирования такой связи. В этом опыте образец впервые принадлежал к одной категории, а обе карточки для выбора — к другой (рис. 9Б). Например, если образцом была цифра 4, то для выбора предъявляли два множества, но только одно из них состояло из четырех элементов. Если образцом было множество из четырех элементов, то для выбора предъявляли две цифры, одна из которых была четверкой. Таким образом, между образцом и карточками для выбора не было внешнего соответствия. Для успешного решения такой задачи воронам нужно было не только использовать ранее усвоенное правило выбора по образцу, но и произвести дополнительные операции, мысленно сопоставить еще какую-то ранее полученную информацию об образце и стимулах для выбора. Такой информацией было число единиц подкрепления, связанное с каждым из стимулов во время демонстрационных серий, Птицы с первых же проб решали эту задачу правильно: в достоверном большинстве случаев они выбирали цифру, соответствующую изображенному на образце множеству и наоборот. Следовательно, вороны способны без специального обучения, за счет мысленного сопоставления ранее полученной информации, установить эквивалентность множеств и исходно индифферентных для них знаков (цифр от 1 до 4).</p>
    <p>Мы предполагаем, что в данном случае птица принимала решение с помощью операции логического вывода, которую называют транзитивным заключением (см. ниже, раздел «Операции логического вывода»). Поскольку ранее каждому графическому множеству и каждой цифре соответствовало определенное число личинок, то выбирать нужно тот стимул, за который ранее давали столько же личинок, сколько и за образец (если А = В и В = С, то А = С). То есть, на основе двух посылок, полученных ассоциативным или условно-рефлекторным путем, животное может сделать вывод о наличии третьей связи.</p>
    <p>В следующем эксперименте мы выясняли, могут ли птицы оперировать усвоенной информацией — выполнять с цифрами комбинаторную операцию, аналогичную арифметическому сложению. «Слагаемые» (цифры или множества) были изображены на карточках, разделенных по диагонали чертой, так же как и соответствующие им кормушки были разделены вертикальной перегородкой на две равные части (рис. 10А). В «демонстрационной» серии использовали только множества либо на обычных, либо на «разделенных» карточках и демонстрировали соответствие числа элементов на обычных либо на «разделенных» карточках числу личинок в обычных или в «разделенных» кормушках.</p>
    <image l:href="#i_009.png"/>
    <p>В отличие от «демонстрационной» серии, в тесте на «сложение» мы использовали только цифры. Если в качестве образца предъявляли отдельную цифру, то для выбора — две «разделенные» карточки с цифрой в каждой половине, сумма которых на одной из них соответствовала цифре на образце (рис. 10Б). Если в качестве образца использовали «разделенную» карточку с парой цифр, то для выбора предлагали отдельные цифры.</p>
    <p>Птицы успешно справились с этой задачей. К началу серии они уже знали, что каждому конкретному графическому множеству и каждой цифре соответствует определенное число личинок, и на этом основании во время теста они (экстренно) определяли, что определенные цифры и графические множества соответствуют друг другу. Затем, в ходе демонстрационной серии вороны получали дополнительную информацию о том, что под карточкой с «разделенным» множеством находится соответствующим образом «разделенное» число личинок. Для правильного выполнения теста на «сложение» им нужно было сделать мысленное заключение об эквивалентности друг другу отдельных цифр и соответствующих комбинаций двух цифр.</p>
    <p>Оказалось, что вороны способны сохранять информацию о числовых признаках стимулов не только в форме образных представлений, но и в некой отвлеченной и обобщенной форме, которую они смогли связать с ранее нейтральными для них знаками — цифрами. Следовательно, не только у высших приматов, но и у некоторых птиц довербальное мышление достигло в своем развитии того промежуточного этапа, который, по мнению Орбели (1949), обеспечивает возможность использования символов вместо реальных объектов и явлений и который в эволюции предшествовал формированию второй сигнальной системы.</p>
    <p>Основываясь на результатах целого ряда поведенческих тестов, Л. В. Крушинский (1986) высказал предположение о существовании параллелизма в эволюции высших когнитивных функций птиц и млекопитающих — позвоночных с разными типами структурно-функциональной организации мозга. Мы привели эти данные, чтобы показать, что обобщение, абстрагирование, формирование довербальных понятий и способность к символизации — достаточно универсальные когнитивные операции, в сходной степени присущие высшим представителям разных классов позвоночных.</p>
    <p>С тех пор всё новые и новые данные подтверждают, что, несмотря на принадлежность к различным ветвям эволюции и кардинальные различия в структуре мозга, способность к разным видам элементарного мышления, в том числе к обобщению и абстрагированию, у представителей этих классов характеризуется сходными градациями. Это свидетельствует о том, что предыстория человеческого мышления восходит к достаточно древним этапам филогенеза, общим для предков этих классов.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Операции логического вывода</p>
    </title>
    <p>Говоря о мышлении животных в контексте обучения обезьян языкам-посредникам, нельзя не упомянуть о способности животных к совершению двух операций логического вывода (inferential reasoning), когда при получении новой информации ее усвоение происходит на основе уже имеющейся, путем мысленного сопоставления ранее полученных сведений. Об этих операциях необходимо упомянуть по двум причинам. Во-первых, само начало их изучения связано с именем Д. Примэка — одного из первопроходцев в области изучения зачатков речи у обезьян (Gillan et al. 1981; Premack 1983; Premack &amp; Premack 1972, 2003). Во-вторых, одна из операций — транзитивное заключение — тесно связана с процессом символизации.</p>
    <subtitle><strong>Тр</strong>анзитивное заключение</subtitle>
    <p>Упомянутое выше транзитивное заключение составляет одну из базовых операций, присущих дедуктивному мышлению человека. Определение транзитивного отношения пришло в психологию из формальной и математической логики. Отношение <emphasis>r </emphasis>называют транзитивным, если оно, попарно связывая стимулы В и C, C и D, с необходимостью связывает также стимулы В и D. Стимулы, связанные такими отношениями, образуют транзитивный ряд: В <emphasis>r</emphasis> C <emphasis>r</emphasis> D. Таким образом, если субъект способен из двух предпосылок В <emphasis>r</emphasis> C и C <emphasis>r</emphasis> D сделать вывод, что В <emphasis>r</emphasis> D, то говорят, что он способен к транзитивному заключению. Примерами транзитивных отношений могут служить такие, как «больше, чем» (например, если В &gt; C и C &gt; D, то В &gt; D), «дальше», «ярче» и т. д. Наряду с отношением транзитивных неравенств существует и возможность транзитивного равенства: если А=В и В = С, то А= С. Именно эта операция, как мы увидим, вовлечена в процесс символизации у птиц — в превращение нейтральных для них стимулов (цифр) в символы-числительные, которыми они далее оперируют вместо соответствующих множеств.</p>
    <p>Способность к транзитивному заключению, по мнению многих известных приматологов (Altmann 1962; DE Waal 1977; Kummer 1982; Premack 1986 и др.), играет важную роль в организации социального поведения, в частности, в установлении иерархии в сообществах. Например, если обезьяна видит, что субъект B подчиняется субъекту A, а она сама подчиняется субъекту B, то без дополнительного выяснения отношений приходит к выводу, что ей надо уступать субъекту A.</p>
    <p>Способность к решению теста на транзитивное заключение у шимпанзе описана в лаборатории Примэка в 1981 году (GlLLAN 1981). Впоследствии она была обнаружена у многих животных, в том числе и у птиц, включая голубей и ворон (ЗОРИНА И ДР. 1995; SlEMANN ET AL. 1996). Интересно, что механизмы осуществления этой операции до сих пор неясны. Ряд исследователей считают, что это форма когнитивной деятельности, которая осуществляется за счет мысленного сравнения положения стимулов в транзитивном ряду (Зорина И ДР. 1995; Davis 1993; BOYSEN et al. 1993; Rapp et al. 1996; Lazareva et al. 2004 и др.). Другие авторы склоняются к тому, что у голубей механизм решения имеет чисто ассоциативную природу и выбор в тесте осуществляется за счет различий в вероятности подкрепления стимулов во время предшествующего обучения (WYNNE 1995; SlEMANN, Delius 1998).</p>
    <p>По-видимому, у животных разных видов и в разных вариантах опытов могут быть задействованы разные механизмы. Во всяком случае, проведенные нами эксперименты (LAZAREVA ET AL. 2004) позволили показать, что у врановых птиц транзитивное заключение осуществляется именно на основе мысленного сопоставления независимо полученной информации об относительном положении стимулов в транзитивном ряду.</p>
    <subtitle><strong>В</strong>ыявление аналогий</subtitle>
    <p>Транзитивное заключение — не единственная операция логического вывода, которую совершают животные. Некоторым видам, по крайней мере антропоидам, доступно выполнение и еще одной операции логического вывода — построения аналогий. Этот вид индуктивного мышления впервые исследовал также Д. Примэк (Premack 1983; Gillan ET AL. 1981). Как и тест на транзитивное заключение, он входил в разработанную Примэком программу изучения тех высших когнитивных функций антропоидов, которые, по его предположениям, могли быть связаны с усвоением языка-посредника.</p>
    <p>Эксперимент, где впервые была продемонстрирована способность шимпанзе к выявлению аналогий, давно стал классическим. Его проводили с шимпанзе Сарой, которая была второй после Уошо обезьяной, овладевшей небольшим запасом знаков. В частности, в ее лексикон входили «слова» <emphasis>одинаковый, тождественный</emphasis> и <emphasis>разный.</emphasis> В одном из опытов (рис. 11) ей показывали замок и ключ, рядом (симметрично замку) ставили банку с гуашью, а между ними помещали знак тождества, оставив свободное место рядом с ключом. Для выбора ей предлагали консервный нож и кисть — предметы, назначение которых она хорошо знала. В этом случае Сара уверенно выбирала нож, который выполнял ту же функцию, что и ключ, — тоже открывал банку. В следующем опыте ей продемонстрировали лист бумаги и карандаш и предложили выбрать из тех же двух предметов то, что составляет аналогичную пару с банкой гуаши; она уверенно выбрала кисть, которая по своим функциям в данном сочетании была аналогична карандашу.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_010.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Сара успешно выполнила целый ряд таких тестов на «функциональную аналогию», однако ее способности не следует преувеличивать: как подчеркивает Примэк, когда ей предлагали для выбора не 2, а 5 или 6 предметов, ее достижения уже не были столь впечатляющими.</p>
    <p>Наряду с выявлением «функциональных» аналогий между предметами Сара продемонстрировала также понимание отношений пропорций разнородных предметов. Например, из нескольких возможных вариантов они выбирали <sup>1</sup>/<sub>4</sub> яблока, как стимул, аналогичный стакану, на <sup>1</sup>/<sub>4</sub> заполненному водой.</p>
    <p>Первые эксперименты Д. Примэка позволяли предполагать, что подобная операция доступна только обезьянам, обученным языку-посреднику, однако более поздние эксперименты (TANAKA 1996; Thompson et al. 1997; Thompson, Oden 2000; Vonk 2003) этого не подтвердили. Например, Томпсон и его коллеги (TOMPSON ET AL. 1997) провели более формализованный эксперимент. Шимпанзе, которые были обучены выбору по образцу и у которых было сформировано обобщение по признаку «соответствие», оказались способны выбирать стимул, элементы которого были объединены по такому же принципу, как и элементы стимула-образца. Например, образец состоял из двух идентичных фигур (АА), а стимулы для сравнения — из других фигур, либо также одинаковых (ВВ), либо различных (CF). Единственным признаком соответствия между образцом (АА) и одним из стимулов (ВВ) была <emphasis>аналогия в соотношении компонентов стимула.</emphasis> В этом случае для правильного выбора животное должно было использовать более отвлеченный смысл понятия «соответствие», т. е. организованный по тому же принципу (relational matching).</p>
    <p>Более того, недавно появились данные о том, что не только антропоиды, но и павианы способны решать экспериментальные задачи, основанные на сопоставлении соотношений в организации стимулов (BOVET, VAUCLAIR 2001; FAGOT ET AL. 2001). Однако в отличие от антропоидов, спонтанно воспринимающих этот признак, павианам для выявления сходства по аналогии соотношений требовалось длительное обучение — порядка 15 тысяч предъявлений.</p>
    <p>Из других видов животных эта когнитивная функция пока найдена только у ворон (рис. 12, см. вклейку), которые оказались способны выявлять аналогию в организации двухкомпонентного образца и одного из стимулов в условиях, когда между последними не было никакого физического сходства, но один из них соответствовал образцу по соотношению размера, формы или цвета составляющих их элементов (ZORINA, SMIRNOVA 2005).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Сравнительная характеристика мышления человекообразных обезьян…</p>
    </title>
    <subtitle><strong><strong>…и перспективы поиска биологических истоков речи человека</strong></strong></subtitle>
    <p>После краткого описания основных представлений об элементарном мышлении животных, сложившихся к началу экспериментов по обучению шимпанзе языкам-посредникам, еще раз обратимся к некоторым ключевым вопросам подобных исследований, а также к описанию некоторых тенденций их дальнейшего развития. На протяжении XX века представления о существовании у животных зачатков разума постоянно обсуждались и пересматривались, постепенно эволюционируя от полного (или почти полного отрицания) до той или иной степени признания. К настоящему времени голоса скептиков звучат, но все слабее.</p>
    <p>В арсенале современной науки о поведении имеется целый набор методик, которые используются для сравнительного исследования когнитивных способностей животных. Именно количественное и качественное сопоставление всего комплекса современных сведений позволило констатировать, что зачатки мышления имеются у многих животных. Они проявляются в разнообразных формах и могут достигать разного уровня, который зависит от сложности структурно-функциональной организации мозга у данного вида. Простейшие формы (способность к экстраполяции и комбинированию элементов приобретенного опыта, о которых мы почти не упоминали за недостатком места) имеются у большинства изученных видов, включая рептилий (КРУШИНСКИЙ 1986), а высшее их проявление — способность к усвоению и использованию символов — выявлено не только у человекообразных обезьян, но также и у дельфинов и у высокоорганизованных птиц: попугаев и врановых. Последний факт говорит о том, что появление когнитивных функций, лежащих в основе возникновения речи человека, восходит к достаточно ранним этапам филогенеза. Это обстоятельство делает еще более оправданным предположение о том, что какие-то зачатки способностей к коммуникации с помощью символов могут иметься у современных ближайших родственников человека.</p>
    <p>Упомянутые данные весомо подтверждали пророческое высказывание Ч. Дарвина о наличии преемственности в развитии даже наиболее сложных психических функций человека и высших животных. Совокупность полученных данных ставила под сомнение и весьма распространенное представление о пропасти, отделяющей человека от остального животного мира. В связи с этим на повестку дня снова и уже в более конкретной и доступной прямому анализу форме вставал вопрос о том, имеются ли у животных какие-то способности, которые можно было бы рассматривать как эволюционную предпосылку для возникновения человеческой речи. Этот вопрос поднимался еще в самом начале ХХ в., когда не было реальных возможностей его исследовать, но к 60-м годам ХХ в. конкретные подходы к его анализу появились. Основным объектом исследования были, разумеется, человекообразные обезьяны, а среди них шимпанзе. Общепринято, что это наиболее близкие к человеку представители семейства <emphasis>Pongidae</emphasis>, которые к тому же считались более удобными для лабораторных исследований, чем остальные виды, и получили даже название «лабораторный двойник человека» (ФРИДМАН 1972).</p>
    <subtitle><strong>Эв</strong>олюция взглядов на интеллект антропоидов</subtitle>
    <p>Какие же представления об интеллекте антропоидов сложились к середине 1960-х годов? Взрыв работ, посвященных этой проблеме после открытий В. Келера, обеспечил разностороннюю характеристику их когнитивных способностей, отчасти упомянутую в предыдущей главе. При этом оформились две точки зрения относительно степени близости познавательных способностей антропоидов и человека.</p>
    <p>Исходя из имевшихся в тот период данных, А. Н. Леонтьев (а вслед за ним К. Э. Фабри и другие психологи, как, впрочем, и физиологи высшей нервной деятельности) подчеркивал ограниченность интеллекта приматов. К. Э. Фабри сформулировал это общее мнение в своем учебнике «Основы зоопсихологии» (1976/ 2001), и оно с тех пор так и продолжает широко тиражироваться. По его мнению, «интеллектуальные способности обезьян, включая антропоидов, ограничены тем, что вся их психическая деятельность имеет биологическую обусловленность, поэтому они <emphasis>не способны к установлению мысленной связи между одними лишь представлениями и их комбинированием в образы»</emphasis> (с. 260; курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis></p>
    <p>Такого же мнения придерживались многие психологи и физиологи. Так, В. П. Протопопов (1950) на основании исследований способности к обобщению и формирования сложных двигательных навыков у капуцинов, макак и человекообразных обезьян одним из первых заявил, что животным доступно абстрагирование. Однако при этом он подчеркивал, что у обезьян «относительный признак не отвлекается полностью, как это имеет место благодаря слову у человека, а только выделяется в наглядно представленных конкретных объектах. Это абстракция <emphasis>in concreto </emphasis>(…) истинная же полная абстракция <emphasis>(vera)</emphasis> выражается в полном отвлечении признака от реального объекта… и возможна, конечно, лишь у человека в его речевом периоде» (ПРОТОПОПОВ 1950, с. 163).</p>
    <p>Такое представление об уровне когнитивных способностей антропоидов было достаточно характерно для того периода развития науки, оно прослеживается в большинстве работ того времени. Обобщая эти работы, Н. Н. Ладыгина-Котс (1963, с. 318) писала, что «обезьяны имеют элементарное конкретное образное мышление (интеллект), способны к элементарной абстракции и обобщению, и эти черты приближают их психику к человеческой». При этом автор подчеркивала, что «… их интеллект качественно, принципиально отличен от понятийного мышления человека, имеющего язык, оперирование словами как сигналами сигналов, системой кодов, в то время как звуки обезьян хотя и чрезвычайно многообразны, но выражают лишь их эмоциональное состояние и не имеют направленного характера. Они обладают, как и другие животные, лишь первой сигнальной системой».</p>
    <p>Высказываясь столь осторожно, Надежда Николаевна в то же время от монографии к монографии последовательно подводила фундаментальную базу под представление о том, что в психике антропоидов наличествуют «предпосылки человеческого мышления» — и именно так она назвала свою последнюю монографию о когнитивной деятельности шимпанзе (ЛАДЫГИНА-КОТС 1965).</p>
    <p>Более радикальную точку зрения высказывал ведущий американский приматолог Р. Йеркс (YERKES 1943), который писал, что «… результаты экспериментальных исследований подтверждают рабочую гипотезу, согласно которой научение у шимпанзе связано с иными процессами, нежели подкрепление и торможение. (…) Можно предполагать, что в скором времени эти процессы будут рассматриваться как предшественники символического мышления человека».</p>
    <p>В 1960-е годы начался пересмотр того представления, что «нет никаких оснований усматривать пропасть между низшими и высшими обезьянами и уподоблять поведение высших обезьян человеческому поведению» (ХИЛЬЧЕНКО 1953, с. 121). Американский психолог Г. Харлоу был одним из первых на Западе, кто пробил брешь в глухой стене примитивных бихевиористских методик, которые ставили крыс и шимпанзе практически на один уровень. Его программа серийного обучения предусматривала выработку нескольких сотен (а у голубей и крыс — даже тысяч) дифференцировочных условных рефлексов одного типа. Это приводило к формированию так называемой установки на обучение (learning set formation), основу которой составлял процесс обобщения. Применение этой методики позволило впервые дать широкую сравнительную характеристику когнитивных способностей представителей разных таксономических групп, причем выявленные различия коррелировали с уровнем структурнофункциональной организации мозга. Один из наиболее интересных результатов этой работы состоял в том, что она доказала существенное превосходство антропоидов над всеми остальными видами приматов, не говоря уже о представителях других отрядов млекопитающих и о птицах. Более того, показатели антропоидов приближались к обнаруженным у детей (HARLOW 1958; WARREN 1965). Такой метод позволил провести и более тонкое сопоставление способностей разных представителей отряда приматов и даже выявить некую связь между способностью к этому типу когнитивной деятельности и экологическими особенностями вида (Rumbaugh ET AL. 2000). Ниже мы покажем, как развивались эти представления в следующие десятилетия ХХ века.</p>
    <subtitle><strong>Н</strong>овые направления в изучении интеллекта антропоидов, появившиеся в конце <strong>60-</strong>х гг<strong>. хх </strong>в.</subtitle>
    <p>Таков очень краткий очерк представлений о психике антропоидов, которые имелись к середине 60-х гг. Обладая именно этим запасом сведений, начинали свои работы первопроходцы — А. и Б. Гарднер, а также Д. и Э. Примэк и, чуть позднее, Д. Рамбо. Вместе с тем, рубеж 60—70-х годов можно рассматривать как переломный в сравнительных исследованиях интеллекта животных, потому что именно тогда появилось несколько «точек роста», определивших пути дальнейшего изучения поведения и психики приматов и радикально изменивших представления об их уровне. Речь идет о том, что одновременно с началом «языковых» экспериментов появились и важнейшие данные о психике антропоидов, полученные традиционными методами в лабораторных условиях (Л. А. Фирсов, Е. Визальберги, Д. Примэк, Д. Рамбо, Т. Матсузава, С. Бойзен и др.), которые прямо или косвенно способствовали более полному пониманию когнитивных процессов, лежащих в основе освоения языков-посредников. Эти работы проводились не в изоляции, а взаимно обогащали друг друга. Например, Д. Примэк после попыток обучения шимпанзе Сары языку-посреднику создал широкую программу исследования высших когнитивных функций. Д. Рамбо по завершении «Проекта ЛАНА» исследовал способность шимпанзе к счету, к формированию установки на обучение и т. д.</p>
    <p>Американские психологи были не одиноки в своих поисках эволюционных истоков языка. В следующей главе мы приводим опыты отечественных ученых (Л. И. Уланова, А. И. Счастный, Н. А. Тих), которые обращались к этой проблеме практически в те же годы.</p>
    <p>Нужно упомянуть и о возникновении совершенно новых направлений. В 1970 г. появилась статья Г. Гэллапа (Gallup 1970), в которой впервые было показано, что шимпанзе узнают себя в зеркале. С этой работы началось планомерное изучение способности приматов к самоузнаванию (Premack, WOODRUFF 1978; Gallup 1982, 1994; Povinelli 1993, 2000; Povinelli, Cant 1995; POVINELLI ET AL. 1993). Иными словами, вопрос о сознании животных стал предметом объективных экспериментальных исследований, широко развернувшихся позднее, в 90-е гг. (см., например, Tomasello, Call 1997; Byrne 1998; Povinelli 2003).</p>
    <p>Наконец, в середине 60-х годов этологи начали систематически исследовать поведение антропоидов, а затем и животных других, самых разных видов в их природной среде обитания. Уже первые работы Дж. Гудолл, появившиеся в 1963–1968 гг., радикально расширили наши представления о пищевом и социальном поведении шимпанзе и продемонстрировали способность этих животных применять орудия не только в неволе, но и в типичных для вида условиях среды (Goodall 1965).</p>
    <p>В этот же период, параллельно с изучением «говорящих» обезьян начали накапливаться данные о сложности их естественного языка, существенную роль в котором составляла весьма разнообразная жестовая сигнализация (см. ГУДОЛЛ 1992; GOOD-ALL 1965; VAN Lavick-Goodall 1968; VAN HOOFF 1967<a l:href="#n_19" type="note">[19]</a>, а также ряд других исследователей<a l:href="#c_17"><sup>{17}</sup></a>). Активное изучение социальной организации шимпанзе привело к появлению понятий «social cognition» и «social intelligence». Иными словами, углубление исследований интеллекта человекообразных обезьян шло по всем фронтам, и они поставляли богатый материал для трактовки их языкового поведения.</p>
    <subtitle><strong>С</strong>овременные представления об интеллекте высших и низших обезьян</subtitle>
    <p>Развитие перечисленных направлений, происходившее одновременно и параллельно с исследованиями языков-посредников, привело к пересмотру многих представлений о когнитивных способностях высших и низших приматов. Подробное рассмотрение результатов этих работ выходит за рамки нашей книги, поэтому мы лишь кратко резюмируем основные представления, сложившиеся к настоящему времени.</p>
    <p>Человекообразные обезьяны превосходят остальных приматов по уровню следующих способностей: формирование установки на обучение; формирование довербальных понятий; усвоение и использование символов; объем оперативной памяти; способность к выявлению аналогий в соотношении размеров элементов двухкомпонентных стимулов; характер формирования обобщенного способа действия в процессе решения серии орудийных задач; целенаправленное применение орудий в соответствии с ранее принятым «мысленным планом» и предвидение результата своих действий в отличие от случайного манипулирования ими у низших обезьян.</p>
    <empty-line/>
    <p>Только антропоиды способны: к спонтанному использованию орудий; к рисованию (на уровне трехлетних детей); к самоузнаванию, а также пониманию и прогнозированию намерений партнеров (theory of mind); к направленному обучению детенышей; к «социальному манипулированию» и «преднамеренному обману».</p>
    <p>Некоторые из этих положений мы проиллюстрируем результатами наблюдений за «говорящими» обезьянами.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Первые попытки научить обезьян говорить</p>
    </title>
    <p>Прежде чем переходить собственно к описанию языковых экспериментов, упомянем о ранних предшественниках и первых попытках в этом направлении (пусть даже это были попытки с негодными средствами).</p>
    <p>Отдельные попытки проверить предположение о том, что антропоиды могут овладевать элементами человеческой речи, предпринимались еще в конце XIX века. Несмотря на то, что полемика по этому вопросу продолжается до сих пор и, наверное, так и будет продолжаться, задолго до появления доказательств наличия интеллекта у антропоидов предпринимались прямые попытки научить их говорить и проверить, понимают ли речь человека обезьяны, живущие с ним в тесном контакте.</p>
    <subtitle><strong>Г</strong>оворящий орангутан <strong>У. Ф</strong>урнесса</subtitle>
    <p>Одна из самых ранних попыток научить человекообразных обезьян говорить была предпринята в начале ХХ века Уильямом Фурнессом (Furness 1916, цит. по Fouts, Mills 1997/2002). В 1909 году на о. Борнео, во время сбора материалов для книги об охотниках за черепами, он приобрел орангутана, а потом в Ливерпуле еще и двух шимпанзе. В 1911 году он обзавелся вторым орангутаном.</p>
    <p>Из этих обезьян наиболее способным учеником оказалась самка-орангутан (в отличие от всех остальных антропоидов, участвовавших в такого рода экспериментах, ее имя нигде не упоминается). После 6 месяцев обучения обезьяна научилась говорить «папа». Во время учебы исследователь сначала удерживал ее губы сомкнутыми, а затем отпускал их, повторяя звук. Уроки часто проходили перед зеркалом, чтобы обезьяна могла уловить сходство мимики — своей и человека. Однажды обезьяна достаточно четко сказала «папа» по собственной инициативе, а не во время урока. Затем она по команде повторила это слово. Характерно, что она четко связывала слово «папа» с доктором Фурнессом, и на вопрос «Где папа?» показывала на ученого или похлопывала его по плечу.</p>
    <p>Далее Фурнесс научил орангутана слову «cup» ‘чашка’. Для этого потребовалось немало усилий: язык обезьяны лопаточкой отводили назад, после глубокого вдоха нос зажимали, так что ей приходилось выдыхать через рот. Столь сложным путем она научилась выговаривать [ка], а после дальнейших ухищрений и тренировок [ка] постепенно превратилось в четкое [кап].</p>
    <p>После этого обезьяну начали учить межзубному звуку [th]. Однако на этом работа оборвалась — она погибла от пневмонии. Характерно, что даже в предсмертной горячке, когда она просила пить, то произносила слово «cup».</p>
    <p>Одну из оставшихся шимпанзе Фурнесс в течение пяти лет пытался обучить слову «cup», но его труды не увенчались успехом. Ученый пришел к выводу, что орангутаны более перспективны в качестве «собеседника», чем шимпанзе, потому что они терпеливее, менее возбудимы и охотнее выполняют приказы.</p>
    <subtitle><strong>По</strong>чему обезьяны не могут подражать человеческой речи?</subtitle>
    <p>Исследования американского морфолога и лингвиста Ф. Либермана (LiEBERMAN 1968) внесли ясность в эту трудно объяснимую на первый взгляд неспособность обезьян подражать человеческой речи. Проведенное им детальное изучение структуры голосового аппарата приматов показало, что строение их гортани делает почти невозможной тонкую артикуляцию, необходимую для произнесения звуков человеческой речи (рис. 13).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_011.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Р. А. и Б. Т. Гарднеры (Gardner &amp; Gardner 1985) предположили, что существует и другой источник трудностей. По их мнению, «… именно обязательная связь голосового поведения с эмоциональным состоянием делает таким трудным, может быть, невозможным для шимпанзе произнесение английских слов. Они, впрочем, могут использовать руки для установления произвольных связей между знаками и тем, к чему они относятся» (с. 49).</p>
    <p>Таким образом, Гарднеры считали, что существует своего рода неврологический дефицит: неспособность поставить голосовой аппарат под произвольный контроль. Шимпанзе действительно с огромным трудом сдерживают связанный с едой «лай» в присутствии пищи. Это мнение Гарднеров о непроизвольном характере естественной вокализации шимпанзе и ее неразрывной связи с переживаемыми в данный момент эмоциями совпадает со взглядами супругов Келлог (об их работах см. далее). Как пишут эти авторы, «в целом можно сказать, что она (Гуа) никогда не издавала звуков без определенной провокации, т. е. без заметного внешнего стимула или причины. В большинстве случаев такой стимул имел явно выраженную эмоциональную окраску» (KELLOG &amp; Kellog 1933, c. 281). Кэтрин Хейс (Heyes 1951; см. ниже) в своей книге также упоминает, что ее шимпанзе Вики месяцами не издавала произвольных звуков, пока не началось ее обучение языку. Отсюда можно заключить, что в период между исчезновением детского лепета и началом обучения Вики производила множество типичных для шимпанзе непроизвольных звуков.</p>
    <p>Принимая во внимание представление о разном генезисе мышления и речи человека (ВЫГОТСКИЙ 1996), становится очевидным, что такие неудачи совершенно не исключали наличия у обезьян когнитивной основы для овладения какой-то другой знаковой системой, подобно тому как устная речь сосуществует у человека с письменной, жестовой, свистовой и некоторыми другими.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Воспитание шимпанзе в приемной семье</p>
    </title>
    <p>Одно из обстоятельств, которое обеспечило успех «Проекта Уошо», это созданные супругами Гарднер условия жизни и воспитания детеныша шимпанзе, максимально приближенные к тем, в которых растет и развивается человеческий ребенок. Такой подход имеет почти вековую историю и многократно демонстрировал свою плодотворность.</p>
    <p>По существу, начало настоящего изучения поведения и психики антропоидов было положено именно тогда, когда за детенышами (чаще всего это были шимпанзе) начали наблюдать в домашней обстановке, при этом шимпанзенок жил в доме приемных родителей, точно так же, как если бы это был их собственный ребенок. Такие попытки предпринимались с начала ХХ века, и приемными родителями выступали, в основном, психологи, сознательно взваливавшие на себя эту почти непосильную ношу. Ученые полагали, что контакт с человеком с самого раннего возраста позволит гораздо полнее выявить истинные способности этих животных.</p>
    <subtitle><strong>Н. Н. Л</strong>адыгина<strong>-К</strong>отс и ее вклад в изучение поведения и психики шимпанзе</subtitle>
    <p>В начале ХХ в. сведения о поведении и психике антропоидов оставались крайне скудными, основанными на эпизодических и часто не проверенных наблюдениях, а иногда и просто на мифах и охотничьих рассказах. Достаточно вспомнить, что еще в конце Х1Х века горилл считали кровожадными монстрами.</p>
    <p>По-настоящему достоверные, а главное, всесторонние данные о самых разных сторонах их поведения были получены благодаря работам Надежды Николаевны Ладыгиной-Котс (1889–1963). Поскольку ее вклад в понимание поведения и психики шимпанзе не ограничивается проблемой зачатков речи у шимпанзе, мы остановимся на ее творчестве более подробно.</p>
    <p>Ее влияние на науку о поведении и, в особенности, о мышлении животных, трудно переоценить. Надежду Николаевну по праву считают одной из основоположниц отечественной зоопсихологии, но, к сожалению, в полном объеме ее роль в формировании современных представлений о поведении и психике животных остается не до конца понятой и оцененной. На протяжении своей долгой и напряженной научной деятельности она написала более 10 монографий, часть которых так и осталась неопубликованной, а рукописи некоторых утрачены. Многие ее работы оказались «прорывом» в совершенно новые области исследований и не утратили своего значения до настоящего времени.</p>
    <p>Научное наследие Н. Н. Ладыгиной-Котс продолжает оказывать глубокое влияние на современных исследователей проблемы эволюционных предпосылок мышления человека как в России, так и за рубежом. Так, до настоящего времени многие авторы (и зоопсихологи, и физиологи) продолжают широко цитировать ее труды. Более того, многие современные ученые и целые лаборатории в новых формах и на новом уровне применяют разработанные ею методы (обучение выбору по образцу) и подходы (сравнительное изучение поведения и психики животных разных филогенетических групп) и продолжают изучать когда-то затронутые ею проблемы (прежде всего предпосылки мышления человека). Мы остановимся на некоторых наиболее важных из этих исследований.</p>
    <p>Своим главным учителем Надежда Николаевна считала Ч. Дарвина. Основу ее подхода к познанию эволюции психики составил сравнительно-психологический метод, который она последовательно применяла во всех своих исследованиях на самых разных уровнях (сопоставлялись особенности поведения высших и низших обезьян, птиц и млекопитающих разных видов, антропоидов и детей). По ее инициативе в начале 1920-х годов при Дарвиновском музее была организована Зоопсихологическая лаборатория, в которой были выполнены многие сравнительные исследования поведения и психики животных разных видов.</p>
    <p>Центральное место в трудах Н. Н. Ладыгиной-Котс отводилось проблеме элементарного мышления животных. Ее исследованием Надежда Николаевна занималась на протяжении всей своей жизни. Хотелось бы подчеркнуть, что в ряде своих работ разного времени она употребляла именно этот термин и даже настаивала на нем, как на наиболее точном (см. выше).</p>
    <p>Надежда Николаевна рассматривала элементарное мышление животных как предпосылку человеческого мышления, изучение которой позволит выявить его биологические корни, восстановить предысторию его возникновения в процессе эволюции. Во многом именно благодаря ее работам и работам ее учеников и коллег (Н. Ф. Левыкина, В. С. Мухина, К. Э. Фабри, С. Л. Новоселова и др.) стало известно, как шимпанзе воспринимают внешний мир, какова их способность к обобщению и абстрагированию, какие формы наглядно-действенного мышления им доступны. Особое внимание уделялось также манипуляционной, орудийной и конструктивной деятельности приматов как основе развития интеллекта (Ладыгина-Котс 1959).</p>
    <p>Обобщая все эти данные в одной из последних работ (послесловие к книге Я. Дембовского «Психология обезьян»), опубликованной в 1963 г., уже после ее смерти, Н. Н. Ладыгина-Котс сформулировала приведенное в предыдущем разделе представление о наличии у шимпанзе элементарного конкретного образного мышления (интеллекта), хотя и подчеркивала его качественные отличия от понятийного мышления человека.</p>
    <p>За десятилетия, прошедшие после смерти Н. Н. Ладыгиной-Котс, ее представления о наличии у животных элементов мышления нашли многообразные подтверждения. Однако вопрос о том, какова степень сходства психики шимпанзе с человеческой, существенно уточнен. И хотя ее утверждение о том, что «шимпанзе — совсем не человек», не подлежит сомнению, тем не менее, как будет показано ниже, пропасть между возможностями их психики все-таки не столь глубока, как считалось в то время.</p>
    <subtitle>Иони — первый воспитанник психологов: познавательные способности молодого шимпанзе</subtitle>
    <p>Особый след в истории науки оставила ранняя работа Надежды Николаевны — изучение познавательных способностей детеныша шимпанзе (ЛАДЫГИНА-КОТС 1923, 1935), которое позднее послужило основой для сравнительного описания онтогенеза поведения ребенка. В 1913 г. она приобрела (на средства «преданного сотрудника Дарвиновского музея» Ф. Е. Федулова) полуторагодовалого детеныша шимпанзе (Иони), который прожил в ее семье два с половиной года, пока не погиб от случайной инфекции (рис. 14).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_012.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Иони стал первым из шимпанзе, живших в семье ученых (а не просто любителей), которые, не спуская с него глаз, следили за его развитием. Это были отважные в своем роде люди, потому что содержание шимпанзе — очень дорогостоящее и трудоемкое дело. Супруги Котс воспитывали его почти как собственного ребенка, хотя в более поздних работах такого рода исследователи давали своим питомцам еще большую свободу и степень приближения к «человеческим» условиям. Так, в частности, Надежде Николаевне приходилось часть времени держать Иони в клетке, поскольку он отличался крайней непоседливостью и разрушительной активностью. Предоставленный самому себе, он очень быстро мог разгромить дом до основания.</p>
    <p>Благодаря этим наблюдениям был впервые подробно описан репертуар основных поведенческих реакций шимпанзе, включая игровую, исследовательскую и конструктивную деятельность.</p>
    <p>Особое значение имели данные об особенностях восприятия и обучаемости Иони, о проявлениях наглядно-действенного мышления. Для оценки его познавательных способностей была придумана особая методика — выбор по образцу. Этот метод оказался очень удобным для исследования многих аспектов высшей нервной деятельности животных, и его до сих пор широко используют.</p>
    <p>Обстановка опыта напоминала игру — Иони садился перед воспитательницей около небольшого столика, на котором лежало несколько фигурок разной формы, размера или цвета. И когда ему показывали фигурку, он должен был выбрать из лежащих перед ним такую же. Например, если ему показывали треугольник, надо было выбрать треугольник среди кругов, квадратов и т. п. Оказалось, что Иони прекрасно различает и запоминает различные геометрические плоские и объемные фигуры, а также все цвета и их оттенки. Это подтвердило предположение о том, что шимпанзе похожи на нас не только мимикой (как это показал еще Ч. Дарвин), но и своими умственными способностями.</p>
    <p>Что особенно важно, Иони обнаружил также способность к обобщению ряда признаков, в том числе и таких абстрактных, как понятие о тождестве (сходстве) стимулов. Это было первое экспериментальное доказательство того, что у животных действительно имеется способность к выполнению одной из базовых когнитивных операций, на которой основаны мышление и речь человека. В архивах Дарвиновского музея сохранился небольшой кинофрагмент, иллюстрирующий поведение Иони во время этих опытов. Способность к обобщению Иони проявлял не только в ситуации эксперимента, но и в повседневной жизни.</p>
    <p>Иони с удовольствием рисовал, очень толково сооружал из кубиков постройки, похожие на те, что ему показывали (ЛАДЫГИНА-КОТС 1923). Словом, Надежда Николаевна произвела целую серию «пробных рейдов» в психику шимпанзе, и каждый из них получил затем развитие и продолжение, в том числе и в сравнении с детьми. Выяснилось, например, что он тоже неплохо разбирается в поведении людей и учитывает свои наблюдения. В тех уловках, к которым он прибегал, чтобы не дать запереть себя в клетке, ярко проявилось умение «вычислять» действия окружающих. Гораздо позднее было установлено, что и в природе шимпанзе обманывают друг друга, подобно тому, как Иони пытался обманывать своих приемных родителей. Сейчас известно, что поддержание структуры сообщества в природных популяциях шимпанзе в значительной степени обеспечивается за счет сложной системы разнообразных контактов, многие из которых строятся как раз на оценке последствий собственных поступков, «предусмотрения» реакций сородичей, а также разного рода приемов манипулирования их поведением. Установлено, например, что способность к преднамеренному обману — один из главных параметров интеллекта антропоидов, который отсутствует у низших обезьян.</p>
    <p>Накопление такого рода информации о структуре сообщества в настоящее время называют «социальным сознанием» (social cognition). Изучение этого феномена составляет одну из важнейших и обширнейших областей современных исследований естественного поведения приматов. Важно отметить, что именно Надежда Николаевна первой привлекла внимание к этой стороне психики шимпанзе, так же как она первой констатировала их способность рисовать (рис. 15) и сравнила реакцию на собственное отражение в зеркале у антропоида и ребенка (см. также рис. 37).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_013.jpg"/>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_014.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Иони был нежно привязан к своим приемным родителям, охотно учился, а многие его проделки были похожи на шалости обычного ребенка. В этом ученые убедились через несколько лет, когда Иони уже не было в живых, а у них родился собственный сын Руди. Он рос в том же доме, с теми же людьми, в тех же условиях, что и Иони за несколько лет до него, так что можно было сравнить, в чем ребенок и шимпанзенок похожи, а в чем различаются. Обработка дневников и сопоставление наблюдений заняли около 10 лет, и только в 1935 году Н. Н. Ладыгина-Котс опубликовала капитальный труд «Дитя шимпанзе и дитя человека в их инстинктах, эмоциях, играх, привычках и выразительных движениях» (рис. 16), снабдив книгу целым томом великолепных фотографий, сделанных А. Ф. Котсом и Ф. Е. Федуловым, и рисунками известных анималистов В. А. Ватагина, В. В. Трофимова, Н. Н. Кондакова и др.</p>
    <image l:href="#i_015.png"/>
    <empty-line/>
    <p>Оказалось, что приблизительно до двухлетнего возраста ребенок и шимпанзенок очень похожи друг на друга в своих привычках, играх и способности учиться. Отмечая многочисленные черты сходства поведения шимпанзе и человека на ранних стадиях онтогенеза, автор указывает на те критические точки, после которых развитие психики ребенка идет принципиально иными темпами и на качественно другом уровне, чем у шимпанзе. Полемизируя с такими специалистами, как В. Келер и Р. Йеркс, которые обращали внимание преимущественно на черты сходства в когнитивной деятельности антропоидов и человека, Н. Н. Ладыгина-Котс акцентирует внимание на имеющихся между ними различиях, на том, что «… шимпанзе не почти человек, а совсем не человек» (1935). В заключительной части книги автор поместила таблицу, где она шаг за шагом сравнивала поведение шимпанзе и ребенка.</p>
    <p>В целом книги Надежды Николаевны (1923, 1935) можно рассматривать как энциклопедию поведения молодого шимпанзе, растущего в изоляции от сородичей, но в контакте с человеком.</p>
    <p>Позднее подобные исследования развития детенышей обезьян, «усыновленных» человеком, в той или иной мере повторили ее современники (HAYES &amp; HAYES 1951; KELLOG &amp; KELLOG 1933). Однако вторая жизнь этого экспериментального подхода началась лишь в 70-е годы XX века, когда американские ученые обратились к поискам у антропоидов зачатков второй сигнальной системы и начали обучать их языкам-посредникам, о чем далее и пойдет речь. Следует отметить, что многие из этих авторов сопоставляли свои наблюдения за развитием психики молодого шимпанзе с данными, впервые описанными Н. Н. Ладыгиной-Котс (см., например, SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1993). Они подтвердили выявленные ею черты сходства в раннем развитии познавательных способностей человека и шимпанзе.</p>
    <p>Не менее важно, что достоверность описанных ею закономерностей была подтверждена не только в этих работах, также проведенных на животных в неволе, но и в многочисленных исследованиях Дж. Гудолл, Дж. Шаллера, Д. Фосси, Б. Галдикас, которые в течение многих лет наблюдали шимпанзе, горилл и орангутанов в естественной среде обитания.</p>
    <p>Более полувека спустя после выхода в свет главной монографии Ладыгиной-Котс появилась книга Дж. Гудолл «Шимпанзе в природе: поведение» (1986; переведена на русский в 1992 г.), которая представляет собой не менее полную энциклопедию, но уже посвященную жизни шимпанзе в природных условиях, в естественном сообществе. И хотя Йеркс писал, что «один шимпанзе — это не шимпанзе», подчеркивая высокую социальность этих обезьян, тем не менее, сравнение двух книг убеждает, что, наблюдая всего 2У<sub>2</sub> года за единственным детенышем, Надежда Николаевна практически ни в чем не ошиблась и создала удивительно точное описание многих сторон поведения этого вида — диапазон двигательных навыков, манипулирование предметами и применение орудий, игры, выражение эмоций, способность к обучению, восприятие окружающего мира, хитрости в общении с приемными родителями, прямой обман. Так, проведенный нами анализ литературы показал, в частности, что все особенности игрового поведения, обнаруженные Н. Н. Ладыгиной-Котс (1923, 1935) у Иони (а затем и у других «усыновленных» шимпанзе), характерны и для игр детенышей антропоидов в естественных условиях (см. ЗОРИНА 1998 и раздел «Роль образов и представлений в психике шимпанзе»).</p>
    <subtitle>Понимал ли Иони речь человека?</subtitle>
    <p>Не составил исключения и вопрос о том, понимает ли шимпанзе речь человека и может ли он сам подражать ей. Этому вопросу в книге «Дитя шимпанзе и дитя человека…» уделено большое внимание, поскольку ответ на него был бы актуален в связи с проблемой биологических корней речи человека. Выяснилось, что Иони не подражал речи окружавших его людей: «Детеныш шимпанзе постоянно слышал звуки, издаваемые людьми, правильно реагировал на словесные приказы, использовал естественную вокализацию шимпанзе для демонстрации своих эмоций и был способен вырабатывать сложные условные рефлексы для (sic) <emphasis>мимического выражения собственных желаний.</emphasis> Но он ни разу не пытался подражать человеческому голосу, ни разу не пробовал овладеть даже простейшими словами, которые так расширили бы возможности его общения с хозяйкой» (ЛАДЫГИНА-Котс 1935, с. 576; курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis></p>
    <p>Следует отметить, что Надежда Николаевна подробно описывает тот «особый условный язык», который она употребляла в общении с Иони и благодаря которому они прекрасно понимали друг друга. Он сложился благодаря тому, что Иони легко «поддавался словесной дрессировке, сопровождаемой жестами, и при показывании и приказывании: „сядь“, „ляг“, „кувыркайся“ воспроизводил соответствующие действия, а после 18–20 повторений осуществлял их на одни только словесные команды» (там же, с. 242). Кроме того, у самого Иони наряду с «необычайно красноречивым языком инстинктивных звуков, сопутствующих его эмоциональным переживаниям, устанавливается ряд самопроизвольных жестов и телодвижений, служащих для выражения его желаний» (там же). При этом Н. Н. подчеркивает, что у Иони условные жесты связаны исключительно с выражением физиологических потребностей и эмоций. Они служат выражением просьбы, желания, отказа, отрицания. Между тем у ребенка в том же возрасте «язык условных жестов связан с мышлением, сочетается со звуками, с речью» (там же, с. 506). Иными словами, у Иони этот условный язык не выходит за рамки 1-й сигнальной системы, тогда как у Руди он несомненно отражает формирование 2-й сигнальной системы.</p>
    <p>Ладыгина-Котс пишет: «Почти все из 25 звуков, которые нам удалось записать, издаваемые Иони под действием разных эмоциональных состояний, находили (sic) свои аналоги в вокализациях Руди» (там же, с. 575). «Эксперименты профессора Йеркса, — пишет она далее, — показали, что, независимо от длительности обучения, шимпанзе невозможно научить человеческой речи. Шимпанзе неспособны к подражанию в том, что касается звуков, издаваемых человеком, обычно им не удается расширить и улучшить элементы своего имитационного поведения.</p>
    <p>Шимпанзе не могут усовершенствовать свои моторные навыки, связанные с использованием инструментов или домашней утвари, они не стремятся участвовать в творческих конструктивных играх». У них, по мнению Надежды Николаевны, «фактически отсутствует врожденное стремление к прогрессу<a l:href="#n_20" type="note">[20]</a>. Все это разительно отличается от поведения человеческого ребенка, который отважно стремится преодолеть недостатки своего умственного и физического развития» (там же, с. 576–578).</p>
    <subtitle><strong>П</strong>опытка супругов <strong>К</strong>еллог воспитывать детеныша шимпанзе вместе с собственным ребенком: сравнение понимания устной речи у ребенка и шимпанзе</subtitle>
    <p>Вопреки распространенному заблуждению, шимпанзе Иони и сын супругов Котс никогда не встречались, они жили в разное время. Источник этого заблуждения — фотография, где четырехлетний Рудольф Котс сфотографирован рядом с чучелом шимпанзе в Дарвиновском музее. Иначе обстояло дело у американских психологов супругов Келлог, о которых мы уже упоминали чуть выше. В 1931 году они начали свой уникальный эксперимент, ради которого не побоялись взять 7<sup>1</sup>/<sub>2</sub>-месячную самку шимпанзе Гуа и воспитывать ее вместе со своим сыном Дональдом, которому в начале эксперимента было 9<sup>1</sup>/<sub>2</sub> месяцев.</p>
    <p>В течение 9 месяцев Гуа и Дональд жили вместе, и их психическое развитие было предметом весьма тщательного наблюдения. Родители не делали различия между «детьми» и обращались с ними одинаково. Как и Дональд, Гуа носила теплую одежду и укрывалась одеялом. Кормили ее на детском кресле около стола, с ложечки и из чашки, а после еды и питья она вытирала себе губы тыльной стороной руки. Режим кормления для Гуа был такой же, как и для Дональда; шимпанзе получала 600 г молока ежедневно, ела овощное пюре, бисквиты, варенье, фрукты, яйца всмятку, желе, пудинги, пила апельсиновый сок и т. п. После двух месяцев такого «приобщения к цивилизации» обезьяне дали кровать с сеткой и матрацем, а также пижаму. Матрац Гуа приняла с большой радостью, и когда его на время отобрали, обезьяна так расстроилась, что матрац пришлось вернуть.</p>
    <p>Эксперимент длился всего несколько месяцев. Он был прерван, когда родители заметили, что ребенок слишком подпадает под влияние своей подруги, и испугались возможных необратимых последствий. Однако даже из такого непродолжительного наблюдения стало очевидно, что в этом возрасте ребенок и шимпанзе не так уж сильно друг от друга отличаются, а кое в чем, например в ловкости и силе, ребенок явно отстает. Достаточно быстро выяснилось, что Гуа воспринимает некоторые слова, сначала это были слова «no» и «kiss». В 97<sub>2</sub> месяцев у нее были зарегистрированы четкие реакции на семь словесных стимулов, а у Дональда в 12<sup>1</sup>/<sub>2</sub> месяцев только на два. В 12<sup>1</sup>/<sub>2</sub> месяцев Гуа выполняла 21 команду. Но такое опережение темпов развития ребенка было у нее недолгим. В конце исследования Дональд мог выполнять 68 заданий, а Гуа — 58. У обоих малышей это были выражения, которые они часто слышали в одном и том же контексте: «Гуа, дай руку», «Ужин готов». В большинстве случаев это были однозначно понятные действия, для которых не требовался выбор из нескольких предметов. Многие понимаемые ими фразы произносились в строго определенных ситуациях (например, «Положи карандаш» по окончании рисования), т. е. сопровождались обширной контекстной информацией. Попытка научить малышей по словесной команде выбирать один их трех предметов была оставлена после 100 безрезультатных проб.</p>
    <subtitle><strong>В</strong>ики в семье психологов <strong>Х</strong>ейсов: еще раз о познавательных способностях шимпанзе</subtitle>
    <p>В отличие от Гуа еще одна знаменитая обезьяна — шимпанзе по кличке Вики, приемная дочь американских психологов супругов Кэти и Кейта Хейс, — прожила с людьми значительно дольше всех своих предшественников — с 3-дневного до 7-летнего возраста. Это была замечательная обезьяна, и многими представлениями о сходстве интеллекта шимпанзе и человека мы обязаны именно ей.</p>
    <p>Супруги Хейс были привязаны к этой обезьяне искренне и глубоко — Вики буквально заменила им ребенка. Она жила вместе с приемными родителями, питалась за общим столом, вместе с ними и многочисленными гостями «праздновала» Рождество и день своего рождения. Она была очень привязана к своей воспитательнице, постоянно находилась рядом с ней (как это характерно для детенышей диких шимпанзе), сидела у нее на коленях, когда та ела, читала или готовила обед. Сама она тоже овладела многими хозяйственными навыками, включая пользование иголкой. Если воспитательница намеревалась выйти, то тут же раздавался крик; Вики хватала Кэти за ногу, требуя, чтобы ее взяли с собой.</p>
    <p>Характер у нее был совершенно несносный. Супруги Хейс так баловали свою воспитанницу, потакая ей во всем, что чем дальше, тем больше она входила в роль ребенка-деспота, которому позволяется абсолютно все. Постепенно она стала настоящим вредителем, крушившим все вокруг. По своей разрушительной активности и неуправляемости Вики очень напоминала Иони, тогда как большинство обезьян, которых впоследствии обучали языкам-посредникам, вели себя не столь неуправляемо. Видимо, их активность удавалось направлять в какое-то другое русло.</p>
    <p>С возрастом Вики все хуже подчинялась, а однажды даже укусила свою приемную мать, которая в воспитательных целях ответила ей тем же: схватила обезьяну за руку и укусила ее так сильно, как только могла. В ответ обезьяна принялась рвать занавески и бить чашки. Каждый день она придумывала какие-нибудь новые каверзы, и, если бы ее не успокаивали поминутно, она только и делала бы что бегала повсюду и залезала куда-нибудь повыше, не занимаясь больше ничем.</p>
    <p>Полуторагодовалый ребенок обычно начинает подражать поступкам окружающих. Примерно в этом же возрасте и Вики начала «обезьянничать». Она помогала собирать и мыть посуду, стала пудрить себе лицо, пользоваться губной помадой<a l:href="#n_21" type="note">[21]</a>, каждое утро она выбегала из дома за газетой. Сидя в кресле, обезьяна разворачивала книгу или газету и, держа ее в вытянутых перед собой руках, как бы читала.</p>
    <p>Рассматривая некоторые рисунки, она улыбалась. Такое поведение шимпанзе было описано едва ли не впервые и рассматривалось только как механическое подражание действиям людей. По мере расширения знаний о поведении приматов становилось ясным, что это не простое копирование, а проявление познавательной деятельности, причем «говорящие» обезьяны, как мы увидим, еще и комментировали то, что они рассматривали.</p>
    <p>Вики хорошо воспроизводила изображенные на картинках действия — например, строила около 50 гримас, часть из которых видела впервые. Не менее точно она узнавала на картинках различные предметы и сортировала их и реальные предметы по соответствующим категориям. Один из таких опытов получил весьма широкую известность. Воспользовавшись интересом обезьяны к разглядыванию картинок, перед ней кладут пачку фотографий. Сначала Вики просто перебирает их, потом начинает раскладывать на две кучки и, как выяснилось, совсем не наобум. «Родители», проводившие этот эксперимент, обнаружили, что в одну сторону Вики откладывала изображения людей, а в другую — животных. Самым интересным было то, что фотографии других шимпанзе она отбрасывала туда, где уже лежали кошки и поросята, но собственную фотографию она положила в другую сторону, как раз поверх портрета леди Рузвельт. Это было одним из первых полученных в 50-е годы доказательств того, что обезьяны мысленно распределяют по категориям окружающие предметы и явления.</p>
    <p>Иными словами, Вики, как и ее предшественники Иони и Гуа, во многом была похожа на ребенка. Как и большинство детей, Вики находилась в постоянном движении, но сильно превосходила в этом отношении любого ребенка. Однако не менее важными были и различия, которые все больше проявлялись с возрастом, в частности, стремление забраться куда-нибудь повыше, которое отражало свойственную этому виду врожденную черту поведения, связанную с привычкой передвижения по деревьям. Она могла вспрыгнуть на высоту, втрое превышающую ее рост, причем постоянно выискивала, куда бы ей забраться. С этим тяготением Вики к высоте приходилось мириться, вмешиваясь только в случаях какой-либо опасности <a l:href="#n_22" type="note">[22]</a>.</p>
    <p>Вскоре Вики сделалась совсем неуправляемой. Она часто убегала к соседям, где ее сердечно принимали, но когда ее пробовали увести оттуда, она залезала на высокое дерево и отказывалась спускаться вниз. Описание противостояния Хейсов и Вики занимает многие страницы, потому что какие бы препятствия ни изобретали люди, Вики находила способ добиться цели. Отыскание способа перебраться через забор стало основной заботой этой обезьяны и заставляло ее проявлять недюжинную сообразительность. В этом проявилась одна из характерных особенностей интеллекта шимпанзе — применять для достижения намеченной цели самые разные способы, в том числе и такие, которых не смогли предусмотреть люди. Оказалось, что в стремлении попасть на соседский участок Вики применила по крайней мере десять способов преодоления электрифицированной изгороди, среди которых были и головокружительные прыжки, и обрывание проводов, и, наконец, выключение рубильника. В этом отношении она повторила достижения своих предшественников, чью способность к употреблению орудий исследовали, начиная с В. Келера и Р. Йеркса, многие ученые, в том числе И. П. Павлов.</p>
    <p>Все эти примеры убедительно демонстрируют главное свойство интеллекта обезьян — способность совершать произвольно спланированные действия, предвидя их результат, искать различные решения задачи — именно так, как это делали обезьяны В. Келера, доставая банан, или шимпанзе в Колтушах, тушившие огонь разными способами.</p>
    <subtitle>Попытки научить Вики говорить</subtitle>
    <p>Чем больше наблюдали ученые за Вики, тем больше обнаруживалось признаков сходства в ее поведении с поведением ребенка. Временами казалось, что она вот-вот заговорит. А поскольку этого не случалось, супруги Хейс попытались научить ее произносить хотя бы несколько слов. Для этого с Вики занимались много и упорно. В первые четыре месяца занятий Вики часто лепетала, потом перестала. Ее начали учить произносить слова в 5 месяцев, через месяц после того, как она перестала лепетать. Хейсам приходилось искусственно придавать форму ее губам, чтобы заставить выговорить слово «мама»; до этого в течение пяти недель они учили ее произвольно издавать любой звук. Хейсы пытались использовать технику обучения артикуляции, разработанную для людей. При этом Вики обнаружила естественное для шимпанзе стремление произносить звуки на вдохе. В три года Вики умела произносить три слова: «мама», «папа» и «кап» (чашка); слово «чашка» она использовала вполне к месту; указаний на то, что она понимала значение двух других слов, обнаружено не было. Впоследствии было показано, что слово «мама» говорилось громко, а «папа» и «кап» — нет, но все звуки произносились на выдохе. Вики также пользовалась звукосочетанием [аах], когда просила что-то, в особенности сигарету, и щелкающим звуком, когда просила покатать ее на автомобиле.</p>
    <p>Таким образом, несмотря на упорное и долгое обучение, в ее обиход вошли только три слова — «мама», «папа», «кап». Слово «мама» обычно употреблялось, когда возникала какая-то проблема, и Вики желала привлечь внимание. Она достоверно осмысленно использовала слово «кап», но вот слово «папа» явно применялось без особого понимания.</p>
    <p>Не менее важен и вопрос о понимании речи окружающих. У Вики оно было эпизодическим и неуверенным. В иные дни она прекрасно понимала какие-то слова, в другие совершенно их не понимала. Хейсы не исследовали этот вопрос систематически отчасти потому, что слишком хорошо сознавали необходимость тщательных проверок и разнообразных контролей, чтобы утверждать, будто Вики способна воспринимать человеческую речь без контекстных подсказок. Ограниченность понимания ею слов, несомненно, не была связана с недостаточным использованием языка в ее присутствии: все вокруг постоянно разговаривали, в том числе и с ней.</p>
    <p>Учитывая склонность Вики к имитации разного рода двигательных актов, ее неспособность подражать звукам речи представляется особенно показательной. Эти данные вполне согласуются с сообщением Ладыгиной-Котс о том, что Иони не пытался подражать человеческой речи, хотя обе эти обезьяны попали к людям в достаточно раннем возрасте (Вики в 3 дня и Иони в 17<sub>2</sub> года), который впоследствии оказался вполне благоприятным для освоения другими шимпанзе как языка-посредника йеркиш, так и амслена (см. ниже).</p>
    <p>В этом отношении только бонобо (карликовый шимпанзе) Канзи составляет исключение (см. следующие главы): он смог вполне отчетливо произносить «RIGHT NOW» и делал другие попытки подражать человеческой речи. Будучи уже совсем взрослым, он даже стал «называть» некоторые предметы звуками собственного изобретения, которых нет в видовом репертуаре шимпанзе, но со словами человеческой речи они не имели сходства (Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003; Taglialatela et al. 2003; подробнее см. ниже). Однако отдельные и немногочисленные удачи только подтверждают общее правило: шимпанзе не могут управлять своим голосовым аппаратом так, чтобы произносить слова.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Начало диалога с обезьянами при помощи неакустических средств</p>
    </title>
    <subtitle><strong>О п</strong>реимуществах жестового языка для общения с обезьянами</subtitle>
    <p>Итак, благодаря этим обезьянам (прежде всего, Иони и Вики), все прочно утвердились во мнении, что учить их говорить — занятие бесполезное, но тем не менее было очевидно, что им есть что сказать и нам, и друг другу. «Речь» Вики сняли на кинопленку, и, просматривая запись уже после смерти обезьяны, ученые обратили внимание на то, что поведение Вики очень выразительно и о том, что она хочет сказать, всегда можно догадаться по ее жестикуляции. Неудачи первых попыток научить обезьян говорить не остановили поисков предпосылок человеческой речи.</p>
    <p>Р. Йеркс (YERKES 1925, 1943), крупнейший американский приатолог, был одним из первых, кто усомнился в том, что отсутствие у этих обезьян физических возможностей артикуляции исключает возможность дальнейших исследований. Наблюдения за поведением шимпанзе (Йеркс тоже держал антропоидов в домашних условиях), а также имевшиеся к тому времени экспериментальные данные привели его к выводу, что их когнитивные способности можно рассматривать в качестве предшественника символического мышления человека. Более того, он считал, что они обладают потенциальными способностями, необходимыми для усвоения человеческого языка, и понял, что только анатомия их голосового аппарата служит препятствием для овладения речью. Еще в 1925 году в книге «Almost Human» он писал: «На основе многочисленных данных я склоняюсь к заключению, что высшие обезьяны могут о многом рассказать, но не наделены возможностью использовать звуки для выражения своих мыслей. Вероятно, их можно научить использовать пальцы, подобно тому, как это делают глухонемые люди, и таким образом заставить усвоить простой, неакустический, „знаковый язык“» (YERKES 1925).</p>
    <p>Вообще, сейчас, оглядываясь назад, мы удивляемся, что исследователям понадобилось так много времени, чтобы начать использовать незвуковые аналоги речи в работе с шимпанзе. У. Хайликс (2000) в своем обзоре приводит и ряд более ранних высказываний на этот счет. Например, еще Сэмюэл Пепис, известный путешественник, в своем дневнике за август 1661 г. описывает «огромного бабуина», которого он видел во время посещения лондонских доков. Вероятно, это была шимпанзе или горилла, хотя по прошествии 340 лет определенно утверждать что-либо невозможно. С. Пепис пишет: «Я думаю, что он уже многое понимает по-английски, и мне кажется, его можно научить говорить знаками», т. е. уже в столь далекие от нас времена возникала мысль, что язык жестов может оказаться предпочтительнее акустического.</p>
    <subtitle><strong>Пе</strong>рвые попытки использовать неакустические сигналы для диалога с обезьяной: опыты А<strong>. И. С</strong>частного</subtitle>
    <p>Мысль о преимуществе использования языка жестов для установления общения с обезьянами высказывали разные ученые. Однако первые попытки реализовать такое общение были предприняты в середине ХХ века в России — учениками и последователями И. П. Павлова.</p>
    <p>Одной из первых это сделала Л. И. Уланова (см. УЛАНОВА 1950) в лаборатории В. П. Протопопова. В ее опытах, в отличие от большинства остальных, участвовал представитель низших узконосых обезьян — макак резус, которого научили просить определенные виды пищи с помощью соответствующих жестов. Выработка каждого такого жеста требовала от 150 до 500 сочетаний, причем обезьяна легче усваивала жесты для обозначения предпочитаемой пищи.</p>
    <p>А. И. Счастный, сотрудник Института физиологии АН СССР им. И. П. Павлова, был автором целого ряда оригинальных исследований, посвященных анализу физиологических закономерностей «так называемых произвольных движений» (А. И. Счаст-ный неизменно употреблял этот термин в кавычках). Его работы затрагивали проблемы и конструктивной деятельности шимпанзе, и их способности к совместным действиям при добывании корма, и, наконец, «активной инициативной сигнализации» (термин Счастного). Автор пытался выяснить, могут ли шимпанзе (Лада, Роза и Бодо) научиться общаться с экспериментатором при помощи произвольно подаваемых сигналов, которые отражали бы их текущие потребности. Такими сигналами служили жетоны различной конфигурации. Опыты проводились строго по методике двигательных условных рефлексов и были построены таким образом, чтобы можно было попытаться проанализировать физиологические механизмы, лежащие в основе этой сложной формы поведения. Каждому из 25 жетонов соответствовало строго определенное подкрепление — одно из лакомств, не входивших в повседневный рацион, или игрушка (также определенная: коробка, веревочка и т. п.).</p>
    <p>В результате достаточно долгой процедуры условно-рефлекторного дифференцировочного обучения шимпанзе успешно освоили соответствующие реакции и активно использовали жетоны для получения одного из предъявляемых им лакомств — в зависимости от преобладавшей на тот момент потребности (рис. 17).</p>
    <image l:href="#i_016.jpg"/>
    <cite>
     <p>Рис. 17. Из нескольких жетонов, лежащих на полу вольеры, Лада выбирает прямоугольный «питьевой» жетон, отдает экспериментатору и получает воду (по СЧАСТНЫЙ 1972).</p>
    </cite>
    <p>Обезьяны использовали произвольную преднамеренную сигнализацию в общении не только с экспериментатором, но и друг с другом — они активно менялись жетонами разного назначения в зависимости от того, какие потребности преобладали у каждой из них в тот или иной момент времени. Например, если у одной из обезьян, сидевших в соседних вольерах, скапливались жетоны, необходимые для получения игрушек, а ей хотелось пить, то она менялась с соседом. Как отмечает А. И. Счастный, сначала их поведение характеризовалось полной независимостью друг от друга, но постепенно они начинали все более тесно взаимодействовать (Счастный 1972, с. 112).</p>
    <p>В следующей серии опытов вместо плоских жетонов стали использовать «ключи», состоявшие из деталей, которые нужно было соединить, завинтить или, наоборот, развинтить, чтобы «довести» до рабочего состояния. Каждый из них открывал только определенный ящик — с пищей, с игрушкой и т. п.</p>
    <p>У всех обезьян сравнительно быстро образовалась связь между выбором определенного «ключа» и получением соответствующей пищи или игрушки. В основе подобного поведения лежал простой пищедобывательный условный рефлекс. Однако с нашей точки зрения одними только условными рефлексами дело не ограничилось, и в это поведение были вовлечены механизмы и более высокого уровня. Обезьяны в скором времени обнаружили способность переделывать «ключи» в зависимости от преобладающей в данный момент потребности. Если им хотелось получить игрушку, а ключи годились только для получения пищи, они видоизменяли предложенные им заготовки. Отметим кстати, что в этом случае поведение шимпанзе явно носило двухфазный характер (по Леонтьеву, см. выше): достижению цели предшествовали «подготовительные фазы» — серии промежуточных действий по обработке и подгонке будущего ключа (рис. 18).</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_017.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Конструктивные действия по приданию заготовкам формы нужного «ключа» явно обнаруживают наличие мысленного плана действий, что, как мы показали в предыдущих главах, характерно для орудийной деятельности шимпанзе. Однако ни в одном из этих опытов не было получено доказательств того, что усвоенные ими знаки становились символами и могли, например, применяться в новой ситуации, выходящей за рамки простой просьбы о получении обозначаемого предмета. Впрочем, автор был очень далек от постановки такой задачи.</p>
    <p>Таким образом, «произвольные» действия обезьян были исследованы в разнообразных экспериментах, требовавших и конструктивных действий (подгонка ключей), и тонких взаимодействий с сородичами, и решения ряда других задач. Автор рассматривал их как образование цепей двигательных реакций и трактовал эти данные исключительно с позиций условно-рефлекторной теории, приходя к выводу, что их механизмы полностью укладываются в ее рамки. Особо нужно отметить, что при анализе некоторых спонтанных проявлений сложного поведения шимпанзе (например, многоцелевое употребление Ладой ковриков для сна в качестве орудий) автор подчеркивал высокий уровень развития обобщения в пределах первой сигнальной системы.</p>
    <p>По мнению А. И. Счастного, полученный им материал о способности шимпанзе к активной «сигнализации» представляет специальный интерес, как «одно из оснований для анализа путей эволюционного совершенства человекообразных обезьян к особо организованным формам стадной жизни» (СЧАСТНЫЙ 1972, с. 113).</p>
    <subtitle>«Воспитание» указательных и изобразительных жестов у низших обезьян: опыты Н. А. Тих</subtitle>
    <p>Сходный принцип был использован в работах крупного ленинградского приматолога Нины Александровны Тих, которая глубоко и разносторонне исследовала поведение нескольких видов низших обезьян. Полученные результаты позволили ей рассматривать стадное поведение низших обезьян как модель человеческого общества (его предысторию) на ранних этапах антропогенеза.</p>
    <p>Наряду со многими аспектами социального поведения Н. А. Тих исследовала также формирование или, как она писала, «воспитание новых средств общения» у обезьян. Она и ее коллеги (Н. Ю. Войтонис, Д. К. Савченко, И. К. Трайнина, А. Г. Спиркин, Ю. Г. Трошихина) в 40-е годы вначале пытались выяснить, можно ли обучить обезьян «произвольному звукоиздаванию на базе их натуральных средств общения» (ТИХ 1970, с. 266). Другими словами, исследователи пытались обучить животных произвольно издавать определенный врожденный звук (сигнал общения, испуга или агрессии) как условный сигнал для получения определенного пищевого подкрепления.</p>
    <p>Например, у самки гамадрила Атлантиды звук опасности подкрепляли сахаром, а звук общения — зернами кукурузы. Атлантида легко и быстро обучилась издавать звук общения для получения кукурузы, но распространяла его и на все другие виды корма, — добиться того, чтобы она предназначала его только для просьбы о кукурузе так и не удалось. Обучить ее произвольному воспроизведению звука, связанного с отрицательными эмоциями (сигнал опасности), также не получилось, он оказался неотделим от соответствующего эмоционального состояния животного.</p>
    <p>Поэтому исследователи перешли к другому типу звуков, которые они называли рефлекторными, или органическими (кряхтенье, кашель, икота и пр.). Оказалось, что эти звуки намного легче «обрастали условными связями».</p>
    <p>Гамадрила Гольца успешно обучили воспроизводить один звук [кх] для получения ореха, два звука ([кх-кх]) — для печенья, и три ([кх-кх-кх]) — для сахара (опыты Н. Ю. Войтониса). Нина Александровна подчеркивала поразительную «старательность и выразительность, с которой обезьянка произносила звуки, „выговаривая“ их в лицо экспериментатора». Она писала, что «особое внимание обращает на себя отчетливо выступающий момент усилия, самопринуждения животного» (с. 266). Интересно, что в начале обучения Голец связал со звуком [кх] ранее выученное им и другими обезьянами движение — «отдавание собственного хвоста в обмен на пищу (рис. 19). Эта операция как будто облегчала ему звукоиздавание. (…) Он старался непременно вложить его кончик в руку экспериментатора, а для этого ему приходилось усиленно тянуть хвост сзади наперед и одновременно другой рукой подтягивать к хвосту руку экспериментатора в усилии соединить их вместе» (с. 240). Другого гамадрила (Зевса) успешно обучили издавать звук, схожий с икотой, для получения винограда, чавканье — для печенья и шумный выдох — для ореха. Попытки обучить гамадрилов произвольному звукоиздаванию путем подражания не увенчались успехом, за одним-единственным исключением — самка гамадрила Кета, сидевшая в соседнем вольере с Гольцем, научилась издавать звуки кряхтенья.</p>
    <image l:href="#i_018.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Затем исследователи попробовали «превратить в сигнал, т. е. в условный жест, какое-либо конкретное действие животного» (с. 252). В качестве одного из экспериментальных приемов Нина Александровна использовала «метод выявления творческих возможностей», или «рефлекс на новизну». Обезьян ставили в такую ситуацию, в которой привычные способы воздействия на человека оказывались неэффективными, и для получения пищи или игрушки они вынуждены были искать новые формы контакта. При виде приманки обезьяны начинали воспроизводить ранее подкреплявшиеся двигательные сигналы, но ничего за это не получали. Тогда они принимались «изобретать» новые движения — вертелись вокруг собственной оси, висели вниз головой, ловили ртом кончик своего хвоста и т. п.<a l:href="#n_23" type="note">[23]</a> Некоторые из многообразных действий были отобраны и связаны с различными видами корма. Обезьяны смогли ассоциировать с разными типами пищи от 2 до 4 двигательных сигналов.</p>
    <p>Еще одним примером образования жеста из действия может служить поведение гамадрила Ерша. Он был обучен операции обмена — для получения приманки отдавал экспериментатору различные предметы, находившиеся в его распоряжении. Когда Ёрш исчерпывал весь свой запас предметов, он проявлял изрядную изобретательность в добывании средств обмена. Наконец, он пришел к необходимости оставлять последний кусочек пищи (кожицу винограда, остатки яблок, груш и даже крупинки сахара) и предлагать его для обмена на новый кусок. «От опыта к опыту оставляемые кусочки делались всё меньше. И вскоре Ёрш „клал“ на ладонь экспериментатора капельку своей слюны, которую он старательно и долго добывал двумя пальцами из своего защечного мешка. Но чем более „мифическим“ становился кусочек сахара (…), тем выразительнее становилось само движение отдавания» (с. 256). Впоследствии это движение выродилось в быстрое касание живота, а потом руки экспериментатора. «Действие, которое было… полнокровным актом и обладало конкретным содержанием, превратилось в конце концов в его далекое отражение. (…) Так родился жест» (с. 256).</p>
    <p>В описанных опытах нашла экспериментальное подтверждение способность животных образовывать двигательные сигналы из конкретных действий. В итоге, Н. А. Тих подошла вплотную к вопросу «воспитания у животных „изображающего“ жеста, который, с нашей точки зрения, играет решающую роль в формировании двигательной речи человека. (…) Может ли животное во всех деталях скопировать свое собственное движение при отсутствии конкретного объекта, в манипулировании которым эти действия возникли?» (с. 258). В качестве исходных действий были использованы манипуляции с простыми механизмами — движения вращения диска вокруг оси и передвижение дощечки-«челнока» в длинном ящике (прямолинейное движение к себе и от себя или вправо и влево). Оказалось, что в отсутствие конкретного объекта обезьяны не воспроизводили требуемые формы движения. На этом основании Н. А. Тих делает вывод, что «у обезьян отсутствуют <emphasis>изобразительные</emphasis> движения, они обладают только <emphasis>выразительными</emphasis> движениями» (с. 267). Низшие обезьяны оказались не способны к «воспроизведению <emphasis>форм</emphasis> движения, т. е. к изобразительному жесту». С другой стороны, она высказала предположение, что «возможно, эти результаты являются доказательством не только того, что обезьяна не умеет восстановить кинетический образ, но вместе с тем и того, что ее поведение не настолько подвержено автоматизму, чтобы механически повторяться при отсутствии главного элемента в ситуации» (с. 261) (рис. 20).</p>
    <image l:href="#i_019.jpg"/>
    <empty-line/>
    <p>Анализируя предположение, что в развитии средств общения первобытного человека большую роль играл указательный жест, Н. А. Тих вместе с А. Г. Спиркиным и Н. Ю. Войтонисом исследовала возможность образования такого жеста у обезьян.</p>
    <cite>
     <p>Макак лапундер Паташон был обучен пользоваться разными палками, чтобы достать приманку: с помощью короткой палки он доставал приманку с платформы, а с помощью длинной — высоко подвешенную. Кроме того, обезьяна явно предпочитала более удобные палки с крюком. Когда несколько палок подвешивали перед клеткой с обезьяной на недоступном расстоянии, она четко вытягивала руку в нужном направлении.</p>
    </cite>
    <p>Этот эксперимент продемонстрировал, что если «указание», т. е. протягивание руки к желаемому объекту, подкрепляется, то обезьяна свободно и правильно им пользуется. Н. Ю. Войтонис формировал у обезьян указательный жест в условиях, когда они должны были прибегать к взаимопомощи для получения приманки. Каждая из двух обезьян, сидевших в соседних клетках, имела в своем распоряжении веревку, с помощью которой могла подтянуть кормушку с приманкой, но кормушка при этом оказывалась не около ее клетки, а около клетки соседа. Обе обезьяны не сразу, но начали использовать указательный жест для побуждения партнера к действию. Эти опыты не были завершены из-за смерти Н. Ю. Войтониса, но даже промежуточные результаты показали, что, как подчеркивает Н. А. Тих, в случае нужды «запасной ум» обезьян (выражение А. Н. Северцова) проявляется в таких формах поведения, которые лишь слабо или совсем не обнаруживаются в обычных условиях существования.</p>
    <p>«Большой интерес представляет овладение обезьянами „указательным“ жестом и применение его во взаимоотношениях друг с другом в качестве побуждающего момента. Сочетаясь с обычными приемами побуждения, применяемыми обезьянами в стадных условиях жизни — дотрагивание, подталкивание, — он становится одним из способов взаимного контакта на расстоянии. Конечно, его использование ограничивается рамками экспериментально созданной ситуации. Исчезнет она — исчезнет и жест, так как он не даст соответствующих результатов при отсутствии животных, обладающих способностью реагировать на него. Но эксперименты показывают, что уже у низших обезьян заложены те биологические предпосылки, которые обусловили появление и развитие у предков человека новых форм сотрудничества при переходе их к трудовой деятельности» (с. 265).</p>
    <p>Надежда Александровна знала об опытах Гарднеров. Она считала, что достижения Уошо ничем не отличаются от того, чем овладели в ее опытах низшие обезьяны. Она полагала, что все эти жесты являются «языком» только для экспериментаторов и за ними не следует искать аналогии с речью человека. Эту точку зрения можно понять, учитывая, что в момент написания книги были опубликованы самые первые шаги Уошо в овладении амсленом.</p>
    <p>В целом, Н. А. Тих пришла к выводу, что «на стадии приматов до человека использовались почти все возможности коммуникативной функции общения, но нет никаких признаков наличия семантической функции, вместе с появлением которой можно говорить о зарождении речи» (с. 26).</p>
    <subtitle>Обучение орангутанов использованию указательного и других жестов для общения с человеком: опыты Г. Г. Филипповой</subtitle>
    <p>Предпринимались и другие попытки общения с обезьянами с помощью выработки отдельных жестов. В 1980-е годы такое исследование провела Г. Г. Филиппова (см. ФИЛИППОВА 1990, 2004) на орангутанах Московского зоопарка. В частности, она научила их жестам «ПИТЬ», «КОНФЕТА» и определенному «указательному» жесту, когда они хотели получить какой-нибудь предмет. Именно этот жест самец-орангутан применял в процессе решения задачи в настольном лабиринте, когда для извлечения приманки ему требовалось сначала одно орудие, потом другое.</p>
    <p>Исследование способности орангутанов к использованию и изобретению нетипичных для вида жестов показало, что, возникнув как способ общения, они могут быть применены для организации психического отражения действительности и деятельности субъекта. Г. Г. Филиппова рассматривает эту способность как одну из предпосылок развития в антропогенезе человеческого мышления. Наиболее интересный результат этого исследования состоит в том, что орангутаны продемонстрировали особую форму научения — <emphasis>направленное ожидание показа способа действий.</emphasis> «На определенном этапе научения они усваивали, что должны что-то делать с руками, и, не помня, что именно, протягивали их экспериментатору. При этом показ самого способа деятельности экспериментатором отражается как образец, который надо освоить» (ФИЛИППОВА 2004, с. 480). По мнению автора, это можно рассматривать как предпосылку возникновения в антропогенезе принципиально нового способа приобретения опыта — усвоение готовых способов деятельности — и перестройки на этой основе всего онтогенеза.</p>
    <p>Эти и некоторые другие работы, близкие по времени к «языковым» экспериментам, были разрозненны и не получили достаточной известности и дальнейшего развития. Тем не менее, они показали принципиальную готовность шимпанзе и других антропоидов усваивать некоторое количество знаков и пользоваться индивидуально приобретенными средствами общения или, говоря более точно, некоторым небольшим набором приобретенных неакустических сигналов. Однако настоящий ответ на вопрос о наличии у животных некоего прообраза языка человека требовал другого уровня анализа — использования не отдельных жестов или каких-то других заменителей слов, а целой языковой системы, которая воспроизводила бы базовые свойства символического языка человека.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>От отдельных жестов — к языкам-посредникам</p>
    </title>
    <section>
     <subtitle>О терминах</subtitle>
     <p>Прежде чем приступать к описанию экспериментов, необходимо договориться о терминах. Это представляет определенные трудности, т. к. феномен «говорящих» обезьян выходит далеко за рамки большинства устоявшихся представлений. Как же правильно называть ту систему коммуникации с человеком, которую осваивают обезьяны, чтобы избежать утверждения, что это естественный человеческий язык, но в то же время показать, что это нечто в корне отличное от естественных языков животных?</p>
     <p>Спектр определений оказывается достаточно широк. Так, Р. и Б. Гарднер называют своих подопытных животных «language-trained Aimpanzees» и пишут о формировании у них «language skills» ‘языковых навыков’, об обучении их «sign language» ‘знаковому языку’ (GARDNER &amp; Gardner 1971). Д. Примэк и С. Сэвидж-Рамбо обсуждают «preverbal language competence» ‘довербальные языковые способности’ (PREMACK &amp; PREMACK 1972; SAVAGE-RUMBAUGH 1984). В то же время широко употреблялись выражения «освоение языка» и «язык обезьян», как будто по умолчанию принято, что речь идет именно об усвоении языка человека, а не о пользовании собственным видоспецифичным языком естественного общения шимпанзе.</p>
     <p>По мере развития исследований и накопления сведений терминология менялась. Например, C. Сэвидж-Рамбо в первые годы использовала для своих статей очень осторожные названия: «Acquisition of functional symbol use» и «Verbal behavior» (1984). Но в конце 1980-х годов, по мере того как становилось все более очевидным, что обезьяны не просто отвечают условными реакциями, а используют символы (сравним, например: «Ape language: From conditioned response to symbol», 1986), у нее появляются формулировки: «Communication, symbolic communication, and language» (1987), «Ape language: comprehension of vocal speech and syntax» (1988), «Language acquisition in a nonhuman species» (1990), «Symbol comprehension and learning» (1998).</p>
     <p>В отечественной литературе также существуют различные варианты для обозначения этого феномена. Первый фундаментальный анализ исследований этой проблемы был сделан Евгением Николаевичем Пановым в его книге «Знаки, символы и языки» (1980, 2005), которая выдержала уже пять изданий. Е. Н. Панов употребляет такие термины, как «языковое поведение», «вербальное поведение», «языковые способности», «потенциальная способность пользоваться знаками-символами». Они представляются нам адекватными и достаточно корректными, и в дальнейшем мы будем использовать именно их. Амслен и йеркиш мы будем называть языками-посредниками. Этим термином обозначают системы коммуникации, одинаково искусственные и для человека и для животного, которые являются относительно простыми аналогами языка человека и обладают его базовыми свойствами. Они воспроизводят его основную структуру, но реализованы с помощью более доступных для животных и не требующих тонкой артикуляции средств — жестов, выбора жетонов, нажатий на клавиши компьютера и др.</p>
     <subtitle>Какими свойствами должно обладать языковое поведение обезьян, чтобы считать его аналогом языка человека?</subtitle>
     <p>Как мы уже упоминали, существуют разнообразные определения и критерии языка, выбор которых может зависеть от задачи, стоящей перед исследователем. Вопрос этот не так прост, как это может показаться. Американские авторы столкнулись с ним, когда попытались сравнить «лепет» овладевающего жестовым языком шимпанзе и лепет начинающего говорить ребенка. Оказалось, что в тот период еще не существовало точных количественных критериев того, с какого момента, с какой стадии детский лепет можно считать речью. Исследователи процесса становления речи у детей исходили из естественного предположения, что дети все равно раньше или позже научаются говорить и лепет переходит в полноценную речь. Однако для строгого сравнительного анализа речи ребенка и шимпанзе такие критерии были необходимы.</p>
     <p>На разных этапах изучения этой проблемы исследователи обращали внимание на разные ее аспекты, поэтому мы попытаемся обобщить их и кратко перечислим, каким критериям должно удовлетворять коммуникативное поведение, чтобы можно было считать, что обезьяна овладела хотя бы элементами человеческого языка.</p>
     <subtitle>Критерии Хоккета</subtitle>
     <p>В связи с проблемой освоения антропоидами языков-посредников получили известность критерии языка, предложенные американским лингвистом Ч. Хоккетом (HOCKETT 1960; см. также: ПАНОВ 1980, 2005; Резникова 2005). Согласно его представлениям, язык человека обладает рядом ключевых свойств (на протяжении ряда лет Хоккет совершенствовал свою концепцию, так что число критериев увеличивалось). Часть этих свойств, но лишь очень небольшая, присуща и естественным языкам животных (например, семантичность).</p>
     <p>При анализе языкового поведения «говорящих» обезьян чаще всего анализируются следующие свойства: семантичность — способность обезьян присваивать определенное значение некоторому абстрактному символу и пользоваться им; продуктивность — способность создавать и понимать неограниченное число сообщений, преобразуя исходный ограниченный запас символов; перемещаемость — означает, что предмет сообщения и его результаты могут быть удалены во времени и пространстве от источника сообщения («там», «прежде», «потом»). Это одно из наиболее важных свойств языка человека, поэтому мы особенно подробно рассмотрим, насколько оно присуще языковому поведению шимпанзе; культурная преемственность — способность передавать информацию о смысле сигналов от поколения к поколению посредством обучения и подражания, а не за счет срабатывания видоспецифичных (врожденных) сигналов. Она составляет отличительное свойство языка человека.</p>
     <p>Вопрос о том, обладает ли этими свойствами усвоенная шимпанзе система коммуникации, с самого начала исследований представлял немалый интерес. Мы будем отвечать на него и по ходу описания экспериментов, и в специальной обобщающей главе.</p>
     <p>Критерии Хоккета отнюдь не исчерпывают всех параметров, которым должно удовлетворять языковое поведение обезьян. Рассмотрим наиболее важные из критериев, применявшихся в работах разных исследователей на разных этапах.</p>
     <subtitle>Уровень обобщения, лежащий в основе употребления знаков</subtitle>
     <p>Исходя из представления о том, что слово есть результат обобщения (Выготский 1996; Успенский, в печати), усваиваемые обезьянами «слова» языков-посредников должны оцениваться и с этой точки зрения. Возникает необходимость проверки, связан ли употребляемый обезьяной знак с обобщенным представлением о классе реальных явлений и предметов — «протопонятием», или «довербальным понятием» (знак-референт) — или же дело ограничивается образованием простой условно-рефлекторной связи (ассоциации) между знаком и получением соответствующего предмета (знак-просьба). О степени обобщения, лежащего в основе употребления знаков, можно судить по способности обезьян к переносу — употреблению знака в более или менее широком диапазоне ситуаций, отличающихся от первоначальной.</p>
     <p>Эти представления физиологов и психологов в известной мере можно сопоставить с принятым в лингвистике положением о «языковой тройке», или «треугольнике Огдена и Ричардса», т. е. о том, что слову соответствует не только тот конкретный предмет, который оно в данный момент обозначает (денотат, или референт), но также и то отвлеченное описание, по которому этот предмет можно опознать.</p>
     <subtitle>Преднамеренность коммуникации</subtitle>
     <p>Один из важнейших аспектов анализа связан с выяснением вопроса о том, являются ли высказывания обезьян произвольными и преднамеренными, могут ли они передавать информацию, известную только говорящему (адресанту), или же просто отражают их сиюминутное эмоциональное состояние, как это свойственно естественной коммуникации животных? С этим аспектом тесно связано и выяснение вопроса о том, в какой степени обезьяны способны к двустороннему обмену знаками, поскольку человеческий язык — это именно система преднамеренного взаимодействия с помощью знаков.</p>
     <subtitle>Продуктивность и рецептивность</subtitle>
     <p>В человеческом языке употребление слов подразумевает наличие обоих этих свойств, тогда как при оценке языкового поведения шимпанзе необходимо убедиться, что они способны не только продуцировать знаки в определенном контексте, но и понимают обращенные к ним высказывания независимо от ситуации, в которой те произносятся, что они способны не только к «высказыванию», но и к «пониманию».</p>
     <subtitle>Синтаксис</subtitle>
     <p>Наконец, один из важнейших параметров, который особенно активно анализировали на ранних этапах исследований, это выяснение вопроса о том, могут ли обезьяны строить свои «высказывания», соблюдая определенный порядок «слов», и проявляется ли эта способность спонтанно, а не как результат копирования поведения тренеров.</p>
     <p>Разумеется, при оценке степени соответствия языкового поведения обезьян тем или иным из перечисленных критериев или даже всей их совокупности необходимо соблюдать умеренность и помнить о том, что в основе внешне сходного поведения могут лежать совершенно разные когнитивные механизмы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Виды языков-посредников</p>
     </title>
     <p>Поскольку опыты А. и Б. Гарднеров были первыми, многие, говоря о способе общения человека с шимпанзе, подразумевают амслен (AmSLan: American Sign Language) — упрощенную версию жестового языка американских глухонемых. Первое время этот язык действительно был практически единственным посредником в общении человека и обезьян. После Уошо ему обучали сразу нескольких шимпанзе как в лаборатории самих Гарднеров (Мойя, Тату, Дар и Пили), так и у нескольких энтузиастов-психологов, которые взяли в свои семьи детенышей шимпанзе и пытались повторить и проверить достижения Уошо (Люси, Элли и др.). Амслен стал языком общения и для двух горилл (Коко и Майкла), которых, начиная с 1972 года, воспитывает и обучает Фрэнсин Паттерсон (ПАТТЕРСОН И ДР. 2000; PATTERSON 1978; Patterson, Cohn 1990). В начале 80-х годов к этой компании присоединился и орангутан Чантек (MILES 1983, 1990, 1997).</p>
     <p>Следует, разумеется, оговориться, что термин «амслен» употребляется здесь в значительной степени условно, т. к. система жестов, которую усваивали обезьяны, не была полным аналогом того языка, которым пользуются глухонемые люди в Америке. Например, грамматика обезьяньего амслена соответствовала грамматике устного английского, тогда как настоящий амслен наряду с ней обладает и своими особыми правилами (ХАЙЛИКС 2000). Не вдаваясь во все подробности, упомянем лишь, что по оценкам специалистов жестовая речь обезьян соответствовала скорее «лепету» двухлетних глухонемых детей, чем языку взрослых. Тем не менее, основные жесты и некоторые правила их объединения во фразы, характерные для амслена, в этой системе присутствовали.</p>
     <p>Еще один подход к решению этой проблемы использовали супруги Энн и Дэвид Примэк (Premack &amp; Premack 1972, 2003), работавшие с шимпанзе Сарой. В отличие от Гарднеров, супруги Примэк первоначально опирались на чисто бихевиористские представления. Они считали, что любое, в том числе и коммуникативное поведение может быть сформировано за счет «сочетания, совпадения и подкрепления» стимулов и реакций. По их мнению, для того чтобы научить шимпанзе языку человека, исследователь должен сначала мысленно расчленить его языковое поведение на некие элементарные компоненты, выделить основные параметры, характеризующие язык согласно современным представлениям лингвистики. Затем следует придумать программу обучения, позволяющую ввести эти компоненты в поведение животного, и далее обучать (дрессировать) шимпанзе в соответствии с этой программой.</p>
     <p>После ряда неудачных попыток создать искусственный (неакустический) язык Примэки перешли к намагниченным пластиковым жетонам различной формы, обозначавшим слова. Они располагали жетоны в определенном порядке на вертикальной магнитной доске, и Саpа могла «высказываться» сама, также помещая на эту доску соответствующие жетоны. По своей конфигурации жетоны (как и лексиграммы, использованные позднее в языке йеркиш, см. далее) никак не напоминали те предметы и действия, которые они обозначали. Например, названием яблока служил треугольник (рис. 21), а слово «фpукты» обозначалось другим, столь же произвольным жетоном.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_020.jpg"/>
     <cite>
      <p>Рис. 21. Примеры процедуры обучения Сары знакам «называется» (вверху) и «не называется» (внизу) (по PREMACK, PREMACK 2003, с изменениями). Жетон-1 — «название (имя)» яблока; жетон-2 — «не есть название (имя)» яблока.</p>
     </cite>
     <p>Наряду с этим имелись и жетоны, обозначающие абстрактные понятия: например, знак просьбы, знак условия («если… то»), знак отрицания, знак «называется» и т. п. Саpа освоила 120 таких знаков, могла выполнять задания и отвечать на вопросы, используя комбинации из нескольких жетонов. В отличие от Уошо (см. далее), Сару сразу обучали построению строго структурированных фраз, например, «ЕСЛИ САРА ПОСТАВИТ ЧАШКУ НА СТОЛ, ТО МЕРИ ДАСТ ЕЙ ЯБЛОКО», «ПОЛОЖИТЬ КОРИЧНЕВЫЙ (а затем и другие цвета) ДИСК НА КРАСНЫЙ ПОДНОС». В связи с такой установкой процесс обучения Сары происходил как типичная выработка дифференцировочных условных рефлексов, требующая сотен сочетаний при постоянном пищевом подкреплении (рис. 22). Еще одна особенность состояла в том, что эти предложения не были коммуникативными по своей природе и никаких спонтанных «высказываний» Сара не делала.</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_021.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Эта система знаков оказалась менее продуктивной, чем амслен и йеркиш, и не получила распространения. Впрочем, Д. Примэк ставил перед собой цель не столько создать искусственную коммуникативную систему, сколько найти пути для исследования наиболее сложных когнитивных процессов у шимпанзе в сопоставлении с процессами, лежащими в основе речи человека. В начале 1980-х годов он сформулировал программу поиска аналога этих процессов у животных и сосредоточился на изучении разных сторон интеллекта шимпанзе и его сравнении с интеллектом детей (Premack &amp; Premack 2003).</p>
     <p>Весьма перспективным оказался язык йеркиш, созданный Дуэйном Рамбо в начале 1970-х годов. Диалог с обезьяной был реализован с помощью компьютера, на клавиши которого были нанесены различные значки (лексиграммы), представлявшие каждый отдельное слово. Последовательности лексиграмм, выбранных на клавиатуре, высвечивались на мониторе, и обезьяна могла видеть, что она «сказала», и при желании исправить ошибки. Эту систему специалисты Приматологического центра им. Йеркса используют и по сей день, постоянно совершенствуя ее в соответствии с новыми задачами. Так, для прогулок были созданы портативные варианты клавиатуры, на которую наклеивались фотографии лексиграмм, а с определенного момента в работе используется клавиатура, при нажатии на клавиши которой раздается английское слово, соответствующее данной лексиграмме. При проверке понимания обезьяной устной речи авторы иногда прибегали к помощи синтезатора голоса, чтобы лишить обезьяну возможности ориентироваться по знакомым интонациям.</p>
     <p>Обучение обезьян и амслену, и йеркишу оказалось неожиданно эффективным. Залогом успеха экспериментов была адекватность методов, использованных для того, чтобы выяснить, в какой мере такой язык может стать средством коммуникации обезьяны и человека, а также обезьян между собой.</p>
     <p>Уже в первые два десятилетия своего существования языковые эксперименты приобрели значительный размах, к ним постепенно присоединялись новые исследователи, приобретались и воспитывались новые обезьяны. Опытами на антропоидах дело не ограничилось. После первых впечатляющих результатов возник вопрос о других животных, которым традиционно приписывают весьма высокий уровень интеллекта — о попугаях и дельфинах.</p>
     <p>Для работы с дельфинами Луис Херман (HERMAN 1986; HERMAN ET. AL. 2001) применял два языка. Основу одного из них составляли движения рук, похожие на сигналы регулировщика дорожного движения, основу другого — создаваемые компьютером звуки. Удалось показать, что и дельфины, и некоторые другие морские млекопитающие способны к выполнению заданий, состоящих из нескольких «слов», и действуют при этом в соответствии с правилами синтаксиса (SCHUSTERMAN, GlSINER 1988; Gisiner, Schusterman 1992; см. также Зорина, Полетаева 2001/ 2003; Панов 1980, 2005).</p>
     <p>Алекс — попугай доктора Айрин Пепперберг (PEPPERBERG 1981, 1999/2002, 2002) — долгое время служил единственным исключением: для общения с ним пользовались обычным устным английским. Оригинальная методика обучения («модель / соперник») делала процесс усвоения слов весьма эффективным. Мы более подробно рассмотрим эту работу ниже, в разделе «Обучение языкам-посредникам других животных». Правда, автор постоянно подчеркивает, что ее главная задача — изучение способности птиц к символизации и других когнитивных способностей, а не усвоения языка как такового.</p>
     <p>По мере расширения и углубления исследований вопрос о понимании животными устной речи человека приобретал все большее значение и, начиная с гориллы Коко, обезьяны с самого детства воспитывались как билингвы — исследователи постоянно разговаривали со своими подопечными, параллельно обучая их пользоваться неакустическим языком. Наиболее фундаментальны в этом плане работы Сью Сэвидж-Рамбо (SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1993, 1998; Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003 и др.).</p>
     <p>Однако начало всему было положено опытами супругов Гарднер на шимпанзе Уошо, которую Дж. Гудолл так образно назвала «первой леди в мире шимпанзе».</p>
     <subtitle>Методические особенности подхода к изучению зачатков языка в работах А. и Б. Гарднер и Д. и А. Примэк</subtitle>
     <p>Итак, американские ученые — cупруги Алан Гарднер и Беатрикс Гаpднеp были первыми, кто перешел от слов к делу и попытался использовать для общения с шимпанзе незвуковой язык (рис. 23).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_022.jpg"/>
     <p>Прежде чем планировать собственные опыты, они внимательно познакомились с шимпанзе и их естественным поведением. Этой особенностью подхода к проблеме мы во многом обязаны Беатрис Гарднер (1933–1995). Если Алан Гарднер, специалист по сравнительной психологии, приобрел известность, изучая поведение животных в лабораторных экспериментах, то Беатрис (на «языке» Уошо она была «ТРИКСИ») специализировалась в области этологии и получила докторскую степень в Оксфорде под руководством Н. Тинбергена. Сотрудничество высоких профессионалов разного профиля (этолога и психолога) во многом предопределило успех этого начинания. Впоследствии Гарднеры всегда подчеркивали, что их работа имеет этологические корни. Не случайно, что одну из своих обобщающих статей (GARDNER &amp; GARDNER 1985) они посвятили основоположнику этологии Н. Тинбергену. Стремясь к соблюдению биологической адекватности условий эксперимента, они пытались включить элементы языка-посредника в естественную структуру поведения обезьяны и рассматривали условия ее воспитания в семье человека как вариант применяемого в этологии метода перекрестного воспитания (Гарднер, Гарднер 2000; Gardner &amp; Gardner 1989). Этот метод состоит в том, что детенышей изолируют от родителей в как можно более раннем возрасте и отдают на воспитание представителям другого, в той или иной степени близкого вида. Они подчеркивали, что «перекрестное воспитание — это совсем не то, что содержание животного в качестве домашнего питомца. В последнем случае хозяева могут создать ему прекрасные условия, могут очень любить его, но все же относятся к нему не так, как к своему ребенку. Истинная приемная семья рассматривает детеныша шимпанзе как собственного малыша во всех отношениях, во всех жизненных обстоятельствах, 24 часа в сутки изо дня в день, из года в год, подчиняясь строгим требованиям экспериментального режима» (Gardner &amp; Gardner 1998, с. 292). С помощью этого метода этологи выяснили ряд принципиальных закономерностей формирования поведения в процессе онтогенеза. Как мы уже писали выше, в экспериментальной психологии этот метод также использовался и был признан весьма плодотворным — первую и оставившую глубокий след в науке попытку его применения для исследования поведения приматов предприняла Н. Н. Ладыгина-Котс, усыновившая Иони, затем У. и Л. Келлоги и К. и К. Хейсы. А начиная с работы Гарднеров этот метод обрел второе дыхание. В 1970-е годы их примеру последовали несколько семей психологов, которые обучали амслену детенышей обезьян, и до настоящего времени воспитание будущих экспериментальных обезьян в домашней обстановке остается важнейшим условием этого направления исследований.</p>
     <p>Работа Гарднеров оказала огромное влияние на представления ученых не только о возможностях психики животных, но и о происхождении человеческого мышления. Его можно сравнить только с тем воздействием, которое оказали и продолжают оказывать на науку опыты В. Келера.</p>
     <p>Следует отметить еще раз, что Гарднеры и начинавший в одно время с ними Д. Примэк были представителями разных направлений в изучении поведения животных. Д. Примэк исходил из постулатов бихевиоризма и считал, что любое, в том числе и коммуникативное поведение можно сформировать за счет «сочетания», «совпадения», «повторения» стимулов, подкрепления и реакций. Как уже упоминалось выше, он полагал, что если выделить основные «стимульные» параметры, свойственные языку человека, то далее на основе этой программы можно обучать обезьяну.</p>
     <p>Этологический подход, использованный Гарднерами, побуждал их внимательно относиться к малейшим особенностям анатомии и физиологии изучаемого вида, его развитию и социальному поведению. Основываясь не только на работах своих предшественников, но и на собственных наблюдениях за повадками шимпанзе, Гарднеры понимали, что обучать их звуковой речи было бы пустой тратой времени. Они утвердились в этом представлении и благодаря изучению кинозаписей опытов с Вики: трудности с произнесением немногих, «вымученных» слов очевидно контрастировали с ее выразительной жестикуляцией. Как отмечали Гарднеры, шимпанзе — довольно молчаливые животные: группа может кормиться на фиговом дереве, а люди пройдут внизу и ее не заметят. Язык жестов больше соответствовал естественному для шимпанзе способу коммуникации. Уже в 60-е годы, благодаря ранним работам Дж. Гудолл (VAN LAWICK-GOODALL 1968), Я. ван Хоффа (VAN HOFF 1967), а также ряда других исследователей, был известен поведенческий репертуар шимпанзе, существенную роль в котором составляла весьма разнообразная жестовая сигнализация.</p>
     <p>Решение Гарднеров обучать обезьяну языку жестов вывело проблему поиска прообраза и истоков человеческого языка из того тупика абстрактных рассуждений, в котором она находилась, и перевело ее в новое русло — в русло изучения межвидовой коммуникации с помощью языка-посредника. Амслен, выбранный Гарднерами для обучения Уошо, явился удачным языком-посредником в диалоге человека с его ближайшим родичем.</p>
     <p>Помимо самих супругов Гарднер, с Уошо работали и студенты и ассистенты, которые достаточно часто менялись. В конце 1967 г. около Уошо появился еще один наставник. Это был молодой ассистент А. Гарднера Роджер Футс, активно участвовавший в обучении амслену не только Уошо, но еще и ряда других обезьян, которых также воспитывали в приемных семьях (например, Люси). Футсу предстояло фактически на всю жизнь Уошо (довольно долгую) стать ее опекуном и другом. Когда Гарднеры в 1970 г. закончили свои опыты, Уошо угрожала перспектива отправиться в один из биомедицинских приматологических центров, и если не погибнуть в проводившихся там опытах, то уж во всяком случае провести остаток дней в небольшой одиночной клетке, без привычного окружения, без людей и без сородичей. Именно Футс спас ее (а потом и других шимпанзе, вышедших из опытов у Гарднеров) от такой судьбы. За годы экспериментов он не на шутку привязался к своей воспитаннице, так что расставание с Уошо стало бы для него едва ли не личной драмой. Вот как он описывает свои ощущения в ожидании предстоящей разлуки: «Я думал о том, как мне будет не хватать Уошо. Во время наших игр в трейлере, наших дружеских перепалок, потасовок и бурных проказ она завоевала мое сердце. Мне будет не хватать ее проделок на любимом дереве, интереса к любимым книгам, озабоченности моими порезами и царапинами, того, как она „говорила“ „УОШО ХОРОШАЯ ДЕВОЧКА“. Но больше всего я жалел, что не увижу ее взрослой. Как старший брат, отправляющийся в колледж, я грустил, что не увижу большей части детства своей сестрички. В следующий раз я встречу ее совсем другой. Думать об этом было горько» (FOUTS, MILLS 1997/2002, с. 108).</p>
     <p>Р. Футс перевез Уошо в Институт изучения приматов при Университете штата Оклахома, на так называемую Обезьянью ферму доктора Б. Леммона — специалиста по клинической психологии.</p>
     <p>Помимо Уошо он работал там еще с несколькими шимпанзе (Буи, Бруно, Тельма, Синди), а также курировал обучение трех обезьян, которых Леммон отдал в приемные семьи, в том числе и своим пациентам. Одна из этих обезьян, Люси, училась весьма успешно и участвовала в ряде важных экспериментов. По завершении своих проектов Гарднеры передавали Футсу и остальных обезьян. С тех пор эта колония образует так называемую «семью Уошо», которая, сменив ряд приматологических центров, в настоящее время живет в Элленсбурге (штат Вашингтон) в организованном Футсом в 1993 г. Институте изучения коммуникации шимпанзе и человека. Наблюдения за поведением этой группы на протяжении почти 30 лет послужили источником разнообразных данных о поведении «говорящих» обезьян, в частности о роли культурной преемственности в его формировании (см. ниже).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Начало общения с обезьяной при помощи языка жестов. Первые шаги</p>
     </title>
     <p>Итак, в 1966 году в доме Гарднеров появилась 10-месячная самка шимпанзе. Это был пойманный в Африке дикий детеныш, и первоначально его предполагали использовать в космических исследованиях. Гарднерам не понравилось имя, данное ей прежними хозяевами, и они назвали малышку Уошо в честь местности, в которой был расположен городок Рено (штат Невада). Самое удивительное выяснилось некоторое время спустя: оказалось, что на языке племени индейцев — исконных обитателей этих мест — это слово означает ‘люди’.</p>
     <p>Гарднеры не сомневались, что если амслен окажется подходящим языком для Уошо, то она научится жестами просить еду, воду или игрушки. На первых порах они ставили задачу выяснить только: могут ли шимпанзе запоминать и адекватно использовать жесты; сколько жестов может входить в «лексикон» обезьяны; могут ли шимпанзе понимать вопросительные и отрицательные предложения (эта способность представлялась особенно сомнительной); будут ли шимпанзе понимать значение порядка слов в предложении.</p>
     <empty-line/>
     <p>Спустя короткое время стало очевидно, что Уошо — не пассивное лабораторное животное, а существо, наделенное потребностью учиться и общаться. Она не просто овладевала словарем, а задавала вопросы, комментировала собственные действия и действия своих учителей, сама заговаривала с ними, т. е. вступила в полноценное двустороннее общение с людьми. Словом, Уошо превзошла ожидания экспериментаторов, и в ходе работы круг вопросов, на которые они старались получить ответ, постепенно расширялся.</p>
     <p>Подобно всем их предшественникам, усыновлявшим шимпанзе, Гарднеры растили Уошо как собственного ребенка. Ее поселили в просторном трейлере, обставленном обычной мебелью и снабженном всем для того, чтобы обезьяне было комфортно жить, а ее учителям удобно с нею заниматься. В то же время они старались, чтобы обезьяна оставалась обезьяной, и не пытались прививать ей других человеческих навыков, кроме жизненно необходимых. Этот первый и важнейший этап достаточно подробно описан в книгах Ю. Линдена (1981) и Е. Н. Панова (1980; 2005) и потому известен широкому читателю.</p>
     <p>Предполагалось, что обезьяна сама начнет подражать людям, которые при ней изъяснялись только жестами, однако в действительности ее пришлось обучать жестам специально, особенно в начальный период. Прожив в лаборатории немногим более года, она выучила около 30 знаков. Затем она неуклонно и хорошими темпами шла вперед, так что после трех лет обучения употребляла уже около 130 знаков. На рис. 24 представлены некоторые из них. Чтобы «сказать» «ПИТЬ», Уошо сжимала кулак с отставленным большим пальцем и подносила палец ко рту; «СОБАКА» — хлопала себя по бедру, ЦВЕТОК — трогала ноздри кончиками пальцев, «СЛУШАТЬ» — трогала ухо указательным пальцем, «ОТКРОЙ» — сводила руки вместе ладонями вниз и разводила их ладонями друг к другу, «БОЛЬНО» — соединяла указательные пальцы и трогала ими больное место у себя или собеседника, и т. д.</p>
     <image l:href="#i_023.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Вербальное поведение развивалось у Уошо шаг за шагом, как у обычного ребенка, вместе с появлением у него способностей пользоваться чашкой, вилкой и ночным горшком. Оказалось, что она овладевала языком в той же последовательности, что и ребенок. Сначала она училась отдельным знакам, потом стала применять комбинации из двух, а затем и из трех знаков. Первые «высказывания» Уошо были номинативными («ЭТОТ КЛЮЧ») или содержали описание совершаемых ею действий («Я ОТКРОЮ»). Следом за ними появились атрибутивные «фразы» («ЧЕРНАЯ СОБАКА», «ТВОЙ БОТИНОК») и, наконец, фразы, описывающие ее собственный «опыт» или ощущения («ЦВЕТОК ПАХНЕТ», «СЛЫШНО СОБАКУ»).</p>
     <p>Выяснилось, что она смогла отвечать на вопросы КТО? ЧТО? и ГДЕ? раньше, чем на вопросы КАК? и ПОЧЕМУ?. Она к месту употребляла «слова», объединяла их в небольшие предложения, придумывала собственные знаки, шутила и даже ругалась. В темпах освоения человеческого языка она разительно отличалась от своих предшественниц — Гуа и Вики, которые топтались на одном месте и так с него и не сдвинулись, потому что приемные родители пытались учить обезьян голосовому общению, невозможному для них физически.</p>
     <subtitle>Некоторые особенности начального периода обучения Уошо</subtitle>
     <p>Отличительной особенностью программы обучения Уошо была ее полная изоляция от устной речи. Гарднеры считали, что если члены приемной семьи будут и говорить с ней, и объясняться знаками, то это отрицательно скажется на обучении языку жестов. С Уошо постоянно занимались воспитатели, которые в ее присутствии общались между собой только с помощью амслена. Иногда, чтобы не быть понятыми, они пользовались пальцевой азбукой — аналогично поступают родители глухого ребенка, когда передают друг другу сообщения по буквам, чтобы сохранить что-то в секрете от него. Программой Гарднеров, в отличие от всех более поздних, предписывались строгие меры против того, чтобы обезьяна слышала человеческую речь. Например, если во время автомобильной прогулки недалеко от Уошо оказывались посторонние, ее сейчас же увозили. Это правило неуклонно выдерживалось в начальный период работы, но было постепенно отменено в последующие годы, когда Уошо кочевала по разным приматологическим центрам. При работе с другими шимпанзе и с гориллами эта мера не соблюдалась, а при обучении бонобо (карликового шимпанзе) йеркишу «звуковое сопровождение» сделалось ключевым условием.</p>
     <p>Усвоение первых знаков происходило не быстро, путем постепенной «формовки», когда учителя складывали пальцы Уошо соответствующим образом, связывая жест с получением обозначаемого предмета или действия. Один из доступных нам видеофильмов хорошо иллюстрирует, как два человека «дразнят» малышку-шимпанзе, не позволяя ей схватить куклу, или не открывая дверь на улицу до тех пор, пока она не сделает требуемый жест.</p>
     <p>Однако после усвоения первых 10–12 жестов процесс пошел принципиально иными темпами. На первых порах обезьяну щедро вознаграждали изюмом за попытки, ведущие к цели, а после правильного выполнения знака она получала названный предмет, или возможность совершить обозначенное ею действие. Постепенно необходимость в промежуточном подкреплении отпадала, Уошо, а потом и другие обезьяны входили во вкус и осваивали знаки активно. Многим знакам они научились просто наблюдая реакцию людей на интересные для них предметы и события (Gardner &amp; Gardner 1989).</p>
     <p>К 1970 году Уошо уверенно пользовалась 132 знаками и, по свидетельству Р. Футса, могла понимать еще несколько сотен. Кроме названия предметов и отнесения их к определенной категории, Уошо начала пользоваться своим языком так, как, согласно общепринятому мнению, способны только люди: она создавала новые высказывания из нескольких слов.</p>
     <p>Как уже упоминалось, после Уошо, начиная с 1972 г., Гарднеры работали и с другими шимпанзе (Мойя, Пили, Тату и Дар). Оказалось, что те из них, кто попадал в лабораторию вскоре после рождения, учились еще быстрее, чем Уошо. Кроме того, в отличие от Уошо эти обезьяны, поступавшие к Гарднерам одна за другой в раннем возрасте, росли вместе со старшими товарищами, что делало социальную среду их развития более полноценной и адекватной. Это было первое свидетельство необходимости начинать обучение как можно раньше, и оно многократно подтвердилось в последующих работах — и при обучении йеркишу и, в особенности, пониманию звучащей речи.</p>
     <p>Как отмечают Гарднеры, организация проверки приобретаемых обезьянами знаний была совсем не простым делом. Уошо, Мойя, Пили, Тату и Дар проводили практически все время бодрствования в обществе человека — одного из членов «приемной семьи». При этом на знакомство с предметами и их названиями на амслене уходило гораздо больше времени, чем на короткое тестирование. Для содержащегося в клетке обычного лабораторного животного тестирование, вероятно, самое интересное событие в течение дня. Для детенышей, воспитывавшихся в «приемной семье», большинство дневных занятий было более интересным, чем формальные тесты. Поэтому тесты должны были настолько же отличаться от повседневной жизни, как это бывает и при работе с детьми. Режим воспитания в семье запрещал любые попытки использовать голод, вопреки тому, как это обычно делается с крысами или голубями, да и с другими животными в лабораторных экспериментах, чтобы тем самым заставить их заработать еду, выполняя тесты. Гарднеры отмечали в ряде работ, что для того, чтобы побудить ведущих свободную жизнь в приемной семье шимпанзе выполнять задания в строгих условиях теста, им требовались немалая изобретательность и терпение (Gardner &amp; Gardner 1984).</p>
     <p>Большая часть тестов была организована по методу двойного слепого контроля: один из экспериментаторов предъявлял обезьяне объекты или их изображения, а другой, которого обезьяна не видела и который сам не мог видеть эти объекты или изображения, фиксировал жесты шимпанзе. В этой ситуации Уошо правильно ответила на 92 из 128 вопросов (72 %). Столь же высокий результат продемонстрировали и другие обезьяны Гарднеров.</p>
     <p>Гарднеры особенно подчеркивают, что применение жестов закономерно становилось неотъемлемой частью поведения и Уошо, и остальных обученных амслену обезьян<a l:href="#n_24" type="note">[24]</a>. Все они высказывались спонтанно и объяснялись жестами в самых разных ситуациях, и с друзьями, и с незнакомыми людьми. Они делали знаки самим себе и друг другу, а также собакам, кошкам, игрушкам, инструментам, даже деревьям. Людям не приходилось соблазнять их лакомствами или докучать вопросами, чтобы побудить объясняться жестами амслена. Чаще всего обмен жестами инициировали молодые шимпанзе, а не люди. Нередко они «называли» предметы и их изображения на картинках в ситуациях, когда поощрение было маловероятно. Можно отметить также, что Уошо не только «называла» самой себе картинки в подобной ситуации, но довольно часто комментировала свои действия. Отправляясь куда-нибудь, она могла командовать себе «СКОРЕЕ СКОРЕЕ».</p>
     <p>В случае ошибок Уошо себя поправляла. Вот типичный пример: она показала на картинку, сделала знак «ЭТО ЕДА», потом внимательно посмотрела на свою руку и изменила «высказывание» на «ЭТО ПИТЬЕ», что и было правильно. Подобные примеры мы встретим и в поведении обезьян, обучавшихся йеркишу (например, при решении теста Шерманом, см. ниже), но здесь хотелось бы привести свидетельство способности к подобному самоконтролю у Вики. За пользование туалетом ее всячески поощряли. На буфете стояла коробка, из которой ей доставали конфету каждый раз, когда она своевременно и аккуратно выполняла все, что требовалось. Приученная к этому порядку, она иногда сама брала заслуженную награду. Однажды она взяла конфету еще по дороге к туалету, однако добежать не успела. Тогда Вики взобралась на буфет и положила конфету обратно (цит. по ДЕМБОВСКИЙ 1963).</p>
     <p>Как мы увидим далее, утверждение Гарднеров о способности их обезьян к спонтанному использованию жестов амслена, а также к спонтанному «наименованию» идет вразрез с тем впечатлением о поведении Уошо и еще нескольких владеющих амсленом обезьян, которое сформировалось у Сью Сэвидж-Рамбо, работавшей с ними некоторое время в 70-е годы (SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1978, 1980а). По ее мнению, у этих обезьян знаки амслена применялись только как знаки-просьбы (sign-request), тогда как функция «наименования» у них отсутствовала. Однако анализируя поведение амслен-говорящих шимпанзе (а также горилл) единственно возможным для нас способом — по опубликованным первоисточникам, — мы должны признать, что специалисты по йеркишу, по крайней мере С. Сэвидж-Рамбо, недооценивали их достижения. Нам кажется, что у нас нет оснований не доверять свидетельствам столь квалифицированных и авторитетных исследователей, как супруги Гарднер, Р. Футс и многие другие работавшие с ними психологи и лингвисты. Другое дело, что каждое из описанных ими проявлений языкового поведения требовало проверки и подтверждения в новых условиях и новыми методами, что и происходило на протяжении следующих десятилетий.</p>
     <p>Отметим еще одну упомянутую Гарднерами неожиданную особенность поведения Уошо. Когда она, играя, делала знаки самой себе, она обычно находилась в уединении — сидела высоко на любимом дереве или в своей спальне перед отходом ко сну. Все антропоиды, воспитывавшиеся в приемных семьях, делали знаки самим себе, листая журналы и книжки с картинками. Описаны примеры, когда горилла Коко, разглядывая иллюстрированный журнал, жестами комментировала знакомые картинки. Однако Уошо возражала против попыток людей присоединиться к этому занятию. Если те настаивали или слишком пристально наблюдали за ней, она часто бросала журнал или уходила, забрав его с собой. Такое же стремление «поговорить» наедине с собой отмечено у Канзи и у Коко. Мы вернемся к этому в главе об играх «говорящих» обезьян.</p>
     <p>Невольно напрашивается чисто антропоморфистское искушение приписать Уошо и другим обезьянам стремление оградить свою «личную жизнь», «внутренний мир» от вмешательства окружающих. Не исключено, что это так и есть, но трактовать такие факты трудно, а возможно, и преждевременно. Остается только собирать их и держать в памяти до лучших времен — тем более, что они не единичны: вот какой эпизод с Вики наблюдала К. Хейс.</p>
     <p>Вики любила играть в ванной. «Волоча кончики пальцев одной руки по полу, очень медленно и осторожно обходила она унитаз. То и дело останавливалась, оглядывалась на руку и возобновляла шествие (…) Вики была тогда в том возрасте, когда ребенок часто таскает за собой на веревке какую-нибудь игрушку. Когда она возила за собой вагончики, ботинки, кукол или кошельки, ее тело наклонялось вперед под точно таким же углом (…). Как-то раз она прервала это свое занятие, обернулась и сделала рукой несколько „дергающих“ движений — так их следовало бы назвать, если бы была веревка, за которую можно дергать, однако веревки не было. Потом Вики стала совершать какие-то загадочные движения руками вокруг шишечки унитаза, поставила на шишечку один кулак, на него — другой, а затем начала отклоняться назад, как при перетягивании каната. В конце концов, она сделала резкий рывок и вновь принялась обходить унитаз, таща за собой что-то такое, что, на мой взгляд, могло быть только воображаемой игрушкой на веревке (…)</p>
     <p>Вики обожает „рыбачить“. Стоя на каком-нибудь предмете мебели, она поднимает с пола привязанную за веревку игрушку. Теперь же она занималась тем, что, стоя на унитазе, подтягивала с пола воображаемую игрушку, поочередно перехватывая двумя руками невидимую веревку; затем опускала ее осторожно и снова „выуживала“».</p>
     <p>Вики играла так каждый день, но только вокруг унитаза и нигде больше. Однажды, спустя примерно две недели после того, как Вики придумала эту игру, произошел следующий случай: Вики «опять остановилась около шишечки унитаза и попыталась распутать невидимую веревку. Но на сей раз она быстро бросила это занятие. Она вдруг села на пол и вытянула перед собой руки, как бы держа в них натянутый шнур. Взглянув на мое лицо в зеркале, она громко позвала: „Мама! Мама!“ (…) Разыгрывая сложную пантомиму, я взяла у нее из рук веревку и, делая руками какие-то движения, наконец, отвязала ее от шишечки; а потом протянула ей „веревку“, которую ни я, ни она (так мне кажется) не видели: „Вот так, малышка…“. Ее забавное личико сморщилось в улыбке, и она как никогда быстро принялась ходить вокруг унитаза, таща за собой воображаемую игрушку».</p>
     <p>Как-то из любопытства Кэти Хейс сама решила изобразить, будто она таскает игрушку за веревочку. Когда изумленная Вики в первый раз увидела это, она подбежала к тому месту на полу, <emphasis>где должна была находиться игрушка.</emphasis> Повторение этой пантомимы на следующий день, кажется, повергло Вики в ужас; она широко раскрыла глаза, стала хныкать, раскачиваться и, в конце концов, в полном расстройстве чувств прыгнула в объятия «матери». С тех пор никто из них больше не играл с воображаемой игрушкой (HAYES 1951; с. 80–85; цит. по ГУДОЛЛ 1992, с. 50–51). Изучение глубин и истинных пределов воображения шимпанзе — дело будущего.</p>
     <p>К этой же категории необычных действий можно отнести и описанный Дж. Гудолл эпизод, когда дикий самец-подросток в полном одиночестве, в зарослях изображал весь устрашающий ритуал доминирующего самца, гремя при этом канистрами из-под керосина. Он делал это именно так, как когда-то знаменитый самец Майк, догадавшийся использовать это подручное средство, чтобы стать вожаком. Мы приводим эти примеры, чтобы показать, что такие не совсем понятные проявления поведения «говорящих» обезьян достаточно типичны для антропоидов и отражают некую специфику их когнитивной деятельности: наличие «внутренней жизни» — оперирование хранящимися в памяти образами и представлениями, перенесение части поведения во внутренний, мысленный план.</p>
     <p>В этой связи можно упомянуть К. Э. Фабри, который весьма критично относился к «языковым» исследованиям, обвиняя авторов в «социализации поведения обезьян и в биологизации поведения человека». Вместе с тем, он привлек внимание к тому, что «фактические данные, полученные в опытах с „говорящими“ обезьянами, доказывают оправданность предположения, что у высших животных существуют генерализованные образы, из интеграции которых у каждого вида животных слагается некий, как, очевидно, можно его назвать, генерализованный образ среды обитания. Этой формулировкой мы подчеркиваем сугубо биологическую сущность этой наивысшей, предельной для животных (и вместе с тем видотипичной) формы психического отражения, ее избирательную ограниченность, фрагментарность, всецело обусловленную биологической валентностью компонентов занимаемой видом экологической ниши. Генерализованные образы животных функционально эквивалентны столь же гипотетическим пока „образам мира“ у человека (по Леонтьеву), но, разумеется, качественно в корне отличаются от этой социальноисторически обусловленной категории» (ФАБРИ 1976, с. 456). Иными словами, опыты с «говорящими» обезьянами заставили Курта Эрнестовича несколько отойти от своих более ранних представлений, согласно которым «интеллектуальные способности обезьян, включая антропоидов, ограничены тем, что вся их психическая деятельность имеет биологическую обусловленность, поэтому они <emphasis>неспособны к установлению мысленной связи между одними лишь представлениями и их комбинированием в образы»</emphasis> (Фабри 1976, с. 260; курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis></p>
     <p>Возвращаясь к характеристике языкового поведения обезьян в опытах Гарднеров, надо отметить, что получение называемого предмета в качестве подкрепления в условиях эксперимента, судя по всему, как правило, оставалось в силе, хотя и соседствовало со спонтанными «высказываниями» в разных ситуациях, никак не связанных подкреплением. Надо подчеркнуть также, что в большинстве случаев они касались предметов, <emphasis>находящихся в поле зрения обезьяны</emphasis>, или действий, однозначно определяемых ситуацией, т. е. «высказывания» были до известной степени предсказуемы. Именно эти обстоятельства позднее стали рассматривать как признак ограниченности вербального поведения Уошо и других обезьян, обученных в рамках данного метода. Предполагалось, что адекватность их «высказываний» в таких условиях в значительной мере обусловлена общим контекстом, а не точным пониманием значения каждого жеста и следованием правилам синтаксиса. Это стало предметом ожесточенной критики со стороны ряда лингвистов (CHOMSKY 1980), а других исследователей побуждало к отысканию более совершенных методов обучения обезьян (работы Д. Рамбо и особенно С. Сэвидж-Рамбо).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Словарь жестов Уошо и других обезьян</p>
     </title>
     <p>Итак, Уошо и другие шимпанзе из второго проекта Гарднеров (Мойя, Тату и Дар) усваивали достаточно обширный запас жестов, которые они адекватно использовали в широком диапазоне ситуаций.</p>
     <p>В словарь овладевших амсленом 5-летних шимпанзе входили жесты, означающие следующие функциональные категории (Гарднер, Гарднер 2000; Gardner &amp; Gardner 1998): названия предметов, которыми они пользуются в повседневном обиходе; имена людей и клички других обезьян; глаголы; существительные, обозначающие действия, совершаемые самой обезьяной и окружающими («ЧИСТКА», «ПИТЬЕ»); указания места («ВНИЗ», «НАРУЖУ»); определения цвета (4 знака), размера («БОЛЬШОЙ», «ДРУГОЙ»), вкуса, материала («СТЕКЛО», «ДЕРЕВО» и др.) предметов; обозначения эмоциональных состояний («БОЛЬНО», «СМЕШНО», «СТРАШНО»); оценки («ЖАЛЬ», «ХОРОШО», «ПЛОХО»); наречия («СКОРЕЕ», «ЕЩЕ», «СНОВА»); отрицание («НЕТ»); местоимения и указательные частицы («Я», «ТЫ», «МОЙ», «ТВОЙ», «ЭТОТ», «ТОТ».</p>
     <p>Усвоение знаков разных категорий в процессе онтогенеза шимпанзе происходит с разной скоростью и в разной последовательности, причем в целом эта динамика близка к описанной у детей. Имена существительные как ответы на вопрос «ЧТО?» и указания места на вопрос «ГДЕ?» появляются раньше, чем обезьяны начинают отвечать на вопрос «ЧТО ДЕЛАЕТ?» глаголами и на вопрос «КТО?» — именами собственными и местоимениями. Правильные ответы на вопрос «КАК?» появляются еще позже (GARDNER ET AL. 1989). О том, что те или иные жесты действительно играют указанные функциональные роли, свидетельствуют результаты серии вопросов об одном и том же предмете (например, красный сапог), которые тренер задавал Уошо:</p>
     <p><emphasis>Т.</emphasis> — «ЧТО ЭТО?»</p>
     <p>А. — «БАШМАК»</p>
     <p><emphasis>Т.</emphasis> — «КАКОГО ЭТО ЦВЕТА?»</p>
     <p>А. — «КРАСНЫЙ»</p>
     <p><emphasis>Т.</emphasis> — «ЧЬЕ ЭТО?»</p>
     <p>А. — «МОЙ».</p>
     <p>Состав словаря разных обезьян также характеризуется большими индивидуальными особенностями и отражает их личные интересы и пристрастия.</p>
     <subtitle>Объем словаря, усваиваемого антропоидами</subtitle>
     <p>Эксперименты, проведенные на разных обезьянах (GARDNER ET AL. 1989; PATTERSON 1978), показали, что словарь даже в 400 жестов далеко не исчерпывает их возможностей. Напомним, что первоначально опыты проводили на молодых шимпанзе и прекращали их самое позднее, в десятилетнем возрасте. Учитывая, что в неволе шимпанзе могут жить до 50 лет, Гарднеры еще в 1980-е годы предположили, что полученные данные отражают далеко не все возможности этих животных. Это предположение активно поддерживали популярные издания, и нам приходилось слышать о лексиконе в тысячи знаков. Тем не менее, как показали позднее работы С. Сэвидж-Рамбо, даже словарь бонобо Канзи — наиболее «продвинутого» из говорящих приматов — не превышал 3–4 сотен знаков йеркиша и акустических слов (в возрасте шести лет их было 150), причем активно он использовал лишь часть лексикона. Словарь гориллы Коко после первых лет обучения включал 400 жестов. При этом все исследователи отмечали, что в каждый данный период времени обезьяны используют лишь часть своего лексикона и понимают больше знаков, чем активно применяют.</p>
     <p>По окончании экспериментов обезьяны долгие годы помнят усвоенный лексикон. Так, Уошо, которую ее воспитатели Гарднеры посетили после одиннадцатилетнего перерыва, сразу же «назвала» их по именам и прожестикулировала «ДАВАЙ ОБНИМЕМСЯ!».</p>
     <p>Есть и другие примеры длительного сохранения знаков. Примечательна в этом отношении история Люси — воспитанницы психологов Темерлинов, которая владела небольшим лексиконом и участвовала в ряде экспериментов. Когда Люси было около 13 лет, ее вывезли в Африку (в Гамбию), т. к. Стелла Брюер (1982) согласилась взять ее в свою программу по реинтродукции шимпанзе и попытаться приучить к жизни в природе. Первое время Люси отказывалась рвать фрукты и знаками просила Дженни Картер (студентку, которую Темерлин нанял поухаживать за ней первое время): «ЕЩЕ ЕДЫ ДЖЕННИ». В конце концов, она начала сама собирать фрукты, но только после того, как ей дали лестницу, чтобы приставлять к дереву. Постепенно она освоилась в африканских джунглях, заняла главенствующее положение в этой полусвободной колонии, надолго уходила в лес, но когда через 6 месяцев Картер приехала навестить ее, Люси попросила: «ЗАБЕРИ МЕНЯ ОТСЮДА». Она охотно общалась жестами и впоследствии, когда ее навещали, принимала подарки, а потом уходила в лес. Так продолжалось до 1988 года, пока она не погибла от рук браконьеров.</p>
     <p>В этой связи упомянем еще одного антропоида, освоившего амслен. Л. Майлс — психолог из Университета штата Теннеси — обучила амслену орангутана Чантека, который усвоил и мог свободно использовать 150 жестов. С младенчества и до 11 лет Чантек общался только с людьми, а затем его перевели в приматологический центр, где он жил в тесной клетке, практически лишенный общения. Чантеку было уже около 20 лет, когда его снова поместили в очень хорошие условия в зоопарк Атланты. Там он опять встретился с Л. Майлс после семилетней разлуки. Как и другие шимпанзе в сходных обстоятельствах, Чантек почти ничего не забыл из своего словарного запаса.</p>
     <p>Считается, что Чантек понимает речь смотрителей (во всяком случае, адекватно реагирует на их слова), а главное, учит их жестовому языку. Если они не поняли какой-либо знак, то с помощью амслена просят его повторить, и Чантек повторяет до тех пор, пока они его не усвоят. Он может объяснить людям, чего он хочет, и при случае успешно ими манипулирует.</p>
     <p>Так же как Аи и Аюма (см. ниже), Чантек умеет пользоваться «деньгами» (металлические колечки), знает дорогу в супермаркет и умеет покупать лакомства. Он умеет зарабатывать деньги, правильно выполняя тесты — например, выполнять серию из 20 последовательных заданий на пользование орудиями, например, отверткой открыть коробку, в которой лежат кусачки, кусачками открыть замок на другой коробке, где лежит яйцо, и т. п. Однажды, когда в опытах был сделан перерыв, у него кончился запас наличных «денег». Тогда он разобрал у себя в вольере качели и все колечки, которые в них были, протянул смотрителям (MILES 1983, 1997).</p>
     <subtitle>Использование местоимений и указательных частиц: «ТЫ МНЕ», «Я ТЕБЕ»</subtitle>
     <p>В лексикон первых амслен-говорящих обезьян входили и основные местоимения — и личные, и притяжательные. Это весьма важный факт, т. к. употребление местоимений составляет одно из базисных свойств человеческого языка (УСПЕНСКИЙ, В ПЕЧАТИ). Местоимения Я и ТЫ (а также другие дейктические слова — ЭТОТ, ТОТ и т. д.) являются подлинными языковыми универсалиями, присутствующими практически в каждом языке кроме искусственных компьютерных. Благодаря личным местоимениям и другим автореферентным структурам возникает возможность говорить о себе самом (метаязыковая функция языка, см. ЯКОБСОН 1972) и разделять «Я» и «Другой». В основе употребления местоимений лежит возможность обмена ролями между участниками коммуникации, когда в процессе диалога говорящий превращается в слушающего, а затем слушающий — в говорящего. Использование местоимений — это еще одна фундаментальная специфическая черта, присущая только языку человека, которая радикально отличает его от естественных коммуникативных систем животных.</p>
     <p>Насколько можно понять из имеющихся публикаций, исследователи «говорящих» обезьян, по-видимому, не придавали особого значения этому аспекту языка, и нам не удалось найти точных описаний того, как именно происходило усвоение антропоидами этих знаков. Тем не менее, имеется достаточно примеров адекватного использования местоимений и указательных частиц в «высказываниях» разных обезьян.</p>
     <p>Уошо точно различала знак собственного имени и местоимения 1-го лица. Она регулярно использовала жесты «МНЕ», «МЫ», «ТЫ» и притяжательные местоимения — «МОЙ», «ТВОЙ» (это были разные знаки). Местоимения «Я» и «НАС» в разговорном амслене используются реже, а знак для местоимений 3-го лица в ее лексикон не вводили. Она хорошо представляла себе разницу между действующим субъектом и объектом его действий и демонстрировала это понимание при использовании не только имен собственных, но и местоимений. Обращаясь с какой-то просьбой, Уошо ставила «ТЫ» перед «МНЕ» в 90 % случаев: «ТЫ ВЫПУСТИТЬ Я»; «ТЫ ДАЙ МНЕ», но «Я ДАМ ТЕБЕ». Когда ей знаками говорили «Я ЩЕКОТАТЬ ТЕБЯ», она ждала, что ее будут щекотать. Но когда ей говорили «ТЫ ЩЕКОТАТЬ МЕНЯ», она, в свою очередь, бросалась щекотать собеседника. Отдельные примеры употребления местоимений имеются и в языке других обезьян.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>«Сверх программы»: языковое поведение, не предусмотренное программой обучения обезьян языку-посреднику</p>
    </title>
    <p>Приведенные выше данные о пользовании амсленом получены в контролируемой обстановке эксперимента, когда инструктор работал с обезьяной по определенной программе и проверял, имеются ли в усваиваемом языке-посреднике те или иные свойства. Перечисленные свойства языкового поведения напрямую вытекали из той программы, по которой училась Уошо, а затем и другие обезьяны. Однако дело этим не ограничивалось: довольно быстро они начинали преподносить сюрпризы — демонстрировали такие аспекты употребления знаков, которые выходили за рамки предусмотренного программой и обнаруживали ранее не известные возможности их «потенциальной психики».</p>
    <p>Одним из таких сюрпризов оказалось изобретение собственных жестов для обозначения еще не названных предметов («НАГРУДНИК», «ПРЯТКИ» — автор Уошо). Сюда же относится и гибкое использование уже имеющихся в лексиконе знаков для описания предметов, пока не имевших названия. Так, Уошо называла лебедя «ПТИЦА ВОДА», хотя Р. Футс тут же показал ей знак «УТКА» <a l:href="#n_25" type="note">[25]</a>.</p>
    <p>Люси, владевшая скромным лексиконом всего из 60 знаков, находчиво «называла» все предлагаемые ей предметы, проявив четкое понимание их свойств и принадлежность к разным категориям. Она обнаружила определенное понимание иерархии категорий и, усвоив название более частной категории, уже не применяла названия более общей. Так, она никогда не называла фрукт «ЕДА», а кашу — «ФРУКТ», но всегда выбирала для наименования предметов их наиболее характерные свойства: чашка — «СТЕКЛО ПИТЬ КРАСНЫЙ», огурец — «БАНАН ЗЕЛЕНЫЙ», невкусная редиска — «ЕДА БОЛЬ ПЛАКАТЬ» и т. п.</p>
    <p>Многочисленные примеры такого употребления знаков обнаружили также Ф. Паттерсон и др. (2000) в языковом поведении горилл. Горилла Майкл комбинировал жесты «ДЕРЕВО САЛАТ» для просьбы о любимом блюде — побегах бамбука. Коко называла стульчик для горшка «ГРЯЗНАЯ ШТУКА», а маскарадную маску — «ШЛЯПА ДЛЯ ГЛАЗ» (точнее, «ШЛЯПА ГЛАЗА», т. к. в амслене многие предлоги отсутствуют) и т. д.</p>
    <subtitle>Употребление знаков — результат обобщения</subtitle>
    <p>Сам по себе факт заучивания жестов еще не несет в себе ничего принципиально нового — для этого может быть достаточно простого образования условной связи (ассоциации) между знаком и получением соответствующего предмета. Чтобы считать языковое поведение человекообразных обезьян неким прообразом речи человека (пусть даже самым примитивным), необходимо было убедиться, что усвоение жестов и лексиграмм обладает какими-то ключевыми свойствами языка человека, и выяснить, какими именно.</p>
    <p>Не менее фундаментальным был и вопрос о том, насколько усвоение языка связано с операцией обобщения и формированием соответствующих довербальных понятий. Иными словами, следовало установить, отвечает ли языковое поведение обезьян критерию Л. С. Выготского (1996, с. 299), согласно которому «значение слова, с психологической стороны… есть не что иное, как обобщение, или понятие».</p>
    <p>Уже в первые годы языковых экспериментов ряд особенностей использования словарного запаса заставлял предполагать, что употребление знаков шимпанзе действительно основано на этих когнитивных процессах. Об этом свидетельствует, например, тот факт, что, хотя при обучении использовались, как правило, единичные, конкретные предметы, обезьяны применяли усвоенные жесты к довольно широкому набору незнакомых предметов той же категории. Вначале можно было предположить, что шимпанзе будет сложно догадаться, что знак «ДЕРЕВО» относится не к конкретному дереву, а к деревьям вообще. Но Уошо усваивала знаки именно таким образом. Она очень быстро обобщила один из своих первых знаков «ОТКРОЙ» и спонтанно переносила его на большое количество объектов (референтов). Например, первоначально Уошо обучали этому знаку применительно к открыванию трех конкретных дверей. Не сразу, но она спонтанно стала им пользоваться для открывания всех дверей, включая дверцы холодильников и буфета: «ОТКРОЙ КЛЮЧ ПИЩА»; «ОТКРОЙ КЛЮЧ ЧИСТЫЙ»; «ОТКРОЙ КЛЮЧ ОДЕЯЛО». Потом она применяла этот знак для открывания вообще всяческих контейнеров, в том числе ящиков, коробок, портфеля, бутылок, кастрюль. В конце концов, она совершила настоящее открытие — подала этот знак, когда ей потребовалось повернуть водопроводный кран!</p>
    <p>Сходным образом можно проследить и обобщение знака «ЕЩЕ», также введенного одним из первых. Уошо выучила его, когда просила пощекотать ее, затем она спонтанно перенесла его во многие другие контексты — когда просила погладить ее щеткой или покачать, дать ей вторую порцию пищи или питья и, наконец, чтобы ее друзья повторили всевозможные акробатические номера или передразнивание животных.</p>
    <p>Она делала жест «СОБАКА» и когда слышала собачий лай, и когда встречала собак, и когда видела их изображения — независимо от породы, хотя чихуахуа не слишком похожи на сенбернаров или догов. Иными словами, шимпанзе спонтанно распространяли выученные знаки на другие мячи, башмаки, цветы, кошек и собак и реагировали в соответствии со сформированным ими понятием, где бы с ним ни сталкивались и как бы ни выглядел конкретный объект. Аналогичные фазы процесса обобщения наблюдаются и у детей в становлении речи.</p>
    <p>Шимпанзе делили явления окружающей действительности на те же концептуальные категории, что и люди. Так, например, знаком «БЭБИ» все обезьяны обозначали и любого ребенка, и щенят, и кукол; знаком «СОБАКА» — представителей любых пород. Это свидетельствует о способности к переносу обобщения на новые стимулы не только той же, но и новых категорий: с живых объектов — на их изображения, от визуальных предметов — к акустическим сигналам. Так, использование знаков «СЛЫШУ СОБАКУ» в ответ на доносящийся издалека лай невидимого пса свидетельствует о способности к кроссмодальному переносу.</p>
    <p>Все приведенные и многочисленные не упомянутые примеры позволяют считать, что уже у первых обезьян усвоение знаков происходило на основе обобщения и сопровождалось образованием понятий того уровня, который в обычных экспериментах характеризовался как протопонятийный, или уровень довербального понятия — с переносом обобщения на стимулы других категорий и другой модальности.</p>
    <p>Ряд особенностей использования жестов говорил также о достижении достаточно высокой степени абстрагирования. Так, и шимпанзе и гориллы одинаково хорошо понимали жесты амслена и когда их показывал тренер, и когда они были изображены на фотографиях. Такие же данные были получены и в опытах на обученных жестовому языку гориллах.</p>
    <p>О том же свидетельствует и способность к употреблению жестов в переносном значении, причем порой обезьяны проявляли в этом изобретательность. Так, Уошо «назвала» служителя, долго не дававшего ей пить, «ГРЯЗНЫЙ ДЖЕК», и слово это очевидно было употреблено не в смысле ‘запачканный’, а в качестве бранного. В других случаях разные шимпанзе и гориллы относили «ГРЯЗНЫЙ» к бездомным котам, надоедливым гиббонам и ненавистному поводку для прогулок. Коко также называла одного из служителей «ТЫ ГРЯЗНЫЙ ПЛОХОЙ ТУАЛЕТ».</p>
    <p>Ошибки в использовании знаков часто позволяли сделать интересные наблюдения. В словарь Уошо был введен знак «ЦВЕТОК», и она часто «спрашивала» названия разных цветов. Вскоре экспериментаторы заметили, что иногда она использует этот знак в неправильном контексте, обычно связанном с запахами, например когда открывалась дверь в кухню, наполненную запахами готовящейся пищи, или когда она видела кисет с табаком. Тогда ее стали обучать знаку «ЗАПАХ», и постепенно она уловила разницу и употребляла знаки правильно. Впрочем, иногда она ошибалась и путала жесты «ЗАПАХ» и «ЦВЕТОК». Сходным образом происходило уточнение значения лексиграмм при обучении обезьян йеркишу (см. ниже эпизод об усвоении Шерманом знаков «ГАЕЧНЫЙ КЛЮЧ» и «СТАКАН»).</p>
    <p>Авторы указывают на сходство этого процесса у обычных детей и шимпанзе. Однако можно провести параллель и с тем, как описывает эту стадию освоения языка Елена Келлер (рис. 25). Эта необыкновенно талантливая слепоглухонемая женщина имела к тому же незаурядную наставницу, научившую ее азбуке и постепенно вернувшую ей возможность общения с окружающими, и притом на высочайшем интеллектуальном уровне. Вот как она вспоминает один из ранних этапов своего приобщения к языку.</p>
    <empty-line/>
    <image l:href="#i_024.jpg"/>
    <cite>
     <p>… у нас произошла стычка из-за слов «с-т-а-к-а-н» и «в-о-д-а». Мисс Салливан пыталась объяснить мне, что «стакан» есть стакан, а «вода» есть вода, но я продолжала путать одно с другим. (…) Она принесла мне шляпу, и я поняла, что сейчас выйду на теплый солнечный свет. Эта мысль, если можно назвать мыслью бессловесное ощущение, заставила меня запрыгать от удовольствия.</p>
     <p>Мы пошли по тропинке к колодцу, привлеченные ароматом жимолости, увивавшей его ограждение. Кто-то стоял там и качал воду. Моя учительница подставила мою руку под струю. Когда холодный поток ударил мне в ладонь, она вывела на другой ладони по буквам слово «в-о-д-а», сначала медленно, а потом быстро. Я замерла, мое внимание было приковано к движению ее пальцев. Внезапно я ощутила неясный образ чего-то забытого… восторг возвращенной мысли. Мне как-то вдруг открылась таинственная суть языка. Я поняла, что «вода» — это чудесная прохлада, льющаяся по моей ладони! (…) Но только после нескольких недель занятий с учительницей я поняла, что у всего на свете есть имя (КЕЛЛЕР 2003, с. 21).</p>
    </cite>
    <p>О том, что в основе усвоенных знаков лежали обобщения, свидетельствует также способность спонтанно применять знаки по собственной инициативе в незапланированных, экстренно сложившихся ситуациях. Такие высказывания с известной регулярностью появлялись и у Уошо, и у других обезьян. Ряд из них приобрел широкую известность. Например, многократно цитировалась история о том, как во время прогулки с Уошо за их автомобилем с лаем погнался пес. Уошо, страшно боявшаяся собак, не прижалась к человеку, не спряталась под сиденье, а высунулась из машины и отчаянно жестикулировала: «СОБАКА УХОДИ!»<a l:href="#n_26" type="note">[26]</a>. О том же говорит приводимый ниже пример, когда она пыталась спасти куклу, на которую наступила сотрудница. Способность совершенно спонтанно «высказываться» на разные темы с возрастом усиливалась.</p>
    <p>Таким образом, шимпанзе оказались способными к обобщению не только на допонятийном (применение знаков к похожим предметам той же категории), но и на протопонятийном (применение знаков к объектам другой категории и сенсорной модальности) уровне. Уже на этой стадии экспериментов они продемонстрировали способность к символизации, т. е. умению связывать нейтральный знак с предметом, явлением или понятием и использовать этот знак в некоторых новых ситуациях. К вопросу о том, насколько широк диапазон этих ситуаций и насколько действительно новыми бывают «высказывания» обезьян, мы вернемся при рассмотрении данных других исследователей, полученных на других обезьянах.</p>
    <subtitle>Составление предложений и понимание их структуры</subtitle>
    <p>Уже на самых ранних этапах экспериментов выяснилось, что, осваивая амслен, обезьяны комбинировали знаки не только для обозначения новых предметов. Оказалось, что, выучив всего 10–15 жестов (за первые 10 месяцев обучения), Уошо, а потом и другие обезьяны по собственной инициативе объединяли их в двух-четырехчленные цепочки, похожие на предложения начинающих говорить детей. Первыми такими комбинациями были «ДАЙ МНЕ», «ДАЙ СЛАДКИЙ» и «ПОДОЙДИ ОТКРОЙ», «УОШО ПИТЬ СКОРЕЕ»<a l:href="#n_27" type="note">[27]</a>.</p>
    <p>За ними последовали и более длинные фразы: «ДАЙ МНЕ СПРЯТАТЬСЯ» и «ДАЙ МНЕ СКОРЕЕ ВЫЙТИ». Она комментировала происходящее: «СЛЫШУ СОБАКА», констатировала обладание куклой: «МОЙ МАЛЫШ».</p>
    <p>Анализ структуры 158 фраз, самостоятельно составленных Уошо, показал, что в большинстве случаев порядок слов в них отвечает принятому в английском языке (подлежащее — сказуемое — дополнение) и отражает те же, что у детей, основные отношения типа: субъект — действие, действие — объект, указательная частица — объект.</p>
    <p>Это говорит о том, что обезьяны понимали и передавали информацию о направленности действия, о принадлежности предмета, о его местонахождении. Они четко различали смысл фраз: «РОДЖЕР ЩЕКОТАТЬ ЛЮСИ» и «ЛЮСИ ЩЕКОТАТЬ РОДЖЕР» или же «ДАЙ МНЕ» и «Я ДАМ ТЕБЕ», «КОШКА КУСАТЬ СОБАКА» и «СОБАКА КУСАТЬ КОШКА», и т. п. Типичные для шимпанзе последовательности знаков обычно были основаны на улавливании связей между предметами и явлениями внешнего мира, отражали их эмпирические представления.</p>
    <p>Эта способность комбинировать символы не случайным образом, а в порядке, который передает вполне определенный смысл, заставляет предполагать, что антропоидам доступно наиболее важное свойство языка человека, то, что в лингвистике считается его вершиной, — синтаксис. Если бы Уошо в своих высказываниях не следовала определенным правилам, она объединяла бы знаки в случайном порядке. Между тем, даже и в наиболее сложных комбинациях Уошо, видимо, соблюдала правила синтаксиса (GARDNER &amp; GARDNER 1998). Однажды она приставала к Р. Футсу с просьбой дать ей сигарету, которую тот курил: «ДАЙ МНЕ ДЫМ»; «ДЫМ УОШО»; «БЫСТРО ДАЙ ДЫМ». В конце концов Футс сказал: «ПОПРОСИ ВЕЖЛИВО». Она ответила: «ПОЖАЛУЙСТА ДАЙ МНЕ ЭТОТ ГОРЯЧИЙ ДЫМ». Предложение получилось красивое, но, как и собственным детям в подобной ситуации, человек бывает вынужден сказать «НЕТ», и это был именно такой случай.</p>
    <p>Вместе с тем неизбежно возникал вопрос: действительно ли Уошо проявила спонтанное понимание синтаксиса? Или она просто усвоила несколько типов фраз, повторяя то, что говорят экспериментаторы, или же запомнила и использовала несколько собственных «высказываний», которые оказались удачными — привели к достижению цели или заслужили одобрение экспериментатора. Анализ всех имеющихся сегодня данных позволяет думать, что вторым вариантом — простым «повторением пройденного» — дело не ограничивалось. В пользу такого представления говорит ряд фактов. Прежде всего, следует учесть, что воспитатели никогда не демонстрировали Уошо всех возможных комбинаций субъекта и действия. Она могла запомнить и затем повторять типичные фразы «ТЫ ЕШЬ» и «УОШО ОБНИМИ», «УОШО ХОРОШАЯ ДЕВОЧКА», но помимо этих и других типовых фраз многие ее «высказывания» — явно продукт собственного творчества, т. к. она заведомо не могла «слышать» их от окружающих. Об этом свидетельствует прежде всего ее способность гибко реагировать на повседневные ситуации, отмечая любых участвующих в них людей, а также множество совершаемых ими действий <a l:href="#n_28" type="note">[28]</a>: «РОДЖЕР ЩЕКОЧЕТ», «СЬЮЗЕН МОЛЧИТ», «ТЫ УХОДИШЬ».</p>
    <p>Еще более убедительно говорит об этом поведение в нестандартных обстоятельствах. Помимо анализа уже упоминавшихся примеров спонтанных «высказываний», экспериментаторы специально создавали ситуации, в которых обезьяне требовалась помощь человека. Например, в одном из тестов экспериментатор (Сьюзен) «случайно» наступала на любимую куклу Уошо, и та выражала свое неудовольствие несколькими способами: «СЬЮЗЕН ВСТАНЬ; ВСТАНЬ СЬЮЗЕН; Я ПРОШУ ВСТАНЬ; ДАЙ МНЕ БЭБИ; УБЕРИ БОТИНОК», и многое другое, вполне подходящее по смыслу в этой новой ситуации. Она выбирала в своем словаре знаки, абсолютно уместные в данном случае, и практически не употребляла таких, которые не соответствуют ситуации.</p>
    <p>На основании этих данных было высказано предположение о том, что обезьянам присуще спонтанное, пусть и самое элементарное, но все же понимание синтаксиса. Однако дополнительный анализ тех же видео- и киносъемок показал, что такая гипотеза была слишком оптимистичной и требовала дополнительной тщательной проверки. Так, например, выяснилось, что увеличение числа знаков в предложении чаще всего не прибавляет объема передаваемой обезьяной информации («УОШО — ПИТЬ — ЧАШКА — СКОРЕЕ — ПИТЬ — СКОРЕЕ»), что многие из фраз остаются незаконченными, а часть из них вообще бессмысленна. Именно эта сторона вербального поведения шимпанзе вызвала самый сильный скепсис и нападки критиков (см. ниже).</p>
    <p>Тем не менее, первый этап языковых экспериментов (А. и Б. Гарднеры и Р. Футс) выявил способность обезьян усваивать искусственную коммуникативную систему, которая по многим признакам напоминала язык человека: функциональные категории использования знаков, обобщение, лежащее в основе каждого знака, спонтанное следование синтаксису, использование указательных частиц и местоимений.</p>
    <p>Вместе с тем, анализируя post factum результаты этих первых и несомненно ошеломляющих открытий, мы можем разделить их на две части. Бесспорно, что шимпанзе способны употреблять жесты для обозначения объектов, действий и т. д., — целый ряд таких фактов установлен достоверно, подтвержден статистически, воспроизведен впоследствии на разных обезьянах разными исследователями и почти не вызывает сомнений. Однако наряду с этим, как мы только что упомянули, обезьяны постоянно преподносили своим воспитателям сюрпризы, к которым трудно было относиться однозначно. Такими сюрпризами были, например, спонтанные высказывания, сделанные в какой-то внештатной ситуации и оставшиеся уникальными или повторившиеся очень не скоро. Здесь открывался простор для субъективных трактовок, а нередко, особенно благодаря журналистам, и для сильно преувеличенных оценок языковых возможностей человекообразных обезьян. Именно отсюда появились и получили широкое распространение приукрашенные рассказы о способности обезьян ругаться, шутить и обманывать. Вопрос, до какой степени эти представления соответствовали действительности, на самом деле был отнюдь не праздным, просто ответ на него требовал большой ответственности, осторожности и должен был исключать иную трактовку (например, случайное совпадение событий).</p>
    <p>Вместе с тем, сколь убедительны ни были описанные Гарднерами достижения Уошо, они требовали повторения и подтверждения. С этой целью Гарднеры в 1973 году начали обучение еще четырех шимпанзе, а в 1972–1973 годах появилось два новых проекта других исследователей, направленных на изучение языковых способностей антропоидов.</p>
    <p>Одними из первых были «Проект Коко» и «Проект ЛАНА», предпринятые практически одновременно, но второй с применением нового языка-посредника.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Усвоение амслена другими антропоидами «Проект Коко»</p>
    </title>
    <section>
     <p>К середине 1970-х годов в исследование языка животных были вовлечены еще три вида обезьян: бонобо, горилла и орангутан, но в конце 1960-х, когда работы в этой области только начинались, в качестве объекта изучения использовали исключительно шимпанзе. В то время они были (и остаются) наиболее изученным видом человекообразных обезьян, отчасти по причине относительной легкости их содержания в лабораторных условиях (по сравнению с более крупными гориллами и орангутанами и меньшей доступностью относительно недавно открытого вида антропоидов — бонобо), но также и в силу той репутации, которую гориллы приобрели в результате исследований Роберта Йеркса. Ученый описал их как чуждающихся человека, независимых, упрямых и неприятных животных. Он утверждал, что в плане послушания и добронравия гориллам настолько далеко до шимпанзе, что им не место в лабораториях.</p>
     <p>Несмотря на дурную славу горилл как объекта исследований когнитивных способностей, Фрэнсин Паттерсон, сотрудница Стэнфордского университета в Калифорнии, специалист по сравнительной и эволюционной психологии, заинтересовалась перспективой повторить опыты Гарднеров на гориллах и обучить их амслену.</p>
     <p>Такая возможность скоро представилась: 4 июля 1971 г. в зоопарке Сан-Франциско у гориллы родился детеныш-самка. Ей дали имя Ханаби-Ко <emphasis>(япон.</emphasis> ‘искрометный ребенок’), сокращенно Коко. Когда обезьяне исполнилось 6 месяцев, из-за необходимости лечения хронической дистрофии и дизентерии ее отобрали у матери. К тому моменту Коко весила меньше 2 кг, почти как новорожденный детеныш. После интенсивного лечения ее поселили в доме директора детского зоопарка, где она провела следующие 6 месяцев. К году Коко была уже в отличном состоянии и не страдала никакими неврологическими отклонениями. Гориллу перевели в питомник для молодняка, где за ней почти весь день могли наблюдать посетители.</p>
     <p>В июле 1972 г. Ф. Паттерсон получила разрешение обучать Коко амслену. Так появился «Проект Коко», который был направлен на изучение межвидовой коммуникации и оказался долгосрочным. Проект расширился в сентябре 1976 года, когда к Коко в качестве напарника и потенциального супруга присоединился самец равнинной гориллы по имени Майкл в возрасте 3<sup>!</sup>/<sub>2</sub> лет. Он рос на воле, с матерью, т. е. получил обычное для дикой гориллы воспитание. После поимки охотники продали его, и он попал в Австрию, в условия, близкие к условиям зоопарка. Там за ним ухаживала женщина, говорившая по-немецки. «Проект Коко» продолжается и по сей день. Обе обезьяны оказались долгожителями — в момент написания нашей книги Коко было 34 года, а Майкл умер за несколько лет до этого в возрасте 27 лет.</p>
     <p>Вскоре после того как Майкла включили в проект, он, как и Коко, стал ежедневно общаться с людьми, обученными амслену, и одновременно с говорящими по-английски сотрудниками, т. е. постоянно находился в бимодальной (когда задействованы и зрение и слух) двуязычной среде, воспринимая параллельно два языка — амслен и устный английский. В этом условия «Проекта Коко» радикально отличались от условий воспитания Уошо, которая в первые пять лет своей жизни (1966–1970 гг., до переезда в Оклахому) практически не слышала устной речи, во всяком случае, ее воспитатели прилагали к этому немалые специальные усилия. Ход освоения амслена в целом походил на описанный для Уошо. Чтобы более точно представлять использованные в этом проекте (и достаточно типичные) подходы к обучению и критерии для сравнения, остановимся на них более подробно.</p>
     <p>Успехи обезьян регулярно фиксировали с помощью подробных дневниковых записей. Для того чтобы продемонстрировать, что сделанные заключения базируются на точных фактах, и собрать представительный лингвистический материал, который можно было бы сравнить с аналогичными многолетними данными об усвоении языков детьми и шимпанзе, периодически проводили киносъемку. Авторы также ставили перед собой задачу использовать впоследствии собранные документальные материалы, чтобы проиллюстрировать роль когнитивных способностей в становлении и употреблении языка-посредника. Кроме того, предполагалось, что благодаря усвоению гориллами языков-посредников можно будет больше узнать об их интеллектуальном, эмоциональном и социальном развитии. В задачу проекта входило не просто изучить процесс усвоения слов, но и выяснить, как гориллы используют выученные жесты. Чтобы упростить прямое сравнение результатов, «Проект Коко» планировался по образу и подобию «Проекта Уошо» Гарднеров. Тем не менее, программы имели существенные различия. Во-первых, начиная с августа 1972 г. и на протяжении как минимум первых шести лет эксперимента в роли учителей Коко (а затем и Майкла) выступали люди, для которых амслен был первым освоенным языком (глухонемые дети глухонемых родителей). Они общались с Коко от 12 до 20 часов в неделю, т. е. примерно от 7<sub>8</sub> до 7<sub>4</sub> общего времени бодрствования животного. Кроме того, опять-таки в отличие от «Проекта Уошо», авторы приветствовали всякое использование устного английского в присутствии гориллы. В те шесть месяцев, что обезьяна жила в доме директора зоопарка, и затем в питомнике она регулярно находилась рядом с людьми, говорящими по-английски. Когда Ф. Паттерсон начала работать с гориллой, та уже отзывалась на несколько слов. Несмотря на то, что, как показали уже цитированные нами исследования начала ХХ века, даже после многих лет обучения обезьяны были в состоянии выговаривать не более полдюжины слов, их способность понимать речь, похоже, превосходила умение ее продуцировать. Авторы надеялись, что и Коко со временем начнет понимать значительное количество английских слов. Вполне вероятно, что некая избыточность, возникающая при одновременном использовании языка жестов и акустической речи, облегчает процесс обучения, а параллельное использование знаков двух модальностей облегчает решение тестов на понимание и кроссмодальный перенос.</p>
     <p>Важное отличие методики, примененной для горилл, от реализованной в «Проекте Уошо» состояло в том, что она включала детальное протоколирование не только отдельных высказываний обезьян, но, что очень важно, и контекста, в котором они появлялись. Отсутствие такой регистрации было одним из замечаний, предъявленных Гарднерам. Наконец, в ходе первых восьми лет реализации «Проекта Коко» регулярно применялись различные тесты для оценки когнитивных способностей, результаты которых можно было непосредственно сравнивать с данными, полученными на детях и шимпанзе.</p>
     <p>Первые одиннадцать месяцев (с 12 июля 1972 г. по 20 июня 1973 г.) «Проект Коко» осуществлялся на базе «детской площадки» зоопарка, на глазах у публики. Все это время примерно по 5 часов в день в вольере с Коко находились один или несколько сотрудников, обучавших обезьяну языку жестов. С конца 1973 г. по октябрь 1979 г. лаборатория переселилась на территорию Стэнфордского университета, заняв фургон размером 10 на 50 футов. Он был поделен на 5 комнат, оснащенных обычной домашней утварью и множеством прочных игрушек. Перемещение в новую обстановку привело к более тесному общению с воспитателями. Коко больше не отвлекалась на посетителей, и время уроков удалось увеличить с 5 до 8— 12 часов в день. С 31 октября 1979 г. для реализации проекта использовали два тридцатифутовых трейлера, расположенных на участке площадью в шесть акров у подножия горы Санта-Крус к югу от Сан-Франциско (Калифорния).</p>
     <p>Так же как и Гарднеры, Ф. Паттерсон следовала принципам перекрестного воспитания. Обстановку жизни горилл и характер их взаимодействия с окружающими старались сделать как можно более похожими на условия, в которых растет обычный ребенок. Так поступали по двум причинам. Во-первых, для того, чтобы добиться от горилл усвоения языка или подобных языку навыков, важно было создать благоприятную для этого среду и предоставить им возможность общаться с другими носителями языка. Во-вторых, чтобы удобнее проводить прямое сравнение с развитием языка у детей, нужно было обеспечить гориллам по возможности сходные условия обитания. В противном случае невозможно было бы выявить различия, обусловленные воздействием окружающей среды. Поэтому использованная в экспериментах с гориллами обстановка во многом напоминала семейную. У них всегда было много игрушек и несколько домашних животных. Пока обезьяны были молодыми, их часто выводили на прогулку. Им разрешалось играть на площадках вне дома и ежедневно общаться с людьми.</p>
     <p>Как уже упоминалось, с момента, когда Коко и Майкл начали участвовать в проекте, их развитие ежедневно подробно описывалось. На разных этапах степень подробности протоколирования менялась. Возможность представить себе этот процесс во всей полноте дает статья (ПАТТЕРСОН И ДР. 2000). В ней детально описаны все способы фиксации получаемых данных, которые применялись на разных этапах работы, с указанием временных рамок. С учетом критики, которой подверглись Гарднеры, в работах Паттерсон особое внимание было уделено ситуации, когда гориллы производили тот или иной жест. Это позволяло оценить, не является ли он прямым копированием высказываний тренера. Кроме того, письменно фиксировались наблюдения, касающиеся других сторон развития обезьян — их социального и игрового поведения, когнитивного и моторного развития. Периодические кино- и видеосъемки дополняли письменные отчеты.</p>
     <p>Особенно детально описывался процесс обучения Коко в первые шесть лет эксперимента. Сначала фиксировалось каждое слово, каждый обмен жестами между Коко и ее собеседниками на протяжении 4–5 часов несколько раз в неделю. Затем протоколирование ограничилось 8—10 часами в месяц. Авторы случайным образом выбирали 1 час в период с 9 утра до 6 часов вечера, так, чтобы одно и то же время наблюдений не повторялось дважды за месяц; таким образом, им удавалось охватить весь спектр дневной активности Коко. Начиная с 40-й недели эксперимента стали использовать менее трудоемкий метод аудиозаписи: лаборант наговаривал на диктофон все высказывания Коко и ее собеседника (собеседников), а также фиксировал не связанные с языком особенности ситуации и все проявления необычных жестов. Чтобы полнее представить темп и объем жестикуляции Коко на протяжении дня, начиная с двенадцатого месяца реализации проекта, помимо восьми одночасовых наблюдений, раз в месяц проводили одно восьмичасовое. Когда в лаборатории появилось соответствующее оборудование (16-й месяц эксперимента, ноябрь 1973 г.), стали делать регулярные видеосъемки (от 30 минут до 8 часов в месяц — максимум того, что позволяли средства). Мы столь подробно остановились на описании этих методических деталей, чтобы показать, насколько тщательно и продуманно осуществлялся сбор данных.</p>
     <p>Большая часть данных об усвоении и использовании жестов, которые обсуждаются в статье (ПАТТЕРСОН И ДР. 2000), была получена в ходе первых десяти лет работы. По мере того как разворачивался проект, «словарный запас» горилл становился все больше, «фразы», которые они конструировали, все длиннее, и затраты (труда и времени) на получение подробных записей и фильмов перестали себя окупать. На протяжении всего эксперимента авторы как минимум раз в месяц снимали фильм, а также по-прежнему вели ежедневные записи. На базе анализа этих материалов сведения об использовании жестов заносились в отдельный журнал. Лаборантам-смотрителям вменялось в обязанность описывать все случаи общения с животными с помощью жестов и делать это как можно быстрее, пока все подробности свежи в памяти, но так, чтобы не прерывать общения.</p>
     <p>Коко, а затем Майкла обучали двум формам амслена. С одной стороны, их учили естественные носители языка жестов, применяя при этом его грамматику. С другой стороны, обезьянам показывали вариант языка жестов, в котором использовался порядок слов, присущий английскому языку. Этот вариант иногда именуют ломаным английским языком глухонемых (ЛАЯГ). Второй случай чаще имел место, когда с гориллами занимались люди, усвоившие язык жестов ускоренно, специально для участия в проекте. Кроме того, наставники, пользовавшиеся этим вариантом амслена, чаще сочетали жесты с акустической речью. Со временем такая форма подачи материала стала преобладающей, хотя в каждый момент времени в штате обычно был хотя бы один сотрудник, бегло владеющий настоящим амсленом и использующий его грамматику.</p>
     <p>Для пополнения «словарного запаса» горилл использовали те же две техники, что и при обучении шимпанзе: «формовка» и моделирование (имитация). При «формовке» учитель брал руку (руки) гориллы в свои, складывал их нужным образом, а затем двигал ими так, как того требовал изучаемый жест. При моделировании сотрудник показывал жест и побуждал обезьяну повторить его. На ранних этапах формирования словаря горилл применялись обе техники. По мере того как обезьяны овладевали языком жестов, необходимость в формовке постепенно отпадала, и они пополняли свой лексикон в основном за счет подражания жестам окружающих (моделирование).</p>
     <p>Когда Ф. Паттерсон только приступила к «Проекту Коко», она делала упор на оценку объема «словарного запаса» обезьян и стремилась к его расширению. Она исходила из того, что объем словаря человека рассматривается как достоверный показатель его когнитивного и языкового развития. При этом особую ценность с нашей точки зрения имел тот факт, что при планировании исследования была предусмотрена возможность на каждом этапе развития надежно оценивать и сопоставлять словарный запас Коко, шимпанзе Уошо и обычного ребенка, обучающегося устной речи или языку глухонемых. Достоверности результатов такого сравнения способствовало сотрудничество с Джоном Бонвиланом, лингвистом из Голлаудетского университета (Вашингтон, США), специалистом по амслену и поведению глухих детей в процессе его освоения.</p>
     <p>При оценке, особенно сравнительной, показателей усвоения языка многое зависит от принятых исследователями критериев. Ф. Паттерсон избрала достаточно жесткий критерий научения: знак считался достоверно вошедшим в лексикон гориллы, если она использовала его спонтанно — без подсказки человека и не менее 15 дней данного месяца. Гарднеры придерживались несколько иного критерия: жест считался выученным, если обезьяна использовала его 14 дней подряд. На ранних этапах обучения Коко Ф. Паттерсон вычисляла словарный запас, используя оба критерия, чтобы упростить прямое сравнение успехов Коко и шимпанзе Уошо.</p>
     <p>К концу первого года обучения Коко только 13 жестов удовлетворяли критерию Ф. Паттерсон. Следующие 18 месяцев, как и у детей, ознаменовались скачком в развитии, и к концу третьего года занятий Коко освоила уже 184 знака. Когда горилле исполнилось 5<sup>!</sup>/<sub>2</sub> лет, она регулярно использовала 246 жестов.</p>
     <p>Сравнение с Майклом хорошо демонстрирует размах индивидуальных различий этого непростого процесса. За первый год обучения его успехи оказались более значительны, чем в свое время у Коко: он выучил 24 знака. Но за три года Майкла удалось научить лишь 130 знакам, его развитие существенно замедлилось. К концу пятого года Майкл использовал 156 знаков, а знал 358. Очень важно отметить, что некоторым жестам он учился непосредственно у Коко. Когда Майкл обращался к ней (что случалось гораздо реже, чем обратное), он использовал варианты жестов, имитирующие движения Коко, а не ее учителей-людей. Например, он пользовался специфическими для Коко жестами для обозначения щекотки, женщины и мужчины.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Сравнение скорости обучения</p>
     </title>
     <subtitle>Коко и Уошо</subtitle>
     <p>До того как у Ф. Паттерсон появилась вторая горилла, она сравнивала «словарный запас» Коко с успехами Уошо. Исследовательница рассчитывала «словарный запас» гориллы исходя из критерия Гарднеров — использование жеста в течение 14 дней подряд. Достижения Коко оказались весьма впечатляющими: за 36 месяцев обучения она выучила 127 жестов, а Уошо за тот же период усвоила 85 знаков. После 51 месяца тренировки питомица Гарднеров владела 132 знаками, а лексикон Коко за это же время обучения насчитывал 161 жест.</p>
     <p>Итак, строго говоря, различия между этими двумя обезьянами, так же как и между разными гориллами, отражали вполне ожидаемую индивидуальную изменчивость и не давали оснований для выводов о преимуществах какого-либо из видов в освоении амслена. К тому же выводу, как мы увидим в следующих главах, приводят и сравнения способностей обыкновенных шимпанзе и бонобо при освоении другого языка-посредника — йеркиша.</p>
     <subtitle>Сравнение скорости научения амслену горилл и детей</subtitle>
     <p>Совсем по-другому обстояло дело при сравнении горилл с начинающими говорить на амслене детьми. Как и следовало ожидать, дети намного превосходят горилл как по скорости языкового развития, так и по абсолютному размеру своего лексикона. Тем не менее, в тенденциях и формах освоения языка-посредника выявилось несомненное сходство. Независимо от того, по какому критерию оценивался уровень научения, дети достигали каждого этапа совершенствования словарного запаса на несколько месяцев раньше, чем Коко и Майкл. И хотя гориллы продолжали овладевать новыми жестами, скорость их обучения значимо уменьшалась. За первые десять лет участия в проекте Коко осваивала в среднем 35 «слов» в год. Маленькие дети обычно пополняют свой лексикон гораздо быстрее, а к 10 годам их словарный запас состоит уже из многих тысяч слов. Анализируя эти данные, авторы ссылаются на два фактора, которые — да и то лишь частично — могли объяснить выявленные отличия. Во-первых, это значительные различия в предрасположенности человека и горилл к освоению языка: то, что без особого труда дается детям, требует многих лет обучения у человекообразных обезьян. Другой важный фактор — критический возрастной период, в течение которого возможно освоение языка. До годовалого возраста Коко не сталкивалась с амсленом. Майклу в начале работы с ним было 3 <sup>1</sup>/<sub>2</sub> года, так что занятия начались в конце этого критического периода, а то и после. Он начал учиться намного позже даже того возраста, когда у Коко произошел скачок в развитии. Следует отметить также, что он был старше Шермана и Остина, начавших учиться йеркишу сравнительно поздно, в 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub> и 2 <sup>1</sup>/<sub>2</sub> года, но тем не менее продемонстрировал убедительные достижения. Похоже, что Майкл — своего рода чемпион, поскольку из всех обезьян, освоивших в той или иной степени язык-посредник, он начал учиться в самом позднем возрасте. От</p>
     <p>Мататы, которую начали учить йеркишу в 6 лет, так и не удалось ничего добиться.</p>
     <p>Справедливость гипотезы о значении раннего начала обучения была подтверждена многократно. Упомянем только различия между Канзи и Шерманом и Остином: «отрыв» в начале обучения от Канзи составлял у них всего 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub> и 1 год, но степень овладения языком отличалась разительно.</p>
     <p>Дети, с которыми Ф. Паттерсон и лингвист Дж. Бонвилан сравнивали достижения Коко и Майкла, попадали в среду глухонемых с момента рождения и делали первые распознаваемые жесты между 8 и 9 месяцами, когда обычные дети произносят свои первые слова. Поскольку у глухих детей было некоторое преимущество (фора) в самом начале освоения языка, авторы решили воспользоваться другими показателями для межвидового сравнения скорости научения. Один из них заключался в расчете времени в месяцах между первым случаем использования жеста и обучением 50 знакам. Из-за опасений, что успехи Коко сильно занижаются, для данного сравнения выбрали другой критерий научения: согласно «критерию использования» данный жест учитывался, если он хотя бы единожды был спонтанно применен «к месту». Большая часть детей овладела своими первыми 50 жестами за 10 месяцев. Для накопления подобного словаря Коко потребовалось 13 месяцев, а Майклу — 15.</p>
     <p>Другой метод оценки темпа овладения словарным запасом заключался в подсчете скорости, с какой усваивались жесты с 10-го по 50-й. По этой шкале средняя скорость усвоения у детей составляла 7,8 новых жеста в месяц (от 3,6 до 13,3), у Коко она составила 4,4, а у Майкла — 3,6. Обе гориллы усваивали знаки медленнее, чем дети, но ни та ни другой не выходили за нижний предел нормы, характерной для детей. Более того, скорость освоения новых жестов у Коко значимо возросла между 27<sub>2</sub> и 47<sub>2</sub> годами жизни — в это время она пополняла свой лексикон примерно на 200 знаков в год, если пользоваться «критерием использования», и вдвое медленнее, если применять более строгий критерий Ф. Паттерсон.</p>
     <subtitle>Сравнение лексикона Коко, Майкла и Уошо</subtitle>
     <p>Известно, что у детей рост словарного запаса во многом зависит от сферы интересов. Коко и Майкл также различались по усвоению отдельных категорий слов. Обе обезьяны достаточно быстро обучались названиям предметов, и, естественно, им легко давались жесты, связанные с пищей. Но если Майкл быстро выучил названия частей тела, то у Коко лучше пошло дело с глаголами. После 5 лет занятий в словаре Майкла стало больше определений и названий животных. Коко освоила больше жестов, касающихся домашней утвари, личных вещей и игрушек. Кроме того, Коко чаще использовала жесты «НЕТ» или «ИЗВИНИТЕ».</p>
     <p>Словарные запасы Коко и Уошо во многом совпадали. 70 из 161 знака, выученных Коко за 51 месяц обучения, за то же время освоила и Уошо. Часть этого «перекрытия» можно объяснить общностью словарного запаса воспитателей. Как бы то ни было, несмотря на большие индивидуальные различия, очевидно, что обезьяны легко воспринимают большую часть этих знаков.</p>
     <subtitle>Сравнение лексикона горилл и детей</subtitle>
     <p>При сравнении использования семантических категорий было показано, что словарный запас Коко и Майкла по составу был очень близок к лексикону глухонемых детей, обучающихся амслену. Примерно <sup>3</sup>/<sub>5</sub> из первых 50 слов, используемых гориллами, можно было обнаружить и в словаре глухонемых детей. «Перекрытие», хотя и не столь значительное, было обнаружено также при сравнении словаря горилл и обычных детей, осваивающих устную речь. Особенно много совпадений было выявлено при сравнении первых 50 знаков (слов). И гориллы, и дети чаще всего использовали нарицательные существительные (названия предметов), затем шли слова-действия (например, «ИДИ», «ПРОЧЬ»), на третьем месте — местоимения и прилагательные (например, «МОЙ», «ХОРОШЕНЬКИЙ»). По мнению Ф. Паттерсон, к подобным совпадениям могли привести два фактора. Во-первых, физическая среда, в которой росли дети и гориллы, была весьма сходной; соответственно, и те и другие могли раньше научиться называть предметы, с которыми чаще сталкивались. Во-вторых, как уже упоминалось, введение новых жестов определялось воспитателями, и возможно, именно они пополняли лексикон подопечных — как детей, так и горилл — одними и теми же словами. Вероятно также, что внимание представителей обоих видов привлекали сходные объекты. Такое предположение позволяет также объяснить различия в словарном запасе детей и обезьян (например, в силу пристрастия горилл к конкретной еде или играм).</p>
     <subtitle>Создание гориллами новых знаков</subtitle>
     <p>Когда гориллы, с их ограниченным лексиконом, сталкивались с новыми предметами, они, подобно многим маленьким детям и так же, как шимпанзе Уошо, изобретали новые названия, часто составленные из двух и более слов (рис. 26).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_025.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Кроме того, они придумывали уникальные жесты, которых раньше не было в их словаре. Некоторые изобретения горилл, состоящие из одного жеста, при более строгом подходе должны быть отнесены к ошибкам или неопределенным жестам. (Выше мы уже приводили примеры словотворчества Коко и Майкла.) Гориллы еще и «разговаривали» сами с собой, могли «сообщать» о времени и эмоциональном состоянии, видоизменяли жесты для передачи нового значения, использовали метафоры, шутили, ругались, играли с воображаемыми предметами. Вот один из примеров, когда Коко рассказала Ф. Паттерсон о своем неправильном поведении:</p>
     <p><emphasis>К.</emphasis> — «ИЗВИНИ КУСАЛАСЬ ЦАРАПАЛАСЬ НЕПРАВИЛЬНО кусалась» п. — «почему кусалась?» к. — «потому что рассердилась» п. — «почему рассердилась?»</p>
     <p>К. — «НЕ ЗНАЮ».</p>
     <p>В разных источниках приводятся и другие весьма интересные факты и примеры спонтанных высказываний обеих горилл, однако доминирование популярных статей Ф. Паттерсон над научными публикациями заставляет американских коллег относиться к этим данным настороженно. Именно поэтому мы подробно остановились на ее обзорной статье (ПАТТЕРСОН И ДР. 2000), дав читателю возможность составить собственное мнение. Как представляется, дальнейший беспристрастный анализ этого материала мог бы быть очень полезен.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Проверка роли подражания человеку и возможности «подсказок» при овладении языком-посредником</p>
    </title>
    <section>
     <p>Уошо, Коко и другие обезьяны, овладевшие амсленом, дают впечатляющий ответ на вопрос о том, могут ли антропоиды усваивать простой аналог языка человека. Обнаруженные факты, иногда даже единичные, явились как бы прообразом многих способностей обезьян, позднее доказанных в более строгих экспериментальных условиях. Однако эти факты повлекли много новых вопросов, которые требовали новых исследований и особых подходов. Не является ли поведение «говорящей» обезьяны простым подражанием действиям воспитателей? Не могут ли «правильные» жесты быть результатом подсказки экспериментатора — невольной или даже намеренной? Насколько фразы, составляемые обезьянами, действительно свидетельствуют об их понимании правил синтаксиса или же они просто копируют людей? И наконец, действительно ли шимпанзе четко представляют себе (понимают), о чем они и с ними говорят? Ответы на эти вопросы приходили постепенно, в том числе и при осуществлении новых проектов. На часть из них отвечали результаты «Проекта Коко», которые близко совпали с полученными Гарднерами. На другие отвечал «Проект ЛАНА», начавшийся практически одновременно, но с применением нового языка-посредника.</p>
     <subtitle>«Проект ЛАНА» и появление языка йеркиш</subtitle>
     <p>Вскоре после этих первых работ началось обучение обезьян языку-посреднику йеркиш в основанном Р. Йерксом Приматологическом центре (г. Атланта, штат Джорджия). Это направление работ широко развивается и в настоящее время, поэтому следует несколько подробнее рассказать о нем и о его основателе — известном специалисте по сравнительной психологии Дуэйне Рамбо. С 1958 г. Д. Рамбо проводил сравнительно-психологические исследования когнитивных функций приматов (антропоидов и макак). С 1971 г. и до отставки (в 2000 г.) он оставался профессором психобиологии в Университете штата Джорджия. В 1971 году по его инициативе были начаты исследования способности шимпанзе к усвоению аналога человеческого языка и создана компьютерная установка, используемая в этом и других проектах вплоть до настоящего времени.</p>
     <p>Некоторые проекты (в том числе LANA Project — от LANguage Analog) предусматривали также изучение развития языка у умственно отсталых детей и подростков. В ходе работ по «Проекту ЛАНА» стало ясно, что созданная компьютерная установка — эффективный инструмент не только для общения с обезьянами, но и для развития языковых навыков у людей с нарушением развития речи. В 1981 г. Д. Рамбо помог основать университетский Центр изучения языка (Language Research Center, LRC). До 2002 г. он располагался юго-восточнее Атланты (столицы штата Джорджия), занимая площадь около 55 акров. В настоящее время Центр переехал в Де Мойн (штат Айова), где построены помещения, специально приспособленные и для оптимальных условий содержания обезьян, и для работы с ними. В Центре проводятся работы не только с обыкновенными шимпанзе, но и с бонобо. Эти исследования посвящены широкому и многоплановому изучению природы языка, которым овладевают обезьяны, и когнитивных способностей, которые позволяют им это делать. До лета 2001 г. Д. Рамбо был директором Центра.</p>
     <p>Первой обезьяной, которую обучали языку йеркиш, была двухлетняя шимпанзе Лана. Общение с ней велось с помощью компьютеризованной установки — Лана должна была нажимать на клавиши клавиатуры с изображением лексиграмм. Они были разработаны фон Глазерфельдом (RUMBAUGH, GILL, VON GLASERFELD 1973) для обучения языку детей с глубокой умственной отсталостью. Когда Лана нажимала на клавишу, на мониторе появлялось изображение соответствующей лексиграммы.</p>
     <p>Поскольку все общение с Ланой осуществлялось без прямого контакта с человеком, через посредство компьютерной системы, которая и задавала вопросы, и регистрировала «высказывания» обезьяны, считалось, что это повышает объективность данной методики по сравнению с обстановкой обучения амслену. По мысли авторов, компьютерное общение должно было предотвратить возможность невольных подсказок со стороны тренеров, а также слепого подражания их действиям со стороны обезьяны. Это обстоятельство представлялось весьма существенным, т. к. именно эти факторы, по мнению критиков, могли играть ведущую роль в овладении и пользовании амсленом у шимпанзе.</p>
     <p>Лану сразу учили составлять фразы, приступив к анализу этого аспекта языкового поведения на более раннем этапе обучения, чем в случае с Уошо. Лана видела значки на дисплее и могла стирать то, что считала ошибкой (рис. 27). Если порядок слов в ее высказывании соответствовал английскому синтаксису, то машина «принимала» ответ и выдавала животному подкрепление (Rumbaugh 1977, 1984; Rumbaugh et al. 1973, 1991; Rum-baugh, Gill, von Glaserfeld 1973).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_026.jpg"/>
     <cite>
      <p>Рис. 27. Лана перед клавиатурой компьютера. Вверху ряд небольших мониторов, на которых высвечиваются лексиграммы, выбранные ею на клавиатуре. Внизу пластиковые контейнеры, в которые подается названный ею продукт или предмет (по RUMBAUGH 1973, c изменениями).</p>
     </cite>
     <p>Начальный период обучения йеркишу в программе Рамбо был более жестко формализован, чем при обучении Уошо. За две недели Лана выучила основные фразы, например, «ПОЖАЛУЙСТА <a l:href="#n_29" type="note">[29]</a> МАШИНА ДАЙ СОК (ЖВАЧКА, ХЛЕБ и т. д.)». Она продемонстрировала способность выстраивать лексиграммы на мониторе в соответствующем порядке, уверенно задавала вопросы (для этого служил вопросительный знак в начале фразы), по собственной инициативе исправляла замеченные ошибки. После освоения фраз-просьб ее учили называть объекты, что потребовало 1600 занятий (число проб авторы не указали). Однако, освоив операцию называния нескольких образцов, она обобщила этот навык и распространила его на другие виды предметов. Способность к обобщению проявлялась у нее на каждой стадии обучения, в частности при освоении отрицания «НЕТ».</p>
     <p>Принято считать, что большинство ее «высказываний» было лишь подобием предложений. Чаще всего они представляли собой относительно сложные цепи ассоциативных ответов, похожие на те предложения, которым ее обучали. Тем не менее, Лана успешно выдержала тест, в котором ей предлагали начало фраз нескольких типов. Она «достраивала» правильно организованные фразы и стирала контрольные, в которых был нарушен порядок слов, например, «ПОЖАЛУЙСТА ОКНО ТИМ».</p>
     <p>Действительно, среда и объем информации, которым оперировала Лана, были весьма ограниченны. Кроме того, обратим внимание, что практически всегда ее высказывания касались предметов, <emphasis>находящихся в поле зрения</emphasis> и к тому же немногочисленных. Поэтому ранее возникшее предположение о том, что ведущую роль в овладении языком играло простое образование условной связи (ассоциации) между знаком и получением соответствующего предмета, опытами с Ланой не было опровергнуто.</p>
     <p>Тем не менее, и в ее поведении, как и в поведении Уошо, проявлялись черты, говорившие о том, что ее потенциальные возможности выходят за рамки впрямую продиктованного программой обучения. Как и обезьяны, пользовавшиеся амсленом, она иногда делала совершенно неожиданные заявления. Известен целый ряд примеров (PATE, RUMBAUGH 1983), которые нельзя счесть простым переносом или рекомбинацией ранее усвоенных фраз. Например, зарегистрировано 32 случая, когда вечером, оставаясь в лаборатории совсем одна, она просила: «МАШИНА ПОЩЕКОЧИ ПОЖАЛУЙСТА ЛАНА».</p>
     <p>Были и другие случаи, когда реальное поведение этой обезьяны также выходило за рамки предусмотренного программой обучения. Об этом свидетельствовал, например, неожиданный диалог с тренером (Тимом Гиллом), в котором Лана начала использовать выученные ранее слова иеркиша, для того чтобы с их помощью разрешить новую ситуацию: сначала она попросила дать ей предмет, названия которого не знала, а в конце концов попросила сказать ей, как он называется. В этом опыте Тим проверял, как Лана называет предметы — банку и миску. Для этого он в каждую из них клал по несколько конфеток M&amp;M’s, а затем на компьютере спрашивал ее: «ЧТО ЭТО ТАКОЕ». Если она называла предмет правильно, то получала эти конфеты. В коробку (этого слова Лана не знала) в ее присутствии тоже положили несколько конфет. Беседа была такая:</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_027.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Значение этого диалога состоит в том, что Лана сама спросила, как называется незнакомый предмет (коробка), чтобы затем попросить его. Таким образом, удалось подтвердить, что Лана может задавать вопросы, выходящие за установленные рамки программы, и запрашивать не сам предмет, а <emphasis>информацию о нем. </emphasis>Тем самым Лана спонтанно проявила заинтересованность в «наименовании» предметов, которая совершенно не предусматривалась программой ее обучения. Это был один из тех «подарков», которые время от времени случаются в исследовательской работе. Оставаясь эпизодическими наблюдениями, они, тем не менее, наводят на мысль о каких-то способностях этих животных, которые еще предстоит доказать в строгом эксперименте. Это и было сделано впоследствии. Вместе с тем авторы отметили, что ряд высказываний Ланы просто не поддается интерпретации и в целом коммуникативные возможности этой обезьяны оказались весьма ограниченными.</p>
     <cite>
      <p>Когда Лане было 4 <sup>1</sup>/<sub>2</sub> года, с ней провели серию тестов, адресуя ей заведомо неправильно составленные фразы или побуждая решать задачи на сообразительность. Лана всегда вступала в «разговор» и поддерживала его, пока не добивалась результата. В 5<sup>!</sup>/<sub>2</sub> лет ее компьютерную систему усовершенствовали так, что она могла составлять более длинные фразы. Оказалось, что за первые 24 дня Лана создала 36 новых фраз, содержавших не менее 8 лексиграмм, 92 % из которых она впервые применила в данном интервале времени (20 мин.). При этом было еще раз четко показано, что она не имитировала разговоров персонала и, в отличие от Нима (см. ниже), практически не повторяла слов в пределах одной фразы.</p>
     </cite>
     <p>Достижения Ланы принято считать очень скромными и рассматривать как некую нижнюю планку возможностей освоения йеркиша. Тем не менее, эти опыты позволили подтвердить многие факты, полученные в работах с амслен-говорящими обезьянами, а использование Ланой лексиграмм удовлетворяло ряду перечисленных выше критериев, предъявляемых к языку-посреднику.</p>
     <p>Успех Ланы в освоении компьютерной системы был достаточен, чтобы вдохновить Д. Рамбо к работе над второй частью проекта: использовать полученную методику для обучения неречевой коммуникации детей с большими нарушениями умственной деятельности и не способными говорить. Эта попытка оказалась весьма плодотворной (RUMBAUGH ET AL. 1996), так же как и аналогичные эксперименты Р. Футса с использованием амслена (Fouts, Mills 1997/2002).</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Атака скептиков</p>
     </title>
     <p>Появление первых же результатов вызвало волну критики и возражений, в разной степени обоснованных или вовсе не обоснованных. Многие критики исходили из априорного убеждения в том, что никаких предпосылок языка человека у животных нет и быть не может. Даже отдавая дань этим новым фактам, К. Э. Фабри, например, писал, что</p>
     <cite>
      <p>«к сожалению, социализация поведения обезьян и биологизация поведения человека дискредитировали опыты А. и Б. Гарднеров, Д. Примэка, Д. М. Рамбо, Т. Гилла, Ф. Паттерсон и других по выявлению коммуникативных способностей антропоидов и возможностей „речевого“ общения с ними. (…) признавая безусловную ценность этих исследований, нельзя упускать из виду, что достигнутые результаты можно толковать не как свидетельство о естественных системах (и возможностях) антропоидов, а лишь как итоги дрессировки с применением к подопытным животным сугубо человеческих, но не их собственных способов коммуникации» (ФАБРИ 2001, с. 455).</p>
     </cite>
     <p>В тот период появилось немало подобных высказываний, в том числе и сделанных в гораздо менее корректной форме. Непримиримыми критиками этих экспериментов оказались и некоторые лингвисты. Главным из них был крупный американский лингвист Н. Хомский, который рассматривал язык, и прежде всего понимание и использование синтаксиса, как проявление уникальной генетически обусловленной способности, свойственной только человеку (см. CHOMSKY 1980). Общему скепсису во многом способствовали результаты выполнения еще одного проекта по обучению шимпанзе амслену.</p>
     <subtitle><strong>«П</strong>роект <strong>Н</strong>им<strong>» </strong>и критика <strong>«</strong>языковых<strong>» </strong>экспериментов <strong>Г. Т</strong>ерресом</subtitle>
     <p>В конце 1973 г. начались работы по «Проекту Ним». Психолог Герберт Террес получил детеныша шимпанзе, которого он назвал Ним Чимски «в честь» Ноама Хомского (Noam Chomsky), как одного из главных противников точки зрения о способности обезьян к усвоению простого аналога языка человека. Предполагалось, что Ним подтвердит продемонстрированные Уошо языковые способности, в том числе и то, что «овладение языком человека основано у шимпанзе на понимании грамматики». Таковы были представления Терреса в начале работы, и результаты, как ему первое время казалось, вполне их подтверждали. Первоначальный его план состоял в том, чтобы исчерпывающим образом продемонстрировать те особенности языкового поведения обезьян, которые другие исследователи наблюдали эпизодически, — прежде всего спонтанную способность соблюдать правильный порядок слов в предложениях, как это свойственно детям.</p>
     <p>В проекте Терреса в течение четырех лет с Нимом работали свыше 60 учителей жестового языка. Он овладел словарем в более чем 125 знаков и составлял много предложений из двух жестов. Террес вел постоянную видеорегистрацию его «высказываний» и по ходу работы обнаруживал все больше и больше оснований считать их грамматически правильными и сопоставимыми с первыми предложениями ребенка. Например, если Ним употреблял слово «ЕЩЕ» в комбинации с другим словом, то он ставил его на первое место в 85 % случаев, например в выражениях «ЕЩЕ БАНАН» и «ЕЩЕ ПИТЬ». Подобный правильный порядок слов он применял и при употреблении слова «ДАТЬ» (например, «ДАЙ ЯБЛОКО») и других переходных глаголов (например, «ОБНЯТЬ», «ЩЕКОТАТЬ»), если они сочетались со словами «Я (МНЕ)» и «НИМ».</p>
     <p>По окончании экспериментов Террес и его сотрудники получили время для более тщательного изучения накопившихся у них видеозаписей двадцати тысяч высказываний Нима. Однако чем больше они изучали эти выражения, тем сильнее ослабевала их уверенность. Сначала Терреса беспокоило, что у Нима не происходит удлинения высказываний — явление, столь естественное и обязательное у детей. Впрочем, иногда Ним произносил и более длинные фразы, но это было только количественное удлинение. Нередко он произносил фразы типа «ДАЙ — АПЕЛЬСИН — МНЕ — ДАЙ — СЪЕСТЬ — АПЕЛЬСИН — МНЕ — СЪЕСТЬ — АПЕЛЬСИН — ДАЙ — МНЕ — СЪЕСТЬ — АПЕЛЬСИН — ДАЙ — МНЕ — ТЫ». Фактически это была почти абракадабра, содержавшая информации не больше, чем обычные двухсловные предложения. Террес также пришел к выводу, что использование Нимом знаков сосредоточилось только на просьбах о пище или игре. Кроме того, он понял, что Ним зачастую просто «ронял слова», например, «НИМ — МНЕ — БЫСТРЕЕ — ДАЙ — ЕЩЕ», которые лишь придавали вид правильно построенного предложения все тем же простым требованиям «ЕСТЬ» или «ИГРАТЬ».</p>
     <p>Однако самым сильным ударом для Терреса оказалось осознание того, что более чем в трех четвертях случаев высказываниям Нима предшествовали слова его учителей, которые он повторял частично или полностью. То, что при общении с животным казалось похожим на грамматически правильный диалог, на видеоэкране выглядело как «зомбиподобное» подражание.</p>
     <p>По завершении анализа Террес опубликовал в «Science» статью под названием «Может ли обезьяна говорить предложениями?» (TERRACE ET AL. 1979), и ответ на поставленный в заголовке вопрос был ошеломительным: нет! «Объективный анализ наших данных, наряду с полученными в других исследованиях, не дает доказательств того, что высказывания обезьяны подчинены правилам грамматики, — заключил он. — Последовательность знаков, наблюдаемых у Нима и других обезьян, <emphasis>может</emphasis> напоминать первые многословные высказывания детей. Но если исключить другие объяснения комбинаций знаков обезьянами, в особенности привычку частично имитировать недавние высказывания инструкторов, нет оснований считать эти высказывания предложениями» (с. 899). Так Г. Террес из энтузиастов изучения этой проблемы превратился в одного из наиболее непримиримых его противников. По его словам, Ним обманул его, создавая своим подражательством иллюзию пользования языком.</p>
     <p>На самом же деле Г. Террес сам себя обманывал, и причиной была использованная им методика эксперимента. В отличие от других обезьян, Нима содержали в обедненной среде, при весьма ограниченных возможностях общения с кем бы то ни было. Вся обстановка опытов была такова, что она заставляла Нима именно подражать действиям инструкторов, не побуждая его к употреблению жестов в более широком контексте. И, что самое главное, в отличие от всех остальных исследователей, автор «Проекта Ним» совершенно не озаботился контрольными («слепыми») опытами и предотвращением невольных подсказок со стороны человека. Подражательность высказываний Нима не удивила никого, кроме самого Терреса, — общение с обезьяной велось так, что по существу она получала награду именно за повторение того, что «говорили» тренеры.</p>
     <p>Опасность неосознанной подачи невербальных сигналов всегда учитывается грамотными экспериментаторами. С. Сэвидж-Рамбо заметила по этому поводу: «Я была бы последней, кто станет отрицать, что в некоторых из проектов по изучению языка обезьян имелись случаи невольных подсказок. Шимпанзе — чрезвычайно умные животные и могут уловить самый слабый след одобрения или неодобрения в выражении лица или позе человека. Но отказаться от <emphasis>всех</emphasis> исследований языка обезьян, обвиняя исследователей в подсказках, или предположить, что ученые не могут научными методами исключить возможность таких погрешностей, было бы слишком простым решением» (SAVAGE-RUMBAUGH, LEWIN 1994/2003, с. 52). По словам Р. Футса, и Гарднеры, и он сам (а позднее и Сэвидж-Рамбо в своих работах с шимпанзе и бонобо) с помощью ряда приемов, включая двойной «слепой» контроль, свели к минимуму любую возможность подавать обезьянам какие-либо сигналы-подсказки. Г. Террес оказался единственным из специалистов, кто не принял хотя бы некоторых предосторожностей, однако это не помешало ему утверждать, что прав он, а все остальные — не правы. Он заявил, что жестикуляция Уошо при покадровом просмотре (т. е. без движения) намного меньше напоминает разговор человека. Это обвинение произвело сильное впечатление на лингвистов, не знакомых с языком жестов. Но жесты, как и речь, это сигналы, длящиеся во времени. Когда вы медленно прокручиваете в обратном направлении запись жестикуляции человека, объясняющегося на знаковом языке, она становится совершенно бессмысленной, совсем так же, как и речь человека при замедленном воспроизведении. При покадровом анализе пленки теряются также и многие нюансы жестового языка, содержащиеся, кроме всего прочего, в движениях глаз, рук и тела говорящего.</p>
     <p>Еще одно из возражений критиков было вызвано тем, что Уошо часто прерывала своего собеседника-человека, оно приводилось как доказательство того, что обезьяна не знает, когда вступить в разговор. Террес заявлял, что в отличие от шимпанзе «дети хорошо понимают, когда надо слушать, а когда можно говорить». Действительно, на отдельных видеокадрах Уошо начинала жестикулировать, когда ее собеседник-человек все еще продолжал говорить. Мало искушенный в тонкостях настоящего языка жестов, Террес счел это изъяном в поведении Уошо, однако на самом деле это вполне нормально для языка жестов. Известно, что люди, пользующиеся амсленом, в отличие от обычных говорящих, в процессе диалога «перекрывают» 30 % времени высказываний партнера. Причина очевидна: вы можете читать жесты партнера и параллельно жестикулировать, в то время как и слушать, и одновременно говорить гораздо труднее. Специалисты по жестовому языку, которые просматривали видеопленки разговоров с Уошо, прокручиваемые с обычной скоростью, подтвердили, что ее вступление в разговор вполне типично для глухих людей, пользующихся этим языком.</p>
     <p>Комментируя эту ситуацию, Р. Футс писал: «Я не сомневаюсь, что вся критика Терреса была бы сразу же признана несостоятельной, будь она подвергнута нормальному обсуждению со специалистами. Но этого не случилось. Террес выдвигал свои обвинения в популярных средствах массовой информации и быстро стал знаменит среди апологетов Ноама Хомского. Для лингвистов школы, проповедующей „уникальность человека“, Г. Террес оказался воплощенной мечтой. Нашелся исследователь языка обезьян, признавшийся, что был одурачен собственным шимпанзе!» (Fouts, MILLS 1997/2002, с. 275).</p>
     <p>Вместо корректной научной полемики, в СМИ развернулась атака — они с удовольствием подхватили очередной «жареный факт». В результате над всем направлением этих исследований нависла гроза, и оно едва не подверглось разгрому как область науки.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Попытка разгрома: конференция «Феномен Умного Ганса»</p>
     </title>
     <p>В мае 1980 г. «оппозиция» с помощью Нью-Йоркской академии наук организовала конференцию под названием «Феномен Умного Ганса: Коммуникация между лошадьми, китами, обезьянами и людьми».</p>
     <p>Это название отсылало к нашумевшей истории начала ХХ в. (1900–1904). Г. фон Остен, владелец лошадей, убежденный в их огромных умственных способностях, обучал нескольких из них различению цветов, азбуке и счету, включая извлечение квадратного корня. Каждую букву или цифру лошадь обозначала соответствующим числом ударов копыта. Наиболее способным учеником оказался орловский рысак Ганс, который производил достаточно сложные арифметические подсчеты, отвечал на разнообразные вопросы, а иногда «высказывался» по собственной инициативе (рис. 28).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_028.jpg"/>
     <cite>
      <p>Рис. 28. Фон Остен и «Умный Ганс» (по ЛАДЫГИНА-КОТС 1914).</p>
     </cite>
     <p>Поведение его было столь впечатляющим, что вводило в заблуждение не только публику, но даже членов специальных комиссий. И лишь много позже один из психологов заметил, что Ганс отвечает только на те вопросы, ответ на которые знает сам тренер. Специальный анализ показал, что животные реагируют на мельчайшие идеомоторные движения человека, например, на отклонения его корпуса на 0,2 мм, микродвижения бровей, мимику и т. п. Даже когда тренер загораживался от лошади картонным щитом, она улавливала какие-то знаки для определения правильного ответа. Таким образом, то, что казалось удивительным проявлением разума, на деле обернулось навыком, приобретенным благодаря длительной и сложной тренировке, умением реагировать на едва уловимые сигналы человека.</p>
     <p>История фон Остена оставила заметный след в развитии науки о поведении животных. Она впервые привлекла внимание к проблеме чистоты эксперимента с точки зрения возможности неосознанного влияния экспериментатора на его результаты, и вот, через несколько десятилетий, к ней вернулись снова.</p>
     <p>По описанию очевидцев, обвинения множества ученых и не ученых состояли в том, что язык обезьян мало чем отличался от упражнений в обмане и самообмане, а вся конференция казалась похожей на сцены из сказки «Алиса в стране чудес». Предполагалось, что она будет посвящена «эффекту Умного Ганса» — обсуждению мер, необходимых для того, чтобы предотвратить невольное влияние экспериментатора на результаты эксперимента, — но, по образному выражению Р. Футса, все присутствующие носились как с писаной торбой с Гербертом Терресом, единственным из исследователей, кто не принял никаких мер для предотвращения такого влияния.</p>
     <p>На конференции царила очень тяжелая атмосфера. Казалось, никого не интересовало, как на самом деле шли дела у экспериментаторов. Например, первый же выступающий, Х. Хедигер (Цюрих), заявил, что смешно всерьез считать, будто животное способно осваивать элементы языка человека. Т. Себеок высказал в своем выступлении мысль, что финансирование работ должно быть прекращено и, возможно, распределено между более нужными направлениями, например поисками лекарства от рака. Появились даже желающие (к которым, по счастью, не прислушались) поставить на голосование вопрос о запрете подобных работ.</p>
     <p>Т. Себеок вместе с Д. Умикер-Себеок распространяли рукопись, в которой резко критиковались исследования поведения обезьян при освоении человеческого языка и содержалась масса подстрекательских материалов. «Итак, мы установили, что исследователи „языка“ обезьян материально поддерживаются людьми, которые считают, что они действуют согласно с самыми высокими побуждениями, но на самом деле дают втянуть себя в устаревшие цирковые представления», — писали они, добавляя, что «руководители исследований, конечно, заинтересованы в том, чтобы получать дополнительную финансовую поддержку своих проектов, наряду с признанием в научных кругах и продвижением по службе» (цит. по Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003, с. 50). На заключительной пресс-конференции Т. Себеок выразил свое мнение еще резче: «По моему убеждению, эти так называемые эксперименты с языком обезьян делятся на три группы: одна — откровенный обман, вторая — самообман, третья — те, что проводил Г. Террес» (с. 50). Несмотря на все вопросы репортеров, Себеок уклонился от предоставления каких-либо доказательств обвинений в обмане. Какие бы мотивы ни лежали в основе подобных заявлений, как и предложений голосовать за прекращение этих исследований, едва ли можно считать, что они были продиктованы интересами науки. Возможно, позицию Т. Себеока лучше всего иллюстрирует его ответ репортеру журнала «New Scientist». На вопрос о том, какие доказательства убедят его в том, что у обезьян имеется некая когнитивная основа для усвоения аналогов языка, он ответил: «Факты меня не убедят. Только теория» (с. 53).</p>
     <p>Кроме Г. Терреса на конференции присутствовали и другие, гораздо более авторитетные исследователи проблемы усвоения обезьянами аналогов языка человека — широко известный психолог Д. Рамбо и тогда еще начинающий ученый С. Сэвидж-Рамбо. Их участию в конференции предшествовала публикация статей (SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1978, 1980), в которых они отвечали на критику Г. Терреса. Данные этих ученых были достаточно весомыми, потому что к тому времени за плечами у них были уже пять лет экспериментов с Шерманом и Остином (см. след. главу). Их работы выявили новый, более высокий уровень языковых способностей шимпанзе. Вместе с тем, они не были слепыми приверженцами данного направления, не замечавшими его сложностей или недостатков. Поработав с Уошо, Люси и Ланой и проанализировав их языковое поведение, Сэвидж-Рамбо выдвигала и собственные претензии к оценке степени их овладения языком. Но это были именно научные конструктивные соображения, способствовавшие дальнейшему углубленному изучению феномена. Они вылились в серию поразительных результатов, о которых мы будем подробно говорить в следующих главах. Однако на конференции они не получили никакого резонанса и заинтересовали присутствующих только потому, что, по мнению присутствующих, свидетельствовали о расколе в стане сторонников языковых способностей шимпанзе. По словам Сэвидж-Рамбо, за ней надолго закрепилась репутация Фомы неверующего.</p>
     <p>Конференция завершилась предложением прекратить выделение средств на опыты по языку обезьян и приостановить какие-либо дальнейшие поиски доказательств его существования, подрывающие, по выражению С. Сэвидж-Рамбо, «линию партии Хомского». Средства массовой информации славно потрудились и не поскупились на сенсационные обвинения. По вине Г. Терреса язык обезьян стал жертвой этого специфического американского синдрома, когда СМИ выхватывают и радостно громят явление, заслуживающее, напротив, внимательного изучения <a l:href="#n_30" type="note">[30]</a>.</p>
     <p>В самых популярных газетах и еженедельниках одна за другой появлялись статьи, которые упорно доказывали, что усвоение обезьянами языка человека было всего лишь мимолетной фантазией ученых. Следы этой атаки все еще хорошо заметны и теперь, спустя годы и даже десятилетия. Многие так и остались в убеждении, что шимпанзе учатся только механически повторять жесты своих воспитателей. Они не понимали, что сравнение Нима с Уошо походило на сравнение ребенка Маугли с обычным ребенком, и не заметили работ следующих десятилетий, которые не только опровергли критику Терреса, но в новом объеме и качестве доказали способность шимпанзе усваивать языки-посредники на уровне двухлетнего ребенка. Анализируя эту историю в своей книге, Р. Футс (FOUTS, Mills 1997/2002) упоминает, что даже в период ее написания (конец 1990-х годов) некоторые из лингвистов школы Хомского все еще возвращались к «Проекту Ним», как будто он не был подвергнут критике и дискредитирован, как будто не было и нет никаких других исследований. Они по-прежнему утверждают, что жестовый язык у шимпанзе представляет лишь действия хорошо выдрессированного животного, что они используют его не спонтанно, а только под действием муштры и принуждения, что они не вступают в разговор, а только показывают знаками, когда им что-то потребуется. В свою очередь, С. Сэвидж-Рамбо в одном из интервью, которые она дала в 1998 г., говорит, что многократно приглашала своих оппонентов, в частности Т. Себеока, посетить лабораторию и своими глазами посмотреть на столь активно критикуемый ими феномен. Однако на ее приглашения никто не откликнулся.</p>
     <p>Как ни странно, мало известен тот факт, что далеко не все лингвисты занимали такую позицию. Менее сенсационное, но компетентное обсуждение этой проблемы происходило в научных журналах, но попытка привлечь к нему внимание СМИ была обречена на неудачу. Между тем, лингвист Ф. Либерман сделал вывод, что Террес повинен в систематическом искажении работ других исследователей, особенно Гарднеров. Два специалиста по сравнительной психологии, Т. ван Кантфорт и Дж. Рим-по, опубликовали обширную статью (50 страниц) «Исследования знакового языка животных», где они детально описали искажения научных данных, допущенные Терресом.</p>
     <p>Некорректные нападки на Уошо и других шимпанзе, овладевших амсленом, в 1983 году получили эффективный отпор от другого крупного лингвиста и знатока амслена, У. Стоко (STOKOE 1983), автора многих фундаментальных работ, включая «Словарь американского жестового языка». Его исследование синтаксиса этого языка привело к признанию амслена одним из полноправных человеческих языков еще в 1960-е гг. Стоко пристально следил за первыми высказываниями Уошо, Мойи и Лулиса, десятки раз просматривал видеопленки жестовых сообщений Уошо и на протяжении десятилетий продолжал внимательно наблюдать за работами, которые вели Гарднеры и Футс.</p>
     <p>В статье «Обезьяны, использующие знаки, и их критики, которые этого не делают» (STOKOE 1983) Стоко писал, что «почти не остается сомнений в том, что шимпанзе обладают хорошо развитыми способностями к знаковому общению». По его мнению, основанием для этого служит тот факт, что они не были поставлены в жесткие рамки дрессировки, специальной выработки условных рефлексов. «Они усваивали знаковый язык, — говорит Стоко, — точно так же, как и глухие дети глухих родителей, через спонтанное взаимодействие с использующими язык жестов взрослыми людьми» (с. 179). Позднее поддержку языковым экспериментам оказала П. Гринфилд, которая сотрудничала с С. Сэвидж-Рамбо, и ряд других лингвистов.</p>
     <p>По мнению участников этих событий, Г. Террес или любой другой критик языковых способностей шимпанзе мог разобраться в сути дела, посетив, например, «семью Уошо» в Элленсбурге. Там он мог бы стать свидетелем сцены, очевидно отличающейся от того, что было показано в «Проекте Ним»: пять шимпанзе с помощью жестов обсуждают друг с другом цветные картинки, фасон одежды и фото в журналах. Но самый убедительный отпор Террес получил от самого Нима. В 1977 году его вернули на Обезьянью ферму в Оклахому и дали возможность спокойно и естественным образом освоиться в более сложной социальной среде, включая общение с другими шимпанзе, которых он до этого практически не знал. По мере привыкания к этой обогащенной обстановке характер его знакового общения самопроизвольно усовершенствовался. Так что скудость языка Нима полностью зависела от недостатков методики его воспитания и обучения, примененной Г. Терресом. Он лишил Нима социального окружения и общения и при этом обвинял обезьяну в отсутствии спонтанности и других свойств, характерных для языкового общения шимпанзе, находящихся в правильно построенных отношениях с окружающими людьми и другими обезьянами. Таковы были факты, но критики фактами не интересовались.</p>
     <p>Между тем, для возражения скептикам накапливались и другие, не менее, а может быть, и более весомые доводы в пользу того, что шимпанзе действительно могут усваивать общие принципы построения фраз и даже делать это самостоятельно, на основе понимания их смысла, а не просто в подражание экспериментатору. Именно этому и был посвящен проект, который уже в течение пяти лет выполняла С. Сэвидж-Рамбо при участии шимпанзе Шермана и Остина.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Возможен ли диалог двух шимпанзе?</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>С. Сэвидж-Рамбо в роли Фомы неверующего</p>
     </title>
     <p>К середине 70-х годов ХХ века исследования вербального поведения обезьян обогатились новыми подходами. Начался пересмотр и переосмысление того, что же на самом деле лежит в основе поведения обезьян, обученных языку-посреднику. Это проявилось и в разработке новых способов формирования языкового поведения обезьян, которое строилось теперь на существенно другой основе, но с учетом всех плюсов и минусов предыдущих программ. Не менее важно, что к этому времени Д. Рамбо и его тогдашняя сотрудница С. Бойзен обычными методами экспериментальной психологии получили данные о способности шимпанзе к обобщению и символизации. Наряду с этим появлялись все новые результаты исследования разных сторон поведения антропоидов. Ключевая фигура этого этапа исследований — д-р Сью Сэвидж-Рамбо.</p>
     <p>Нужно отметить, что Г. Террес был не единственным скептиком среди исследователей «говорящих» обезьян. По мере накопления материала к трактовке их поведения относились более строго. Однако теперь речь шла не об огульном отрицании умений Уошо и других обезьян, а о том, чтобы глубже проанализировать их поведение. К категории такой, вполне разумной критики относятся замечания одного из участников «Проекта Уошо» — глухого тренера, для которого амслен был единственным «родным» языком. По его мнению, сотрудники, овладевшие амсленом только в связи с этой работой, недостаточно критично оценивали поведение обезьяны и нередко слишком щедро приписывали коммуникативное значение случайным почесываниям, похлопываниям и другим движениям животного.</p>
     <p>Одним из таких скептиков оказалась и С. Сэвидж-Рамбо, которой впоследствии предстояло получить, может быть, самые убедительные доказательства того, что языковые способности шимпанзе, особенно бонобо, действительно приближаются к человеческим. По ее мнению, задачей очередного этапа исследований должен стать перенос акцентов в их тематике. В одной из статей, опубликованных в соавторстве с Д. Рамбо (SAVAGE-RUM-BAUGH, RUMBAUGH 1978), эта задача была сформулирована следующим образом: «Экспериментаторы должны перестать искать внешнее сходство между возможностями детей и человекообразных обезьян и перейти к изучению когнитивных способностей, которые лежат в основе процесса символизации» (с. 269). Именно этому и был посвящен ее первый проект, выполнявшийся при участии Шермана и Остина.</p>
     <p>Прежде всего скажем несколько слов о том, с чего начиналась работа Сэвидж-Рамбо. Первоначально она готовилась к карьере детского психолога. Этот выбор отчасти был обусловлен особенностями ее биографии — она была старшей в семье из 7 детей. По ее словам, это нередко помогало ей и в работе с шимпанзе: у нее был обширный материал для сравнения. С «говорящими» обезьянами Сэвидж-Рамбо впервые столкнулась в 1970 г., когда после окончания учебы стала ассистентом кафедры психологии в Университете штата Оклахома, в Нормане. Роджер Футс, недавно переехавший туда же вместе с Уошо и начавший учить амслену еще нескольких обезьян, однажды привел на занятия Буи, которому было тогда чуть больше трех лет. Футс посадил его на стол и достал несколько предметов, в том числе шляпу, ботинок и несколько ключей на колечке. Он просил Буи называть эти предметы, показывая их по очереди. Все присутствующие были поражены, когда Буи стал складывать пальцы, называя каждый предмет на амслене. Хотя он и знал все названия, по-настоящему его интересовали только ключи. Ему хотелось поиграть с ними, и он постоянно делал жест «КЛЮЧИ», несмотря на то что не брал их. Наблюдая эту сцену, Сэвидж-Рамбо слегка засомневалась, действительно ли Буи понимает значение других жестов, с помощью которых он правильно указывал предметы, хотя ей было совершенно ясно, что уж слово-то «ключ» он понимает. Так впервые возникла одна из тем ее будущей собственной работы: насколько обезьяны <emphasis>понимают</emphasis> употребляемые ими знаки?</p>
     <p>Буи поразил ее (как и остальных слушателей) своим поведением. Он спокойно сидел на столе перед аудиторией почти в сто человек и отвечал разными знаками на каждый предмет, показанный Роджером. Роджер заранее продемонстрировал аудитории все эти жесты, так что все сами могли видеть, что Буи почти не ошибается.</p>
     <p>При виде того, как он это делал, как менялось выражение его лица, когда он бросал взгляд на собравшихся, начинало казаться, что это создание обладает такой внутренней жизнью, которую обычно признают только за людьми. Еще более впечатляющей и даже интригующей показалась Сэвидж-Рамбо сама природа взаимодействий между Буи и Роджером. Обладая большим опытом ухода за младшими братьями и сестрами, она имела четкие представления о поведении маленьких детей и о том, какими способами они общаются между собой до того, как научатся говорить. Общение Буи и Роджера вполне укладывалось в привычную картину, с той только разницей, что этот «ребенок» не был человеческим существом по своим физическим стандартам, тогда как его поведение было очень похоже на поведение ребенка.</p>
     <p>Сэвидж-Рамбо пишет, что ее привел в психологию интерес к развитию поведения человека, в частности, к влиянию воспитания на формирование человеческого сознания и интеллектуальных способностей. Но когда она познакомилась с Буи, то решила согласиться на предложение Р. Футса поработать волонтером на Обезьяньей ферме, принадлежавшей доктору Биллу Леммону, специалисту в области клинической психологии. Ферму населяли около тридцати шимпанзе, несколько обезьян других видов, а также павлины, свиньи и разные другие животные. Это решение определило ее дальнейшую научную биографию.</p>
     <p>В первое посещение Обезьяньей фермы Футс подвел Сэвидж-Рамбо к клетке, где находился Буи, и дал ей чашку с изюмом. Он показал, как добиться, чтобы Буи изображал жесты, которым его надо было научить. Человек должен был поднять со стола какой-нибудь предмет, а потом брать руки Буи в свои и складывать их соответствующим образом, чтобы жест соответствовал показанному объекту. Как только у Буи это получалось, следовало немедленно дать ему награду. В этот период Буи заучивал названия нескольких предметов, которые нужно было по очереди показывать в случайном порядке, а затем побуждать его сделать правильный жест. Это была в точности та же процедура, следуя которой Гарднеры учили Уошо, а Паттерсон — Коко и Майкла. Когда Сэвидж-Рамбо научилась легко складывать пальцы обезьян так, как нужно, ее попросили постепенно ограничивать помощь. Дальше нужно было ждать, чтобы Буи самостоятельно стал выполнять всё большую и большую часть работы и в конце концов изображал требуемый жест в любой момент, когда бы ему ни показывали предмет. Однако Буи не торопился оправдать ожидания исследователей, и похоже, пищевое поощрение было не слишком эффективно. Во всяком случае, дела пошли гораздо быстрее, когда в награду за правильный жест с ним начинали играть и возиться. Впоследствии Сэвидж-Рамбо очень активно применяла такое поощрение, и в доступном нам видеофильме есть несколько сцен, когда после удачного ответа они кружатся с Канзи по комнате, взявшись за руки и издавая (оба) радостные крики.</p>
     <p>В процессе одной из таких игр обнаружилось, что Буи смог сразу понять совершенно новый для него указательный жест и точно выполнить обозначенную с его помощью просьбу — повторить только что проделанный им головокружительный прыжок. Этот эпизод произвел неизгладимое впечатление. Сэвидж-Рамбо решила, что нашла главное дело своей жизни и что это дело — человекообразные обезьяны. Помимо обучения Буи, Сэвидж-Рамбо много наблюдала за Уошо и принимала участие в работе с Люси. Благодаря пребыванию на Обезьяньей ферме она из первых рук освоила приемы обучения амслену и в дальнейшем могла судить об этом направлении работ не понаслышке.</p>
     <p>При всем своем увлечении увиденным Сэвидж-Рамбо не всегда соглашалась с Р. Футсом в трактовке поведения обезьян при пользовании амсленом. Так, она считала, что во многих случаях они реагировали не на «слово» как таковое, а на весь комплекс стимулов, сопровождающих жест в том или ином контексте, и часто не могли расшифровать его без ситуационных подсказок. По ее мнению, Уошо временами не понимала обращенных к ней вопросов, если их задавали в непривычной для нее форме.</p>
     <p>Критическое отношение Сэвидж-Рамбо к коммуникативной ценности высказываний обезьян укрепилось, когда на Обезьяньей ферме появился Панчо. Это было важное событие, поскольку он был первым бонобо — представителем относительно недавно открытого вида антропоидов, с которым оказалось возможным начать эксперименты. Они могли стать важным шагом в решении вопроса о биологических предпосылках речи, поскольку бонобо (<emphasis>Pan paniscus</emphasis>) считаются еще более близкими родственниками человека, чем остальные подвиды шимпанзе. Однако вскоре выяснилось, что Панчо — не настоящий бонобо, а один из встречающихся в природе гибридов этого вида с обыкновенными шимпанзе или даже гориллами (их называют Koola-kamba). Тем не менее, он разделял с бонобо свойственное им миролюбие и большую покладистость в общении с человеком. В течение тех 6–7 месяцев, что Сэвидж-Рамбо готовила его к экспериментам, совершая с ним прогулки пешком и на автомобиле, они прекрасно взаимодействовали, и, по ее мнению, Панчо слушался ее невербальных команд ничуть не хуже, чем обученная амслену Люси, с которой Сэвидж-Рамбо также работала в тот период. Это наблюдение укрепило Сэвидж-Рамбо в ее гипотезе, что многое в поведении «говорящих» шимпанзе на самом деле диктуется контекстом, и в результате достигнутая ими сложность коммуникации была не намного выше, чем при естественном общении шимпанзе, не обучавшихся языку человека.</p>
     <p>Анализируя позднее свои наблюдения за Ланой, С. Сэвидж-Рамбо утвердилась во мнении, что, как и другие шимпанзе, Лана, видимо, обладала способностью продуцировать знаки и правильно их использовать, однако тоже с ограниченной степенью рецептивности — она понимала далеко не все, что ей говорят. Так Сэвидж-Рамбо определила главную тему ближайших исследований: продуктивность и рецептивность при освоении языков-посредников — соотношение способности антропоидов к «высказываниям» и способности понимать, что им говорят.</p>
     <p>Как известно, то, что мы называем словом, имеет несколько свойств. Когда речь идет о детях, мы считаем, что произнесение («продуцирование») ребенком слова включает и понимание его смысла. Однако не исключено, что в основе способности произносить и понимать слова могут лежать разные когнитивные процессы, которые могут, по крайней мере у обезьян, развиваться по отдельности. Поскольку все исследователи видели, что обезьяны довольно легко создают свои «словари» посредством запоминания отдельных знаков, на первых порах они мало задумывались о том, что эти знаки могут значить для обезьян, — казалось само собой разумеющимся, что обезьяны, как и дети, «произнося слова», понимают и их значение. Предполагалось, что когда обезьяны запоминают «слово» языка-посредника, они формируют такое же мысленное представление о классе связанных с ним предметов и явлений, как и дети, когда они учатся говорить. Возникал вопрос, насколько это допущение верно, и в частности, понимают ли обезьяны, что знак может соответствовать объекту, который отсутствует, и может заменять этот объект в широком диапазоне коммуникативных ситуаций.</p>
     <p>У Сэвидж-Рамбо возникли сомнения, обладают ли «слова», которыми пользовались Уошо, или Лана, или какая-нибудь еще из известных ей «говорящих» обезьян, полным спектром этих признаков. Она предположила, что до сих пор исследователи завышали реальные возможности обезьян и что это требовало специального анализа. Обезьяны правильно истолковывали подаваемые им знаки только в однозначном контексте, т. е. когда сама ситуация подсказывала, о каком объекте или действии идет речь, но не всегда могли это сделать, если ситуация оказывалась не столь простой. В результате сложность коммуникации у этих обезьян была не выше, чем при общении шимпанзе, не обучавшихся амслену, с помощью их естественного языка. Это недостаточно полное понимание слов у обученных языку обезьян Сэвидж-Рамбо считала более серьезным поводом для критики (а главное, для дальнейшего анализа), чем отсутствие способности у обезьян следовать синтаксису, на которой настаивал Г. Террес. Понимание слов как адресантом, так и адресатом является в языке основным, и двусторонняя коммуникация, в которой отсутствует понимание, — это еще не язык, даже если она обладает какими-то другими его атрибутами.</p>
     <p>Сэвидж-Рамбо привлекла внимание и к тому, что, как правило, шимпанзе подают знаки, когда видят предметы, которые они затем получают в награду. В то же время знак можно считать символом, только если он употребляется и в отсутствие обозначаемых предметов, без связи с подкреплением и в разных контекстах. Это и стало одной из первых задач ее исследований, поскольку она считала, что из ранних работ не было ясно, насколько такое использование символов доступно шимпанзе.</p>
     <p>Известно также, что начинающие говорить дети произносят слова ради самих слов или для привлечения внимания окружающих к интересующим их вещам, не только в качестве просьбы, но и просто для называния, наименования окружающих предметов. Сэвидж-Рамбо предположила, что эти различия обусловлены тем, что у детей слова усваиваются не столько в результате целенаправленного обучения, сколько непроизвольно, в самых разных ситуациях и потому им соответствуют более или менее отвлеченные внутренние представления, а не простые условно-рефлекторные связи.</p>
     <p>Эти критические соображения несомненно были обоснованными, хотя из приведенного в предыдущих главах материала следует, что истина все-таки находится где-то посредине. С нашей точки зрения ряд упомянутых выше фактов свидетельствует, что обезьяны-первопроходцы во многих случаях пользовались знаками именно как символами. Как мы помним, они могли переносить их на новые объекты той же или даже другой категории и модальности, в ряде случаев спонтанно употреблять их в совершенно новых ситуациях и сообщать об отсутствующих предметах. Характерно, что такие способности проявлялись, так сказать, «сверх программы», потому что сама система обучения языку этого не предусматривала. Она базировалась на образовании связи между отдельными знаками и соответствующими им объектами, которые находились в поле зрения и тут же предоставлялись в качестве подкрепления.</p>
     <p>В качестве теоретической основы планируемых экспериментов Сэвидж-Рамбо использовала классические представления. Согласно этим представлениям, (1) произвольному стимулу — символу, который может употребляться вместо реального объекта, события, человека, действия или взаимоотношений, соответствуют (2) обобщенные и накопленные в памяти знания о действиях, объектах и взаимоотношениях, связанных с этим символом. Она сделала акцент на том, что (3) язык человека обеспечивает <emphasis>преднамеренное</emphasis> использование этого символа для передачи информации другому индивидууму, который (4) имеет аналогичный опыт жизни в реальном мире и владеет той же системой символов, причем адресат должен быть способен к адекватной расшифровке символа и к ответу на него. Благодаря соблюдению этих условий адресат может представить себе предмет (событие), отделенное во времени и в пространстве.</p>
     <p>Только при соблюдении всех этих четырех условий «слово» языка-посредника можно рассматривать как истинное слово, как истинный символ. С нашей точки зрения, выполнение первых двух условий в достаточной степени было показано уже при работе с амслен-говорящими обезьянами. Относительно же двух последних имелись лишь эпизодические наблюдения, и они действительно нуждались в систематическом изучении. Последовательную и тщательную проверку этих положений Сэвидж-Рамбо проводила почти четверть века во многих сериях экспериментов на разных обезьянах.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Проект Шерман и Остин»</p>
     </title>
     <p>Возможность начать такие эксперименты представилась в 1974 году, когда Д. Рамбо пригласил С. Сэвидж-Рамбо работать под его руководством. Он сделал это несмотря на то, что знал о ее скептическом отношении к завышенным оценкам достижений шимпанзе в овладении амсленом, которое распространялось и на его собственные опыты с Ланой. Работа по «Проекту ЛАНА» к тому времени была в основном завершена, и д-р Рамбо переключился на исследование когнитивных способностей шимпанзе, не связанных непосредственно с освоением языка, но проясняющих психофизиологические механизмы этого явления. В этих работах Лана еще раз продемонстрировала наличие у шимпанзе символического мышления — освоила начальные формы счета и пользовалась цифрами как числительными.</p>
     <p>Одновременно началось осуществление следующего проекта — Animal Model Project. Его цель состояла в том, чтобы продолжить выяснение вопроса, в какой степени какие-либо еще из животных, кроме <emphasis>Homo sapience,</emphasis> могут овладеть человеческим языком и в какой мере этот феномен у обезьян сходен с процессом спонтанного освоения речи у детей. Проект содержал не только теоретическую, но и практическую часть, поскольку планировалось продолжить и расширить разработку методик обучения языку, которые могли бы помочь умственно отсталым детям с дефектами в развитии речи.</p>
     <p>Опыты начались в 1976 году на двух молодых самцах Шермане и Остине. На этот раз исследователи не ставили задачу научить их большому количеству знаков, — из опытов на других шимпанзе, а также на горилле Коко уже было ясно, что лексикон антропоидов может быть весьма внушительным. Не тратили времени и на обучение их длинным предложениям. Эти основные темы прежних исследований были оставлены в стороне, чтобы попытаться добраться до главного в языке: способности сказать другой особи что-то, чего она еще не знала. Была поставлена задача побудить Шермана и Остина использовать символы при общении друг с другом, передавая сообщения так, как это делает человек, и употреблять их в отсутствие обозначаемого объекта.</p>
     <p>При воспитании этих обезьян (как и обучавшихся ранее амслену) С. Сэвидж-Рамбо сосредоточилась на том, чтобы создать им как можно более обогащенную среду: они жили в просторном помещении, имели много игрушек, постоянно смотрели телевизор и даже сами манипулировали с видеокамерой. Они находились в тесном контакте не только с воспитателями (как большинство их предшественников), но и друг с другом, а впоследствии и с другими шимпанзе и бонобо. В этом отношении «степень обогащения» среды у них была выше, чем у Ланы и других шимпанзе, выросших вне контакта с сородичами.</p>
     <p>Кроме того, был введен новый принцип освоения языка. До этого во всех программах обучения (как йеркишу, так и амслену) исследователи делали акцент на том, чтобы сначала обезьяны учились продуцировать знаки в ответ на демонстрацию предмета. Считалось, что такая последовательность выработки языковых навыков будет способствовать лучшему пониманию знаков, продуцируемых другими особями (т. е. предполагалось, что развитие функции <emphasis>продуктивности</emphasis> приведет и к формированию <emphasis>рецептивных</emphasis> функций). Задача, которую ставила перед собой С. Сэвидж-Рамбо, состояла в том, чтобы побудить обезьян использовать знак-лексиграмму не только и не столько для получения какого-то предмета, сколько для его «наименования» и для передачи информации о нем. Достижение этих целей потребовало ряда этапов эксперимента с применением все новых методических приемов.</p>
     <subtitle><strong>«Ф</strong>утболист<strong>» </strong>и <strong>«</strong>филателист<strong>»</strong></subtitle>
     <p>Следует сказать несколько слов о личностных особенностях Шермана и Остина, которые с самого начала сильно отличались друг от друга. В начале работы, в июне 1975 года, им было соответственно два с половиной и полтора года от роду. Работа с ними позволила не только открыть новый уровень языковых способностей шимпанзе, но и обнаружить тонкие и совершенно новые грани познавательных способностей приматов.</p>
     <p>Шерман был, и всегда оставался, физически более сильным. Отчасти благодаря этому он главенствовал в любой ситуации, всегда был активным и реактивным и оказывался в центре событий, когда происходило что-нибудь неординарное. В детстве он постоянно вскарабкивался людям на колени и запрыгивал на голову — в результате чего у Сэвидж-Рамбо все время болела шея. А когда Шерман подрос, ей пришлось приклеивать скотчем чертежные кнопки на тыльную сторону руки, чтобы избежать его хотя и дружеских, но чувствительных покусываний. Если Шерман выходил из себя, он взрывался, как вулкан, кривлялся, метался по комнате, ощетинивался, раскидывал мебель и даже шлепал или толкал людей. Но все это кончалось очень быстро, и всегда можно было предсказать, когда он успокоится.</p>
     <p>Остин был намного спокойнее, мягче и реагировал не так быстро. Но если он сердился, то становился гораздо опаснее Шермана и мог потерять контроль над собой. Однажды он сбил с ног Сэвидж-Рамбо с такой силой, что она смогла подняться лишь с большим трудом. Остин много болел в детстве, и его разлучили с матерью. Поэтому он вел себя подобно всем молодым шимпанзе, рано отлученным от родителей: всякий раз, бывая болен или обижен, он раскачивался из стороны в сторону, накрывшись одеялом. К счастью, повзрослев, он преодолел эту дурную привычку. Выявилась и еще одна особенность, которую можно было расценить как отдаленное последствие трудного детства. Каждый раз, увидев рисунок или фигурку, напоминающую куклу, человека или шимпанзенка, Остин пытался разорвать или сломать ее и очень нервничал, если ему этого не разрешали. Ничего подобного не обнаруживалось ни у Шермана, ни у других обезьян. Совершенно непонятно, как могла возникнуть такая причуда, но в сочетании со спецификой его игрового поведения (см. ниже) она ярко демонстрирует своеобразие личности этих обезьян.</p>
     <p>Столь же существенные различия обнаруживались во всех аспектах поведения и психики этих обезьян — в других их пристрастиях, в играх. Особенно интересно посмотреть, как их личностные качества отражались на подходе к решению задач. Например, Шерман всегда предпочитал по возможности обходиться жестами и другими средствами, исключающими употребление лексиграмм. В отличие от него Остин был любителем клавиатуры и всегда охотно ею пользовался. Шерман намного лучше справлялся с задачами, при решении которых требовались активные действия, тогда как Остин превосходил его в решении задач, где необходимы наблюдательность и внимание. Поэтому не удивительно, что одна из сотрудниц центра (С. Бойзен) называла Шермана футболистом, а Остина — филателистом.</p>
     <p>За два года Шерман и Остин усвоили около 90 лексиграмм, причем каждую из них они запоминали в результате интенсивного и целенаправленного обучения. Примеров обучения подражанием автор не приводит. Наблюдения за тем, как они осваивали йеркиш, показали, что установление смысла новых лексиграмм определяется поведением адресата. Например, когда Шерман учил знак «ГАЕЧНЫЙ КЛЮЧ», он часто выбирал лексиграмму «КЛЮЧ ОТ ЗАМКА», даже если было очевидно, что он имеет в виду другое. Вместо того чтобы подсказать ему, какую лексиграмму следует выбрать, «собеседник» действовал так, как если бы Шерман имел в виду ключ от замка, и в ответ давал именно его. Такая тактика позволяла обезьяне по действиям человека уточнить, что она на самом деле «сказала». Если Шерман хотел, чтобы ему дали все-таки гаечный ключ, ему приходилось в конце концов воспользоваться правильной лексиграммой. Впоследствии именно таким путем работали и с другими обезьянами, добиваясь точного понимания смысла символов.</p>
     <p>В ходе обучения случались и странные, труднообъяснимые эпизоды, которые показывали, что процесс установления эквивалентности между лексиграммой и обозначаемым предметом выходит за рамки простых условно-рефлекторных связей. В какой-то момент у Шермана появился любимый стакан. Для него он выбрал на клавиатуре специальную лексиграмму, которой ранее никогда не пользовались. При появлении лаборанта с кувшином клубничного компота Шерман набирал на клавиатуре «СТАКАН КОМПОТ ПИТЬ» и тут же показывал, что ему нужен именно этот стакан. Чем уж он так приглянулся Шерману, так и осталось неясным, гораздо интереснее то, что он отказывался называть этим знаком другие стаканы. Когда стакан разбился (что быстро случается со стеклянной посудой в руках шимпанзе), пришлось убрать лексиграмму с клавиатуры, т. к. ни найти замену стакану, ни заставить Шермана называть этим знаком новый стакан так и не удалось.</p>
     <p>С. Сэвидж-Рамбо приводит этот случай как пример одного из тех тонких проявлений вербального поведения шимпанзе, которые принято относить не к научным фактам, а скорее к случайным происшествиям, но которые наводят на мысль о том, что пользование знаками — лишь «видимая часть айсберга», и оно сопровождается когнитивными процессами, которые не всегда можно обнаружить экспериментальными методами.</p>
     <p>Итак, после усиленной тренировки оба шимпанзе уверенно использовали небольшой запас лексиграмм для просьбы о предмете, находящемся в поле зрения, или для обозначения совершаемых ими действий, т. е. достигли уровня владения языком-посредником, характерного, по мнению Сэвидж-Рамбо, для их предшественников. Далее предполагалось побудить Шермана и Остина общаться друг с другом с помощью йеркиша (имелось в виду — общаться целенаправленно и систематически, т. к. уже тогда из наблюдений Р. Футса за молодыми самцами Буи и Бруно было известно о возможности спонтанных диалогов между шимпанзе). Первоначально у Сэвидж-Рамбо не было твердого плана, как этого добиться, хотя было очевидно, что нужно побудить обезьян использовать лексиграммы отвлеченно, так чтобы они не ожидали, что каждый раз за нажатием клавиши последует вознаграждение.</p>
     <p>Отделение «имен» вещей от обстоятельств, связанных с их узнаванием, оказалось более трудным, чем можно было ожидать: знание того, как использовать лексиграмму «БАНАН», чтобы побудить кого-то дать вам банан, не эквивалентно знанию о том, что она заменяет собой банан. Это был очень важный этап в исследовании языкового поведения обезьян, поэтому постараемся подробно рассмотреть все тонкости приемов, использованных для достижения поставленной цели.</p>
     <p>На первых порах Сэвидж-Рамбо рассчитывала, что им удастся просто перестроить обычную ситуацию — применение лексиграмм в качестве просьбы — таким образом, чтобы Шерман и Остин поняли, что лексиграмма — это еще и имя, но не сам банан. Экспериментатор брал в руки приманку и высвечивал знак «ЧТО ЭТО?». Он не ждал, что обезьяны сразу поймут смысл того, что им хотят сказать, но старался помочь им с помощью невербальных знаков. Если обезьяны отвечали правильно, они получали в виде подкрепления не сам предмет, а какое-то другое лакомство и одобрение.</p>
     <p>Поначалу обезьяны достаточно часто выбирали правильные лексиграммы, но бывали явно разочарованы, получив вместо показанного им фрукта или конфеты другое поощрение. Они продолжали снова и снова нажимать на клавишу, требуя того, что, как они считали, им было обещано. Обезьяны казались расстроенными, но не потому, что их лишили пищи — это было совершенно не так, — а потому, что их ожидания были обмануты. Довольно скоро они перестали нажимать на клавиши, обозначающие показанный объект, так что исследователям пришлось искать новый путь, чтобы объяснить им разницу между использованием знаков для просьбы о получении предмета и для его наименования.</p>
     <p>Выходом из положения послужило решение сделать несъедобными образцы, которые предъявлялись для наименования. Для этого их помещали в специальную пластиковую оболочку. Этот способ авторам подсказали витрины японских ресторанов, где меню рекламируется именно таким образом. Решение казалось удачным — авторы надеялись, что если «заказанный» с помощью лексиграммы продукт нельзя будет съесть, то обезьяны перестанут ожидать обязательного получения лакомства после нажатия клавиши.</p>
     <p>Однако и эта процедура оказалась неэффективной. Когда Шерман впервые увидел покрытую пластиком конфету M&amp;M’s, он бросился к клавиатуре, нажал клавишу и протянул руку, ожидая честно заработанного. Положив ее в рот, он скорчил гримасу и потребовал другую, потом повторил попытку еще несколько раз. В конце концов он нажал клавишу «БАНАН». Получив его также запаянным в пластик, он даже не стал его пробовать, а сразу бросил на пол и начал топтать ногами, однако удалить пластиковую оболочку было практически невозможно. Когда после еще нескольких попыток стало ясно, что все эти фрукты в пластике несъедобны, обе обезьяны отказались от клавиатуры, сочтя манипуляции с ней бессмысленными. Они стали выражать свои желания и потребности более прямым путем и указывали на холодильник, когда хотели полакомиться, или на дверь, когда хотели выйти.</p>
     <p>Чтобы заставить обезьян использовать лексиграммы только для наименования предметов, пришлось прибегнуть к специальной процедуре. Авторы назвали ее федингом, воспользовавшись радиотехническим термином (‘постепенное затухание’), хотя здесь скорее подошло бы слово <emphasis>замещение.</emphasis> Для этого пришлось вернуться к первоначальному режиму (знак как просьба о получении называемого предмета), с той разницей, что порции названного продукта, которые обезьяны получали в ответ на правильно «высказанную» просьбу, становились все меньше, тогда как размер образца, который им показывали, оставался неизменным. В то же время их щедро награждали еще и каким-то другим лакомством, чтобы показать, что довольны их выбором. Например, если обезьяна нажимала клавишу с лексиграммой «БАТАТ», то ей давали только маленький его кусочек, но зато не скупились на конфеты или соевое печенье, которые в других пробах тоже становились объектами для наименования.</p>
     <p>Оказалось, что такая процедура вполне отвечает поставленной задаче — разделить знак и непременное получение обозначаемого предмета. В 102 пробах, проведенных с Шерманом, и 201 — с Остином, оба стали выбирать нужную лексиграмму независимо от того, какое вознаграждение за этим последует и последует ли вообще. Это был первый шаг по пути от sign-request — знака-просьбы, к sign-referent — употреблению знака как истинного символа.</p>
     <p>Такую процедуру первоначально провели, используя всего три предмета. Естественно, возникал вопрос, ограничиваются ли достижения обезьян только этими тремя объектами или же они уловили общий принцип? Если так, то смогут ли они применять и другие знакомые им лексиграммы только как названия предметов, а не как просьбу об их получении? В переводе на язык физиологии это можно сформулировать так: смогли ли обезьяны выявить принцип новой процедуры, обобщить его и «перенести» — употреблять сходным образом остальные «слова» из их словаря при демонстрации других объектов? При исследовании операции обобщения в обычных лабораторных экспериментах такую процедуру называют тестом на перенос.</p>
     <p>Вполне можно было ожидать, что в таком тесте у Шермана, или у Остина, или даже у них обоих возникнут те или иные осложнения. Ведь процедура «замещения», проведенная всего с тремя лексиграммами, хотя и многократно повторенная, могла оказаться недостаточной для осуществления операции обобщения. Во всяком случае, во многих лабораторных экспериментах процесс обобщения порой требует весьма длительной тренировки. Однако в данном случае все прошло успешно — обе обезьяны в 100 % случаев правильно назвали весь набор из 20 предметов, не использованных на предшествующем этапе, не потребовав их в награду за правильный ответ. Значит, они действительно обобщили принцип «отделения» знака от обозначаемого предмета и от получения конкретного продукта перешли к его наименованию.</p>
     <p>Это был необыкновенно важный момент для исследователей. По словам Сэвидж-Рамбо, им казалось, что они преодолели гигантский рубеж. Поведение Шермана и Остина радикально изменилось, свидетельствуя, что обезьяны действительно полностью отличают ситуации, когда они просят дать им что-то, от тех случаев, когда они просто «рассказывают» о чем-то — демонстрируют, что данная лексиграмма связана с тем или иным объектом. Важно то, что обезьяны овладели и той и другой операцией и, похоже, знали о разнице между ними. Тем не менее, несмотря на это, они все еще были далеки даже от самой простой двусторонней коммуникации друг с другом.</p>
     <p>Пока что достижения Шермана и Остина ограничивались наименованием <emphasis>единственного</emphasis> в поле зрения предмета, который они перестали ожидать в качестве вознаграждения. На следующем этапе было приложено много усилий и удачных приемов, для того чтобы добиться наименования отдельных объектов из множества предложенных. Не вдаваясь в подробности, скажем только, что в конце концов удалось добиться того, чтобы Шерман и Остин, осмотрев содержимое холодильника, указывали с помощью лексиграммы, что им хочется получить, а затем брали именно то, что указали, не покушаясь на остальное.</p>
     <p>Обученные по этой системе обезьяны употребляли знаки в гораздо более разнообразных ситуациях, чем их предшественница по освоению йеркиша — Лана. Стремление к «наименованию» предметов проявлялось у них спонтанно, без инструкции тренера. Вместо того чтобы ждать, когда тренер даст или попросит предмет, как это бывало у всех других обезьян, они по собственной инициативе называли его и показывали тренеру, т. е. включили «называние» предмета в собственное поведение. При появлении тренера с набором игрушек они без всякой команды «называли» их и показывали, вместо того чтобы ждать, когда тот решит поиграть и даст соответствующую команду.</p>
     <p>Это свойство проявилось и в отношениях между самими шимпанзе. Шерман (доминант) нажимал на соответствующую клавишу и давал Остину кусок апельсина. Оба они нажимали нужную клавишу компьютера прежде, чем взять кусок пищи или игрушку. Остин (низший по рангу) подводил Шермана к компьютеру и побуждал нажимать клавишу — «добывать» лакомства (рис. 29).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_029.jpg"/>
     <cite>
      <p>Рис. 29. Шимпанзе Остин (слева) использует клавиатуру, чтобы сообщить, что лежит в контейнере, который доступен только ему.</p>
      <p>Шерман (справа) наблюдает за его действиями. При нажиме на клавишу на проекторах, расположенных над клавиатурой, высвечивается выбранная лексиграмма.</p>
     </cite>
     <p>Для такого использования знаков (лексиграмм) как средства «называния» предметов, в том числе и в их отсутствие, животное должно понимать соответствие между тремя компонентами ситуации: предметом, который оно выбрало из группы как объект наименования; лексиграммой, которую оно выбрало на клавиатуре; предметом, который оно в результате выбрало и передало экспериментатору.</p>
     <p>Возникал вопрос: действительно ли шимпанзе представляют себе соответствие всех трех компонентов? Наиболее надежная проверка такого предположения — это процедура теста при двойном «слепом» контроле (рис. 30).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_030.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Обезьяну приводили в комнату, где во множестве были разложены объекты для выбора (А), а клавиатура (Б) находилась в соседнем помещении. Приученная обязательно заявлять о своем выборе, обезьяна переходила в соседнюю комнату (показано пунктиром) и, нажав соответствующую лексиграмму, «объявляла» название предмета, который хотела получить. Выбор лексиграммы фиксировал первый экспериментатор (В), который не мог увидеть, что после этого взяла обезьяна. Вернувшись в комнату с предметами для выбора, она брала заявленное с помощью лексиграммы и предъявляла второму экспериментатору (Г), который также сидел в отдельном помещении и мог видеть на мониторе выбранную ею лексиграмму только после вручения ему принесенного обезьяной предмета. Если она не делала ошибок, ей отдавали эту еду или питье в качестве награды.</p>
     <p>Такая организация эксперимента, когда клавиатура, предметы для выбора и тренер, которому надо потом показывать предметы, расположены далеко друг от друга и не видны одновременно, позволяла уточнить следующие моменты.</p>
     <empty-line/>
     <p>Пространственное разделение клавиатуры и предметов для выбора создавало дополнительную нагрузку на образную память, с его помощью можно было проверить прочность сохранения мысленного представления о выбранном предмете.</p>
     <p>Решив, какой объект он выберет, шимпанзе должен помнить, что именно он выбрал, пока идет к клавиатуре и высвечивает соответствующую лексиграмму в отсутствие реального объекта. Затем, держа в памяти полученное на экране изображение (поскольку, удаляясь от компьютера, он перестает видеть лексиграмму), он должен взять именно выбранный предмет и передать его тренеру.</p>
     <p>При такой постановке теста, когда каждый из экспериментаторов видел что-нибудь одно — или только высвеченные лексиграммы, или только взятые обезьяной предметы, — исключалась возможность необъективных оценок, а также вольных или невольных подсказок, в которых ученых по-прежнему продолжали обвинять критики.</p>
     <p>И Шерман, и Остин выполнили этот тест с 90-процентной точностью, подтвердив свою способность заявлять с помощью лексиграмм о своих желаниях и намерениях <emphasis>в отсутствие обозначаемого предмета.</emphasis> Примечательно, что когда Шерман однажды высветил лексиграмму предмета, которого в тот момент в лаборатории не было, то не он взял ничего. (Мы уже упоминали, как такую же способность к оценке своих действий и отказу от незаработанного подкрепления К. и К. Хейсы наблюдали у Вики.) Эти опыты позволили сделать важное заключение относительно возможности усвоения языка-посредника человекообразными обезьянами. Авторы считали, что стремление Шермана и Остина к спонтанному называнию предметов свидетельствует о том, что усвоенные ими знаки приобрели свойства <emphasis>символов</emphasis> и эквивалентны использованию слов у детей.</p>
     <p>Особенно важно здесь подчеркнуть, что Шерман и Остин использовали лексиграммы и для обозначения отсутствующих предметов, которые находились вне поля их зрения. В дополнение к фактам, отмеченным у пользовавшихся амсленом обезьян, это может служить еще одной иллюстрацией свойства <emphasis>перемещаемости</emphasis> (по Ч. Хоккету), присущего языковому поведению шимпанзе. Во всяком случае, усвоенному Шерманом и Остином языку в определенной степени присуща способность передавать информацию о предметах, находящихся не только «здесь», но и «там». Правда, другие стороны этого свойства (способность говорить о том, что было «прежде» и будет «потом») данной экспериментальной процедурой не выявлялись. Чтобы проверить, есть ли оно у обезьян, С. Сэвидж-Рамбо потребовались долгие годы экспериментов, и уже не с шимпанзе, а с бонобо, для воспитания и работы с которыми были созданы новые условия содержания и выработаны особые методические приемы.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p><emphasis>Пр</emphasis>одуктивность и рецептивность: понимают ли шимпанзе, что они говорят?</p>
     </title>
     <p>После того, как эти обезьяны надежно осознали и усвоили разницу между «просьбой» и «наименованием» при продуцировании знаков, исследователи перенесли внимание на другую, рецептивную сторону вербального поведения — на их способность к восприятию и пониманию знаков. Для этого требовалось активизировать иные когнитивные способности, которые позволили бы шимпанзе стать хорошими «слушателями», а не только отвечать на простые вопросы типа: «ТЫ ГОЛОДЕН?» или «КАК ЭТО НАЗЫВАЕТСЯ?». Чтобы добиться этого, нужно было еще больше расширить диапазон ситуаций применения знаков. Достижение этой цели оказалось более трудным и долгим, чем можно было ожидать, и проблемы возникали на каждом шагу — в частности, из-за личностных особенностей обезьян. По словам Сэвидж-Рамбо, ей казалось, что Шерман и Остин проводили эти эксперименты вместе с ней и что все они завершили их с лучшим пониманием природы языка и того, как его осваивать.</p>
     <p>Задача была тем более сложной, что запас слов у Шермана и Остина был невелик, и это ограничивало возможность взаимодействия с обезьянами. Самым простым способом было просить шимпанзе дать тренеру что-нибудь, например какую-то еду. Годовалый ребенок способен выполнить такие тесты, но для шимпанзе расставаться с вещами — особенно с пищей — не самое приятное дело. Однако опасение, что Шерман и Остин будут неохотно отдавать съестное в ответ на просьбу, не подтвердилось, — по крайней мере, после ряда практических занятий. Правда, обезьяны могли ошибаться, когда у них просили что-то конкретное: вместо этого они отдавали самую нелюбимую пищу. Требовался особый путь, чтобы добиться от обезьян понимания того, что для передачи конкретной информации употребляются лексиграммы и что следует стараться понимать их и учитывать при выполнении последующих действий.</p>
     <p>Для достижения этой цели был найден удачный прием — заинтересовать обезьян спрятанным лакомством. На предыдущих этапах шимпанзе усвоили, что, когда люди входят в комнату с какой-нибудь пищей или игрушками в руках, у них можно попросить что-то с помощью клавиатуры. Новшество состояло в том, что теперь лакомство находилось в закрытой коробке, а с помощью клавиатуры они могли бы спросить и узнать, что именно там спрятано. Чтобы привлечь их внимание, входящий издавал восторженные крики, такие же, какие обычно издают обезьяны при появлении пищи. Предполагалось, что они заинтересуются и, возможно, спросят, что же именно там находится.</p>
     <p>В первом таком случае Шерман бросился обнюхивать контейнер, но не смог определить, что же в нем было. Он жестами убеждал Сэвидж-Рамбо открыть контейнер, но та отказалась. Она пошла к своей клавиатуре, находящейся в соседней комнате, и объявила им, что это «ЕДА». Когда символ «ЕДА» появился на экране над клавиатурой обезьян, Шерман, увидев его, кажется, поверил, потому что сразу набрал на своей клавиатуре «ПОКАЖИ ЕДА». Получив ответ, что в контейнере находится банан, Шерман тут же нажал клавиши «ДАЙ БАНАН». Первый обмен знаками — по два с каждой стороны — состоялся!</p>
     <p>В следующих двадцати опытах применялись разные лексиграммы, но Шерман в этой новой ситуации каждый раз наблюдал за тем, что ему сообщалось, после чего просил именно то лакомство, которое ему называли. <emphasis>Так был установлен устойчивый диалог между обезьяной и человеком — обмен информацией об отсутствующем в поле зрения предмете с помощью языка-посредника.</emphasis></p>
     <p>В этой серии опытов Шерман допустил только две ошибки, при том что употреблялось много разных слов. Одна из ошибок оказалась очень интересной. В пятом опыте Шерману сказали, что в коробке лежат конфеты M&amp;M’s, его любимое лакомство. В отличие от четырех предыдущих случаев он не попросил того, что было объявлено. Вместо этого он одно за другим выпрашивал те четыре лакомства, которые фигурировали в четырех предыдущих опытах! После того как ему четыре раза сказали, что в коробке спрятаны M&amp;M’s, и он оставил это без внимания, было решено просто открыть коробку и показать ему. Он в удивлении открыл рот и, казалось, был поражен тем, что в контейнере оказались именно M&amp;M’s, в точности как гласили лексиграммы. После этого случая он стал относиться к занятиям внимательней и, похоже, верил всему, что ему говорилось о спрятанных приманках. Возникло даже предположение, что Шерман просто проверял, правду ли ему говорят.</p>
     <subtitle><strong>П</strong>ервые диалоги между <strong>Ш</strong>ерманом и <strong>О</strong>стином</subtitle>
     <p>Несмотря на успешное установление диалога с человеком, эта процедура не побудила обезьян регулярно использовать лексиграммы для общения друг с другом. Похоже, что для того, чтобы освоить такое общение, они должны были не только научиться «говорить» (делать высказывания, быть адресантами), но и активно «слушать», воспринимать знаковые высказывания, адресованные не только человеком, но и сородичем. Судя по всему, дело было не таким уж простым, и С. Сэвидж-Рамбо поставила задачу этого добиться.</p>
     <p>Оба шимпанзе использовали символы, но они не обращали внимания друг на друга и, конечно, не отдавали друг другу лакомство в ответ на просьбу — вопреки тому, как это делали люди в ответ на просьбу обезьян. У них имелся необходимый для этого минимум лексиграмм, но просто «слушать» и взаимодействовать с их помощью друг с другом оказалось разными задачами, очень далекими от навыков, которыми они владели. Требовались дополнительные ухищрения со стороны экспериментаторов, и здесь снова был использован тот же прием — вопросы о спрятанном лакомстве, но только обезьяны уже задавали их друг другу сами.</p>
     <p>Они находились в разных помещениях, разделенных прозрачной перегородкой. Во время опыта только один из шимпанзе наблюдал за тем, как в контейнер помещали какой-то из 11 видов пищи (бобовые лепешки, бананы, обезьяний комбикорм, молоко, апельсиновый сок, другие соки, кока-кола, апельсины, сладкий картофель, хлеб, конфеты) и запирали. На запоминание содержимого контейнера шимпанзе давали примерно одну минуту, после чего отводили к клавиатуре и спрашивали, что там находится. Второй шимпанзе (наблюдатель), не видевший загрузки контейнера, «читал» только ответ первого. После этого он получал доступ к клавиатуре и мог «попросить» это лакомство, как раньше просил его у экспериментатора. Если он правильно расшифровывал ответ информатора, контейнер открывали. Если информатор или наблюдатель ошибались, им ничего не давали, только позволяли убедиться, что они ошиблись.</p>
     <p>Животные очень хорошо определяли содержимое контейнера (удачных наименований обычно было от 90 до 100 %). То же происходило и в контрольных опытах, когда экспериментатор, находившийся вместе с шимпанзе-наблюдателем, не знал, что там находится, и не мог ему невольно подсказать. Обезьяны менялись ролями, содержимое контейнеров заполнялось случайным образом. В качестве контроля применяли и несколько других приемов, предотвращавших возможность сообщать о содержимом контейнеров, минуя употребление лексиграмм. В случае если информатору не давали клавиатуры и животные общались невербальными средствами, то при попытке побудить наблюдателя попросить пищу с помощью клавиатуры он угадывал содержимое контейнера крайне редко (в 20 % случаев) или отказывался от нее вовсе.</p>
     <p>Делались и другие попытки проверить, могут ли шимпанзе просить пищу друг у друга, для чего их помещали в соседних комнатах, разделенных прозрачной стеной с отверстием. Одному давали несколько видов еды, которую не видел второй шимпанзе. Первый «оглашал меню», а второй с помощью клавиатуры сообщал, что именно он хотел бы получить. Точность выполнения просьбы (выбор из нескольких вариантов) была очень велика, за исключением тех случаев, когда дело касалось чего-то очень уж вкусного. В таких случаях обладатель еды иногда делал вид, что не понимает, о чем идет речь, или предлагал что-нибудь другое, например, обезьяний комбикорм вместо шоколада.</p>
     <p>Еще один вариант диалога стал возможен, когда обезьян научили пользоваться ключами для отпирания контейнеров с приманкой. Их снова разводили по комнатам, разделенным прозрачной перегородкой, в каждой из которых имелась клавиатура. У одного шимпанзе находились запертые контейнеры с продуктами, у другого — ключи от них. Владелец контейнеров знал, каким ключом открывается каждый из них. Получив сообщение о том, чего хочет сосед, он затем просил дать ему соответствующий ключ, открывал контейнер и передавал лакомство через отверстие в перегородке, а по дороге нередко и сам к нему прикладывался. Когда владелец контейнера ошибался и просил (или получал) не тот ключ, он смотрел на клавиатуру, на экран и исправлял ошибку, а обладатель ключей бросал негодный ключ и передавал правильный.</p>
     <p>По мнению С. Сэвидж-Рамбо, эти работы показали, что в отличие от Ланы Шерман и Остин понимают значение слов. Мы бы выразились точнее: эти обезьяны понимали значение слов в большей мере, чем предыдущие. Таким образом, Шерман и Остин научились использовать знаки для того, чтобы общаться и с человеком, и друг с другом, называть предметы, в том числе отсутствующие. Самое главное, они научились не только отвечать на вопросы, но вести диалоги и с их помощью воздействовать на поведение друг друга и окружающих. Иными словами, их язык обладал как свойством <emphasis>продуктивности,</emphasis> так и свойством <emphasis>рецептив-ности</emphasis>. Справедливости ради следует еще раз напомнить, что сходный с нашей точки зрения тип поведения был ранее описан Футсом (Fouts ET AL. 1982, 1984, 1989) у шимпанзе Бруно и Буи, которых обучали амслену и которые (одними из первых) стали спонтанно применять жесты в общении друг с другом. Правда, их знаковое общение было, по-видимому, эпизодическим, и его не изучали столь последовательно. Позднее, когда образовалась «семья Уошо», Д. и Р. Футс регулярно отмечали спонтанные диалоги владеющих амсленом обезьян и проводили их видеорегистрацию и анализ (см. ниже). Как мы упоминали, прообраз такого взаимодействия наблюдал в 1960-е годы А. И. Счастный, в опытах которого шимпанзе обменивались жетонами и ключами для получения нужной им приманки.</p>
     <p>Наряду с этим данный этап исследований убедительно подтвердил, что обезьяны действительно способны употреблять лексиграммы не только как знаки-просьбы, как бы слитые с обозначаемым предметом, но и как знаки-референты — только для наименования. Было показано также, что в основе их «языкового поведения» лежат не жесткие условно-рефлекторные связи, а достаточно отвлеченные представления, которые позволяют использовать лексиграммы в отсутствие обозначаемых предметов не только при общении с человеком, но и при общении друг с другом. Это послужило еще одним веским доказательством того, что их языку присуще свойство перемещаемости и что употребляемые ими знаки можно рассматривать как символы (SAVAGE-Rumbaugh 1984; Savage-Rumbaugh et al. 1978, 1980b, 1993, 1998 и др.). Самое же главное достижение этих экспериментов состояло в том, что они доказали способность шимпанзе к двустороннему регулярному обмену знаками, когда говорящий (адресант) превращался в слушателя (адресата), а затем снова в говорящего и т. д.</p>
     <p>Ни Шерман, ни Остин не отличались склонностью к спонтанным «высказываниям» — тогда как даже у Ланы, поведение которой обычно рассматривается как пример крайне ограниченного освоения языка-посредника, Д. Рамбо наблюдал достаточно много таких случаев. Тем не менее, по крайней мере Шерман был не совсем чужд этого: Сэвидж-Рамбо приводит эпизод, когда он увидел в окно шимпанзе, которого несли в небольшой клетке-переноске, и тут же нажал лексиграмму «СТРАШНО».</p>
     <p>Полученные благодаря Шерману и Остину результаты показали, что шимпанзе действительно понимают «слова», которыми они пользуются, и способны к активному диалогу для достижения определенной цели. С. Сэвидж-Рамбо сочла, что наступило время вернуться к «проклятому вопросу» — понимают ли шимпанзе синтаксис языка-посредника, но вернуться на новом уровне знаний об их языковых способностях и с новыми методическими подходами. Обстоятельства благоприятствовали осуществлению этих планов.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Могут ли шимпанзе понимать человеческую речь?</p>
    </title>
    <section>
     <subtitle><strong>Н</strong>овые задачи, новые объекты</subtitle>
     <p>Итак, было обнаружено, что Шерман и Остин способны употреблять символы как имена предметов, в том числе и отсутствующих, что они делают это в более широком контексте, чем Лана, обученная йеркишу по другой методике. Наконец, самое главное, они проявили способность к ведению полноценного диалога. Это позволяло перейти к решению новых задач, тем более что для этого возникли благоприятные условия — в Центре изучения языка появилась целая группа бонобо (рис. 31).</p>
     <image l:href="#i_031.jpg"/>
     <empty-line/>
     <p>Этот вид был последним из открытых сравнительно недавно человекообразных обезьян, и до сих пор он продолжает вызывать большой интерес у антропологов и приматологов. Не вдаваясь в подробности, мы упомянем только, что карликовые шимпанзе бонобо <emphasis>(Pan paniscus)</emphasis> считаются еще более близкими родственниками человека, чем обыкновенные шимпанзе <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis> — еще 5 млн лет назад они имели общего с человеком предка (подробнее см. Бутовская 2004; ДЕРЯГИНА 1999; ДЕРЯГИНА, БУТОВСКАЯ 2004). Все это диктовало повышенный интерес к их изучению в связи с попытками реконструировать поведение и психику человека на ранних этапах антропогенеза.</p>
     <p>Бонобо — очень миролюбивые и общительные животные. Ряд особенностей социального и полового поведения роднит их с человеком, но полевые исследования этологов пока не принесли сведений о каких-то особенностях их когнитивных способностей, кроме того что в отличие от всех остальных антропоидов они в природе не применяют орудий. До начала 1980-х гг. поведение и психику бонобо систематически никто не исследовал, поэтому возможность поработать с представителями этого вида была очень привлекательна.</p>
     <subtitle><strong>М</strong>атата и ее <strong>«</strong>семья<strong>»</strong></subtitle>
     <p>Эти слова напрашиваются по ассоциации с «семьей Уошо» — так Р. Футс (Fouts, Mills 1997/2002; Fouts et al. 2002) называет своих амслен-говорящих шимпанзе, хотя они лишь отчасти связаны родственными узами. Обезьяны в Атланте, обученные йеркишу, в большей степени «семья», потому что большинство из них — дети (и есть даже внук) Мататы. Об этой обезьяне надо сказать несколько слов, потому что она сыграла важную роль в судьбе Канзи и вообще во всей истории изучения языков-посредников.</p>
     <p>Вместе с двумя другими бонобо (Локелема и Босонджо) Матата попала в Региональный центр изучения приматов Р. Йеркса в конце 1975 года в сравнительно юном возрасте. Всех их поймали в Заире и привезли в клетках в состоянии такого физического и психического изнеможения, что, например, Матата не могла есть, если за ней наблюдали. Люди делали вид, что страшно боятся обезьян, и постепенно те перестали избегать их.</p>
     <p>Канзи родился 28.10.1980 года. Его мать Лорелл привезли из Африки уже довольно взрослой. Она не подавала надежд на использование в экспериментах, и впоследствии ее передали в один из зоопарков. Лорелл оказалась плохой матерью и толком не кормила малыша, тогда как Матата сразу проявила к нему большой интерес и в конце концов полностью им завладела и воспитывала вместе со своим старшим детенышем. Впоследствии Матата родила еще Панбэнишу, Малику и Тамули, которые росли вместе и в той или иной степени осваивали языки-посредники. В конце 90-х гг. у Панбэниши родился Ньют, и наблюдения за ним позволили дополнить представления о роли культурной преемственности в использовании языка человека (см. ниже).</p>
     <p>Попытка научить Матату йеркишу потерпела полное фиаско. После нескольких лет обучения она могла пользоваться только несколькими лексиграммами и не проявляла признаков того, что они много значат для нее. Как и положено детенышу шимпанзе, Канзи находился с нею постоянно, в том числе и во время занятий. Видеопленка сохранила весьма впечатляющие кадры: крошечный шимпанзе, пробирающийся по верхней границе стоящей вертикально огромной клавиатуры с лексиграммами, около которой безуспешно мается его мать. Время от времени Канзи наугад нажимал какую-нибудь клавишу. Как правило, он не угадывал, и расположение лексиграмм на клавиатуре тут же менялось. Было похоже, что Матата не одобряет его активности, а никто из исследователей не придавал ему значения. Тем не менее, оказалось, что в отличие от матери он проводил время совсем не даром.</p>
     <p>Обстановка, в которой рос Канзи, а потом и другие бонобо, была еще более располагающей к интеллектуальному развитию, чем у обезьян в предыдущих проектах. Перечислим основные особенности подхода С. Сэвидж-Рамбо.</p>
     <p>Обезьяны этого поколения содержались в еще более обогащенной среде, чем Лана и Шерман и Остин (большие помещения, много игрушек, телевизор, бытовая техника, которой они активно пользовались, прогулки по лесу, поездки в соседние городки и т. п.). Лаборатория располагалась на довольно большой территории, покрытой лесом, и у исследователей была возможность выводить обезьян на далекие прогулки. В первые годы Канзи путешествовал на плечах у Мататы. После ее отъезда он стал гулять с людьми, причем эти прогулки стали очень продолжительными (по 7–8 часов) и превратились фактически в жизнь в лесу, что приближало условия содержания к естественным.</p>
     <p>Обезьяны постоянно находились в тесном общении с человеком, некоторые имели «приемных матерей» (у Канзи это была Джаннин Мерфи).</p>
     <p>Главной особенностью программы было то, что люди постоянно разговаривали при обезьянах, но при этом не проводили специальной дрессировки, не добивались выполнения словесных команд, а лишь создавали для них соответствующую языковую среду, — комментируя все происходящее, четко произносили правильно построенные простые фразы, так что те имели возможность знакомиться с устной речью.</p>
     <p>В отличие от большинства своих предшественников, Канзи и следующие детеныши не только росли с собственными матерями-обезьянами (помимо приемных матерей из числа исследователей), но и в правильном социальном окружении — несколько обезьян разного возраста, как бонобо, так и обыкновенных шимпанзе. Благодаря этому они получали полноценный опыт внутривидовой коммуникации. Последнее обстоятельство весьма существенно, поскольку это высокосоциальные животные и, по выражению Р. Йеркса, «один шимпанзе — не шимпанзе».</p>
     <subtitle><strong>К</strong>анзи: первые признаки спонтанного понимания звучащей речи</subtitle>
     <p>Условия, в которых рос Канзи, способствовали тому, что он стал усваивать азы обоих языков (йеркиша и английской речи), на которых в его присутствии общались окружающие. Когда ему было 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub> года, люди впервые заметили, что он понимает некоторые слова. Сначала это касалось предметов или действий, достаточно очевидных из контекста. Например, он принимал к сведению просьбы и указания («Пожалуйста, не трогай телевизор» или «Хочешь на улицу?» и другие фразы), обусловленные ситуацией или понятные по интонации. Однако наряду с этим он явно следил за разговорами. Сэвидж-Рамбо удалось отметить и ряд неожиданных для всех фактов, которые послужили отправным пунктом специального анализа. Однажды она рассказывала сотруднице о том, что прошлой ночью кто-то оставил в лаборатории свет и, случайно взглянув при этом на Канзи, обнаружила, что тот смотрит на выключатель, хотя ни она, ни ее собеседница туда не смотрели.</p>
     <p>Это с очевидностью свидетельствовало, что у Канзи спонтанно проявилось понимание слов как таковых, независимо от контекста и без всякого поощрения, — проявилось свойство <emphasis>рецеп-тивности.</emphasis> Предположение о наличии у него этой наиболее проблематичной характеристики вербального поведения получило весомое подтверждение, когда Канзи начал «высказываться» самостоятельно.</p>
     <p>На первых порах источником такого убеждения были впечатления и наблюдения работавших с Канзи сотрудников, при недостаточном количестве точных научных фактов, но постепенно стремление Канзи вслушиваться в разговоры людей, не адресованные непосредственно ему, становилось все более очевидным. Его реакции на речь окружающих все более превосходили то, что ранее отмечалось у других обезьян.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Еще раз о понимании животными речи человека</p>
     </title>
     <p>Вопрос о понимании животными устной речи человека всегда вызывал интерес, и существует стойкая тенденция отвечать на него положительно. Многие владельцы кошек и собак непоколебимо убеждены в том, что их питомцы понимают все, что им говорят, «только не могут сказать». Этому посвящена целая глава в книге К. Лоренца (1992) «Человек находит друга». Достаточно упомянуть, что это заблуждение разделял даже Ч. Дарвин. Оно оказывается еще более выраженным, когда речь заходит об обезьянах. Иллюзия того, что Шерман и Остин могут понимать устную речь, очень сильна у людей, может быть так же, как и их желание верить в это. В результате многие из тех, кто побывал в Центре изучения языка, часто отказываются принимать объяснения того, почему возникает такое впечатление. Даже когда специалисты показывают, как тщательно проводятся любые тесты, чтобы избежать ситуационных подсказок, посетители все еще не решаются поверить в то, что, как правило, шимпанзе не понимают человеческую речь без специальной подготовки.</p>
     <p>Чтобы проверить способности понимания слов у Шермана и Остина, слышавших человеческую речь на протяжении всей своей жизни, были проведены специальные опыты. В них была исключена всякая контекстная информация, и обезьяны были вынуждены отвечать только на звуковые сигналы. В этих тестах Шерман и Остин слышали слова, которые они хорошо знали в виде лексиграмм, и должны были выбрать соответствующую картинку. Они хорошо справлялись с заданием, если видели лексиграмму (90 % правильных реакций), и следовательно, понимали, что от них требуется. Если же обезьяны получали задание устно, то совершенно терялись, начинали волноваться, показывали на клавиатуру, как бы просили «перевести» слово на йеркиш, чтобы они могли найти правильную картинку. Правильные ответы не превышали случайного уровня в 30 %.</p>
     <p>Вместе с тем, общаясь с людьми, обезьяны настолько преуспевают в восприятии невербальных аспектов коммуникации, что часто догадываются о намерениях говорящего, на самом деле не понимая значения слов. С. Сэвидж-Рамбо иллюстрирует это удачным примером: если вы следите за мыльной оперой с выключенным звуком, то почти всегда вы и без слов понимаете смысл того, о чем идет речь. Способность «читать» информацию в конкретной ситуации из разных источников, включая жесты, взгляды, действия, интонацию и знание уже имевших место аналогичных обстоятельств, у обезьян развита очень хорошо. Отсюда часто рождается заблуждение, что они понимают слова, поскольку, сосредоточенные прежде всего на языке, люди забывают о существовании других каналов информации.</p>
     <p>Приведем один из примеров того, насколько велика способность обезьян воспринимать тонкие градации в отношениях окружающих людей, которые никогда не выражались в знаковой форме. В какой-то момент супруги Футс решили поближе познакомить «семью Уошо» с собственными тремя детьми, и те стали проводить с обезьянами значительную часть времени. Благодаря этому выяснилось, что Уошо прекрасно ориентируется в структуре семьи своих наставников. Однажды, прощаясь с шестилетней Хиллари, Уошо попросила обнять ее на прощанье. После того как они обнялись, Футс спросил: «ЭТО КТО?», на что Уошо ответила: «РЕБЕНОК РОДЖЕРА И ДЕББИ». Это была полная неожиданность, — Футсы полагали, что при обезьянах они всегда вели себя просто как коллеги по работе. Как пишет Р. Футс, «никто не сравнится с шимпанзе в умении понимать невербальные сигналы! А мы-то все эти годы держали Уошо за дурочку» (Fouts, MILLS 1997/2002, с. 270).</p>
     <p>Вопрос о понимании животными устной речи труден для изучения. Мы уже приводили данные тех немногих ученых, которые пытались объективно анализировать эту проблему на шимпанзе, воспитанных в домашних условиях (ЛАДЫГИНА-КОТС 1935; Kellog &amp; Kellog 1933; Hayes &amp; Hayes 1951). Их тесты показали, что обезьяны понимали совсем немного слов, главным образом, связанных со специфическим контекстом.</p>
     <p>Р. Футс также предполагал, что Уошо и некоторые другие обезьяны, особенно Элли, понимали как минимум 3 или 4 слова. К сожалению, таких данных мало, и среднее количество правильных ответов, даже для слов, которые считаются понятыми обезьянами, невелико. Ф. Паттерсон также считает, что горилла Коко понимает речь, но у нее не хватает контрольных тестов, чтобы надежно исключить влияние контекста. Возможно, что у других обезьян удастся обнаружить эти способности, но пока ни одна из них, видимо, не смогла сделать такого прорыва в понимании звучащей речи, какой продемонстрировал Канзи.</p>
     <p><strong>П</strong>онимание слов: спонтанные проявления и выполнение тестов</p>
     <p>Постепенно стремление Канзи вслушиваться в разговоры людей, не адресованные непосредственно ему, становилось все более очевидным. Со временем, после 27<sub>2</sub> лет, когда Канзи начал активно пользоваться клавиатурой, он стал даже «переводить» их на йеркиш, выбирая соответствующие лексиграммы. Например, однажды он слушал, как сотрудники обсуждали драку Шермана и Остина, затем нажал лексиграмму «ОСТИН» и жестом пригласил идти в том направлении, где тот жил. В другой раз кто-то мимоходом сказал при нем, что он научился включать и выключать свет. Канзи тут же нажал лексиграмму «СВЕТ» и жестами показал на выключатель <a l:href="#n_31" type="note">[31]</a>. С течением времени он разительно превзошел тот уровень понимания звучащей речи, который наблюдали у Шермана и Остина, а несколькими годами раньше — у Уошо и Люси. В конце концов, сотрудникам, как и многим родителям, пришлось избегать говорить при Канзи о некоторых вещах. А тот, как и дети в такой ситуации, прекрасно это понял и стал прислушиваться еще более старательно.</p>
     <p>Накопление подобных наблюдений побуждало переходить к точным оценкам с помощью строгого тестирования в контролируемых условиях, которые не оставляли бы места субъективизму. С Канзи провели тот же тест, что раньше с Шерманом и Остином. Его тоже к этому тесту специально не готовили, и за правильные ответы он не получал пищевого подкрепления — только похвалы.</p>
     <p>Канзи показывали набор фотографий (до 15 одновременно), а затем называли их и просили дать одну. Всего в тесте было использовано 35 предметов и проведено 180 проб. Канзи действовал практически безошибочно — 93 % правильных ответов на устные вопросы. Он относился к процедуре тестирования очень серьезно и внимательно выслушивал вопросы. Чтобы избежать невольных подсказок (вечное опасение всех исследователей языка обезьян!), тест проводили разные люди, Канзи не видел их, а голоса слышал через наушники из соседней комнаты. Наконец, в части опытов вопрос задавали с помощью синтезатора голоса, который убирает интонацию. Это существенный, трудный для многих детей момент для сравнения, однако Канзи с ним справился.</p>
     <p>К концу 17-месячного периода тестирования (Канзи было тогда около шести лет) он понимал около 150 звучащих слов, причем отвечал правильно даже при тестировании парами слов, отличающихся на одну фонему. Таким образом, наблюдения за Канзи позволили прийти к совершенно неожиданному выводу о спонтанном понимании звучащей речи в объеме, ранее не зафиксированном ни у одного животного! Но это было еще не все: Канзи понимал не только отдельные слова, но и целые фразы и одновременно так же самостоятельно осваивал йеркиш, демонстрируя при этом, что его вербальному поведению присуща как рецептивность, так и продуктивность.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Спонтанное усвоение лексиграмм путем подражания матери</p>
     </title>
     <p>Последнее обстоятельство выяснилось, когда в 1982 году Канзи разлучили с Мататой. Ее перевезли в другой приматологический центр для получения собственного потомства — там у нее родилась Панбэниша. После этого, по словам С. Сэвидж-Рамбо, началась новая эра в работе Центра изучения языка, когда Канзи все свое внимание стал отдавать окружающим его людям. Теперь он мог целиком предаться тому, в чем были заинтересованы исследователи, и был избавлен от неусыпного материнского контроля. Вместе с тем, Канзи не собирались воспитывать как человеческое дитя — все хотели, чтобы он стал счастливым, уравновешенным, любящим людей, но при этом оставался настоящим бонобо. Разумеется, приходилось развивать и всячески поощрять в нем некоторые чисто человеческие навыки: его, например, приучали пользоваться туалетом, и он охотно соглашался, тогда как при Матате пренебрегал им. Все это делалось просто для облегчения повседневной жизни сотрудников, и менее обязательные для шимпанзе привычки культурного человека, например необходимость уединяться в туалете или ванной и т. п., от Канзи не требовались. Точно так же его не пытались одевать из соображений приличия. Он этого не любил и лишь иногда, если было прохладно, надевал рубашку или свитер, тогда как от штанов и ботинок с самого начала решительно отказывался.</p>
     <p>Равнодушие к одежде отличало Канзи от многих обезьян. Неоднократно отмечалось, что все антропоиды любят наряжаться и украшать себя разными способами. Живущие на воле делают это с помощью листьев и веток, а в лабораториях и зоопарках — с помощью любых подсобных средств, причем некоторые, как и дети, любят натягивать одежду на голову (рис. 32).</p>
     <image l:href="#i_032.jpg"/>
     <empty-line/>
     <p>Такое «переключение» внимания и привязанности на людей не означало, что он совсем забыл мать. Сэвидж-Рамбо отмечает эпизод, относящийся, по-видимому, к несколько более позднему периоду, когда Канзи уже активно пользовался клавиатурой. В ответ на вопрос, зачем он пытается заглянуть под железнодорожные пути, он ответил, что ищет Матату.</p>
     <p>В день отъезда Мататы Канзи сам взялся за клавиатуру. Лишившись матери, а с нею и возможности сообщать о своих потребностях, он стал «говорить» о них людям, с легкостью выбирая на клавиатуре нужные лексиграммы. И тут выяснилось, что хотя с ним никогда не занимались специально, он многому научился, наблюдая за тем, как пытались учить Матату.</p>
     <p>Похоже, Канзи понимал, что люди используют клавиатуру как средство общения, и, видимо, также чувствовал необходимость в этом. Он по собственной инициативе стал нажимать на соответствующие клавиши при появлении заинтересовавшего его предмета, <emphasis>ничего при этом не требуя.</emphasis> Таким образом, Канзи спонтанно применял знаки как наименования предметов, «опустив» долгую стадию «знака-просьбы», через которую проходили все его предшественники. В фильме есть замечательный кадр, где крошечный Канзи на руках одной из сотрудниц пьет из бутылочки, а потом небрежным жестом через плечо нажимает лексиграмму «СОК» (рис. 33).</p>
     <image l:href="#i_033.jpg"/>
     <cite>
      <p><emphasis>Рис. 33. </emphasis>Канзи в возрасте 1,5 лет при виде банана, вынутого из сумки, нажимает соответствующую лексиграмму (<emphasis>по </emphasis>SAVAGE-RUMBAUGH, LEWIN 1994.</p>
     </cite>
     <p>После того как он начал по собственной инициативе манипулировать с клавиатурой, ему предоставили возможность наблюдать за общением тренеров с другими обезьянами при помощи лексиграмм, в дополнение к тому, что он постоянно слышал все разговоры в лаборатории. Таким образом, Канзи (а потом Панбэниша и другие обезьяны) росли как билингвы — они параллельно усваивали знаки на двух языках для обозначения одного и того же предмета или понятия. Точнее, они были даже трилингвами, поскольку наряду с усвоенными ими элементами человеческих языков пользовались и собственными видоспецифичными коммуникативными средствами. Авторы особо подчеркивают, что они никогда не побуждали Канзи использовать лексиграммы для просьбы о чем-то или для получения какого-то предмета. Тем самым, характер обучения (а затем и тестирования) Канзи все больше удалялся от той жестко канализованной процедуры интенсивной выработки условно-рефлекторных навыков, на которой базировалось обучение практически всех его предшественников.</p>
     <p>С этих пор люди, работавшие с Канзи, разговаривая между собой или с ним, сопровождали произносимые слова соответствующими лексиграммами. И наоборот, клавиатура Канзи была реконструирована так, что при каждом выборе лексиграммы он еще и слышал слово. Так происходящие спонтанно процессы усвоения двух языков были теперь сведены воедино.</p>
     <p>Чтобы проверить, действительно ли Канзи уловил эту связь, было организовано несколько специальных тестов, которые продолжались целых 17 месяцев, параллельно с тестированием понимания устных слов. В одном из вариантов теста Канзи сажали перед вертикальной клавиатурой и «диктовали» ему слова, а он водил пальцем по рядам клавиш в поисках нужной лексиграммы. Уровень правильных ответов составил у него 93 %, как и при тестировании понимания устных слов с помощью фотографий. При этом выяснилась одна характерная подробность: его понимание знаков <emphasis>(рецептивность</emphasis>) намного превосходило то количество лексиграмм, которыми он пользовался <emphasis>(продуктивность).</emphasis> Это один из важных признаков, характерных для процесса овладения языком у ребенка. Подобную тенденцию отмечали и у амслен-говорящих обезьян, но в поведении Канзи она проявилась наиболее выразительно. В целом Канзи обнаружил несравнимо больше понимания, чем Шерман или Остин, которые учили лексиграммы только зрительно, без участия звучащей речи. Нужно подчеркнуть также, что, как и при работе с Шерманом и Остином, свидетельством верного понимания слова и лексиграммы было для Канзи ответное действие людей, а не обычное подкрепление: если он выбирал не ту лексиграмму, то судил об ошибке именно по реакции тренера — получал ошибочно названный предмет, а не то, что ему хотелось (см. выше).</p>
     <p>К тому времени, когда Канзи исполнилось 5 <sup>1</sup>/<sub>2</sub> лет, он знал 149 лексиграмм (рис. 34).</p>
     <empty-line/>
     <image l:href="#i_034.jpg"/>
     <p>Его лексикон имел примерно тот же состав, что и у его предшественников, и был достаточно разнообразен. Помимо названий предметов обихода, имен сотрудников и кличек других обезьян, он усвоил многочисленные названия помещений лаборатории и лесных прогулочных мест, обозначения глаголов, прилагательных, числительных от 1 до 5. Канзи, а затем и остальные бонобо активно пользовались знаком «СЮРПРИЗ» (‘удивление’). Важно отметить, что в его словарь входили лексиграммы для обозначения времени — «ПОТОМ» и «СЕЙЧАС». Когда люди были готовы что-то для него сделать, ему говорили «RIGHT NOW». Сэвидж-Рамбо отмечает, что «сам Канзи редко пользовался этой лексиграммой, он изобрел для этого сообщения голосовой сигнал» (Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/ 2003, с. 141). Какой именно, она не уточняет, но в одной из популярных статей есть упоминание, что Канзи довольно похоже произносил эти слова (см. главу «Попытки научить Вики говорить»).</p>
     <p>Со временем «высказывания» Канзи все шире распространялись на его занятия в течение дня. Он охотно сотрудничал с людьми во всех их делах — помогал готовить, научился собирать хворост и разводить костер, лихо управлял электрокаром, в 1990-е гг. освоил изготовление каменных «ножей» для добывания конфет из тайника (см. ниже). С помощью лексиграмм он «спрашивал», в каких местах леса они будут гулять, что будут есть, в какие игры играть, об игрушках, которые ему нравились, о том, что лежит в рюкзаках, о любимых видеофильмах и визитах к Шерману и Остину. Очень быстро выяснилось, что стандартная компьютерная клавиатура не годится для использования на улице; вместо нее изготовили несколько вариантов переносных клавиатур еще до начала массового производства ноутбуков.</p>
     <p>Таким образом, Канзи спонтанно, без всяких усилий, а главное, без специальных тренировочных процедур пришел к тому, чего от других обезьян добивались напряженной дрессировкой, причем продуктивная и рецептивная функции присутствовали в его языке в равной степени. В результате подход к проблеме претерпел большие изменения. По словам Сэвидж-Рамбо, она исключила из своих протоколов и лексикона слова «обучение языку», поскольку Канзи усвоил так много, просто живя в лаборатории и наблюдая за происходящим. С какого-то момента его стали считать полноправным участником совершенствования диалога бонобо — человек. Люди разговаривали с Канзи так, <emphasis>как будто он понимал все, что они говорили,</emphasis> как это обычно делают и родители со своими малолетними детьми. Для поддержания того темпа, с каким Канзи расширял свой словарь, к клавиатуре добавили новые лексиграммы, при нажатии на которые звучало и устное название соответствующего предмета. Следует еще раз подчеркнуть, что вся эта система общения сложилась спонтанно — по мере проявления очередных достижений Канзи, который постоянно пользовался клавиатурой для общения с окружающими его людьми, ни одного дня <emphasis>формально не обучаясь</emphasis> этому так, как все его предшественники.</p>
     <p>Полученное благодаря Канзи свидетельство возможности спонтанного усвоения языков-посредников было достаточно убедительным, и в декабре 1984 г. С. Сэвидж-Рамбо попыталась опубликовать эти данные в «Science». Однако волна негативизма, поднятая Г. Терресом и др., еще не улеглась, и статья вышла только в 1987 г. в «Journal of Experimental Psychology», после независимых рецензий известных специалистов в области сравнительной психологии, которые, как пишет Сэвидж-Рамбо, не были непосредственно связаны с исследованиями «говорящих» обезьян.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Снова о синтаксисе</p>
     </title>
     <p>Пока продолжались все эти невидимые миру, и уж во всяком случае, Канзи неприятности, он усваивал новые лексиграммы и понимал всё более сложные предложения, а сам создавал «высказывания», которые имели вполне определенную структуру. Чтобы исследовать фразы Канзи более компетентно, к работе подключилась психолингвист Патриция Гринфилд (Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе), которая участвовала и в анализе поведения Шермана и Остина (GREENFIELD, SAVAGE-RUMBAUGH 1984). Ее участие было особенно актуально, поскольку ей удалось впервые продемонстрировать, что вопреки укоренившемуся представлению однословные высказывания детей имеют важную коммуникативную ценность. Она показала, что хотя отдельные слова сами по себе, возможно, передают ограниченную информацию, но они обычно бывают включены в информативный социальный контекст и сопровождаются разного рода невербальными сигналами. Именно это знание ранних стадий становления детской речи сделало П. Гринфилд одним из тех лингвистов, кто считал вербальное поведение шимпанзе языком, при том что однословные «высказывания» составляют у них значительную часть процесса коммуникации. Так же, как и у детей, эти высказывания сопровождаются у шимпанзе другими формами передачи информации (GREENFIELD, SAVAGE-RUMBAUGH 1993).</p>
     <p>В процессе освоения йеркиша Канзи создавал все больше «высказываний», большинство которых состояло из двух лексиграмм, с порядком слов, в большинстве случаев соответствовавшим тем же правилам, что и у амслен-говорящих обезьян. Приводимая ниже таблица характеризует преобладание определенного порядка слов в двухэлементных сообщениях Канзи.</p>
     <table>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Порядок слов</td>
       <td align="left" valign="top">Частота</td>
       <td align="left" valign="top">Пример преобладающего порядка слов</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Действие → Агент Агент → Действие</td>
       <td align="left" valign="top">119 13</td>
       <td align="left" valign="top">«НЕСИ» → жест в сторону Фила, который согласен нести Канзи</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Действие → Объект Объект→ Действие</td>
       <td align="left" valign="top">39 15</td>
       <td align="left" valign="top">СПРЯЧЬ МЯЧИК→ желание подразнить Билла и начать с ним возню</td>
      </tr>
      <tr align="left">
       <td align="left" valign="top">Цель→ Действие Действие→ Цель</td>
       <td align="left" valign="top">46 10</td>
       <td align="left" valign="top">ПЕТУХ ДОГОНЯЙ→ тренер бежит за Канзи в кусты, где спрятался петух</td>
      </tr>
     </table>
     <p>Так гипотеза о понимании синтаксиса первыми «говорящими» обезьянами получила новое независимое подтверждение. Однако наиболее веским доводом в ее пользу стал анализ того, как Канзи понимает звучащую речь.</p>
     <subtitle><strong>Т</strong>есты на понимание синтаксиса устной речи человека</subtitle>
     <p>Как уже упоминалось, постепенно накапливались свидетельства того, что Канзи понимает не только отдельные слова, но и фразы. Это требовало проверки, и в дальнейшей работе С. Сэвидж-Рамбо пыталась сравнить понимание произносимых человеком предложений у Канзи и у ребенка — девочки Али. Мать Али, Дж. Мерфи (J. Murphy), была главной воспитательницей (caretaker) Канзи, с ней он проводил больше всего времени. Именно ее речь чаще других он слышал изо дня в день, а позднее именно она развивала его йеркиш. Половину дня она занималась с Канзи, а другую половину отдавала своей дочери Але. Благодаря этому Канзи и Аля имели сходный опыт знакомства с звучащей речью.</p>
     <p>В мае 1988 г. началось проведение контрольных тестов для сравнения понимания предложений у Али и Канзи. В начале тестирования (оно продолжалось до февраля 1989 г.) Канзи было 8 лет, а Але 2 года. Им предложили в общей сложности по 600 устных заданий, каждый раз новых, в которых и слова, и синтаксические конструкции систематически менялись в каждой пробе. Фразы одного типа (в разных вариантах) повторялись не реже чем через несколько дней.</p>
     <p>Обстановка тестирования была разнообразной. Это мог быть прямой контакт, когда обезьяна и человек сидели рядом на полу среди груды игрушек. В части таких опытов экспериментатор надевал шлем, закрывающий лицо, чтобы невольной мимикой или взглядом не подсказать нужное действие или предмет (что вообще было маловероятно). В других опытах, также во избежание вольных или невольных подсказок, экзаменатор находился в соседней комнате, наблюдая за происходящим через стекло с односторонней видимостью. В этих случаях Канзи тоже слушал задания через наушники, причем их произносили разные люди, а иногда применяли даже синтезатор речи.</p>
     <p>В подавляющем большинстве случаев Канзи без какой-либо специальной тренировки правильно выполнял каждый раз новые инструкции. Полный перечень этих вопросов опубликован в книге Savage-Rumbaugh et al. 1993, ниже мы приводим типичные примеры.</p>
     <p>Часть заданий относилась к сфере повседневной активности обезьяны. В них был задействован весь набор манипуляций с предметами обихода, которые Канзи совершал или в принципе мог совершить, а также разнообразные контакты с окружающими.</p>
     <p><emphasis>Положи булку в микроволновку;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Достань сок из холодильника</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Дай черепахе картошки</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Достань платок из кармана Х.</emphasis></p>
     <p>При этом часть заданий давали в двух вариантах, смысл которых менялся в зависимости от порядка слов в предложении:</p>
     <p><emphasis>Выйди на улицу и найди там морковку;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Вынеси морковь на улицу</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Налей кока-колы в лимонад;</emphasis></p>
     <p><emphasis>Налей лимонад в кока-колу.</emphasis></p>
     <p>Многие обращенные к нему фразы провоцировали совершение необычных (или даже обычно наказуемых) действий с обычными предметами:</p>
     <p><emphasis>Выдави зубную пасту на гамбургер</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Найди собачку и сделай ей укол</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Нашлепай гориллу открывалкой для банок</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Пусть змея</emphasis> (игрушечная) <emphasis>укусит Линду</emphasis> (сотрудницу) и т. д.</p>
     <p>Ежедневные занятия с Канзи постоянно были направлены на то, чтобы снова и снова выяснять пределы его понимания происходящего. Например, во время прогулки его могли попросить:</p>
     <p><emphasis>Набери сосновых иголок в рюкзак</emphasis>;</p>
     <p><emphasis>Положи мячик на иголки</emphasis>; а через несколько дней:</p>
     <p><emphasis>Насыпь иголок на мячик</emphasis>.</p>
     <p>Канзи получал и такие задания, реакцию на которые трудно было предсказать. Вот один из примеров. С шестимесячного возраста любимыми игрушками Канзи были шарики и всевозможные мячи, большие и маленькие, мягкие и твердые. Он не мог быть счастлив вполне, если у него не было хотя бы одного мячика, а еще лучше, если их было два или три. Когда другие обезьяны хотели подразнить или вывести из себя Канзи, они старались отобрать у него его сокровища, стоило тому зазеваться. Канзи всегда был начеку, если ему говорили: «КТО-ТО ХОЧЕТ ВЗЯТЬ ТВОЙ МЯЧ», он немедленно оборачивался и спешил его забрать. Когда у Канзи бывало 5–6 мячиков и ему приходилось идти вместе с другими бонобо, ему бывало нелегко, так как то один, то другой мяч то и дело падал и катился туда, где его могут схватить другие обезьяны, ведь пока Канзи догоняет один мяч, остальные катятся в разные стороны. Иногда Канзи показывали видеофильм, в котором горилла крадет один из его мячей и играет с ним. Канзи впивался глазами в экран, как только начинал разворачиваться этот сюжет, а затем бросался в те места, которые увидел на экране, чтобы немедленно найти мячик. У Канзи необычайная память на все его сокровища; по прошествии дня, месяцев и даже нескольких лет он помнил, где и какой у него оставался шарик.</p>
     <p>Однажды Сэвидж-Рамбо попробовала провести эксперимент, используя это пристрастие. В тот момент, когда они с Канзи подходили к ручью, она спросила: «КАНЗИ, ТЫ МОЖЕШЬ БРОСИТЬ СВОЙ МЯЧИК В РУЧЕЙ?». Было точно известно, что раньше он никогда не делал этого и что никто никогда не просил его об этом, хотя бы потому, что обычно все вещи, кроме палок и камней, экспериментаторы старались держать подальше от воды. Однако на этот раз было решено нарушить это правило, чтобы посмотреть, сможет ли Канзи понять такую необычную просьбу. Оказалось, что он сразу же бросил мячик в воду.</p>
     <p>В другом случае, когда они шли через лес с Панбэнишей, ему сказали: «КАНЗИ, ДАЙ, ПОЖАЛУЙСТА, ПАНБЭНИШЕ ЛУКУ». Он огляделся, нашел поляну, поросшую луком, выдернул пучок и протянул его Панбэнише. Можно думать, что в таких предложениях он слышал только «Канзи, ххх хххххххххх Панбэниша лук» и просто догадался. В конце концов, он мог и не дать ей луку. Но контрольные тесты показали, что и в тех случаях, когда было два варианта ответов, он редко делал ошибки. Это касается заданий типа: «БРОСЬ КАРТОШКУ В ЧЕРЕПАХУ» (в этом случае ошибкой было бы бросить черепаху в картошку) или «НАЛЕЙ МОЛОКА В КОКА-КОЛУ» (а не наоборот).</p>
     <p>Более интересными были все же его реакции на условные предложения. Один раз, например, Канзи привели в гости к Остину. Как раз в этот момент Остину дали кашу, которой очень захотелось Канзи, и он все время ее выпрашивал. Было ясно, что Остин рассердится, если его кашу отдадут Канзи. Все это объяснили Канзи, который в то время играл с маской монстра, бывшей у него в рюкзаке. Остин заинтересовался маской, поэтому и решено было предложить обмен: «КАНЗИ, ЕСЛИ ТЫ ДАШЬ ЭТУ МАСКУ ОСТИНУ, Я ДАМ ТЕБЕ ЕГО КАШИ». Канзи сразу же отдал маску Остину и снова показал на его кашу. Это была устная сделка, и Канзи ее понял.</p>
     <p>Зафиксировано и опубликовано довольно много случаев, когда Канзи выполнял сложные, нестандартные задания, смысл которых нельзя было понять только из контекста. Они касаются в особенности тех ситуаций, когда речь шла об интересном для него предмете. В противном случае он либо не обращал на него внимания, либо вел себя как глухонемой, а мог действовать и наперекор, когда его просили сделать что-то такое, чего он делать не хотел.</p>
     <p>Достижения Канзи несомненно подтвердили способность шимпанзе к спонтанному пониманию синтаксиса. Оказалось, что, как и его коллега по эксперименту девочка Аля, он практически безошибочно понимал все предложенные вопросы и задания. В среднем Канзи выполнил правильно 81 % заданий, тогда как Аля — 64 %. Их ошибки были похожи и имели скорее случайный характер. То же соотношение обнаружили и Гарднеры, сравнивая точность ответов Уошо и детей. Анализ поведения Али в случае неправильных ответов заставляет предположить, что она слишком отвлекалась и бывала поглощена своими занятиями. Глубокая разница была в том, что девочка выполнила эту программу в возрасте двух лет, тогда как Канзи в тот период было уже восемь. Несомненно также, что Аля очень скоро превзошла продемонстрированный тогда уровень понимания предложений. За прошедшие с тех пор годы она, конечно, овладела языком в полной мере, окончила школу и могла бы уже сама участвовать в проведении подобных исследований. Канзи тоже не стоял на месте, но его достижения сравнивать не приходится — его «высказывания» продолжают оставаться одно-двухсловными и редко выходят за пределы узкого круга тем, связанных с едой, играми и прогулками. О том же свидетельствуют наблюдения за Уошо (на протяжении почти сорока лет) и членами ее «семьи». Во всяком случае, убедительных данных о качественном прогрессе в пользовании языком мы не встретили.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Сравнение бонобо и обыкновенных шимпанзе и роль раннего начала освоения языка</p>
     </title>
     <p>По мере того как Канзи в свои 1<sup>1</sup>/<sub>2</sub>—2<sup>1</sup>/<sub>2</sub> года начал демонстрировать спонтанное овладение языковыми навыками и продолжал их развивать, возникли два очевидных вопроса. Во-первых, действительно ли Канзи уникум среди бонобо? Во-вторых, действительно ли бонобо от природы наделены большими способностями к овладению языком, чем обычные шимпанзе? Опыт общения с Шерманом и Остином, казалось, говорил о том, что обычные шимпанзе — другие. В частности, хотя Шерман и Остин в течение восьми лет постоянно слышали человеческую речь, у них не удалось выявить сколько-нибудь значительного понимания произносимых при них слов. Кроме того, свой скромный запас лексиграмм они создали напряженной тренировкой и никаких признаков спонтанности в усвоении азов языка не проявили.</p>
     <p>Ответить на первый вопрос попытались в самом начале программы, воспитывая дочь Мататы Малику в такой же, как у Канзи, обогащенной социальной и языковой среде, с самого рождения предоставив ей полный набор лексиграмм и возможность слышать речь. Она спонтанно начала пользоваться лексиграммами в годовалом возрасте, намного раньше, чем Канзи. Так стало понятно, что он не уникален.</p>
     <p>Это представление укреплялось по мере того, как росла Панбэниша, шаг за шагом повторяя успехи Канзи. В какой-то период активно насаждалось представление о том, что она перегоняет своего брата, что ее лексикон намного больше и т. д. К сожалению, мы не встретили строгих научных публикаций о результатах работы с этой обезьяной и точного сравнения ее и Канзи достижений. Поэтому ограничимся лишь констатацией того, что их поведение сходно<a l:href="#n_32" type="note">[32]</a>.</p>
     <p>Вместе с тем у С. Сэвидж-Рамбо сформировалось четкое впечатление, что бонобо отличаются от обычных шимпанзе, и она поторопилась заявить об этом в нескольких научных статьях (см., например, SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1985a, b), не дожидаясь проведения контрольных тестов. Между тем необходимость такого контроля была совершенно очевидна, и недолгое время спустя его провели. Для этого шимпанзе и бонобо нужно было поместить в одинаковые условия воспитания и в сходную языковую среду. Именно так и поступили со второй дочерью Мататы — Панбэнишей и обычной шимпанзе по имени Панзи. Сначала казалось, что первое заключение было правильным, потому что Панбэниша начала пользоваться лексиграммами в первый же год жизни, а Панзи — нет. Однако к 18 месяцам Панзи взялась за клавиатуру и сделала рывок в ее освоении. Правда, она так никогда полностью и не сравнялась с Панбэнишей ни в понимании знаков, ни в их продуцировании. Тем не менее, погружение в обогащенную «двуязычную» среду привело к замечательным успехам в овладении языком у обезьян обоих видов.</p>
     <p>Следовательно, из работ с Канзи, Маликой, Панбэнишей и Панзи было получено два важных вывода. Прежде всего, и шимпанзе, и бонобо могут спонтанно, без направленного интенсивного обучения осваивать язык-посредник благодаря пребыванию в языковой среде, как это происходит с детьми. Однако они следуют медленнее по этому пути и, разумеется, могут продвинуться не так далеко, как дети.</p>
     <p>Еще один важный аспект этой проблемы — возраст, когда начинается обучение. Опыты на Уошо, одни из наиболее успешных, начались, когда ей было 10 месяцев. Сравнение языковых навыков разных шимпанзе, исследованных начиная с 1972 г. Д. Рамбо и С. Сэвидж-Рамбо, также показывает, что, как и у людей, определяющим моментом здесь становится пребывание в языковой среде <emphasis>в раннем возрасте,</emphasis> что, чем раньше начато обучение, тем больших результатов достигают обезьяны. В то же время, горилла Майкл начал учиться таким же взрослым, как и Матата, но его поведение сопоставимо с Коко, обучавшейся с младенчества.</p>
     <subtitle>Снова скептики</subtitle>
     <p>Результаты изучения вербального поведения Канзи и других обезьян, воспитанных в тех же условиях, для большинства послужили еще одним веским свидетельством сходства в развитии даже наиболее сложных психических функций человека и его ближайших родственников. В то же время, как пишет С. Сэвидж-Рамбо, главные «гонители» языковых работ делали вид, что время остановилось на «Проекте Ним» и на известной разгромной конференции 1980 года, а последующих работ как будто не существовало вовсе.</p>
     <p>Вместе с тем эти данные имели большой резонанс в психологической и приматологической литературе и обсуждались с самых разных позиций. Так, известный американский нейроморфолог Т. Дикон не только опубликовал ряд работ об особенностях структуры мозга антропоидов<a l:href="#c_18"><sup>{18}</sup></a>, которые лежат в основе их вербального поведения, но и разработал оригинальную трактовку языка Канзи, отличную от предложенной С. Сэвидж-Рамбо (Deacon 1996).</p>
     <p>Один из пионеров и классиков этого направления, Д. Примэк, также откликнулся на достижения Канзи. Десятилетия, прошедшие после окончания «Проекта Сара», он посвятил изучению разных сторон когнитивной деятельности антропоидов и детей, причем ряд его работ послужил основой для развития целых направлений (например, изучение умозаключений и «theory of mind» у приматов). В своей книге «Original Intelligence. Unlocking the Mystery of Who We Are» (PREMACK &amp; PREMACK 2003) он призвал к более осторожной трактовке успехов Канзи в понимании строя устной речи. По его мнению, ни Канзи, ни двухлетний ребенок скорее всего не понимают целого ряда слов, входящих в эти задания, — таких как SOME, IN, AND, THE, THAT, ON, COULD YOU, CAN YOU. Он указывает, что после удаления этих слов видимость сложности подаваемых команд исчезает, и они сводятся к обычному уровню тестов, применяемых к обученным языку шимпанзе. По его мнению, чтобы продемонстрировать понимание всех этих слов, следует показать, что и ребенок и шимпанзе могут понимать грамматические различия, которые существуют между A boy и THE boy; отличать SOME от ALL; улавливать разницу между «candy AND gum» и «candy OR gum»; между предлогами IN и oN, и т. д.</p>
     <p>При этом Примэк отмечает, что демонстрация понимания таких различий требует тщательных тестов со многими контролями, однако такие тесты еще не проводились не только с животными, но даже и с детьми. По его мнению, чистота результатов сравнения ребенка и бонобо по уровню понимания речи в тестах С. Сэвидж-Рамбо сомнений не вызывает. Другое дело, что они выявляют у ребенка только примитивный уровень владения языком, поскольку предложенные задания можно понимать с помощью так называемой грамматики Люббока, которая базируется на перцептивных категориях типа «действие — объект», а не на грамматических «глагол — существительное».</p>
     <p>Хотя способность выполнять такие команды, вероятно, свидетельствует о языковых возможностях бонобо — как и собак, и дельфинов, — она не может выявить истинных возможностей ребенка. Если двухлетний ребенок еще и не владеет во всей полноте грамматикой взрослого, его знание языка не ограничивается только выполнением подобных заданий. Бесспорно, что в положенное время ребенок освоит все слова, которых он ранее не понимал, и от перцептивных правил перейдет к грамматическим, от правил «объект — действие» к правилам, основанным на категориях «существительное — глагол», однако, по мнению Примэка, пока не похоже, что бонобо способны осуществить такой же переход.</p>
     <p>Впрочем, уже в своих ранних работах Примэк обращал внимание на то, что не следует преувеличивать сходство поведения человека и антропоидов, у которых имеются все-таки лишь элементы и зачатки наиболее сложных черт психики человека. Как мы уже упоминали, шимпанзе переставали решать классический тест Примэка на выявление аналогий, если им предлагали не 2, а 6 вариантов решения. То же самое, по-видимому, может выявиться при следующем, еще более тщательном анализе понимания предложений у шимпанзе и детей. О том же свидетельствуют и размеры словарного запаса антропоидов и ребенка.</p>
     <p>По мнению исследователей, способность Канзи понимать звучащую речь составляет одно из частных проявлений его способности осваивать язык человека спонтанно, сходным с детьми образом. Высокий уровень рецептивности — понимания звучащей речи — способствовал и прогрессу в создании им собственных «высказываний», т. е. повышению уровня продуцирования, как это происходит и у детей. Ключевой момент здесь — установление того факта, что и звучащие слова, и лексиграммы используются обезьянами как знаки-референты для символической коммуникации и связаны с тем уровнем обобщения, который в обычных тестах характеризуется как протопонятийный, или уровень довербальных понятий.</p>
     <p>По словам С. Сэвидж-Рамбо, это открытие побудило ее пересмотреть представления о языке и уникальности человека: «Если человекообразная обезьяна может начать понимать устную речь без специальной тренировки и способна делать нечто большее, чем давать разные жестовые ответы на определенные сигналы, не говорит ли это о том, что она обладает способностями к языку и речи, сходными с нашими? Даже если обезьяны не могут говорить, их способность понимать речь может свидетельствовать о существовании когнитивной основы, необходимой для овладения языком» (Savage-Rumbaugh 1986b, с. 214).</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Обучение языкам-посредникам других животных</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>О чем говорят «говорящие» птицы</p>
     </title>
     <p>Накопление данных об употреблении языков-посредников шимпанзе и гориллами способствовало новой вспышке интереса к феномену «говорящих» птиц. Они, в отличие от обезьян и дельфинов, весьма успешно произносят слова, тонко артикулируют и воспроизводят разнообразные интонации, а главное, могут выучивать и произносить сотни слов и объединять слова в предложения. Во многих случаях они произносят фразы, адекватно соответствующие ситуации, и вступают с воспитателями в диалоги, которые кажутся довольно осмысленными. Вопрос о том, насколько осознанны эти высказывания, совсем не прост и, как ни странно, практически не исследован. Да и попугай попугаю рознь: одни болтают без умолку и смысла, как бы автоматически выдавая все, что знают, безотносительно к происходящему. Однако очень многие из этих птиц, как правило, употребляют слова к месту — в правильном контексте, не только в стандартных, но и в неожиданных ситуациях. Несмотря на целый ряд поразительных эпизодов, пока нельзя утверждать, что эти высказывания осмысленны, можно лишь осторожно констатировать, что они таковыми кажутся.</p>
     <p>«ЗДРАВСТВУЙ!», «СПОКОЙНОЙ НОЧИ», «КТО ПРИШЕЛ?» — говорят они именно утром или перед сном, а не в другое время суток. Когда серому попугаю г-жи Е. Н. Сабашниковой (1912) насыпали чистый песок на дно клетки, он приговаривал: «КАК У НАС ХОРОШО, КАК ЧИСТО!». Когда был голоден, просил: «ДАЙ ПОКУШАТЬ!», а получив желаемое, отстранял клювом руку и говорил: «ПОКУШАЛ!». Если становилось холодно, он причитал: «Я ОЗЯБ, ПОДОЙДИ, ПОГРЕЙ МЕНЯ!», а потом кричал из-под платка: «ТЕПЛУШКА!». Многие попугаи не только употребляют слова к месту, но учитывают, с кем и о чем они говорят. Известен попугай, например, который здоровался и прощался по-разному в зависимости от того, один это был человек или несколько. Как бы занятны ни были такие случаи, они все-таки явный результат дрессировки, когда птицу или специально учили данному слову, или она сама «на лету» подхватывала что-то (иногда очень многое) из того, что при ней говорилось.</p>
     <p>Многие попугаи нередко как бы оценивают свои действия с точки зрения хозяев. Например, описанный Е. Н. Сабашниковой Жако знал, что она терпеть не может его резких криков, и старался сдерживаться в ее присутствии. Если же он забывался, то сам себя останавливал: «МОЛЧИ, ЧТО КРИЧИШЬ, ГДЕ ПАЛКА?», — а если кричали другие птицы, он и их одергивал: «МОЛЧИ, ОРАЛО!».</p>
     <p>Наряду с примерами быстрого обучения попугаев известны некоторые высказывания, которые простой дрессировкой объяснить трудно. Похоже, птицы сами соображали, что надо сказать в данной необычной ситуации. Так, известно, что многие (хотя и не все) птицы не разговаривают при посторонних. Поэтому продемонстрировать искусство «говорящего» попугая в нужный для хозяина момент — дело сложное и не всегда благодарное. Описан случай, когда съемочная группа провела целый день в квартире владельца коллекции «говорящих» птиц, но ни одна не проронила ни слова. Когда уже начали собирать аппаратуру, один из раздосадованных операторов споткнулся о кабель. Раздался хохот и крик попугая: «АГА, ЗАПУТАЛСЯ!». Тут уж никакой предварительной дрессировки и в помине не было — птица явно сама сообразила, что сказать в данном случае.</p>
     <p>Многочисленные и очень интересные примеры поведения «говорящих» птиц приведены в книге О. Л. Силаевой, В. Д. Ильичева и А. П. Дуброва «Говорящие птицы и говорящие звери» (СИЛАЕВА И ДР. 2005). Авторы собрали огромный фактический материал об имитации речи животными, даже «такими неговорящими», как слон Батыр. Многие годы они записывали рассказы владельцев и вели звукозапись высказываний наиболее интересных птиц.</p>
     <p>Хочется привести описание разговоров совершенно выдающегося волнистого попугая Франтика, которого воспитала Анна Васильевна Трубачева из Луганска. Хозяйка постоянно общалась с ним — она комментировала свои действия, когда возилась на кухне, обращалась в его присутствии к своей собаке Бошке, обсуждала свои бытовые вопросы с тем и с другим. Попугай очень легко обучался: уже к году Франтик знал около 300 слов. Такой лексикон не редкость для попугая, но заслуга Франтика — умение вести диалог, в котором каждое следующее высказывание зависит от ответа собеседника, где говорящий и слушающий по очереди меняются ролями.</p>
     <p>Вот пример обычного диалога Анны Васильевны с Франтиком на кухне. Ф.: «БАБУШ-КА!» А. В.: «Что, внучек?» Ф.: «ХОЧУ ХЛЕБУШКА!» А. В.: Постой, некогда. (Франтик замолкает, а хозяйка занимается своими делами, но попугайчик не успокаивается.) Ф.: «Я СПРАШИВАЮ!» А. В.: «Что ты спрашиваешь?» Ф.: «ХЛЕБУШКА». А. В.: «Сейчас дам». (И снова занимается делами.) Ф.: «МАМ, СЛЫШИШЬ?» А. В.: «Что такое?» Ф.: «ХОЧУ ХЛЕБУШКА!» А. В.: «Да ну тебя!» (Снова пауза.) Ф.: «БАБУШКА, ЗОЛОТУШЕЧКА, ХОЧУ ХЛЕБУШКА!» А. В.: «Я тебе положила, кушай!»</p>
     <p>Его высказывания часто сопровождаются соответствующими поведенческими реакциями. А. В.: «Что ты хочешь?» Ф.: «СКАЗКУ». А. В.: «Какую?» Ф.: «СКАЗКУ КУРОЧКА РЯБУШКА» (или «Кошка Мурочка» или «Муха-муха-цокотуха»). Если хозяйка согласна рассказать сказку, то Франтик прыгает ей на руку, прижимается к губам клювом и может слушать очень долго, попискивая от удовольствия. Если хозяйка замолкает, то он толкает ее в губы или пытается приказывать: «ТЕБЕ ЯСНО?! ХОЧУ СКАЗКУ!». А. В.: «Какую?». Франтик снова называет одну из трех знакомых ему сказок. Если хозяйка и на этот раз отказывается рассказать сказку, то попугайчик отходит, наклоняет голову и, точно копируя обиженный тон, говорит: «СКУЧНО, СТРАШНО СКУЧНО». На вопрос хозяйки «А что ты хочешь?» снова отвечает, что хочет сказку.</p>
     <p>Если Франтику что-то нужно, он просит: «СКАЖИ, ПОЖАЛУЙСТА: А ЧТО ТЫ ХОЧЕШЬ?» А. В.: «А что ты хочешь?». Тогда попугайчик высказывает свое желание. Есть вариант этого диалога — Франтик несколько раз повторяет: «А ЧТО, МАЛЕНЬКИЙ, ЧТО ТЫ ХОЧЕШЬ?», пока не добивается того, чтобы Анна Васильевна повторила за ним этот вопрос. И тогда, в ответ, он высказывает свое желание.</p>
     <p>Были случаи, когда попугай вставлял в диалоги совершенно неожиданные фразы. Например, увидев что Анна Васильевна выходит из комнаты, Франтик спросил: «ПОШЛА?» А. В.: «Пошла». Ф.: «НУ И КАТИСЬ». Анна Васильевна не помнит, чтобы она употребляла когда-либо в разговоре с птицей слово «катись», и предполагает, что попугайчик подхватил его из сказки «Колобок». Или еще один пример: Ф.: «МАМОЧКА, СВАРИ КАШКУ!» А. В.: «Сейчас сварю». Ф.: «А БОШКЕ МЯСО!» А. В.: «Какие вы умные! Я тоже кушать хочу!» Ф. (изображает звук, который получается, когда с проса сдувают шелуху): «КУШАЙ ПРОСО».</p>
     <p>Собачонку Бошку хозяйка называет баламутом, а Франтика — потеряшкой (от «потерял перышко»). Франтик комбинирует и произносит: «БАЛА-БОШКА-МУТ, БАЛА-БОШКАМУТИК, БРАТИК ХОРОШЕНЬКИЙ, МАЛЬЧИК-ПОТЕРЯШКА ТАКОЙ».</p>
     <p>Вечером, когда попугайчик хочет спать, он говорит: «Я ХОЧУ СПАТЬ! ПОЙДЕМ С ТОБОЙ СПАТЬ». И только после этого входит в клетку. Клетку Анна Васильевна ставит в темную комнату до утра. Но однажды ей пришлось уже поздно вечером включить в этой комнате свет. Тут же раздался голос Франтика: «Я СПАТЬ ХОЧУ!». Утром, когда клетку вносят в светлую комнату, Франтик кричит: «ЛЕТАТЬ, ЛЕТАТЬ ХОЧУ!». И еще один пример ситуативного употребления словесных выражений. Ф.: «МАМ, СЛЫШИШЬ?» А. В.: «Что такое?» Ф.: «Я СЕЙЧАС ПРИДУ!» А. В.: «Иди, я жду». И действительно, Франтик прилетает.</p>
     <p>Однажды, когда у Анны Васильевны были гости, одна из женщин стала что-то громко рассказывать, жестикулируя. Франтик не любил повышенного тона и попытался спрятаться от шума в клетку, но и там все было слышно, тогда он сказал: «КРИЧИШЬ, КРИЧИШЬ И КРИЧИШЬ!». Все засмеялись. Через некоторое время, забыв про замечание, женщина снова повысила голос. «ОПЯТЬ КРИЧИШЬ?!» — спросил Франтик.</p>
     <p>Как-то он настойчиво просил у хозяйки дать ему картошечки, но она не вняла его просьбам. И когда он в очередной раз сказал «Я ХОЧУ КАРТОШЕЧКУ», хозяйка взорвалась: «Да далась тебе эта картошечка!» — «Я ТЕБЯ ЛЮБЛЮ, А ТЫ КРИЧИШЬ!» — ответил Франтик.</p>
     <p>Общий словарный запас Франтика предположительно составлял около 700 слов. В семилетнем возрасте попугайчик еще продолжал усваивать новые слова (СИЛАЕВА И ДР. 2005). Столь обширная выдержка из книги «Говорящие птицы и говорящие звери» приведена нами потому, что надежных (как в этом случае) данных о ведении подобных диалогов имеется не так много. Вопрос о том, насколько осмысленно попугаи используют выученные слова и понимают ли, что они «говорят», в подавляющем большинстве случаев остается открытым и останется таким до тех пор, пока не подвергнется строгой экспериментальной проверке с надлежащими надежными контролями. Первым этапом такой проверки можно считать работу Айрин Пепперберг.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Экспериментальное исследование языковых способностей серого попугая (жако)</p>
     </title>
     <subtitle><strong>«П</strong>рограмма <strong>А</strong>лекс<strong>» А</strong>йрин <strong>П</strong>епперберг</subtitle>
     <p>«ПОКА. Я ПОШЕЛ УЖИНАТЬ. УВИДИМСЯ ЗАВТРА» — подобные фразы американская исследовательница Айрин Пепперберг слышит каждый вечер, уходя из своей лаборатории. Эти слова произносит не студент или аспирант, а объект ее исследований — серый попугай Алекс <emphasis>(Psittacus erithacus).</emphasis></p>
     <p>Несмотря на важность получения сравнительной характеристики когнитивных способностей этих долгоживущих, высокосоциальных и высокоорганизованных птиц, обладающих крупным и тонкодифференцированным мозгом, экспериментальных исследований их поведения долгое время практически не проводилось. Единственное исключение составляют многолетние фундаментальные работы Айрин Пепперберг (PEPPERBERG 1981, 1987a, b; 1991, 1999/2002, 2002). Они были начаты под впечатлением от исследований Гарднеров. Пепперберг разработала оригинальный метод обучения попугаев словам английского языка. В настоящее время этой проблемой занимается также д-р М. Ванчатова — руководитель лаборатории межвидовой коммуникации факультета гуманитарных исследований Карлова университета (Прага). В лаборатории имеется большая группа жако, часть которых уже несколько лет учится говорить по методике А. Пепперберг (и при ее непосредственных консультациях).</p>
     <p>К середине 1970-х годов, когда А. Пепперберг начинала свои исследования, уже сформировалось представление о том, что межвидовая коммуникация в принципе возможна, но лишь с нашими ближайшими соседями по филогенетическому древу, такими как шимпанзе, или с животными, обладающими таким же большим мозгом, как дельфины (HERMAN 1986; HERMAN ET AL.2001). Идея А. Пепперберг использовать в подобных исследованиях попугая была встречена резким неприятием коллег, и с годами оно не уменьшилось. Негативная реакция была связана с представлением, почерпнутым из работ того времени, что птицы (обычно голуби — стандартные лабораторные животные), значительно отстают от млекопитающих — хуже формируют установку на обучение (HARLOW 1958), хуже решают задачу на экстраполяцию направления движения (КРУШИНСКИЙ 1986) и ряд других поведенческих тестов. Немногочисленные данные другого плана, например, работы О. Кёлера (KOEHLER 1956) о способности попугаев и врановых формировать довербальные понятия, а также данные Л. В. Крушинского (1986) об успешном решении воронами некоторых элементарных логических задач, во внимание не принимались. Нужно добавить к тому же, что у птиц полностью отсутствует новая кора, с которой обычно связывают высшие психические функции. Вместо этого преимущественное развитие у них получили особые отделы стриатума — гипер- и неостриатум, которые отсутствуют в мозге млекопитающих (Portman 1946, 1947; Portman, Stingelin 1961), и это обстоятельство также побуждало рассматривать птиц как существ «второго сорта». И наконец, к тому времени было предпринято несколько неудачных попыток обучать индийских скворцов-майн и попугаев разных видов коммуникации с человеком (MOWRER 1958; Ginsburg 1963; Gramza 1970; Grosslight, Zaynor 1967, цит. по Pepperberg 1999/2002). Из этих работ был сделан вывод, что максимум, на что способны птицы, это бессмысленно подражать человеческой речи.</p>
     <p>С другой стороны, еще в начале ХХ в. было высказано предположение, что в осуществление высших психических функций у птиц вовлечены именно характерные только для них структуры — гипер- и неостриатум. По нашим данным разрушение гиперстриатума нарушает способность к экстраполяции у врановых, не влияя при этом на способность к обучению (ЗОРИНА, ФЕДОТОВА 1981). К середине 1970-х гг. была продемонстрирована положительная корреляция между степенью развития структур гиперстриатума птиц и их способностью к решению сложных поведенческих тестов, таких как задача на последовательные переделки сигнального значения стимулов (GOSSETTE ET AL. 1966; Gossette &amp; Gossette 1967; (deVoogd ET al. 1993); формирование «установки на обучение» (KAMIL 1988); задач, связанных с обобщением признака «число» (KOEHLER 1956; RENSCH, DUCKER 1973); задач на поиск обходного пути (DUCKER, RENSCH 1977) и задачи на экстраполяцию направления движения пищевого раздражителя, исчезающего из поля зрения, а также других тестов на рассудочную деятельность (КРУШИНСКИЙ 1986; ЗОРИНА 1993, 2004, 2005; Зорина и ДР. 1995, 2002). Птицы с более высоким уровнем организации стриатума, такие как врановые, попугаи и майны (Portman 1946, 1947; Portman, Stingelin 1961), решали подобные задачи намного лучше, чем птицы с более низким уровнем организации (голуби, куры и т. д.). Серые попугаи (жако), например, оказались способны к переносу обобщения по признаку «число» на новые множества, в том числе представленные стимулами другой модальности (LÖGLER 1959; KOEHLER 1956), т. е. к формированию довербального понятия «число». Наряду с этим, врановые решали ряд тестов на уровне хищных млекопитающих (КРУШИНСКИЙ 1986). Позднее выяснилось, что со многими задачами они справляются на уровне приматов (Крушинский и др. 1979; Kamil 1988). Таким образом, как справедливо отмечали в своих работах Пепперберг и ряд других американских авторов, можно сильно недооценить уровень развития сложных когнитивных процессов у птиц, если проводить исследования преимущественно на голубях.</p>
     <p>Постепенно гипер- и неостриатум птиц стали рассматривать сначала как функциональные аналоги, а затем и настоящие гомологи новой коры (KARTEN 1991). Данные на этот счет накапливались в течение нескольких десятилетий и в настоящее время привели к полному пересмотру номенклатуры птичьего мозга (Reiner et al. 2004).</p>
     <p>К тому времени, когда Пепперберг начинала «Программу Алекс», были найдены некоторые параллели между тем, как происходит обучение речи у детей, и тем, как осуществляется обучение пению у певчих птиц и попугаев. Были сформулированы четыре общих признака: (1) роль подражания в обучении; (2) существование в онтогенезе периода «гуления», в ходе которого индивидуум экспериментирует со звуками; (3) обучение путем подражания и повторения звуков, обладающих свойствами са-мовознаграждения; (4) в обучение, хранение и воспроизведение звуков вовлекаются определенные, специфические отделы мозга.</p>
     <p>Позднее, на основе теории социального моделирования (Bandura 1971, 1977; Brown 1976; Harris et al. 1986) и идей Пиаже (1969) и Выготского (1996), были сформулированы три основных принципа успешного усвоения новой информации:</p>
     <p>1) она должна соответствовать специфическим аспектам окружения данного индивидуума и быть связанной с контекстом;</p>
     <p>2) иметь функциональное отношение к окружению особи;</p>
     <p>3) передаваться в ходе социального взаимодействия.</p>
     <p>Кроме того, к этому же времени появились данные о том, что звуки, издаваемые попугаями в естественных условиях, могут нести соответствующую ситуации смысловую нагрузку (NOTTE-BOHM 1970). Так, для коммуникации внутри стай попугаи могут использовать сложные звуки, последовательное обучение которым происходит при социальных взаимодействиях с родителями, членами стаи или другими животными (DILGER 1960; POWER 1966; NOTTEBOHM 1970; MEBES 1978). Позднее было показано, что некоторые виды попугаев используют определенные звуковые сигналы для опознавания отдельных индивидуумов в стае (Rowley 1980; Saunders 1983), а характер их криков в качестве сигналов тревоги был разным при появлении разных хищников (Lawson, Lanning 1980; Levinson 1980). Все эти признаки напоминают специфику естественных языков приматов, особенно человекообразных, о которых мы кратко упоминали в предыдущих главах.</p>
     <p>Для проверки гипотезы о важности социального контекста Д. Тодт в 1975 г. (TODT 1975) разработал методику обучения жако, в которой люди играли роль социальных партнеров этих птиц. Два человека демонстрировали попугаям разнообразные типы интерактивных вокальных взаимодействий. Один человек, основной тренер, задавал вопрос второму человеку, который исполнял роль объекта для подражания (был моделью) и одновременно соперничал с птицей за внимание тренера. Эта методика и получила название модель / соперник (model/ rival). Например, тренер спрашивал: «Как ваше имя?», а второй человек (модель / соперник) отвечал: «Мое имя Лора». Таким образом, люди обменивались репликами, имитируя дуэты попугаев. Попугаи Тодта обучались успешно — усвоение нового слова часто происходило меньше чем за один день. И все-таки оставалось неясным, насколько они понимают значение выученных фраз, поскольку фразы не отражали реальных объектов или действий.</p>
     <p>Эти данные резко превосходили результаты, полученные при попытках научить попугаев общению с человеком с помощью оперантных методик, т. е. выработки ассоциаций способом проб и ошибок (см., например, GROSSLIGHT, ZAYNOR 1967). Как отмечает Пепперберг, столь разительные различия совсем не удивительны. Ведь если бы выживание животных зависело только от обучения методом проб и ошибок, то они редко доживали бы до того момента, когда обучатся требуемому навыку. Поэтому, «когда ошибки опасны или слишком дорого стоят, возможность подражания модели не только ускоряет обучение, но и становится важным средством передачи паттернов поведения» (BANDURA, Walters 1963, с. 54). Последующие работы показали, что и другие птицы-имитаторы, например скворцы, лучше обучаются при наличии социальных взаимодействий (WEST ET AL.1983).</p>
     <p>В целом, к концу 1970-х годов появились все основания предполагать, что межвидовая коммуникация такого типа может быть использована в качестве способа исследования мышления животных, и не только высших обезьян (GRIFFIN 1984). Дискуссия об информативности диалога с животными была очень острой и не утихает до сих пор.</p>
     <p>Айрин Пепперберг выбрала для своих исследований серого попугая жако потому, что именно представителей этого вида часто использовали в предыдущих работах и, кроме того, было известно, что они отличаются от других видов попугаев наиболее разборчивой речью. Она не ставила своей целью оценить, в какой степени эти птицы могут обучиться употреблению человеческой речи как таковой. Задачей было установить некую форму коммуникации между человеком и птицей и затем использовать ее для оценки когнитивных способностей попугая. Для обучения попугая она применила описанные нами выше принципы метода социального моделирования.</p>
     <p>Алекс попал в лабораторию Аризонского университета в возрасте 12–13 месяцев. 15 июня 1977 г. он был куплен в зоомагазине — выбран среди десятка птиц, по-видимому, конфискованных у контрабандистов. Для обучения Алекса Пепперберг использовала методику «модель / соперник», несколько ее модифицировав. Тодт в своей работе продемонстрировал эффективность социального взаимодействия при обучении, Пепперберг добавила детали, подчеркивающие связь заучиваемых слов с определенным предметом, действием, контекстом или функцией. В отличие от методики Тодта, здесь тренер и модель / соперник в ходе обучения постоянно менялись ролями (рис. 35). Благодаря этому процедура включала более разнообразные взаимодействия между двумя людьми и попугаем.</p>
     <image l:href="#i_035.jpg"/>
     <empty-line/>
     <p>В соответствии с теорией социального моделирования, для того чтобы привлечь внимание попугая к диалогу, должен выполняться ряд следующих условий. Модель / соперник должна демонстрировать навыки, не превышающие навыков птицы. Птица должна интересоваться объектом, который люди называют, и должна стремиться к его получению. Тренер и модель / соперник должны проявлять эмоциональную заинтересованность ситуацией. Ниже приведен протокол подобного урока, в ходе которого совершенствовалось произношение слова «three» (‘три’):</p>
     <p><strong>Айрин:</strong> (действует как тренер): Брюс, что это?</p>
     <p><strong>Брюс:</strong> (в роли модели-соперника): <emphasis>Три</emphasis> деревяшки.</p>
     <p><strong>Айрин</strong>: Правильно, <emphasis>три</emphasis> деревяшки. Вот тебе <emphasis>три</emphasis> деревяшки. (Передает ему три палочки. Брюс начинает разламывать одну из них на кусочки, как это обычно делает Алекс.)</p>
     <p><strong>Айрин</strong>:…ИИ ДЕРЕВЯШКИ.</p>
     <p><strong>Брюс:</strong> (теперь действует в роли тренера; быстро заменяет сломанную палочку и показывает три палочки Алексу):… Сколько?</p>
     <p><strong>Алекс</strong>: НЕТ.</p>
     <p><strong>Брюс</strong> (отвернулся от Алекса и смотрит на Ирен): Ирен, что это? (показывает палочки)</p>
     <p><strong>Айрин</strong> (теперь действует в роли модели-соперника):… ии деревяшки.</p>
     <p><strong>Брюс</strong>: Лучше… сколько?</p>
     <p><strong>Айрин</strong>: Три деревяшки (берет палочки)… три деревяшки. (Теперь действует как тренер, смотрит на Алекса и показывает ему палочки.) Сколько деревяшек?</p>
     <p><strong>Алекс</strong>: ТРИ ДЕРЕВЯШКИ.</p>
     <p><strong>Айрин</strong>: Молодец Алекс, достаточно… три деревяшки… возьми три деревяшки. (Кладет одну палочку в клюв птице, а остальные — перед ней.)</p>
     <empty-line/>
     <p>Обучение конкретному слову считали законченным, когда птица произносила его настолько четко, что слушатель, который не видел птицу и называемый предмет, узнавал слово более чем в 90 % случаев. После 26 месяцев таких тренировок словарь Алекса включал названия девяти предметов (бумага, ключ, деревяшка, кожа, зерно, прищепка, пробка, орех, макароны), названия трех цветов (красный, зеленый, синий), слова «трехугольный» и «четырехугольный» для обозначения треугольника и квадрата и слово «нет». С помощью этих слов Алекс мог называть, просить или отвергать более тридцати различных предметов. В проведенных затем тестах он успешно обозначал не только знакомые, но и совершенно новые предметы, непохожие на использовавшиеся при обучении.</p>
     <p>Наряду с этим Алекс легко учился комбинировать слова — обозначать красную прищепку, синюю кожу и т. д. В некоторых случаях он сам правильно употреблял новые сочетания слов. Например, он с первого раза, без обучения правильно назвал такие объекты, как зеленая пробка, голубая кожа, голубая прищепка. Иногда он спонтанно начинал произносить название особенно желанного предмета и продолжал это делать до тех пор, пока не получал его. Алекс часто требовал те предметы, которые не мог видеть в данный момент. Если тренер показывал птице не очень интересную для нее вещь (например, ключ) и просил назвать ее, Алекс в ответ кричал «нет» и много раз повторял слово «пробка» (это была одна из его любимых игрушек). Таким образом, после двухлетнего обучения Алекс овладел некоторой элементарной формой коммуникации с людьми: использовал слова в нужном контексте и отвлеченно.</p>
     <p>После 15 лет обучения Алекс освоил около ста наименований предметов <emphasis>(дерево, кожа, бумага, пробка, орех, банан, куртка, морковь, вишня, ливень, спина</emphasis> и т. д.). Он способен обозначать 5 вариантов формы предметов, 7 цветов, числа до 6, материал, из которого изготовлены предметы <emphasis>(дерево, пластик, металл, кожа, камень).</emphasis> Он активно использует такие фразы, как «Я ХОЧУ… (название предмета)» или «ХОЧУ ПОЙТИ… (название места)».</p>
     <p>На этой основе проводились и проводятся все более и более скрупулезные исследования когнитивных способностей этого попугая. Так, благодаря тому, что Алекс усвоил названия цветов, формы объектов и материала, из которого они были изготовлены, появилась возможность исследовать его способность к категоризации. Слова, обозначающие определенный цвет или форму предмета, связаны с его конкретными физическими признаками. Несколько подобных слов могут быть объединены в более абстрактную группу, также обозначаемую определенным символом-словом: например, «цвет» или «форма». Для того чтобы утверждать, что у субъекта сформировано представление о подобном классе или категории признаков и он способен обозначать их соответствующим символом, необходимо доказать, что он: (1) отличает категорию «цвет» от других категорий; (2) различает цвета; (3) понимает, что каждый символ, обозначающий определенный цвет, принадлежит к целому классу символов внутри категории «цвет»; (4) правильно обозначает цвета соответствующими символами. Может ли попугай быть способен к этому?</p>
     <p>Оказалось, что Алекс не только успешно называл новые предметы, определял их цвет, форму и материал, из которого они были изготовлены, но демонстрировал также понимание того, что слово <emphasis>голубой</emphasis> относится к категории «цвет», а слово <emphasis>треугольный</emphasis> — к категории «форма». Когда ему предъявляли незнакомый объект и спрашивали: «Какого цвета?» или «Какой формы?», он успешно называл один из семи цветов или одну из пяти форм. В более сложном тесте Алексу показывали набор из семи объектов и спрашивали, например: «Какого цвета объект Х?» или «Какой формы объект Y?». Кроме того, попугай мог адекватно реагировать и на еще более сложный тип вопросов, например: «Какой объект имеет форму Х и цвет Y?». Чтобы ответить правильно, попугай должен был не только понимать все компоненты вопроса, но и успешно оперировать понятиями о классе или категории признаков — цвет, форма, материал (рис. 36).</p>
     <image l:href="#i_036.jpg"/>
     <cite>
      <p>Рис. 36. Алекс отвечает на вопрос: «Какого цвета треугольная деревяшка?»</p>
     </cite>
     <p>Алекс усвоил понятия «одинаковый» и «разный» и уверенно сообщал, одинаковые ему показали предметы или разные. Когда ему демонстрировали пару новых предметов, названий которых он не знал, то на вопрос «Что одинаково?» или «Что отличается?» он почти безошибочно давал верный ответ, указывая, в чем эти предметы одинаковы (например, по форме), а в чем отличаются (например, по цвету). Если же предметы были идентичны друг другу, то на вопрос «Что отличается?» попугай отвечал: «Ничего».</p>
     <p>При предъявлении нескольких предметов (в том числе совершенно новых и относящихся к разным категориям) в ответ на вопрос «Сколько здесь предметов?» Алекс правильно называл числительные от 2 до 6. Кроме того, он верно определял число одинаковых элементов в гетерогенных множествах (PEPPERBERG 1987a, b; PepperBERG, GORDON 2005). Например, он успешно отвечал на такие вопросы, как «Сколько здесь круглых предметов?», «Сколько кожаных?», «Сколько черных?». Таким образом, продемонстрированные им способности удовлетворяют как большинству критериев понятия «число», так и некоторым критериям счета, о которых мы писали выше. Таким образом, употребление слов Алексом отвечало одному из главных критериев слова по Выготскому (1996) — оно базировалось на высокой степени обобщения.</p>
     <p>А. Пепперберг зарегистрировала несколько случаев спонтанного комбинирования слов попугаем. Например, в тот период, когда Алекса пытались обучать обозначению понятий «твердый» и «мягкий» на высушенных и свежих зернах кукурузы, попугай спонтанно произнес выражение «КАМЕННАЯ КУКУРУЗА», хотя никакой кукурузы перед ним не было. Когда ему в ответ на это дали сушеные зерна, он их съел. После повторной просьбы Алекс получил свежие зерна, однако он отказался их есть. В дальнейшем это выражение прочно вошло в его репертуар для обозначения сушеной кукурузы (слово «камень» он никогда раньше не сочетал со словом «кукуруза»). В этот же период времени он спонтанно начал использовать выражение «КАМЕННЫЙ ОРЕХ» для обозначения бразильских орехов, скорлупу которых не мог сам расколоть (но это выражение впоследствии ушло из его репертуара). Без специального обучения в его лексиконе появились фразы «УХОДИ ПРОЧЬ», «ИДИ СЮДА», «ИДИ В КРЕСЛО», «ПОЩЕКОЧИ МЕНЯ», «ХОЧУ ПОЙТИ.». Окончание последней фразы он варьировал в зависимости от того, где находился в настоящий момент и куда хотел попасть, причем начал делать это без специального обучения. Аналогично он поступал с фразой «Я ХОЧУ.». Этой фразе его обучили на примере нескольких объектов, но он оказался способен спонтанно менять названия предметов, в зависимости от своих реальных потребностей, используя при этом новые, выученные в другой обстановке названия. Подобное использование таких фраз может свидетельствовать о том, что в некоторой степени Алекс способен к преднамеренным высказываниям, а также о том, что иногда они отвечают критерию <emphasis>продуктивности</emphasis> (по Хоккету), тогда как в приведенных выше диалогах Франтика эти особенности ярко выражены.</p>
     <p>Однако хотя поведение этого попугая в опытах Пепперберг производит впечатление и свидетельствует о высокой степени обобщения, лежащего в основе каждого произносимого им слова, уровень коммуникативных его способностей все же несравним с тем, что продемонстрировали шимпанзе, обученные языкам-посредникам. Так, поведение Алекса не позволяет судить, доступно ли ему свойство <emphasis>перемещаемости</emphasis> (по Хоккету), хотя не исключено, что структура эксперимента не дает этому свойству проявиться.</p>
     <p>Тем не менее, именно эксперименты А. Пепперберг впервые позволили объективно судить о характере когнитивных способностей попугаев и показали, что попугаи, как и врановые, обладают не только способностью к обобщению на протопонятийном уровне, но и к символизации. Можно ожидать, что следующим этапом будет синтез этих аналитических данных и наблюдений за предположительно «осмысленными» спонтанными высказываниями попугаев.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>«Говорящие» врановые</p>
     </title>
     <p>Когда мы упоминаем «говорящих» птиц, то, естественно, имеем в виду попугаев. Разумеется, такое положение оправданно, тем не менее, анализируя проблему биологических предпосылок речи, было бы явным упущением не вспомнить и о других «говорящих» птицах. То немногое, что мы знаем о «говорящих» врановых, позволяет предполагать, что более пристальный анализ феномена «говорения» у этих птиц значительно расширил бы рамки наших представлений о способности животных к символизации.</p>
     <p>Мы уже писали о том, что лабораторные эксперименты выявили способность врановых к обобщению и абстрагированию в высокой степени. Более того, наши опыты показали, что вороны способны и к символизации, причем эта способность позволяет им оперировать цифрами как числительными и совершать с ними аналог операции сложения. Есть ряд экспериментальных доказательств того, что они способны к экстренному решению разного рода задач в новых ситуациях (КРУШИНСКИЙ 1986; ЗОРИНА 2005; WEIR ET AL. 2002). В этой связи изучение «говорящих» врановых кажется особенно интересным.</p>
     <p>К описанию этого явления в нашей стране одним из первых обратился Л. В. Крушинский. В его монографии «Биологические основы рассудочной деятельности» (1977/1986) мы находим интереснейший анализ данных ученика К. Лоренца Е. Гвиннера, сделанный с позиций гипотезы о наличии у птиц элементарной рассудочной деятельности. Мы позволим себе подробно пересказать здесь этот раздел книги Л. В. Крушинского.</p>
     <p>Он описывает, как взятый из гнезда весной 1962 года и выращенный в нашей лаборатории ворон <emphasis>(Corvus corax)</emphasis> Карлуша взаимодействовал со вторым вороном, видимо, также самцом. Он регулярно отдавал ему часть лакомств, которые получал от людей, и время от времени выполнял ритуал ухаживания. При этом он несколько раз произносил слово «Карлуша», самое частое в его словаре, и практически не использовал обычных видоспецифичных звуков. Принято считать, что из всех птиц семейства <emphasis>Corvidae</emphasis> ворон обладает наиболее развитой способностью к подражанию различным звукам. Принято считать воронов к тому же самыми умными из всех птиц, хотя экспериментальных доказательств того, что они чем-то отличаются от остальных врановых, пока практически не имеется. Несколько воронов, которых описывал Гвиннер (GWINNER 1964), подражали крикам ворон, журавлей, индюков, лаю собак, а кроме того, могли произносить отдельные слова и целые фразы и использовали эти слова при общении друг с другом.</p>
     <p>Один из воронов Гвиннера, Вотан, был обучен при слове «komm» подходить к решетке вольера для получения корма. Когда этот самец стал ухаживать за самкой, он начал подзывать ее к лакомому куску не видоспецифичным звуком [гро], а выученным им звуком [komm]. Нельзя не согласиться с Гвиннером, что слово «komm», которое ассоциировалось у Вотана с получением корма, приобрело у него определенно абстрактное значение и ворон использовал его для подзывания самки к корму. По мнению автора, это можно расценивать как элемент передачи смысловой информации между птицами.</p>
     <p>Яркий пример преднамеренного использования выученных слов Гвиннер наблюдал у другой пары воронов. В этом случае самец постоянно кричал «komm, Dora, komm», свистел, а также имитировал человеческий кашель. Самка в присутствии самца никогда не издавала этих звуков. Однако когда самец вылетал из клетки, самка начинала кричать «komm», самец отвечал ей свистом и словами «komm, Dora». После того как самец возвращался в клетку, самка переставала издавать эти призывные звуки.</p>
     <p>Приведенные примеры показывают, что помимо видоспецифичных, жестко фиксированных звуков, используемых, например, голубями и курами при общении друг с другом, врановые птицы (во всяком случае, ворон) употребляют и индивидуально усвоенные звуки. Это облегчает сигнализацию между птицами, объединенными в пары, а возможно и в семейные группы. Как полагает Л. В. Крушинский, можно допустить, что использование некоторых сигналов увеличивает согласованность действий воронов, объединенных в сообщество, что несомненно должно иметь приспособительное значение. Леонид Викторович высказывал также мнение, что употребление индивидуально выученных звуков как сигналов для совместного выполнения каких-либо направленных действий возможно только в сообществах, построенных на персональном знании особями друг друга, у животных, обладающих развитой рассудочной деятельностью.</p>
     <p>Учитывая многочисленные и лишь частично приведенные нами сведения о сходстве уровня когнитивных способностей врановых и приматов, дальнейшее изучение их способности «говорить» и ее сравнение с речью попугаев представляется весьма перспективным.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Языки-посредники, усвоенные обезьянами, и язык человека: сходство и отличия</p>
    </title>
    <section>
     <subtitle><strong>П</strong>одведение итогов: свойства языка шимпанзе и критерии <strong>Ч. Х</strong>оккета</subtitle>
     <p>Рассмотрев главные программы обучения обезьян языкам-посредникам, попытаемся подытожить, какими же свойствами обладает коммуникативная система, которой они могут овладевать. Полученные данные позволяют считать, что в их вербальном поведении в той или иной — чаще весьма скромной — степени проявляются многие из ключевых свойств языка человека. Эту степень нужно оценивать точно и не впадать в преувеличения, что по временам случалось и с самими исследователями и, в особенности, с многими из тех, кто писал об их работах, будучи недостаточно информированным или не разобравшись должным образом в результатах.</p>
     <p>Каждая из программ изучения вербального поведения обезьян в той или иной мере отвечала на вопросы, первоначально поставленные А. и Б. Гарднерами. В основу каждой программы были положены свои принципы и свои цели. Более того, их авторы в какой-то мере полемизировали друг с другом и пытались ответить на вопросы, не решенные предшественниками. Это особенно убедительно проявляется в ретроспективном анализе и повышает достоверность результатов каждого этапа. Так, начальный период обучения языку йеркиш в проекте Д. Рамбо был более жестко формализован, чем условия обучения Уошо. Процесс обучения происходил как диалог обезьяны с компьютером, а не с человеком, что должно было надежно защищать от невольных подсказок экспериментатора. Зато в дальнейшем, в Центре изучения языка, обезьяны усваивали йеркиш, жили и «работали» во все более обогащаемой и свободной среде. Можно сказать, что каждые 5—10 лет происходил некий виток спирали, когда данные, полученные в одних работах, воспроизводились затем совершенно независимо другой группой исследователей в новых условиях и на других обезьянах. Сам по себе факт получения сходных результатов в нескольких независимых языковых экспериментах, где обучение проводилось по разным методикам, иногда как бы «от противного», придает им дополнительный вес. Добавим, что параллельно появлялись все новые данные о наличии у антропоидов тех когнитивных способностей, которые и лежат в основе овладения языком, что делало еще более убедительными результаты, достигнутые в «языковых» экспериментах.</p>
     <p>В первой части книги, прежде чем приступить к описанию языковых экспериментов, мы попытались перечислить некоторые характеристики, наличие которых в вербальном поведении обезьян могло бы свидетельствовать о том, что оно в какой-то мере приближается к языку человека. Рассмотрев затем основные результаты экспериментов, попробуем обобщить их и проанализировать черты сходства и отличия.</p>
     <p>Начнем с критериев Ч. Хоккета. Наиболее уверенно можно утверждать, что оба языка-посредника, которые усваивают антропоиды, обладают свойством <emphasis>семантичность,</emphasis> т. е. с их помощью обезьяны могут присваивать определенное <emphasis>значение</emphasis> некоторому, ранее нейтральному для них стимулу и используют его вместо обозначаемого предмета, действия и т. д.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Свойство продуктивности</p>
     </title>
     <p>Свойство <emphasis>продуктивности</emphasis> означает способность создавать и понимать неограниченное число сообщений, преобразуя исходно ограниченный запас знаков. Как мы упоминали выше, все обезьяны создавали собственные знаки, а также комбинировали известные им жесты и лексиграммы для обозначения предметов, названий которых они не знали. Эта способность отмечена у всех обезьян кроме, пожалуй, Шермана и Остина. Даже Лана, поведение которой всегда оценивают как крайне ограниченное, по собственной инициативе ввела понятие «ВНЕ КОМНАТЫ», а также прибегала к дополнительным определениям, когда, например, хотела получить перезревший и почерневший банан. Выше мы уже приводили примеры словотворчества Уошо и других амслен-говорящих животных, однако неоднократно приходилось слышать предположение, что всё это совпадения или случайности. Тем не менее, такие примеры многочисленны, и накопившийся за годы экспериментов материал склоняет к мысли, что они достоверно отражают природу языковых способностей антропоидов. Так, горилла Коко изобрела жест «ДЕРЕВО САЛАТ» для обозначения любимого лакомства — побегов бамбука, карнавальную маску она называла «ШЛЯПА ГЛАЗА». Чантек именует жидкость для промывания линз «ГЛАЗ ПИТЬ», а «семья Уошо» зовет рождественскую елку «КОНФЕТА ДЕРЕВО», и т. д.</p>
     <p>О наличии свойства продуктивности может свидетельствовать и гибкое использование синонимов для обозначения одного и того же предмета в зависимости от контекста (чашка — «ПИТЬ», «КРАСНЫЙ», «СТЕКЛО»; подробнее см. Панов 1980; ЛИНДЕН 1981).</p>
     <p>Неожиданное развитие эта тема получила опять-таки благодаря наблюдениям за Канзи. Известно, что бонобо более «говорливы», чем обыкновенные шимпанзе, и Канзи не составил исключения. Создалось впечатление, что он слишком говорлив даже для бонобо, причем эта черта проявилась у него уже в очень юном возрасте. Временами окружающим казалось, что он пытается имитировать некоторые гласные звуки. Например, обычно ему давали арахис со словами: «Канзи, ты любишь орехи?», — и Канзи произносил [е-uh] <a l:href="#n_33" type="note">[33]</a> — сочетание звуков, похожее на «peanut» без согласных. Точно так же, когда речь шла о дыне, он произносил нечто вроде [eh-uhn], опять-таки, похожее на «melon». Окружающие отвечали Канзи теми же звуками, пытаясь построить с их помощью систему коммуникации, при которой обе стороны легче понимали бы друг друга.</p>
     <p>Изучив видеозаписи поведения Канзи, Шермана и Остина, исследователи были поражены тем, что, общаясь с людьми с помощью клавиатуры и обычных для шимпанзе жестов, Канзи постоянно издавал еще и разнообразные звуки. Лексиграммы, жесты и звуки, казалось, были объединены в один коммуникационный комплекс — явление, характерное для шимпанзе, видоспецифичная коммуникация которых включает параллельное участие разных каналов связи, вовлекающих разные сенсорные системы (Дерягина, Бутовская 2004). Это побудило С. Сэвидж-Рамбо более тщательно изучить природу звуковой сигнализации Канзи.</p>
     <p>Все звуки, издаваемые Канзи, были записаны и сопоставлены с теми, что издают другие четыре бонобо, содержавшиеся в Региональном центре изучения приматов им. Йеркса, — Лорелл, Лаура, Линда и Босонджо, которых не учили никакому языку. С помощью анализа сонограмм удалось идентифицировать 14 групп звуков. Десять из них были обычными для всех пяти изученных обезьян, тогда как четыре были характерны только для Канзи: [ennn], [ii-angh], [whai] и [unnn]. Большинство звуков у бонобо имеют тенденцию перетекать один в другой, но некоторые звуки, встречавшиеся только у Канзи, были явно другого характера, как в группе [ii-angh]. Таким образом, впечатление наблюдателей оказалось верным: Канзи не только издавал больше звуков, чем остальные бонобо, но также придумал и новые, собственные звуковые сигналы.</p>
     <p>Анализ видеозаписей показал, что новые звуки у Канзи почти всегда были ответом на вопрос собеседника-человека, реакцией на его комментарии или просьбой. Хотя различия в использовании звуков не всегда были достаточно четко заметны, все же удалось выявить некоторую закономерность. Например, очень частая группа [ennn] оказалась одной из составляющих просьбы, обычно сопровождаемой жестом. На кассете запечатлен случай, когда Канзи указывал на пищу вблизи холодильника, а собеседник-человек не обращал на это внимания. Канзи повторил жест, на этот раз добавив звуки [ennn]. В ответ на вопросы Канзи чаще всего использовал группу [ii-angh], особенно если вопрос кончался двусложным словом, например, «peanut». Звуки [whai] наиболее часто употреблялись после вопросов типа «Хочешь поиграть в прятки?» или «Ты все еще хочешь, чтобы тебе дали мячик?». Последнюю из четырех, группу звуков [unnn], он произносил в ответ на вопрос человека: «Я хочу налить в твою чашку сок, ты его хочешь?».</p>
     <p>Появление новых звуков в коммуникативном репертуаре Канзи шло вразрез с широко бытующим мнением, что набор звуковых коммуникативных сигналов у приматов жестко ограничен и не может сильно меняться или расширяться. Эти звуки не только уникальны для бонобо, но они и явно не похожи на звуки других особей этого вида. Тот факт, что Канзи приобрел их в языковой среде, формируя навыки понимания устной речи, позволяет предположить, что он пытался имитировать человеческую речь или, по крайней мере, ее интонации. По мере взросления Канзи стал лучше владеть своим голосовым аппаратом и, как считает С. Сэвидж-Рамбо, продолжает пытаться имитировать звуки человеческой речи. Эти данные несомненно представляют немалый интерес, но они, по-видимому, все-таки субъективны и пока могут рассматриваться как самый первый намек на наличие такой формы продуктивности в языке бонобо. Во всяком случае, некоторые независимые специалисты, слышавшие эти записи, не улавливают того сходства со словами, о котором говорит С. Сэвидж-Рамбо <a l:href="#n_34" type="note">[34]</a>.</p>
     <p>С. Сэвидж-Рамбо была, по-видимому, готова к скепсису в отношении этих данных. Свою позицию она сформулировала в беседе с репортером одного научного журнала, который сказал ей: «Вам никогда не поверят». Сэвидж-Рамбо ответила: «Наука состоит не в том, чтобы добиваться результатов, в которые поверят люди. Она должна изучать явления, происходящие вовне, независимо от того, правдоподобны они или нет. Если бы я руководствовалась в своей работе тем, что считается „правдоподобным“, я бы никогда не узнала, что Канзи может вдруг самостоятельно овладеть языком, как люди, сможет так много понять и изобретет свои собственные грамматические правила, как сделали когда-то наши предки» (SAVAGE-RUMBAUGH, LEWIN 1994/2003 с. 176).</p>
     <p>До недавнего времени считалось, что свойство продуктивности совершенно не характерно для естественных коммуникативных систем животных. Однако современные исследования видоспецифичной коммуникации диких шимпанзе свидетельствуют, что репертуар звуковых сигналов — не настолько закрытая система, как было принято думать. Не останавливаясь на этих данных (подробнее см. ЗОРИНА, ПОЛЕТАЕВА, РЕЗНИКОВА 1999/2002), упомянем, что так называемые долгие крики шимпанзе обнаруживают признаки продуктивности — последовательность элементов в них может меняться. Они состоят из ограниченного числа базовых элементов, которые могут комбинироваться по-разному в зависимости от ситуации и у разных животных, тем самым расширяя диапазон возможных сообщений (MITANI 1992; Hofmann, Fruth 1994).</p>
     <p>Интересно упомянуть также, что спонтанное изобретение собственных слов отмечено и в процессе обучения попугая Алекса (Pepperberg 1999/2002), см. выше.</p>
     <p>Однако следует еще раз подчеркнуть, что спонтанное расширение лексикона проявляется у всех обезьян лишь эпизодически, как тенденция, как отражение потенциальной способности к такому расширению, и не идет ни в какое сравнение с продуктивностью языка человека, которая обеспечивает закономерный и постоянный рост его лексикона, а главное, объема и разнообразия передаваемых сообщений.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Свойство перемещаемости</p>
     </title>
     <p><emphasis>Перемещаемость</emphasis> — это одно из важнейших свойств языка человека, одно из его наиболее кардинальных отличий от коммуникативной системы животных, поэтому мы особенно подробно рассмотрим, насколько оно присуще языковому поведению шимпанзе.</p>
     <p>Термином «перемещаемость» обозначают способность человеческой речи разделять во времени и пространстве событие и сообщение о нем. Как мы уже упоминали, коммуникативные сигналы животных отражают их сиюминутное состояние, это всегда сообщение о том, что происходит «здесь и сейчас». В отличие от животных, присущее языку человека свойство перемещаемости позволяет передавать весь комплекс возможных соотношений события и сообщения о нем во времени и пространстве: не только «здесь и сейчас», но также «там, прежде, потом». Это наиболее убедительное свидетельство способности к символизации, т. к. знаки употребляются в «отрыве» от обозначаемого реального предмета. Такое употребление знака свидетельствует о формировании и хранении в мозгу внутренних (мысленных) представлений об этом предмете.</p>
     <p>Наличие свойства перемещаемости может проявляться в следующих способностях: наименование отсутствующего объекта, находящегося «там»; передача информации о прошлых («прежде») и будущих («потом») событиях; передача информации, которая может стать известной адресату только в результате употребления знаков.</p>
     <p>Основу для указанных, довольно сложных проявлений свойства перемещаемости составляет более элементарная (базовая) когнитивная функция, которая позволяет использовать знаки <emphasis>в отсутствие обозначаемого объекта или события.</emphasis> Эта функция доступна экспериментальному изучению в контролируемых условиях и, как мы старались показать выше, ее наличие у человекообразных обезьян было многократно подтверждено: практически в каждом из языковых проектов имеются доказательства того, что они наделены такой способностью.</p>
     <p>В дополнение к уже приведенным данным мы упомянем об экспериментальной проверке этого положения, которую предпринял Р. Футс (FOUTS ET AL. 1976) в начале 70-х гг. ХХ в. в специальных опытах с шимпанзе Элли.</p>
     <p>Футс обратил внимание, что Элли понимает довольно много слов, и, воспользовавшись этим, научил его словесным названиям нескольких предметов. На следующем этапе Элли научили знакам амслена, соответствующим этим словам (т. е. связали слово и жест, или образовали ассоциацию между двумя знаками, относящимися к разным коммуникативным системам). Главная особенность данного этапа опытов состояла в том, что обозначаемых предметов при этом не показывали. В тесте обезьяне предъявляли новые предметы тех же категорий, что и использованные при обучении акустическим словам. Оказалось, что Элли правильно называл предметы с помощью жестов, как бы мысленно «переводя» их названия с устного английского на амслен.</p>
     <p>По словам Футса, он не ставил задачи выяснить все потенциальные языковые способности шимпанзе в этом эксперименте. Однако он дает ответ на вопрос, достаточно ли развита способность шимпанзе к формированию «внутреннего представления» о языковом символе, для того чтобы перенести его затем на реальный физический предмет (референт). Подобная способность к «опосредованию словом» в кроссмодальном переносе имеется у людей.</p>
     <p>По мнению Р. Футса, образование связи между акустическим словом и жестом и использование жестов в новой ситуации говорит о способности шимпанзе к инсайту, т. е. относится к проявлениям мышления. С ним нельзя не согласиться, причем, как представляется, здесь можно использовать и другие термины, которые более точно и конкретно описывают происходящие при этом когнитивные процессы. С нашей точки зрения, в этом опыте проявилась способность шимпанзе к совершению по крайней мере двух когнитивных операций, и первая из них — транзитивное заключение (см. выше, раздел «Операции логического вывода»). В данном случае Элли следовал представлению, что если А = Б и Б = В, то А = В: если некоторый предмет А обозначается словом Б, а слово Б сочетается с жестом В, то жест В соответствует и предмету А. При этом надо учесть, что в заключительном тесте обезьяне показывают не предмет А, использованный на первой стадии обучения, а относящийся к той же категории, но новый предмет А1. Следовательно, успешное выполнение этого теста требует еще и мысленной идентификации нового предмета как аналога использованного при обучении, что становится возможным благодаря второй когнитивной операции — операции обобщения. По нашим данным, подобный механизм лежит и в основе процесса символизации у ворон (ЗОРИНА И ДР. 2001; Смирнова 2000; Smirnova et al. 2000).</p>
     <p>Таким образом, шимпанзе способны формировать ассоциации между акустическими словами и знаками амслена <emphasis>в отсутствие обозначаемых предметов</emphasis> и далее называть на амслене новые предметы тех же категорий, что были использованы при усвоении их словесных названий. Способность связывать знаки разных модальностей, относящиеся к одному и тому же предмету, действию или понятию (референту), обнаружена не только в этом опыте. У Канзи она спонтанно проявилась еще до того, как при выборе лексиграммы он стал слышать соответствующее слово. Мы уже упоминали самые первые его шаги в этом направлении, когда, например, услышав разговор сотрудников про драку Шермана с Остином, он нажал клавишу с лексиграммой «ОСТИН». Позднее он продемонстрировал эту связь в специальном тесте — в ответ на звучащее слово он практически безошибочно находил соответствующую лексиграмму.</p>
     <p>Закономерно возник вопрос, могут ли «говорящие» обезьяны передавать информацию о расположении в пространстве отсутствующих в поле зрения предметов («там»).</p>
     <p>О том, что в природе шимпанзе прекрасно ориентируются на весьма обширной территории, свидетельствуют многочисленные наблюдения этологов, начиная с первых работ Дж. Гудолл (см. ГУДОЛЛ 1992). «Когнитивная пространственная карта» шимпанзе содержит не только план местности, но обогащена и временной информацией — они знают, когда и где должны поспевать определенные фрукты, и перемещаются по территории, руководствуясь этой информацией. Неоднократно предпринимались попытки исследовать, каким образом в природных сообществах налажена передача информации о местонахождении источника корма, известном одной из обезьян. Этому посвящены классические работы Э. Мензела (MENZEL 1979), однако ответить на этот вопрос пока не удалось. Есть данные о способности диких бонобо поддерживать связь друг с другом криками, а также путем маркировки маршрутов пучками травы и сломанными ветками. Они прибегают к этому способу, переходя с места на место отдельными группами, и вечером сходятся в одном месте. Во время своего путешествия в Заир С. Сэвидж-Рамбо также обнаружила, что бонобо при передвижении по лесу аккуратно обрывают ветки одного и того же растения до и после пересечения тропы, словно помечая путь следующей за ними группе. Она нашла 96 мест с обломанными ветками — все они, за небольшим исключением, отмечали движение групп бонобо. В целом же вопрос о способах передачи подобной информации продолжает оставаться открытым для анализа (подробнее см. ПАНОВ 1980, 2005; РЕЗНИКОВА 2005).</p>
     <p>Возможность передачи пространственной информации с помощью языка-посредника С. Сэвидж-Рамбо исследовала у своих бонобо, которые содержались в подходящих для этого условиях, с долгими прогулками по большому лесу. Наблюдения за Канзи подтвердили данные этологов (начиная с ГУДОЛЛ 1992) об умении шимпанзе прекрасно ориентироваться, о сложности и совершенстве создаваемой ими «когнитивной карты» района обитания. По словам С. Сэвидж-Рамбо, уже в 1 %—2 года Канзи знал все маршруты их прогулок по немалой (в 55 акров) территории Центра и зачастую сам выбирал маршрут. Еще не владея йеркишем, он прибегал к естественным средствам коммуникации — указывал направление рукой, а иногда поворачивал голову сотрудника, у которого сидел на руках, в нужную ему сторону.</p>
     <p>По мере взросления Канзи и другие бонобо усваивали названия различных участков территории Центра. Для этого сначала демонстрировали фотографии и произносили их названия, а потом помещали на клавиатуре лексиграммы. Обезьяны связывали лексиграмму (устанавливали эквивалентность) с устным названием приблизительно так же, как это делал Элли в давних опытах Р. Футса. Все детеныши очень охотно учились этому. Сэвидж-Рамбо приводит фотографию, где годовалая малышка Панбэниша пристально рассматривает фотографию одного из мест, куда ей предстоит скоро отправиться.</p>
     <p>Для проверки способности Канзи ориентироваться по знаковой инструкции (лексиграмма или слово) прибегли к помощи психолога Мэри Ромски. Она тоже работала в Центре языка, выполняя ту часть Animal Model Project, которая касалась обучения языку детей с задержкой умственного развития. Канзи подружился с Мэри во время посещений ее лаборатории. Мэри никогда не ходила в лес, т. к. боялась змей, поэтому она совершенно не знала окрестностей. Ее участие в эксперименте гарантировало Канзи от каких бы то ни было подсказок, а его общество казалось Мэри надежной защитой от змей. В начале опыта Канзи получал инструкцию, куда им следует отправиться, затем появлялась его спутница, и они отправлялись на прогулку. Инструкцию Канзи получал в разных формах — акустическое слово, слово на йеркише или фотография. Во всех вариантах было зафиксировано, что он в точности соблюдал маршрут. В то же время он обнаруживал и свойство продуктивности — с помощью лексиграмм сообщал о местонахождении потерянных на прогулках вещей (иногда это касалось пропаж многомесячной давности).</p>
     <p>Продемонстрированную бонобо Канзи способность обмениваться знаковыми сообщениями о пространственном расположении интересующих его удаленных мест экспериментально проверил Э. Мензел (MENZEL ET AL. 1997; см. также SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1998). Для этого были проведены эксперименты с обычной шимпанзе <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis> по кличке Панзи.</p>
     <p>Эта обезьяна отличалась тем, что прекрасно запоминала пространственную информацию. Кроме того, она продемонстрировала способность к планированию своих будущих действий и сообщала о них на йеркише. Опыты состояли в том, что на ее глазах экспериментатор прятал в кустах различные предметы, а через несколько дней она с помощью лексиграмм могла отправить туда кого-то не знающего о том, что это за предмет и где он спрятан. В заключительном тесте Панзи с помощью лексиграмм дала указания, как найти все 34 предмета, спрятанных в разных местах.</p>
     <p>Что касается способности обезьян к передаче информации о прошлых и будущих событиях (перемещаемость), то данных на этот счет гораздо меньше, они недостаточно надежны и пока все еще, как и тридцать лет назад, представляют собой отдельные наблюдения.</p>
     <p>В ранних работах Р. Футса (FOUTS 1975; FOUTS ET AL. 1982,1984) описаны эпизоды, свидетельствующие о наличии данного свойства в языке Уошо и Люси. Так, например, когда Люси разлучили с заболевшей кошкой — ее любимицей, она то и дело ее вспоминала, называла по имени и объясняла, что той больно. Та же Люси, увидев, как ее приемная мать Элен Темерлин садится с чемоданами в машину, прожестикулировала: «ЭЛЕН УЕЗЖАТЬ ЛЮСИ ПЛАКАТЬ», оставаясь при этом вполне спокойной и жизнерадостной. Это были первые намеки на то, что жестовые высказывания шимпанзе могут относиться к событиям прошлого или к будущему. С годами к ним добавлялись (впрочем, не очень часто) и новые свидетельства. Приведем некоторые из них.</p>
     <p>Лингвист Т. Тэйлор, ставший одним из соавторов книги С. Сэвидж-Рамбо «Apes, Language and the Human Mind» (1998), до посещения ее лаборатории был настроен весьма скептически в отношении «языка» обезьян. Однако он изменил свою позицию, отчасти после того, как Панбэниша в его присутствии подошла к клавиатуре и составила сообщение «ШЕРМАН ОСТИН ДРАКА». Сотрудница подтвердила, что прошлой ночью эти обезьяны действительно подрались. О таких же «доносах» Коко на Майкла сообщает и Ф. Паттерсон (ПАТТЕРСОН И ДР. 2000). Здесь утверждается также, что Майкл вспоминает, передавая жестами, как было страшно, когда убивали его мать (это сделали браконьеры). Такое событие действительно имело место, но насколько подлинным, не «додуманным» авторами был его рассказ (он есть в фильме BBC), судить трудно.</p>
     <p>С течением времени подобные наблюдения накапливались, а специально поставленные эксперименты позволили относиться к ним с известным доверием. В йеркише, которым пользуются Канзи и младшие бонобо, имеются лексиграммы «СЕЙЧАС» и «ПОТОМ», и выше мы упомянули об их употреблении. Однако и без помощи этих знаков обезьяны в ряде случаев обнаруживали представление о последовательности событий во времени.</p>
     <p>Многократно цитированная нами книга Р. Футса «Next of Kin» (FOUTS, Mills 1997/2002) насыщена описаниями повседневного общения членов «семьи Уошо» в самых разнообразных ситуациях. На протяжении почти 30 лет ее существования и обезьяны, и люди переживали разные времена — и разлуки, и появление новых членов, и даже гибель малыша Секвойи; был и период, когда само существование семьи находилось под угрозой. После пяти лет совместной жизни Уошо, Мойя, Лулис, Дар и Тату образовали тесно спаянную семейную группу. Она была вполне типичной для шимпанзе с их видоспецифичной жестовой коммуникацией, применением орудий, изобретательностью в играх. Как и в любой семье, у них постепенно сложился определенный уклад жизни, который носил отчетливый «очеловеченный» отпечаток — общий язык (амслен), любовь к журналам мод, рождественская елка, неукоснительное соблюдение праздников (так повелось еще со времен воспитания Вики супругами К. и К. Хейс).</p>
     <p>Первоначально организация торжеств была заботой людей, а обезьяны казались лишь их пассивными участниками. Однако выяснилось, что по крайней мере некоторые из них ведут свой календарь событий. Первое такое свидетельство принадлежит Тату. Некоторые из шимпанзе, совсем как люди, любили поговорить о еде, особенно когда были голодны. Тату была помешана на регулярном получении пищи. Всякий день, за час до ланча она начинала говорить всем подряд, что наступило «ВРЕМЯ ЕДЫ». Затем она требовала, чтобы ей огласили меню. Если она не слышала запаха пищи, то начинала приставать к каждому с напоминанием: «ВРЕМЯ ЕДЫ». Когда же она видела, что еду не приносят, то вела себя как раздраженный клиент в ресторане, требующий управляющего: «РОДЖЕР, РОДЖЕР, РОДЖЕР!». Однажды ей сказали, что дадут бананов после уборки комнаты. Тогда она принялась всем твердить: «УБОРКА СКОРЕЕ! БАНАНЫ! БАНАНЫ!».</p>
     <p>Тату служила не только «семейными часами», но и «семейным календарем». На другой день после обеда в честь Дня благодарения она долго наблюдала через окно за падающим снегом, а затем начала ходить вокруг людей, жестикулируя: «КОНФЕТЫ ДЕРЕВО» (как мы уже знаем, обезьяны называли так рождественскую елку), — словно напоминая, что пора ее устанавливать. Д. Футс ответила: «НЕТ, ЕЩЕ НЕТ». Тату настаивала: «КОНФЕТЫ ДЕРЕВО». Когда ей снова сказали, что придется подождать, она села на скамью, сунула большой палец в рот и уныло просигналила: «БАНАН». С тех пор почти всегда через несколько дней после Дня благодарения Тату просит «КОНФЕТЫ ДЕРЕВО».</p>
     <p>Этим дело не ограничивается. Когда окончилось празднование Хеллоуина, Тату стала требовать индейку («ПТИЦА МЯСО»), предполагая, что День благодарения должен быть где-то рядом. Однажды после празднования дня рождения Д. Футс Тату заявила: «МОРОЖЕНОЕ ДАР», — указав тем самым, что день рождения Дара (на который всех обычно угощали мороженым) приходится назавтра и она об этом помнит.</p>
     <p>Итак, вопрос о способности шимпанзе передавать знаками информацию о прошлом и будущем находится пока в начальной стадии изучения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>О роли наблюдений и впечатлений в характеристике поведения «говорящих» обезьян</p>
     </title>
     <p>Все, что мы обсуждали в предыдущих главах, в подавляющем большинстве случаев было основано на фактах, установленных в строгих экспериментах, с повторами и контролями, или же в результате многократных наблюдений. Между тем книги Р. Футса и С. Сэвидж-Рамбо, а также работы других исследователей, в которых отражены итоги работы на протяжении трех-четырех десятилетий, содержат много одиночных эпизодов, отрывочных наблюдений, которые (пока) не поддаются проверке и контролю.</p>
     <p>К ним относятся, например, многие наблюдения С. Сэвидж-Рамбо, в которых обезьяны «высказывались» по собственной воле. Расскажем о некоторых из них.</p>
     <p>Однажды Панбэниша заметила, как один из сотрудников вынул из коробки остававшиеся там конфеты и посадил туда жука. Когда другая сотрудница попыталась открыть коробку, первый спросил у Панбэниши: «Что она делает?» Та ответила: «ИЩЕТ КОНФЕТЫ». Что еще удивительнее, Панбэниша добавила при этом, что сотрудник сыграл «ПЛОХУЮ ШУТКУ».</p>
     <p>Канзи сообщал, где он оставил мяч за день до того, и мог напомнить об обещании, о котором все забыли. Панбэниша сказала как-то, что хочет смотреть «СНЕГ ВИДЕО», когда на улице пошел снег. Если она видит в окно, что идет дождь, она непременно сообщает об этом. Однажды Панбэниша сказала, что у дамы, посетившей лабораторию днем раньше («прежде»!), прическа похожа на гриб, — и была совершенно права. Как-то она же вырвала из клавиатуры лексиграмму «ХОРОШИЙ» и отдала ее воспитателям, в подтверждение своего обещания быть хорошей. Мы уже упоминали, как Шерман нажал лексиграмму «СТРАШНО», увидев из окна шимпанзе, которую уносили в переносной клетке, а Остин всегда говорил, что хочет коку, а не сок, который ему предлагали. Канзи и Панбэниша «высказывались» по какому-либо предмету только тогда, когда считали, что собеседник о нем не знает. То, о чем известно и обезьяне, и ее собеседнику, они не упоминают. «Это, может быть, и пустяки, но они дают нам возможность заглянуть во внутренний мир этих существ, что было бы невозможно, если бы шимпанзе не освоили язык» (SAVAGE-RUMBAUGH, Lewin 1994/2003, с. 278).</p>
     <p>Многие из таких наблюдений, в том числе и некоторые из тех, что мы собираемся привести в следующих главах книги, пока относятся к области случайных происшествий. Думается, однако, что они дождутся своего часа — экспериментальной проверки — и либо получат подтверждение, либо так и останутся эпизодами, когда обезьяны лишь случайно комбинируют знаки, а излишне эмоциональные слушатели их «домысливают».</p>
     <p>Внимательное отношение к подобным эпизодам вполне оправданно, оно подтверждается всей историей изучения мышления животных (см. Гороховская 2005; Зорина 2005). Многие единичные наблюдения в этой сфере со временем находили подтверждение — или в эксперименте, или потому что повторялись многократно. Другие опровергались либо получали (согласно «канону К. Л. Моргана») иную трактовку. Однако, несмотря на весь объяснимый скепсис в отношении эпизодических наблюдений, очевидно, что отвергнуть эти данные было бы неправильно. В то же время и принимать их нужно лишь при определенных условиях.</p>
     <p>Такой точки зрения придерживался, в частности, Л. В. Крушинский, и его деятельность оправдала правомерность подобного подхода. На основе отдельных наблюдений за поведением собак он разработал методики экспериментального изучения мышления животных, позволившие дать широкую сравнительную характеристику данного явления на основе строгих количественных оценок (КРУШИНСКИЙ 1977/1986). В начале 80-х годов ХХ в., анализируя этот вопрос в своей последней книге, он писал: «Конечно, трудно отделить научные факты, полученные в результате наблюдения, от тех знаний, которые устанавливаются в эксперименте. Мы привыкли видеть науку там, где есть количественная оценка какого-нибудь явления. Изучение рассудочной деятельности в условиях свободного поведения приводило в основном к тому, что <emphasis>складывалось лишь впечатление</emphasis> о наличии у собак рассудка. Однако те лабораторные эксперименты, которые были разработаны в результате этих впечатлений, их подтвердили. Они подтвердили и то, что сами наблюдения были правильными. А это значит, что они имеют определенное научное значение» (КРУШИНСКИЙ, В ПЕЧАТИ; курсив наш. — <emphasis>З. З., А.</emphasis> С.)<a l:href="#n_35" type="note">[35]</a>.</p>
     <p>С не меньшей осторожностью относятся к вопросу о роли отдельных наблюдений другие исследователи. Например, приведенному выше высказыванию Л. В. Крушинского вполне созвучно мнение Дж. Гудолл (1992, с. 51): «Умное поведение шимпанзе области Гомбе мы наблюдали многократно. Но как часто приходится иметь дело с рассказами случайных очевидцев! И хотя я твердо уверена, что такие рассказы при их осторожной оценке могут дать многое для понимания сложного поведения шимпанзе, все равно испытываешь облегчение, когда та или иная когнитивная способность, якобы наблюдавшаяся в природных условиях, выявляется и в строгих лабораторных опытах».</p>
     <p>Вопросу о том, как следует относиться к случайным наблюдениям и рассказам «очевидцев», посвящен ряд работ коллективной монографии «Anthropomorphism, Anecdotes, and Animals» (MITCHELL ET AL. 1997), в которой ряд авторов также обращают внимание на их информативность при адекватном использовании. Обобщая их взгляды и высказывания, можно выделить три условия, при которых отдельные наблюдения могут рассматриваться как источник сведений о тех или иных сторонах поведения животных. Прежде всего, как уже упоминалось, при трактовке даже самых убедительных на первый взгляд свидетельств очевидцев надо помнить о необходимости применения «канона К. Л. Моргана». Вместе с тем накопление и сопоставление сходных фактов, собранных в разное время разными и совершенно независимыми наблюдателями, может свидетельствовать в пользу их достоверности. Наконец, наиболее надежное средство — проверка наблюдений в природе с помощью лабораторных экспериментов.</p>
     <p>Легко убедиться, что такая последовательность событий присутствовала и в исследованиях языков-посредников: отдельные факты, отмеченные у амслен-говорящих обезьян, со временем становились объектом экспериментов в других проектах и постепенно получали подтверждение. Правда, приходится с сожалением отметить, что в поздних публикациях участники разных проектов мало цитируют данные друг друга.</p>
     <p>Теперь позволим себе привести несколько эпизодов, которые пока могут рассматриваться только как «анекдоты» и «случаи». Рассмотренные в одном ряду с такими же или более достоверными, а также проверенными экспериментально, они дают возможность более полно представить себе, о чем могут «беседовать» «говорящие» обезьяны, насколько их высказывания могут выходить за рамки ранее рассмотренных ситуаций и могут ли они содержать информацию, известную только адресанту.</p>
     <p>Описывая приводимый ниже эпизод, С. Сэвидж-Рамбо отмечает, что суть различий между психикой человека и животных часто видят в том, что человек может размышлять о своих действиях, в то время как животные, не владеющие символическим языком, не могут. Такая точка зрения основана на допущении, что единственно возможное средство размышления — это язык. Обученные языку шимпанзе помогают отчасти разрешить эту загадку.</p>
     <p>Приведем выдержку из книги С. Сэвидж-Рамбо:</p>
     <cite>
      <p>Однажды, проезжая лесом на автомобиле с сестрой Канзи, Панбэнишей, я обратила внимание, что она очень спокойна и задумчива. Мне хотелось спросить, о чем она думает, — обычно я не задаю такого вопроса, поскольку у меня не было способов проверить ответ или даже определить, понимает ли обезьяна вопрос. Если раньше я все-таки его задавала, он бывал проигнорирован. Однако на этот раз Панбэниша казалась всецело погруженной в свои мысли, и я решилась. Несколько секунд она как будто раздумывала, а потом ответила: «КАНЗИ». Я была очень удивлена, так как она почти никогда не употребляла этого имени. Я спросила: «О, ты думаешь о Канзи, да?» — и она подтвердила правильность моего предположения характерными для шимпанзе звуками согласия: «Ухух, ухух, ухух» (Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003, с. 258).</p>
     </cite>
     <p>И наконец, еще одна цитата из той же книги С. Сэвидж-Рамбо, другой экстраординарный эпизод, который также касается способности шимпанзе передавать только им известную информацию. Правда, в этом случае к йеркишу они практически не прибегали.</p>
     <cite>
      <p>К счастью для тех из нас, кто работает с обезьянами, они во многом воспринимают мир так же, как и мы. Их зрение, слух, обоняние и все остальное во многом похожи на наши. Соответственно, то, что интересует меня, интересует и их. Например, гуляя по лесу с собаками и шимпанзе, я один раз увидела оленя на расстоянии 100 м, в этой части леса были открытые участки. Когда Панбэниша заметила, что я внимательно гляжу в ту сторону, она проследила за направлением моего взгляда и тотчас же увидела оленя. Как только это произошло, она сразу встретилась со мной глазами, чтобы определить мою реакцию. Собаки, однако, не смотрели туда и поэтому его не видели. Поскольку мы с Панбэнишей легко и быстро обменивались взглядами, а также потому, что наши зрительные системы устроены одинаково, мы обе узнали об олене, и это знание было общим у нас с ней, но не с собаками.</p>
      <p>И наоборот, бывают также моменты, когда собаки чувствуют то, что проходит мимо меня и Панбэниши. Однажды мы шли в сумерках по лесу, когда вдруг обе собаки яростно зарычали и бросились куда-то в сторону. Собаки не взглянули на нас, но переглянулись друг с другом. Ни Панбэниша, ни я не видели и не слышали ничего тревожного. Пристально вглядываясь туда, куда убежали собаки, мы обе едва различили на ветке дерева неясный силуэт какой-то большой кошки. Я не знаю, как собаки обнаружили ее присутствие, но знаю, что Панбэниша увидела ее в тот же момент, что и я. Мы переглянулись: шерсть у Панбэниши поднялась на три дюйма, у меня тоже от страха зашевелились волосы на голове. Нам не потребовалось ни единого слова, чтобы понять, что увидела другая, и разделить чувство опасности. Для нас обеих было очевидно, что следует немедленно вернуться к лаборатории. Слова были не нужны.</p>
      <p>Увидев нас, Канзи, Тамули, Матата и Панзи, казалось, сразу поняли, что нас что-то напугало. Они догадались также, что это случилось где-то в лесу, откуда мы только что пришли, — обезьяны стали напряженно всматриваться в темноту и издавать мягкие звуки «уху-ух», говорящие о чем-то необычном. Панбэниша тоже начала издавать какие-то звуки, как будто рассказывала им о большой кошке, которую мы видели в лесу. Все остальные слушали и отвечали громкими криками. Неужели она говорит им что-то, чего я не могу понять? Я не знаю. Я потом словами пересказала все это Канзи и Панзи, и, кажется, они смогли понять что-то из моих слов. Оба они слушали меня с большой сосредоточенностью, с огромными округлившимися глазами. В отдельных местах моего рассказа Панбэниша вставляла характерные для бонобо звуки «уааа», словно расставляя собственные акценты. Неужели они поняли, о чем я рассказываю и где это с нами приключилось? Уверенности у меня, конечно, нет, но и Канзи и Панзи, когда им в следующий раз разрешили погулять, обнаружили колебания и страх именно в этом участке леса. Поскольку никогда прежде их не пугали, похоже, все-таки, что они смогли что-то понять из происшедшего (SAVAGE-RUMBAUGH, Lewin 1994/2003, с. 261).</p>
     </cite>
     <p>Можно было бы оставить этот эпизод без комментариев, предоставив читателям право обвинить нас в цитировании сомнительных данных. Но мы предпочитаем привести еще одно, весьма гипотетическое, свидетельство о свойстве <emphasis>перемещаемости, </emphasis>на этот раз относящееся к естественной коммуникативной системе шимпанзе. Это эпизод (тоже уникальный и не поддающийся проверке), который можно истолковать как факт передачи невербальным путем информации, известной только адресанту. Его приводит в своей книге «Развитие интеллектуальной основы деятельности приматов» (2001) Светлана Леонидовна Новоселова:</p>
     <p>В 60-е годы ХХ в. шимпанзе Лада, о поведении которой мы уже неоднократно писали, была переведена из Колтушей в Москву, в возглавляемую С. Н. Брайнесом лабораторию при Институте психиатрии АМН СССР. Однажды возникла необходимость вывести</p>
     <p>Ладу на свежий воздух, но она категорически отказывалась заходить в перегонный коридор, так что решено было сделать это принудительно. На Светлану Леонидовну надели всю, какая оказалась под рукой, защитную одежду, фехтовальный шлем и краги, и ей удалось схватить и понести Ладу в парк. Та выла и яростно сопротивлялась. Светлана Леонидовна молчала, чтобы Лада не могла узнать ее по голосу, — отношения были бы испорчены. На следующий день они встретились в обычное время, и тут произошло то, чего автор никак не ожидала. «Обезьяна, драматически воздев руки, привстала в своем гнезде на широкой полке, спустилась и, бегая по клетке, воспроизвела интонационно очень верно в своем крике, который продолжался не менее 30 мин, эмоциональную динамику переживаний предшествующего дня. У меня и у всех окружающих сложилось полное впечатление „рассказа о пережитом“. В заключение Лада припала ко мне с жалобным воплем, а затем и со звуками дружелюбия» (Новоселова 2001, с. 69).</p>
     <p>Как нам кажется, сбор и осмысление подобных фактов, полученных от таких же квалифицированных и объективных наблюдателей, поможет в конце концов выяснить точнее, в какой мере антропоидам доступно свойство перемещаемости.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Культурная преемственность при освоении языков-посредников</p>
     </title>
     <p>Одна из отличительных особенностей языка человека, которая входит и в критерии Ч. Хоккета и в любые его определения, это <emphasis>культурная преемственность</emphasis> — способность передавать информацию о смысле сигналов от поколения к поколению посредством обучения и подражания, а не за счет генетической преемственности — срабатывания наследственных механизмов. Вопрос, присутствует ли это свойство в усвоенной шимпанзе системе коммуникации, с самого начала исследований активно обсуждался. Отдельные наблюдения показывали, что живущие в группе шимпанзе и гориллы, например уже взрослые Коко и Майкл, перенимают часть знаков друг от друга. По данным Д. М. Рамбо и М. Д. Бирана (РАМБО, БИРАН 2000) Лана, после окончания экспериментов не прервавшая тесного общения с Шерманом, Остином и другими обезьянами, значительно расширила свой лексикон, наблюдая за ними, и продолжала при случае охотно пользоваться клавиатурой.</p>
     <p>Однако надежный ответ на этот вопрос можно было получить, наблюдая за тем, будут ли осваивать амслен детеныши «говорящих» обезьян. Для Р. Футса такая возможность открывалась в 1979 году, когда Уошо наконец родила своего первого (и единственного) сына, которого назвали Секвойя — в честь вождя индейцев, создавшего письменность племени чероки. Однако в двухмесячном возрасте он погиб от пневмонии, и пришлось спешно разыскивать новорожденного шимпанзе, которого хозяева согласились бы отдать Уошо на воспитание. Такой шимпанзенок по имени Лулис нашелся в Атланте, в Центре приматологических исследований Р. Йеркса. Лулис прибыл в Оклахому 24 марта 1979 г., в возрасте 10 месяцев, и Уошо, несмотря на то что сразу определила, что это не ее ребенок, приняла его почти без колебаний. А вот Лулис сначала побаивался своей новой матери.</p>
     <p>Главной задачей этого этапа работы было выяснить, станет ли детеныш сам учиться амслену у матери и окружающих и будет ли Уошо самостоятельно и направленно учить его. К этому времени благодаря работе А. и Б. Гарднеров (GARDNER &amp; GARDNER 1985, 1989), обучавших амслену группу из четырех молодых шимпанзе, уже было известно, что многим знакам они научились, просто наблюдая реакцию старших на интересные предметы и события. Став взрослыми, Мойя, Пили, Тату и Дар, как и Уошо, объяснялись знаками и с друзьями, и с незнакомыми людьми.</p>
     <p>Поведение Лулиса вполне соответствовало этим наблюдениям. Никто из персонала не показывал ему знаков, и в его присутствии люди старались не использовать жестов за исключением разве что семи самых необходимых для поддержания порядка. Своему первому знаку (имя одного из сотрудников) Лулис научился на восьмой день жизни с Уошо. Вскоре, наблюдая за ней, он усвоил еще три знака: «ЩЕКОТАТЬ», «ПИТЬ», «ОБНИМАТЬ» (FOUTS ET AL. 1982, 1989; FOUTS, Mills 1997/2002). К концу 1981 г. от Уошо и других обезьян он перенял 32 знака, и в 90 % случаев это происходило спонтанно, без подсказок матери. Через день после того как Лулис усвоил жесты «СКОРЕЕ» и «ДАТЬ», Футс, давая ему пить, внезапно, без предупреждения, отнял чашку от его рта. Лулис посмотрел на Футса и прожестикулировал: «СКОРЕЕ ДАТЬ» — и это была его первая комбинация двух знаков. После восьми недель, проведенных с Уошо, годовалый Лулис неизменно применял жесты при общении и с людьми, и с обезьянами. В первые 18 месяцев после усыновления он спонтанно овладел более чем двадцатью знаками. В последний год работы (1985) Лулис уверенно использовал 55 знаков. Он употреблял их в одном из каждых восьми контактов с другими шимпанзе. Но когда он бывал с Даром, своим лучшим другом, он жестикулировал чаще (в одном случае из пяти). В среднем Лулис теперь «разговаривал» с Даром в три раза больше, чем с Уошо. Как и дети шестилетнего возраста, Лулис пользовался языком, чтобы укрепить свои дружеские отношения. Он был первым животным, которое выучилось языку-посреднику от других животных!</p>
     <p>Интересно отметить, что люди практически не разговаривали с Лулисом на амслене до 24 июня 1984 г., т. е. первые пять лет его жизни, а когда заговорили, он не отвечал им, по-прежнему реагируя только на акустическую речь. Потребовалось 4 месяца, чтобы Лулис начал общаться с людьми на амслене (Fouts R. 1994; Fouts D. 1994; Fouts et al. 1982, 1984, 1989).</p>
     <p>Итак, Уошо, как правило, не приходилось прибегать к активному обучению Лулиса, потому что он, как и дети, усваивал язык в силу внутренней потребности к социальному взаимодействию. Но время от времени Уошо все же превращалась в наставницу своего сына. Однажды Футсу удалось наблюдать, как она поставила перед ним стул и пять раз повторила знак «СЯДЬ НА СТУЛ». В другой раз она на глазах у Лулиса несколько раз подряд повторила знак «ПИЩА», когда один из добровольных помощников поставил перед ней миску с овсянкой. Затем она нужным образом сложила пальцы на руке Лулиса и приложила к его губам несколько раз — в точности так, как в свое время это проделывал с нею Футс или как это делают родители с глухими детьми. Материнский урок оказался эффективным, и Лулис очень быстро усвоил этот знак. Характерно, что Уошо приобщала Лулиса не только к языку жестов. Она, например, научила его играть в прятки именно так, как в свое время ее научил Р. Футс, а Лулис сам придумал игру в догонялки. Все это очень напоминает распространение культурных навыков у диких шимпанзе — когда, например, мать споро и доходчиво показывает дочери, как раскалывать камнем орехи (BOESCH 1991). Преднамеренное обучение детенышей матерями с исправлением ошибок — одна из тех сфер поведения, которые считались сугубо человеческими. Наличие такой способности у горилл и шимпанзе составляет одну из важнейших особенностей поведения антропоидов, отличающую их от остальных животных, даже от других приматов. Она основана, по-видимому, как на развитой способности осознавать собственные действия, так и на умении поставить себя на место сородича — «другого» (PREMACK &amp; PREMACK 2003; TOMA-sello, Call 1997).</p>
     <p>Так, по мере углубления наших знаний о жизни шимпанзе (и других антропоидов) в их естественной среде обитания, со всеми ее сложностями и тонкостями, в сочетании с результатами лабораторных экспериментов и изучения «говорящих» обезьян, постепенно выявляются все новые признаки сходства их поведения с человеческим. Как подчеркивает Р. Футс, значение «Проекта Лулис» состоит в том, что впервые удалось подтвердить сходство процесса усвоения языка шимпанзе с человеческим и представить этот процесс как культурный феномен. Уошо приобщала сына к жестовой системе коммуникации, а тот с готовностью ее усваивал, и это очевидно способствовало укреплению связи между ними. Футс высказал даже предположение, что первопричиной возникновения и эволюции языка у наших предков гоминид была та роль, которую он играл в укреплении общения между матерью и детенышем. Такое общение особенно важно для всех животных с долгим периодом детства, т. к. нацеливает детеныша на подражание и обучение.</p>
     <p>Способность перенимать жесты друг у друга была обнаружена и у участников прочих языковых проектов. Самое яркое подтверждение культурной преемственности в освоении языков-посредников предоставил нам бонобо Канзи, а затем и другие дети Мататы, которые начинали осваивать клавиатуру, просто наблюдая за матерью. В конце 1990-х годов сын Панбэниши Ньют приобщился к йеркишу таким же образом.</p>
     <p>Такой же феномен обнаружили и японские приматологи (MATSUZAWA 2002), изучавшие использование символов у шимпанзе Аи (см. выше, раздел «Изучение способности животных к символизации»). В апреле 2000 г. у нее родился детеныш по имени Аюму, который с рождения присутствовал на опытах. В тот период времени эксперимент (один из вариантов выбора по образцу), в котором участвовала Аи, состоял из двух фаз. В первой фазе обезьяне показывали на экране белый круг (сигнал готовности к опыту), который исчезал после прикосновения к нему, а внизу на экране появлялся знак, соответствующий определенному цвету (образец). Когда обезьяна касалась этого знака, в верхней правой части монитора появлялись друг над другом два стимула для выбора. Если обезьяна давала правильный ответ — выбирала прямоугольник, соответствующий по цвету знаку-образцу, она получала подкрепление — монетку в 100 иен. Вторая фаза эксперимента включала задачу на «использование денег»: после накопления 3–4 монеток (идея накопления не была предусмотрена экспериментаторами и принадлежала самой Аи) шимпанзе шла к «торговому» автомату, опускала монету и выбирала вид лакомства, нажимая на соответствующую этикетку.</p>
     <p>И вот однажды, когда Аюму было около 10 месяцев, он подошел к монитору и ткнул пальчиком в белый круг (сигнал готовности к работе). Поскольку во время всех опытов шла видеозапись, экспериментаторы могут документально подтвердить, что это был действительно первый случай инициативного участия Аюму в опыте. Вслед за белым кругом на экране появился иероглиф, обозначающий коричневый цвет. Не прошло и трех секунд, как Аюму прикоснулся к этому знаку, и в верхней части экрана появились стимулы для выбора — розовый и коричневый прямоугольники. Оказалось, что «правильный» (коричневый) стимул был расположен в самой верхней части монитора, на расстоянии 70 см от пола (рост Аюму в тот момент был около 60 см). Шимпанзенок вытянул левую руку и попытался дотянуться до коричневого прямоугольника, но не смог. Тогда он попробовал совсем распрямить спину, но опять не дотянулся. Лишь с третьей попытки, опершись ногой на полочку перед монитором, Аюму смог добраться до нужного стимула. Видеозапись ясно демонстрирует, что он пытался достать именно его. Поскольку ответ был правильный, Аюму получил 100-иеновую монетку и с явным удовлетворением стал с нею играть. Таким образом, с первой же попытки Аюму правильно решил задачу с несколькими действиями, продемонстрировав в столь непростой ситуации способность подражать матери, которой потребовалось около семи лет, чтобы овладеть всей премудростью. Сначала он только играл с монетками, а через 5 месяцев уже научился «покупать» лакомства в автомате (пока не делая выбора). Еще через несколько месяцев Аюму уже тщательно изучал изображения лакомств и выбирал то, какое ему нужно. К трем годам он полностью освоил все, что умела его мать.</p>
     <p>Если судить даже по этим примерам, феномен усвоения новых знаков путем подражания сородичам, очевидно, органически свойствен поведению приматов. Об этом свидетельствует и широко известный факт культурной передачи ряда новых пищедобывательных навыков у японских макаков, а также обычай разбивать камнем пальмовые орехи, распространенный в некоторых популяциях шимпанзе (Гудолл 1992; DE Waal 2001; BOESCH 1991 и др.). В пользу этого говорят и наблюдения Л. А. Фирсова, сделанные им в процессе работы с антропоидами в лаборатории и в полевых условиях. По его данным они «изобретают» достаточно собственных (так называемых артифициальных) сигналов, чтобы привлечь к себе внимание, выйти из вольеры, добиться ласки, лакомства и т. п. Поскольку такие инновации почти всегда подкрепляются, частота проявления у «авторов» растет вместе с числом подражателей — наиболее предприимчивых сородичей. Среди последних однажды оказалась молодая самка Эля, временно привезенная в Колтуши из зоопарка Ростова-на-Дону. Когда через несколько лет ее вернули обратно, она с успехом продолжала применять усвоенные в Колтушах приемы, причем остальные шимпанзе немедленно стали следовать ее примеру. Л. А. Фирсов отмечает это как «факт более чем интересный!» (Фирсов 1993, с. 57).</p>
     <p>Данные Р. и Д. Футс о том, что детеныш шимпанзе усваивает амслен путем подражания сородичам, были с интересом и готовностью восприняты всеми, кто уже признал факт близкого сходства между людьми и шимпанзе в усвоении языка человека. Старые противники, напротив, хранили молчание. Впрочем, что они могли сказать? Раньше они заявляли, что Уошо и другие шимпанзе просто были надрессированы определенным жестам для получения подкрепления или же хорошо имитировали их, считывая сигналы, подаваемые человеком. Однако Лулис практически не видел, как жестикулируют люди, поэтому и не существовало сигналов, на которые он мог бы реагировать. Между тем сотни часов видеозаписей показали, как Лулис учился языку жестов у Уошо. Футс расценивал молчание своих оппонентов как неспособность опровергнуть результаты «Проекта Лулис» и как наиболее сильное свидетельство его успеха.</p>
     <p>При несомненно положительном отношении к этим данным было все же отмечено, что хотя обезьяны и пользуются знаками в отсутствие человека, неясно, насколько их знаки отличаются по своим функциям от жестов видового языка и насколько объем и характер передаваемой информации выходит (и выходит ли вообще) за пределы его возможностей. Некоторые критики считали, что вопрос о том, что именно (какое содержание) передают жесты обезьян и какой тип коммуникации обеспечивается этими жестами, не был проанализирован с нужной полнотой. По их мнению, эти данные не могли служить убедительным доказательством культурной преемственности в пользовании языком как средством передачи отвлеченной информации, обладающим всеми характеристиками языка человека.</p>
     <p>Ответом на эти вопросы отчасти могут служить результаты видеорегистраций общения обезьян в отсутствие наблюдателей, которые проводили Р. и Д. Футс. С 1981 по 1985 г. Д. Футс записала на видео 45 часов наблюдений, выбранных случайно, в течение которых шимпанзе беседовали между собой на амслене (см. FOUTS D. 1994). Все переговоры, которые шимпанзе вели при помощи знаков, регистрировались по той же методике, что и наблюдения Дж. Гудолл за поведением диких шимпанзе, и регистрировались в журнале. В «семью Уошо» кроме нее входили тогда Лулис, Мойя, Тату и Дар. С января 1981 г. Футсы регистрировали поведение обезьян ежедневно, в течение случайных сорокаминутных интервалов, с помощью видеокамер. Выяснилось, что обезьяны переговаривались знаками примерно один раз в час и инициатором в большинстве случаев оказывался Лулис. Обычно так он пытался вовлечь в игру мать или Мойю: «ДАВАЙ ПОЩЕКОЧЕМСЯ», «СЫГРАЕМ В ПРЯТКИ», «ДАЙ ШЛЯПУ», «ДАЙ МНЕ БОТИНОК» (шляпа и башмак — его любимые игрушки). Мойе тогда было 9 лет — возраст, когда молодые самки шимпанзе обожают детей. Как и Уошо, она чаще всего употребляла амслен, если играла с Лулисом или опекала его.</p>
     <p>Видеозапись показывала, как члены «семьи Уошо» общаются между собой, распределяя одеяла перед сном, играя, завтракая или готовясь ко сну. Сестры Мойя и Тату проводили много времени, лежа на полу с журналом, который они держали ногами, потому что руки нужны были для жестикуляции — для разговоров и комментариев к картинкам. Тату особенно любила находить фотографии мужских лиц, объясняя, что «ЭТО ДРУГ ТАТУ», и разнообразно варьируя эту романтическую тему. Временами все пять шимпанзе с помощью жестов обсуждали друг с другом цветные картинки, фасоны одежды и фото в журналах.</p>
     <p>Шимпанзе, как и дети, соединяют язык знаков и язык тела. Так, Тату однажды налетела на Мойю, когда та собиралась пить фруктовый сок. Мойя закричала во весь голос. Тату прожестику — лировала Мойе: «УЛЫБНИСЬ», вынудив ее отойти. В этом обмене информацией они воспользовались только одним знаком языка-посредника, добавив другие коммуникативные средства: подход, крик, жест.</p>
     <p>Общение детеныша и подростка шимпанзе было во многом похоже на общение глухих детей, причем в конфликтных ситуациях они нередко прибегали к одинаковым уловкам.</p>
     <p>Например, в случае драки Лулис всегда обвинял во всем Дара. Когда к ним бросалась Уошо с намерением прекратить схватку, Лулис каждый раз заверял: «Я ХОРОШИЙ ХОРОШИЙ», и показывал на Дара. Уошо наказывала Дара. Наконец Дар разобрался в ситуации и, заметив, что в двери появляется Уошо, сразу бросался на пол. Он принимался плакать и энергично показывал ей знаками: «ДАВАЙ ОБНИМЕМСЯ». Уошо с угрожающим видом направлялась к Лулису и знаками командовала: «ИДИ ТУДА», указывая на дверь.</p>
     <p>Шимпанзе не прекращали общения на амслене даже во время яростных семейных свар, что свидетельствует об укорененности знакового языка в их интеллектуальной и эмоциональной жизни. Если они заводили речь о любимой пище, то не потому, что хотели ее тут же получить (людей при этом не было), а в качестве комментария. Так, Дар иногда, выглядывая в окно, «произносил»: «КОФЕ». В каждом таком случае проверка показывала, что в этот момент он видел человека, идущего к соседнему зданию с чашкой кофе в руках.</p>
     <p>Во всех приведенных «высказываниях» можно констатировать их полную адекватность — соответствие ситуации. Вместе с тем, нельзя не отметить, что в большинстве своем они были однословными или частоупотребительными («ДАВАЙ ОБНИМЕМСЯ»), более сложные фразы относительно редки. Как мы уже писали, обсуждая «высказывания» Канзи, эта «немногословность» сближает его с начинающими говорить детьми (GREENFIELD, Savage-Rumbaugh 1984, 1993).</p>
     <p>Таким образом, приведенные данные позволяют заключить, что языки-посредники, которые усваивали шимпанзе, обладают не только свойством семантичности, но отчасти свойствами продуктивности, перемещаемости и культурной преемственности, хотя они выражены в очень ограниченной степени. В целом вопрос, несомненно, требует дальнейших исследований, проверок и уточнений.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Что «рассказал» Уошо</p>
    </title>
    <section>
     <p><emphasis>и другие «говорящие» обезьяны о своих когнитивных способностях.</emphasis></p>
     <p>В первой части книги мы попытались очертить спектр когнитивных способностей высших животных и упоминали о тех их особенностях, которые были выявлены в процессе изучения вербального поведения обезьян. Прежде всего это операции обобщения, абстрагирования и транзитивного заключения, они проявились на всех этапах обучения и употребления знаков (см., например, GARDNER ET AL. 1992). Рассмотрим другие особенности когнитивных способностей антропоидов, обнаруженные в процессе этих исследований.</p>
     <subtitle><strong>П</strong>ланирование деятельности</subtitle>
     <p>Рассматривая орудийную деятельность животных в связи с проблемой эволюции психики, мы подчеркивали, что умение анализировать причинно-следственные отношения, планировать свои действия и прогнозировать их результат — это одна из главных когнитивных способностей человекообразных обезьян. Кратко упомянем, чем обогатились эти представления благодаря языковым экспериментам.</p>
     <p>В главе «Орудийная деятельность и интеллект животных» мы подробно проиллюстрировали их умение строить многозвенные планы ближайших действий, намечать промежуточные цели, иногда даже совершать действия, на первый взгляд уводящие от выполнения задачи. Подобную тактику постоянно применяли и «говорящие» обезьяны. Во многих случаях они реализовали ее, не прибегая к языку-посреднику, — как, например, Уошо, отвлекавшая Роджера Футса от незапертого шкафа с помощью серии уловок, в эпизоде, приводимом в следующем разделе. В других случаях с этой же целью они прибегали к языку-посреднику.</p>
     <p>Например, Канзи с помощью клавиатуры заявил, что хочет играть в комнате «Т», и повторял это, пока его туда не пустили. Оказалось, что цель этой просьбы — шкаф с любимыми конфетами, который, как он (в отличие от людей) знал, не был заперт. Часто цитируется эпизод и публикуется фотография, на которой Канзи с помощью клавиатуры только что предложил вернуться из лесу домой. На вопрос «ЗАЧЕМ?» он ответил, что надо пойти во Флэтрок купить конфет. Подобных примеров в книгах С. Сэвидж-Рамбо и Р. Футса имеется немало, однако все они касаются планирования простых повседневных действий и на небольшие сроки. Нам не удалось найти эпизода, когда план более сложной и длинной последовательности действий (такой, как открывание вольеры Ладой и Невой в опытах Л. А. Фирсова) был бы «сформулирован» с помощью языка-посредника.</p>
     <p>Приведенные примеры дополняют представление о способности шимпанзе к планированию деятельности на непродолжительный период, а краткость «высказываний» характеризует реальные пределы использования языков-посредников «говорящими» обезьянами.</p>
     <subtitle>Орудийная деятельность «говорящих» обезьян</subtitle>
     <p>Что касается орудийной деятельности как таковой, обезьяны постоянно демонстрировали стремление и умение пользоваться самыми разнообразными предметами обихода — в большинстве случаев подражая людям или друг другу. Так, Р. Футс описывает, как Уошо проводила целые часы со шваброй и вантузом в руках, приводя в порядок семейный санузел. Это происходило в тот период, когда «семью Уошо» с Обезьяньей фермы переселили в заброшенные бараки старой военной базы, с полчищами тараканов и неисправной канализацией. Тот же подражательный механизм лежит и в основе формирования навыка пользования зажигалкой у Канзи. Он зажигал огонь все быстрее и наконец стал делать это не двумя руками, а одной, как и люди.</p>
     <p>Не менее многочисленны случаи, когда применение орудий несомненно было результатом экстренного решения в неожиданно возникшей ситуации. Оно не могло быть следствием подражания (поскольку больше никто ничего подобного не делал) или результатом проб и ошибок (поскольку решение было найдено мгновенно), — это мог быть только инсайт. В качестве одного из многочисленных примеров можно привести эпизод, когда Канзи захотелось покататься на машине, которая оказалась запертой. Устав выпрашивать ключ, он придумал кое-что получше — притащил длинную отвертку, брошенную поблизости кем-то из рабочих, и полез открывать замок.</p>
     <p>Однако наиболее значительный вклад в характеристику орудийной деятельности и ее возможных проявлений на ранних этапах антропогенеза внесли эксперименты, проведенные С. Сэвидж-Рамбо совместно с археологом Ником Тотом (TOTH ET AL. 1993), специалистом по олдувайской культуре. Предполагалось проверить, сможет ли Канзи научиться изготовлять каменные орудия, похожие на те, что археологи находили в Олдувайском ущелье.</p>
     <p>Перед клеткой Канзи соорудили рабочую площадку, так чтобы Ник Тот мог показывать ему, как получить доступ к ящику с лакомством. Ник ударял по камню-заготовке другим камнем (молотком), выбирал острый осколок, а затем обрезал им веревку, которой была привязана крышка, а Канзи угощали тем, что лежало внутри. Ник несколько раз повторил эту процедуру, после чего такую же рабочую площадку устроили в клетке Канзи. Ник стоял на коленях снаружи и колол камни. Он передавал Сью, находившейся в клетке вместе с Канзи, острые сколы, а она уговаривала Канзи обрезать веревку. Канзи скоро понял, как полезны эти острые осколки, и охотно брал их у любого, кто бы с ним ни был. Затем он спешил к рабочей площадке, даже стучал камнем о камень несколько раз, но бессистемно, не получая нужных осколков. Тем не менее, он явно начал подражать Нику.</p>
     <p>Ни в этом эксперименте, ни вообще во время работы по проекту от Канзи ничего не требовали, а только хотели побудить его к изготовлению и использованию осколков, в надежде, что он научится этому, наблюдая процесс. По мере того как проходили дни и недели, он становился все более и более решительным и умелым и проявлял такую настойчивость, какой раньше за ним не замечали. Канзи очень быстро научился отличать острые пластины от тупых, осматривая их и пробуя губами. Уже на второй день с ним провели серию предъявлений по десять проб из пяти образцов. Сначала он, казалось, действовал наугад, но довольно быстро стал безошибочно выбирать самые острые. Очень скоро Канзи начал различать пластины с одного взгляда, но изготавливать их самому оказалось труднее. Сперва он упорно бил камнем о камень, почти всегда зажимая камень-молоток в правой руке. Заготовку он держал в левой руке и часто прижимал к груди, а иногда к полу, используя для дополнительной фиксации ногу. Иногда он клал заготовку на землю и просто бил по ней камнем-молотком. Такого способа «работы с наковальней» ему не показывали. Но независимо от того, как он держал заготовку, он, тем не менее, не мог или не хотел нанести сильный удар. Следует отметить, что Сэвидж-Рамбо ничего не пишет о том, сопровождалась ли «работа» Канзи какими-либо комментариями на йеркише.</p>
     <p>Спустя восемь недель после начала работы по проекту Канзи наконец научился бить по камню с такой силой, чтобы получались острые пластины, хотя и маленькие, не больше дюйма длиной. Тем не менее, он продолжал сосредоточенно трудиться, а экспериментаторы, в свою очередь, выбирали все более толстую веревку, чтобы маленькие пластины ломались быстрее, чем он успевал ее перерезать.</p>
     <p>Наиболее интересное (с точки зрения изучения когнитивных способностей шимпанзе) произошло на четвертый месяц работы, когда дела у Канзи шли еще не очень хорошо. В какой-то момент он сел, посмотрел на Сэвидж-Рамбо, потом на камень в своей руке, потом опять на Сэвидж-Рамбо, и снова уставился на камень, видимо размышляя, и как казалось, о чем-то важном. Вдруг он встал на задние ноги и, явно умышленно, бросил камень на твердый плиточный пол, причем с огромной силой. Камень раскололся, образовалась масса острых осколков. Канзи завопил в экстазе, схватил один из самых острых и устремился к площадке с контейнером.</p>
     <p>Было очевидно, что Канзи решил задачу — нашел собственный способ делать острые сколы наиболее удобным образом. Никто не демонстрировал ему эффективности такого метода, Канзи дошел до него собственным умом.</p>
     <p>Однако Н. Тот и другие археологи были разочарованы — ведь олдувайские мастера трудились тяжелыми молотками, а не бросали камни. Ученые настаивали на том, чтобы продолжить обучение Канзи этому древнему способу.</p>
     <p>Для этого решили покрыть пол в лаборатории мягким ковром. Первый раз бросив камень о покрытый ковром пол и увидев, что тот не раскололся как обычно, Канзи казался раздосадованным. Он помедлил несколько секунд, поискал глазами и нашел место стыка двух ковров, отвернул один конец, обнажив цемент, и бросил камень. Опыты сопровождались непрерывной видеорегистрацией, так что камера зафиксировала этот «исторический» момент. Потом эту запись неоднократно демонстрировали самым разным зрителям — и коллегам-ученым, и обычной публике. В любой аудитории, когда показ подходил к этому месту, неизменно раздавалось шумное одобрение Канзи — героя, вновь перехитрившего людей. Это был уже второй изобретенный Канзи способ изготовления одного орудия с помощью другого.</p>
     <p>С наступлением весны опыты снова перенесли на улицу, где Канзи пришлось бы вернуться к ударам «молотком», так как там грунт был рыхлый. Вынужденный отказаться от своей метательной техники, Канзи неуклонно совершенствовал удары, делая их более сильными и более точными. Теперь он всегда ударял по грани заготовки, и ему удалось преуспеть в получении пластин. Если Канзи долго бил по заготовкам, на них образовывалось много мелких трещин и грани получались неровными. Некоторые напоминали «эолиты» или первые каменные орудия культурных слоев, найденные в Европе в последние десятилетия ХХ века. На их счет существовали противоречивые суждения, в частности некоторые ученые утверждали, что это просто продукт действия естественных сил, волн или ледника, а не орудия древних людей. Изделия Канзи позволили оценить их по-другому.</p>
     <p>Научившись эффективно раскалывать камни «молотком», он опять пошел своим путем, восхитив психолога и разочаровав археолога. Канзи открыл, что даже на мягкой земле он сможет применить свою метательную технику. Это открытие было, видимо, результатом вдумчивого анализа ситуации в целом: он аккуратно положил камень на землю и столь же аккуратно прицелился вторым камнем, держа его в правой руке. Канзи не промахнулся, и камень был расколот. Он продолжал использовать эту методику, и остановить его больше не удавалось.</p>
     <p>Таким образом, Канзи нашел еще и третий, лучший с его точки зрения способ решить задачу. Его поведение в процессе изготовления каменных орудий характеризуется большинством тех черт, которые обнаружены у антропоидов в экспериментальных условиях. Единственное, чего никогда не удавалось наблюдать ни в одном из экспериментов, — изготовления орудий с помощью другого орудия, как это было характерно для древнего человека. В экспериментах Г. Ф. Хрустова, поставленных специально для анализа этого вопроса, также было показано, что шимпанзе способны изготавливать орудия только с помощью собственных рук и зубов, но не с помощью других орудий. Тогда было предложено считать это главным «критерием человека» (так называется книга ХРУСТОВ 1994), тем Рубиконом, который смог перейти только человек. Однако оказалось, что и Канзи его перешел. Сэвидж-Рамбо цитирует высказывание крупнейшего специалиста по орудийной деятельности животных Кэтлин Гибсон (K. Gibson), которое она сделала в связи с этими данными: «Стоит мне принять, что какой-то признак уникален для человека, как тут же оказывается, что он вовсе не уникален!» (цит. по Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003, c. 28).</p>
     <p>Итак, можно думать, поведение Канзи в этих опытах позволяет судить о том, как происходило становление орудийной деятельности на ранних этапах антропогенеза. В его поведении проявились все черты, характерные для стадии интеллекта (по А. Н. Леонтьеву), в частности стремление и умение находить разные пути достижения цели. Отметим также, что поведение Канзи вполне отвечает определению инсайта (по В. Келеру) и акта мышления (по А. Р. Лурия), поскольку он находил собственный выход из ситуации, для которой у него не было «готового решения».</p>
     <p>Приведем также мнение одного из основоположников языковых экспериментов — Дуэйна Рамбо, изучавшего не только усвоение йеркиша, но и другие высшие когнитивные функции антропоидов (способность к «счету» у Ланы и формирование «установки на обучение» у разных видов приматов). Рамбо последовательно утверждает, что вербальное поведение шимпанзе основано не только и не столько на условно-рефлекторных механизмах, но преимущественно на так называемых эмергентах (термин Д. Рамбо) — «новых понятиях, ничем не подкрепленных, лежащих за пределами эффектов ассоциации. С введением такого класса поведенческих актов мы будем лучше подготовлены к оценке явлений, подобных экстраординарным адаптациям к специфическим событиям или ситуациям» (РАМБО, БИРАН 2000, с. 38; Rumbaugh, Savage-Rumbaugh 1996). В переводе на более привычный для нас язык речь идет о роли мышления в обеспечении вербального поведения.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Самоосознание, «theory of mind» и «макиавеллиевский интеллект»</p>
     </title>
     <p>Литература о «говорящих» обезьянах дает богатый материал для рассмотрения проблемы зачатков сознания у антропоидов. По их высказываниям можно узнать, кем они себя считают, как оценивают намерения окружающих, как используют эту информацию в своих целях. Мы лишь кратко коснемся некоторых сторон этого сложного феномена, рассмотрим только несколько наиболее важных фактов. Начнем с последнего — умения манипулировать окружающими, в том числе и людьми.</p>
     <p>Когда Уошо исполнилось три года, она начала строить изощренные планы манипулирования своими воспитателями, стараясь получить то, что ей хотелось. Наблюдения за Уошо пестрят доказательствами того, что описанная у шимпанзе в лабораторных условиях способность к решению новых задач в экстренно возникших ситуациях (то, что принято называть инсайтом) проявляется у нее весьма активно. Как правило, ее изобретательность базировалась на точной оценке ситуации и составлении плана действий, которому она неуклонно следовала. Во многих случаях ее поведение представляет собой развернутую иллюстрацию популярного у западных приматологов определения, согласно которому «умение планировать, предвидеть, способность выделять промежуточные цели и искать пути их достижения, вычленять существенные моменты данной проблемы — вот в сжатом виде суть рассудочного поведения» (MASON 1982, с. 131; цит. по Гудолл 1992; см. также BYRNE 1998). Все перечисленные признаки характерны для поведения Уошо в самых разнообразных ситуациях. Приведем один из многочисленных примеров.</p>
     <p>Однажды утром, как только Футс и Уошо вышли из трейлера, в котором она жила, обезьяна сразу же вскарабкалась на свое любимое дерево. Футс уселся на ступеньке и начал делать записи в блокноте. Когда он снова нашел взглядом Уошо, та уже спустилась с дерева и ходила с другой его стороны, что-то высматривая под камнями. Футса охватило любопытство, и он подошел взглянуть, что же ее так интересует. Заметить ему ничего не удалось, но Уошо все что-то высматривала, пока он не сел на следующий камень. Как только Футс уселся, Уошо потеряла интерес к своему занятию и забралась обратно на дерево.</p>
     <p>Вследствие всех этих передвижений Футс оказался с другой стороны от дерева Уошо, на порядочном расстоянии от входа в трейлер. Как только он погрузился в свои записи, Уошо тихонько спустилась с дерева, так, что ее не было видно, и направилась к трейлеру. Когда воспитатель наконец обратил на нее внимание, она уже осуществила свой план и появилась с бутылкой колы, утащенной из холодильника, который, как она успела приметить, забыли запереть. Ей удалось обогнать Футса, вскарабкаться на дерево и в полной безопасности спокойно выпить колу, ради которой вся эта операция и затевалась. В данном случае ее способность действовать в соответствии с намеченным «мысленным планом» проявилась в выполнении довольно длинной цепи действий.</p>
     <p>Мы подробно описали этот эпизод, поскольку он типичен и для самой Уошо, и для всех остальных «говорящих» обезьян, которые проделывают такие комбинации регулярно. (Выше мы уже упоминали случай, когда Канзи просился в комнату «Т» как будто поиграть, а на самом деле — взять конфеты из шкафа, который, как он раньше заметил, забыли запереть.)</p>
     <p>Впрочем, Уошо не всегда действовала столь сложно, чтобы добиться своего. Иногда она просто угрожала съесть незрелый виноград (от которого у нее бывал понос) или наглотаться гравия. Сначала ей удавалось таким способом выторговывать себе что-нибудь, однако как только она увидела, что шантаж перестал действовать, сразу отказалась от него (на случай, если эта ситуация изменится, Уошо периодически устраивала «проверки»). Этот способ воздействия на окружающих четко выявляет умение обезьяны учитывать реакцию «другого», хотя Р. Футс и характеризует его как «менее сложный».</p>
     <p>Такие приемы «давления» на окружающих напоминают об уловках, описанных Н. Н. Ладыгиной-Котс у Иони, к которым тот прибегал более чем за 60 лет до появления Уошо на свет. Он не мог преодолеть привычки жевать что-нибудь неподходящее — кусок штукатурки, мелкие гвоздики, пуговицы и т. п. Если Иони заставали за этим занятием, его уговаривали все выплюнуть, и он соглашался. Когда во рту ничего не оставалось, Иони пускал на подставленную руку слюну, и Надежда Николаевна поспешно ее отдергивала. Иони быстро сообразил, что это хороший способ отделаться от хозяйки, и стал пользоваться им для отвода глаз. Если он припрятывал во рту какую-нибудь запретную игрушку, а его просили ее выплюнуть, то он начинал пускать слюни, чтобы поскорее отделаться от воспитательных мер, а потом втихомолку извлекал драгоценную добычу и дожевывал ее на свободе.</p>
     <p>Эти примеры подводят нас к рассмотрению еще одной важнейшей стороны психики обезьян. В настоящее время уже можно считать общепризнанным, что человекообразные обезьяны отличаются от прочих приматов способностью к самоосознанию, умением разделять «Я» и «Другой», что выявляется, в частности, в их способности узнавать себя в зеркале (GALLUP 1970, 1994). Наконец, они обладают умением увидеть себя со стороны и поставить на место партнера (сородича или человека). О том, что шимпанзе могут мысленно реконструировать намерения и «соображения» сородичей, впервые написал Д. Примэк (PREMACK, WOODRUFF 1978), который назвал эту способность theory of mind.</p>
     <p>Согласно отечественной терминологии, в ее основе лежит «построение модели психического» (СЕРГИЕНКО 2005). Эта способность позволяет антропоидам строить свое поведение с учетом и опережением действий сородичей (POVINELLI 1993, 2000; POVINELLI, Preuss 1995; Povinelli, Cant 1995; Povinelli et al. 1993; Byrne 1998; см. также Зорина, Полетаева 2001/2003; РезниКОВА 2005).</p>
     <p>Эти когнитивные способности составляют необходимое условие овладения языком и его использования. Прежде всего, сама возможность поддержания диалога, способность к смене ролей говорящего (адресанта) и слушающего (адресата), адекватное использование местоимений первого и второго лица свидетельствуют о наличии и достаточном развитии этих когнитивных функций.</p>
     <p>Нужно сказать, что еще Н. Н. Ладыгина-Котс, анализируя подобные эпизоды, приводила многочисленные свидетельства того, что Иони прекрасно умел предвидеть, к каким последствиям могут привести его собственные действия и действия окружающих. Причем и разыгрывание сложных комбинаций, и относительно примитивный шантаж всегда имели в своей основе четкое представление о возможных мотивах, намерениях и ответных действиях человека, подобно тому как это было характерно для Уошо и других «говорящих» обезьян.</p>
     <p>Работа с «говорящими» обезьянами позволила внести вклад в расширение взглядов и на эту сторону психики. Так, Уошо имела четкое представление о своем теле, части которого она точно соотносила с человеческими (и кукольными). В своих «высказываниях» она правильно употребляла местоимения Я, МОЙ и ТЫ, ТВОЙ и почти не путала их. Таким образом, изоляция от сородичей не препятствовала нормальному развитию самоузнавания — вспомним также Вики, воспроизводившую перед зеркалом гримасы (их было несколько десятков), которые она видела на фотографиях.</p>
     <p>Вики, никогда не имевшая контакта с живыми шимпанзе, причисляла себя к людям, а изображения других шимпанзе относила к одной категории с кошками и свиньями (см. ДЕМБОВСКИЙ 1963). Иони, так никогда и не увидевший живых шимпанзе, повел себя весьма агрессивно, когда ему показали чучело сородича (рис. 37).</p>
     <image l:href="#i_014.jpg"/>
     <p>Уошо, увидев других шимпанзе только в 5-летнем возрасте, называла их «ЧЕРНЫЙ ЖУК», первое время избегала контактов с ними, но со временем установила нормальные отношения. Она смогла стать главой «семьи Уошо», поддерживать супружеский союз с Элли, родить, а главное, успешно воспитывать детеныша. Сходную биографию имела и Люси, которая также восстановила отношения с другими шимпанзе и даже смогла довольно долго жить в джунглях. По-видимому, воспитание этих обезьян в приемной человеческой семье в необходимой мере компенсировало раннюю изоляцию от сородичей и не препятствовало нормальному формированию способности к самоосознанию (подробнее о проблеме реинтродукции шимпанзе в природу см. Брюер 1982).</p>
     <p>Имеется и ряд других любопытных фактов, связанных с проявлением самоузнавания у шимпанзе. Как правило, они начинают узнавать себя в зеркале довольно поздно, но С. Сэвидж-Рамбо описывает и некоторые отклонения от этого правила.</p>
     <p>Так, Панзи, одна из обыкновенных шимпанзе, получавшая такое же воспитание, как и бонобо, проявила интерес к зеркалу в удивительно раннем возрасте, когда ей было всего 6 месяцев. Однажды во время игры она слегка поранила себе бровь, не до крови, но так, что осталась царапина. Панзи не обратила на нее внимания и продолжала свою достаточно грубую и шумную игру как ни в чем не бывало. Минут через 45 после этого, пробегая мимо зеркала, она по обыкновению остановилась, чтобы взглянуть на свое отражение. Беглым взглядом дело, однако, не ограничилось. Панзи уселась и стала разглядывать, а потом и ощупывать красное пятнышко указательным пальцем. Потрогав его, она стала изучать этот палец, но крови на нем не было, т. к. царапина была совсем легкой. Затем, приблизившись к зеркалу, она разглядывала ее еще секунд 15, после чего потеряла к ней интерес.</p>
     <p>Можно предположить, что это был первый, возможно единичный, проблеск способности к самоузнаванию, которая проходит долгий путь формирования в процессе онтогенеза. Например, Н. Н. Ладыгина-Котс (1935) выделяла семь этапов становления реакции на собственное отражение в зеркале, сходных у шимпанзе и ребенка (рис. 38). По данным Д. Повинелли (POVINELLI, Cant 1995) этот процесс полностью завершается у антропоидов только после шести лет, причем феномен самоосознания основан не только на зрительной информации, но также на тактильной и проприоцептивной.</p>
     <image l:href="#i_037.jpg"/>
     <empty-line/>
     <p>Еще один любопытный эпизод представила нам Матата, которая получила доступ к зеркалу в шестилетнем возрасте. Как известно из работ Д. Повинелли (см., например, POVINELLI ET AL. 1993), только 20 % шести-семилетних шимпанзе начинают обследовать свое тело с помощью зеркала. Специальных наблюдений за этой стороной поведения Мататы никто не проводил, однако известно, что она успешно освоилась с зеркалом и явно идентифицировала свое отражение. Матата даже нашла зеркалу особое применение, проводя перед ним едва ли не целые часы и выдергивая редкие волоски с подбородка, — до этого не додумалась больше ни одна из обезьян.</p>
     <p>Важное место в жизни обезьян занимало телевидение. Возможность посмотреть фильм скрашивала рутину неволи. С особым удовольствием они смотрели игровые фильмы про обезьян (типа «Тарзана») и, вероятно, принимали увиденное за действительность. Описан эпизод, как в одном из фильмов чудовище подбиралось к вольере, похожей на ту, что была в лаборатории. Обе смотревшие фильм обезьяны заволновались, а Шерман даже сбегал за шлангом и направил в вольеру струю воды.</p>
     <p>Наряду с фильмами обезьянам демонстрировали и домашнее видео сотрудников, и съемки из их собственной жизни. Наблюдения за тем, как шимпанзе воспринимают свое видеоизображение, также способствовали пополнению представлений о том, как они себя осознают. Этому аспекту значительное место отводила С. Сэвидж-Рамбо в работе 1980—1990-х гг. Оказалось, что Шерман и Остин узнавали себя не только в зеркале, но и на экране телевизора, причем очень скоро они стали различать запись и «прямой эфир». Увидев собственное изображение, они высовывали язык, качали головой и т. д., проверяя, идет ли съемка. Если изображение «не реагировало» на их действия, они обычно возвращались к своим делам, игнорируя телевизор до тех пор, пока на экране не появлялось что-нибудь более интересное.</p>
     <p>Если оказывалось, что съемка происходит в настоящий момент, каждая из обезьян использовала ее по своему вкусу. Как и в других ситуациях, здесь ярко проявлялись их личностные особенности и пристрастия.</p>
     <p>В первый раз увидев себя на экране, Остин не мог от него оторваться целых 20 минут. Позже он догадался посредством телевизора заглянуть себе в горло. Он понял, что трудно делать это с помощью зеркала, так как если он откидывал голову назад, то не мог заглянуть в горло глубоко. Вскоре он, однако, сообразил, что телевизор в отличие от зеркала может показывать горло под самыми разными углами, в зависимости от положения камеры. Тогда он начал как можно шире открывать рот, следя в то же время на экране за тем, что видно в недрах его горла. Затем камеру направили точно вниз, в то время как он продолжал наблюдать за экраном. (Сэвидж-Рамбо пишет, что идея принадлежала Остину, но не уточняет, каким образом это происходило.) Когда он благодаря камере нашел удачный ракурс, то понял, что там слишком темно, и отправился искать фонарь. Вернувшись, он принял прежнее положение, а свет направил вниз прямо в горло. Следует особо отметить, что он никогда ничего подобного не видел и никто ему не подсказывал — эта затея целиком и полностью принадлежала ему.</p>
     <p>Шерман этим вовсе не интересовался, хотя и видел несколько раз, как Остин заглядывает себе в горло. Он использовал телевизор иначе, предпочитая с его помощью чистить зубы, красить губы и вздыбливать шерсть на плечах, подпрыгивая при этом вверх-вниз, — видимо, пробовал придать себе как можно более устрашающий вид. Хотя Остин тоже наблюдал за всем, что Шерман, он также не перенял у него ничего. Он продолжал осматривать свое горло и еще наблюдал за собой во время еды, а если еды не было, делал вид, что ест — пустой ложкой из пустой миски, внимательно следя за тем, как его действия повторяет изображение на экране.</p>
     <p>У Канзи тоже были свои особые пристрастия. Он никогда не чистил зубы и не заглядывал себе в горло, а следил за собой на экране телевизора, когда учился надувать воздушные шары и выдувать пузыри из жевательной резинки. Ему хотелось научиться тому и другому, но ни то, ни другое у него не получалось. Вспомним, как первый орангутан, который учился у Фурнесса говорить, тоже делал это перед зеркалом. Никто из других обезьян не прибегал к помощи зеркала для этих целей. Панбэниша тоже использовала его по-своему, не так, как другие. Она любовалась своим отражением, проверяя под разными углами, как она выглядит. Когда у нее начали расти клыки, она проводила уйму времени за разглядыванием в зеркале этих новых больших и мощных зубов (тогда она как раз стала пользоваться ими).</p>
     <p>Упражнения перед видеокамерой очень привлекали обезьян, но если экспериментаторы пытались направить их на достижение какой-нибудь своей цели, то часто терпели неудачу. Это удавалось только тогда, когда обезьяны сами были увлечены телевизором.</p>
     <p>Все же была найдена ситуация, которая привлекла обезьян и побудила к «сотрудничеству», а люди смогли проверить в эксперименте их способность пользоваться видеоизображением для контроля за собственными действиями. Для этого соорудили установку (MENZEL ET AL. 1985), где интересные для животного объекты были размещены за непрозрачной перегородкой с отверстием. Через это отверстие шимпанзе просовывал руку, а телекамера передавала на экран изображение ее манипуляций с другой стороны перегородки, так что единственным способом контролировать свои действия было следить за ними на экране. Оказалось, что и Шерман, и Остин могли выполнять таким способом все необходимые манипуляции. Например, если им представляли два закрытых контейнера, один с пищей, другой пустой, то они всегда выбирали тот, что с пищей. Они могли работать даже с перевернутым изображением, хотя уже не так ловко. Когда же их прямое видеослежение без предупреждения заменяли демонстрацией ранее отснятых изображений руки, то они быстро обнаруживали несоответствие (даже если там была их собственная рука) и вынимали ее из отверстия (рис. 39).</p>
     <image l:href="#i_038.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Способность человекообразных обезьян к кроссмодальному опознанию предметов<a l:href="#n_36" type="note">[36]</a> известна давно. Так, Иони очень точно выбирал на ощупь из мешка предметы, соответствующие зрительно воспринятому образцу (ЛАДЫГИНА-КОТС 1923). Однако в данном случае обезьяны показали еще более высокий уровень абстрагирования — отвлечения от «чувственных корней, от реального образа конкретного предмета».</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Роль образов и представлений в психике шимпанзе</p>
     </title>
     <p>До сих пор существуют разные мнения о том, какова роль представлений и образов в психике антропоидов. С одной стороны, еще в 1930-е годы было показано, что в тесте на отсроченную реакцию обезьяны помнят не просто о спрятанной приманке, но и о том, что именно было спрятано (см. ДЕМБОВСКИЙ 1963). Н. Н. Ладыгина-Котс (1959) признавала наличие образного мышления у шимпанзе и указывала на его специфику. Она считала, что ограниченность их конструктивной деятельности (например, неудачи при соединении двух коротких палок и неумение связать их) обусловлена их неспособностью мысленно объединять зрительные образы. Мы уже говорили о точке зрения К. Э. Фабри, согласно которой «интеллектуальные способности обезьян, включая антропоидов, ограничены тем, что вся их психическая деятельность имеет биологическую обусловленность, поэтому они <emphasis>не способны к установлению мысленной связи между одними лишь представлениями и их комбинированием в образы»</emphasis> (Фабри 1976, с. 260; курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis></p>
     <p>Между тем уже самые первые данные о поведении «говорящих» обезьян свидетельствовали о существовании у них образного мышления, так что даже Курт Эрнестович, как мы упоминали, пересмотрел свои представления на этот счет. В более поздней работе (см. ФАБРИ 2001, с. 456) он писал: «Вообще же фактические данные, полученные в опытах с „говорящими“ обезьянами, доказывают оправданность предположения, что у высших животных существуют генерализованные образы, из интеграции которых у каждого вида животных слагается некий, как, очевидно, можно его назвать, „генерализованный образ среды обитания“. Генерализованные образы животных функционально эквивалентны столь же гипотетическим пока „образам мира“ у человека (по Леонтьеву), но, разумеется, качественно в корне отличаются от этой социально-исторически обусловленной категории».</p>
     <p>Отрицание образного мышления у антропоидов особенно показательно для тех, кто не имеет отношения к изучению приматов. Так, известный археолог И. Дэвидсон, которого цитирует С. Сэвидж-Рамбо, на одной из конференций заявил, что «люди отличны от человекообразных обезьян, и вся мировая „шимпанология“ не может рассказать нам ничего интересного. У них <emphasis>нет образного мышления, поэтому мы не можем узнать от них ничего полезного для понимания происхождения языка.</emphasis> (…) И если вы хотите узнать что-то о корнях и происхождении языка, единственный источник, который позволяет это сделать, — это данные археологии» (Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003, с. 27; курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis></p>
     <p>Наличие у шимпанзе внутренних (образных) представлений и их роль в когнитивной деятельности животных мы последовательно демонстрировали в предыдущем изложении. В частности, характер обращения шимпанзе со своим видеоизображением, умение отличить «прямой эфир» от записи, разыграть перед камерой определенный и излюбленный сценарий свидетельствуют о способности мысленно представлять себе (заранее проигрывать в уме) все эти операции.</p>
     <p>Одна из важнейших сторон когнитивной деятельности антропоидов — их хорошо известная способность к тонкой и точной ориентации в пространстве. Благодаря «говорящим» обезьянам ее реальность получила новое подтверждение, поскольку, овладев языком-посредником, они могут «называть» отдельные пункты своей «когнитивной карты» с помощью разного рода знаков — узнают их на фотографиях, запоминают их названия на слух и сами называют с помощью йеркиша.</p>
     <p>На возможность активного функционирования образной памяти и на роль внутренних представлений в обеспечении многих сторон психики обезьян указывает целый ряд обстоятельств. Мы уже упоминали некоторые ситуации, когда обезьяны разглядывали картинки, жестикулировали или выбирали какие-то лексиграммы на клавиатуре, не желая, чтобы при этом присутствовал кто-нибудь из людей. Мы признавались также, что попытки трактовать эти случаи как проявление у них воображения выглядят антропоморфичными. Тем не менее, такое поведение, описанное независимо разными наблюдателями у нескольких «говорящих» обезьян, напоминает о подобных фактах, отмеченных и в других ситуациях. Первым в этом ряду было поведение Вики, которая, играя с воображаемыми игрушками, была расстроена, когда увидела, что ей подражает воспитательница (см. выше, в главе «Некоторые особенности начального периода обучения Уошо»).</p>
     <p>Все это подводит нас к проблеме игры человекообразных обезьян, которая очень широко изучена, однако мы не имеем возможности подробно рассматривать обширную литературу о ней. Наблюдения за «говорящими» обезьянами внесли несомненный, но не всеми осознанный вклад в ее понимание. Ограничимся упоминанием об одном из самых спорных вопросов: имеются ли у антропоидов игры, связанные с «образным фантазированием» (термин Ф. Бойтендайка), с распределением и сменой ролей, с наделением игрушек или партнеров какими-то воображаемыми функциями. Первый исследователь этого вопроса, Н. Н. Ладыгина-Котс (1935), пришла к выводу, что для шимпанзенка игра воображения не типична, что в игре он тренирует преимущественно тело, тогда как ребенок тренирует дух. Проведенный нами анализ современной, в том числе и этологической литературы (см. ЗОРИНА 1998) показал, что игры с воображаемыми предметами все же свойственны многим антропоидам, причем как в условиях неволи, так и в природе (ГУДОЛЛ 1992). Об этом же свидетельствуют и многочисленные эпизоды из жизни «говорящих» обезьян. Приведем некоторые из них, хотя вопрос требует специального рассмотрения.</p>
     <p>Как отмечает С. Сэвидж-Рамбо (SAVAGE-RUMBAUGH, LEWIN 1994/2003), игры воображения у обезьян не так изобретательны, как у детей, но тем не менее обезьяны участвуют в них с большой охотой. В юном возрасте Остин часто делал вид, что ест воображаемую пищу, иногда даже притворялся, что достает ее воображаемой ложкой из воображаемой тарелки. Он аккуратно отправлял несуществующую пищу к себе в рот и двигал губами, словно она была настоящая. В отличие от него Шерман воображаемой пищей не интересовался — ему всегда хотелось съесть что-нибудь реальное, — зато любил делать вид, что куклы, особенно фигурки Кинг-Конга, кусали его или друг друга за пальцы или устраивали потасовки. Нечто подобное Ф. Паттерсон (см. ПАТТЕРСОН И ДР. 2000) наблюдала у гориллы Коко. Обезьяна манипулировала двумя игрушечными гориллами разного цвета и, что особенно интересно, комментировала их действия, однако прекратила игру, увидев, что за ней следит лаборант.</p>
     <p>В детстве Канзи любил изображать, как прячет еду у себя в одеялах или под другими игрушками. Иногда он делал вид, что дает Панбэнише или кому-нибудь еще отведать своего воображаемого лакомства. Если же он собирался «съесть» его сам, то делал вид, что торопливо заглатывает пищу, словно только что украл ее, в отличие от Остина, который жевал медленно, глядя на себя в зеркало.</p>
     <p>Любимая игра Панбэниши — делать вид, что она слышит в соседней комнате какое-то чудовище. Направляясь к двери, с вздыбленной шерстью, она объявляла: «МОНСТР», и приглашала остальных пойти с ней посмотреть. Иногда она сама потом надевала маску монстра и притворялась, что пытается догнать свою сестру Тамули. Ей также нравилось делать вид, что она откусывает лакомства, нарисованные в журналах, или изображения персиков, которыми были украшены тарелки в лаборатории. Чаще, но не всегда они играли в такие игры в одиночку.</p>
     <p>Кажется, не будет сильным преувеличением предположить, что поведение обезьян в этих случаях в какой-то мере удовлетворяет одному из определений человеческой игры как способности «приписывать себе и другим потенциальным участникам требуемые ролевые функции и осуществлять вместе с ними действие, символически изображающее реальное стереотипное действие. В этом случае цель (…) заключается не в том, чтобы произвести какие-то внешние изменения, а в том, чтобы временно <emphasis>перевоплотиться и почувствовать себя исполнителем роли</emphasis>, недоступной ему в реальности» (КОШЕЛЕВ, В ПЕЧАТИ; курсив наш. — <emphasis>З. З</emphasis>., <emphasis>А. С.</emphasis>).</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Заключение: обезьяны в «двух мирах»</p>
    </title>
    <p>«Говорящие» обезьяны — Канзи и его сестры, так же как Уошо и ее «семья», — это совершенно особые обезьяны. Когда читаешь о них, вспоминаешь книгу Т. Кребер «Иши в двух мирах» (1970). В ней идет речь о последнем представителе племени яхов, южной ветви североамериканского племени индейцев яна. В 1911 году его привез в Сан-Франциско антрополог А. Кребер. Большинство соплеменников Иши погибло, немногих выживших белые вытеснили в абсолютно бесплодные места. Иши чудом спасся, но его нашли в состоянии крайнего истощения и испуга, окруженного стаей собак. Родной язык Иши никому из американцев известен не был, существовала только запись нескольких десятков слов на языке родственного племени. Сначала Иши узнал только одно слово, но постепенно с его помощью расшифровывали значение все новых слов и фраз. Это была настоящая находка для этнографов, и Иши тоже был очень счастлив, когда понял, что может с кем-то поговорить. Со временем он продемонстрировал весь набор трудовых навыков, которыми владел человек каменного века, включая изготовление каменных орудий и добывание огня трением.</p>
    <p>Благодаря Иши люди как бы переносились на время в каменный век. Точно так же и общение с «говорящими» обезьянами позволяет составить впечатление о том, как могли разговаривать люди на заре существования человечества, и представить себе психику шимпанзе в таких аспектах, которые невозможно вскрыть обычными лабораторными методами.</p>
    <p>Огромный материал, собранный классиками этого направления, еще не весь освоен и осмыслен, во всяком случае мы надеемся еще вернуться к его обсуждению. Приведем лишь один пример. Представления о способности антропоидов к рисованию (Фирсов, Чиженков 2003, 2004; Vancatova 2000) несомненно обогатятся при анализе «графической деятельности» «говорящих» обезьян. Многие из них охотно рисовали, причем Уошо, Канзи, а особенно Мойя подписывали свои произведения. Их рисунки ярко индивидуальны, хотя и не могут похвастать сходством с изображаемым объектом, что, впрочем, характерно и для большинства детей до трех лет.</p>
    <p>Как бы ни относиться к отдельным аспектам полученных данных, можно согласиться с их авторами, что они свидетельствуют об отсутствии разрыва в познавательных способностях человека и человекообразных обезьян. Тем самым основательно подтверждается выдвинутое Ч. Дарвином представление о том, что разница между психикой человека и высших животных, как бы велика она ни была, это разница в степени, а не в качестве.</p>
    <subtitle>* * *</subtitle>
    <p>В этой книге мы попытались собрать, представить и обсудить доказательства того, что языковое поведение антропоидов действительно обладает зачатками многих качеств языка человека. При этом мы старались не преувеличивать сходство и не забывать о различиях. Перечислим важнейшие положения: человекообразные обезьяны обладают способностью воспринимать и продуцировать «слова», которые могут быть реализованы в разной форме. В основе таких «слов» лежит обобщенное представление о классе соответствующих объектов и действий, которое позволяет использовать их в разнообразных ситуациях, в том числе совершенно новых, употреблять в переносном смысле, в качестве шутливых и бранных выражений. Все это отвечает важнейшему свойству языка (по Выготскому): обобщение и значение слова суть синонимы; они демонстрируют способность к преднамеренной передаче информации, в том числе к «высказываниям» об отсутствующих объектах и, в ограниченной степени, о событиях прошлого и будущего; они могут поддерживать друг с другом и с человеком активные диалоги, включающие обмен ролями адресанта и адресата, в которых высказывание одного участника обусловливает ответ другого; они понимают синтаксическую структуру речи (влияние порядка слов на смысл высказывания); они различают звучащие слова и понимают, что различные комбинации одних и тех же фонем имеют разный смысл; они могут (при определенных условиях воспитания) воспринимать устную речь и понимать ее синтаксис на уровне двухлетнего ребенка.</p>
    <p>Этот список можно продолжить, но напомним, что разница в «степени» вербального поведения антропоидов и языка человека весьма велика: словарь обезьян (как бы ни преувеличивали его объем) ограничен по сравнению со словарем ребенка даже трех лет, а продуктивность языка (по Ч. Хоккету) проявляется только как тенденция; свойство перемещаемости развито не настолько, чтобы появились уверенные основания считать, что обезьяны действительно могут подробно «высказываться» о событиях отдаленного прошлого и о планах на будущее; собственные «высказывания» шимпанзе в подавляющем большинстве случаев ограничиваются двумя-тремя «словами», что, впрочем, характерно и для двухлетних детей; понимание синтаксиса также находится у обезьян на самой ранней ступени развития, хотя и сопоставимо с характерным для двухлетнего ребенка.</p>
    <p>Такова объективная (как мы надеемся) характеристика возможностей «говорящих» обезьян. Ее можно расценивать как доказательство того, что антропоиды ближе к человеку, чем к остальным приматам. По образному выражению известного антрополога Э. Бейтс, «Берлинская стена пала, и это была стена, которая отделяет шимпанзе от человека» (цит. по SAVAGE-RUMBAUGH, LEWIN 1994/2003, с. 178). Приведем и слова Дж. Гудолл из ее предисловия к книге Р. Футса «Next of Kin»: «Конечно, человек уникален, но мы не так сильно отличаемся от остальных, как привыкли думать. Мы не высимся в сиянии на одинокой вершине, отделенные от остального животного царства непреодолимой пропастью. Шимпанзе, особенно обученные человеческому языку, помогают нам перебросить мост через эту воображаемую пропасть. Это заставляет нас по-новому относиться не только к шимпанзе, но и ко всем остальным удивительным животным, с которыми мы — human animals — сосуществуем на этой планете» (FOUTS, MILLS 1997/2002, с. 2).</p>
    <p>В этой книге мы намеренно не касались дискуссий о происхождении и природе языка человека, которые не утихают среди лингвистов. Приведем лишь точку зрения Т. В. Черниговской (2003), высказанную ею в статье «Язык и мозг: прав ли Дарвин»: «Исследование языковых возможностей высших обезьян также является ареной очень оживленных дискуссий. Сторонники существования у человека врожденных языковых символических правил и генетически обусловленной специфики человеческого языка как системы не могут согласиться с трактовкой эмпирических данных в русле лингвистических навыков, приобретенных в процессе специального обучения. Наиболее резкая критика сводится к антропоморфности подхода, к вчитыванию, приписыванию поведению приматов свойственных только людям особенностей оперирования языком». Как считает Т. В. Черниговская, «этот спор трудно разрешим все по тем же понятным теперь причинам: участники вынуждены выбирать из полярных точек зрения, тогда как <emphasis>речь идет о континууме: некие зачатки синтаксиса в языковых попытках приматов отрицать трудно»</emphasis> (курсив наш. — <emphasis>З. З., А. С.).</emphasis> По ее мнению, «стоит ли держаться за центризм синтаксиса? Если мы живем в мире концептов, стоит ли по-прежнему быть в плену бинарного способа мышления с необходимостью выбирать между полярными взглядами: мутация или отбор? модулярность или нейронная сеть? Ведь и сам Дарвин не отрицал роли случайных событий (мутаций) в эволюции» (с. 159).</p>
    <p>Есть, однако, и гораздо более сдержанные оценки. Так, Е. Н. Панов (2005, с. 465) считает, что «у нас нет оснований отказываться от веками складывавшихся представлений об уникальности человека как биологического вида и как первого создателя и носителя материальной культуры на Земле». Обсуждая вопрос о том, увенчались ли успехом поиски «недостающего звена» между интеллектом человека и его предков — высших приматов, он пишет, что «действительно обнаружен <emphasis>вход на мостик</emphasis>, разделяющий эти два микрокосма и ведущий из глубины тысячелетий к тому рубежу, когда люди начали становиться тем, что они есть сегодня. Но, увы, большая часть этого моста не сохранилась, и его обломки никогда не будут найдены» (там же, с. 398).</p>
    <p>Мы же ограничимся осторожным, но зато вполне объективным выводом о том, что открытие этого уровня когнитивных способностей животных подтверждает гипотезу Л. А. Орбели о наличии переходного этапа между первой и второй сигнальной системой и позволяет уточнить грань между психикой человека и животных. Оно свидетельствует, что и речь — эта высшая когнитивная функция человека — имеет биологические предпосылки. Тем не менее, даже у наиболее высокоорганизованных животных — шимпанзе, уровень овладения простейшим вариантом человеческого языка не превышает способностей 2–2<sup>1</sup>/<sub>2</sub>-летнего ребенка.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Благодарности</p>
    </title>
    <p>Мы хотим искренне поблагодарить наших друзей и коллег по кафедре высшей нервной деятельности биологического факультета МГУ, помогавшим нам в нашей экспериментальной работе.</p>
    <p>Приносим глубокую благодарность руководителям Московского этологического семинара — А. А. Захарову и Е. А. Гороховской, неоднократно предоставлявшим нам возможность обсудить проблемы мышления и языков-посредников у животных с широким кругом заинтересованных и квалифицированных слушателей, которым мы также выражаем признательность.</p>
    <p>Мы благодарим М. Л. Бутовскую за возможность принять участие в организованных ею школах по этологии человека, за плодотворные дискуссии и ценные консультации.</p>
    <p>Мы благодарим А. Гордона и О. Смакову за возможность представить наши данные столь обширной аудитории, как зрители передачи «Гордон».</p>
    <p>Сердечно благодарим А. Д. Кошелева, которому принадлежит инициатива издания этой книги.</p>
    <p>Мы глубоко признательны Б. А. Успенскому, Ю. Д. Апресяну, В. М. Живову и Л. А. Фирсову за ценные советы и замечания.</p>
    <p>Самую горячую благодарность мы приносим нашему другу и коллеге И. И. Полетаевой, неизменно помогавшей нам во всех жизненных ситуациях и выполнившей научное редактирование рукописи.</p>
    <p>Появление книги было бы невозможно без той помощи, которую Н. Ф. Еремин оказывал нам на всех этапах сбора материала и подготовки его к печати.</p>
    <p>Благодарим Г. Г. Филиппову и Л. А. Фирсова, А. Пепперберг, Э. Визальберги, С. Сэвидж-Рамбо, У. Мюнтца, любезно предоставивших нам фотографии, а также А. И. Клюкину за разрешение использовать фотографии из фондов Дарвиновского музея.</p>
    <p>Сердечно благодарим М. Н. Григорян за неформальное отношение к нашей рукописи и высокопрофессиональную работу над ней.</p>
    <p>Наша работа проводилась при финансовой поддержке ряда фондов: РФФИ (гранты 95-04-11099-а, 97-04-62069-и и 98-04-48440-а; 01-04-48290; 04-04-48445), «Университеты России» (1992–1997 гг.), ISF JKE-100; «Фундаментальные проблемы естествознания и техники» Министерства образования РФ (J№ 97-10277), Швейцарского научного фонда (IP № 05224); гранта, предоставленного НАТО, а также при спонсорской помощи Московской фармацевтической фабрики.</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>Литература</p>
    </title>
    <p>БРЮЕР 1982 — <emphasis>С. Брюер.</emphasis> Шимпанзе горы Ассерик. М.: Мир, 1982. 280 с.</p>
    <p>БУТОВСКАЯ 2004 — <emphasis>М. Л. Бутовская.</emphasis> Язык тела: природа и культура. М.: Науч. мир, 2004. 437 с.</p>
    <p>БУНАК 1965 — <emphasis>В. В. Бунак.</emphasis> Жесты и другие виды сигналов обезьян // Биологические основы подражательной деятельности и стадных форм поведения. М., 1965. С. 10–14.</p>
    <p>ВОРОНИН, Фирсов 1967 — <emphasis>Л. Г. Воронин, Л. А. Фирсов.</emphasis> Исследования высшей нервной деятельности антропоидных обезьян в Советском Союзе // Журнал высшей нервной деятельности. 1967. Т. 17. № 5. С. 834–846.</p>
    <p>ВЫГОТСКИЙ 1996 — <emphasis>Л. С. Выготский.</emphasis> Мышление и речь. М.: Лабиринт, 1996. 414 с.</p>
    <p>ГАРДНЕР, Гарднер 2000 — <emphasis>Р. А. Гарднер, Б. Т. Гарднер.</emphasis> Обучение шимпанзе жестовому языку в общении с людьми // Иностр. психология. 2000. № 3. С. 18–27.</p>
    <p>ГОРОХОВСКАЯ 2005 — <emphasis>Е. А. Гороховская.</emphasis> Субъективный мир животных и объективная этология Конрада Лоренца // Зоологический журнал. 2005. Т. 84. № 1. С. 124–134.</p>
    <p>ГУДОЛЛ 1992 — <emphasis>Дж. Гудолл.</emphasis> Шимпанзе в природе: поведение. М.: Мир, 1992. 670 с.</p>
    <p>ДАНИЛОВА 2004 — <emphasis>Н. Н. Данилова.</emphasis> Психофизиология. М.: Аспект-Пресс, 2004.</p>
    <p>ДАРВИН 1896 — <emphasis>Ч. Дарвин.</emphasis> Происхождение человека и половой подбор // Сочинения. Т. 2. Спб., 1896.</p>
    <p>ДАШЕВСКИЙ 1979 — <emphasis>Б. А. Дашевский.</emphasis> Физиологический анализ способности высших млекопитающих к оперированию эмпирической размерностью фигур: Автореф. дис… канд. биол. наук / МГУ. М.: Изд-во МГУ, 1979.</p>
    <p>ДАШЕВСКИЙ, Детлаф 1974 — <emphasis>Б. А. Дашевский, С. А. Детлаф.</emphasis> Дифференцирование фигур по признаку объемности у макаков-резусов // Журн. высш. нерв. деят. 1974. Т. 24. № 4. C. 860–862.</p>
    <p>ДЕМБОВСКИЙ 1963 — <emphasis>Я. Дембовский.</emphasis> Психология обезьян. М.: Иностр. лит., 1963. 331 с.</p>
    <p>ДЕРЯГИНА 1999 — <emphasis>М. А. Дерягина.</emphasis> Эволюционная антропология. М.: Изд-во УРАО. 1999. 208 с.</p>
    <p>ДЕРЯГИНА, Васильев 1993 — <emphasis>М. А. Дерягина, С. В. Васильев.</emphasis> Формы общения у приматов и происхождение языка человека // Язык в океане языков. Новосибирск: Сиб. хронограф, 1993. С. 60–86.</p>
    <p>ДЕРЯГИНА И ДР. 1989 — <emphasis>М. А. Дерягина, М. Л. Бутовская, А. Г. Семенов. </emphasis>Эволюционные перестройки системы коммуникации в филогенезе приматов и гоминид (в связи с проблемой происхождения речи) // Биологические предпосылки антропосоциогенеза. Т. 1. М., 1989. С. 98—129.</p>
    <p>Дерягина, Бутовская 2004 — <emphasis>М. А. Дерягина, М. Л. Бутовская.</emphasis> Систематика и поведение приматов. М., 2004. 270 с.</p>
    <p>ЗОРИНА 1993 — <emphasis>З. А. Зорина.</emphasis> Элементарное мышление птиц и млекопитающих: экспериментальные исследования // Язык в океане языков. Новосибирск: Сиб. хронограф, 1993. С. 160–172.</p>
    <p>ЗОРИНА 1998 — <emphasis>З. А. Зорина.</emphasis> Игра животных // Мир психологии. 1998. № 16. С. 95—117.</p>
    <p>ЗОРИНА 2004 — <emphasis>З. А. Зорина.</emphasis> Эволюция разумного поведения: от элементарного мышления животных к абстрактному мышлению человека // Этология человека и смежные дисциплины / Ред. М. Л. Бутовская. М., 2004. С. 175–190.</p>
    <p>ЗОРИНА 2005 — <emphasis>З. А. Зорина.</emphasis> Мышление животных: эксперименты в лаборатории и наблюдения в природе // Зоологический журнал. 2005. Т. 84. № 1. С. 134–149.</p>
    <p>ЗОРИНА И ДР. 1995 — <emphasis>З. А. Зорина, Т. С. Калинина, Н. В. Маркина.</emphasis></p>
    <p>Транзитивное заключение у птиц: решение теста Гиллана врановыми и голубями // Журнал высшей нервной деятельности.</p>
    <p>1995. Т. 45. № 4. С. 716–722.</p>
    <p>ЗОРИНА И ДР. 1999/2002 — <emphasis>З. А. Зорина, И. И. Полетаева, Ж. И. Резникова.</emphasis> Основы этологии и генетики поведения. М.: Изд-во МГУ, 1999/2002. 323 с.</p>
    <p>ЗОРИНА И ДР. 2001 — <emphasis>З. А. Зорина, А. А. Смирнова, О. Ф. Лазарева.</emphasis> Умеют ли вороны «считать»? // Природа. 2001. № 2. С. 72–79.</p>
    <p>ЗОРИНА И ДР. 2002 — <emphasis>З. А. Зорина, О. Ф. Лазарева, Е. В. Мандрико, М. Г. Плескачева, А. А. Смирнова.</emphasis> Когнитивные способности врановых птиц // Экология врановых птиц в антропогенных ландшафтах. Саранск, 2002. С. 18–21.</p>
    <p>ЗОРИНА, Полетаева 2001/2003 — <emphasis>З. А. Зорина, И. И. Полетаева.</emphasis> Зоопсихология: элементарное мышление животных. М.: Аспект-Пресс, 2001/2003. 320 с.</p>
    <p>ЗОРИНА, ФЕДОТОВА 1981 — <emphasis>З. А. Зорина, И. Б. Федотова.</emphasis> Роль Wulst в решении экстраполяционной задачи у вороновых птиц // Журнал высшей нервной деятельности. 1981. Т. 31. № 1. С. 185–187.</p>
    <p>Зорина, Смирнова 1995 — <emphasis>З. А. Зорина, А. А. Смирнова.</emphasis> Количественные оценки у серых ворон: обобщение по относительному признаку «большее множество» // Журнал высшей нервной деятельности. 1995. Т. 45. № 3. С. 490–499.</p>
    <p>КЕЛЕР 1930 — <emphasis>В. Келер.</emphasis> Исследование интеллекта человекоподобных обезьян. М.: Комакадемия, 1930. 207 с.</p>
    <p>КЕЛЛЕР 2003 — <emphasis>Е. Келлер.</emphasis> История моей жизни. М.: Захаров, 2003. 269 с.</p>
    <p>КОЧЕТКОВА 1973 — <emphasis>В. И. Кочеткова.</emphasis> Палеоневрология. М., 1973.</p>
    <p>КОШЕЛЕВ, В ПЕЧАТИ — <emphasis>А. Д. Кошелев.</emphasis> Что лежит в основании языковой категории «игра»: частные признаки (Витгенштейн, Лакофф) или общее значение (Хёйзинга, Вежбицкая)?. М.: Индрик, в печати.</p>
    <p>КРЕБЕР 1970 — <emphasis>Т. Кребер.</emphasis> Иши в двух мирах. М.: Мысль, 1970. 207 с.</p>
    <p>КРУШИНСКИЙ 1977/1986 — <emphasis>Л. В. Крушинский.</emphasis> Биологические основы рассудочной деятельности. М.: Изд-во МГУ, 1977/1986. 270 с.</p>
    <p>КРУШИНСКИЙ И ДР. 1976 — <emphasis>Л. В. Крушинский, Б. А. Дашевский, В. В. Фокина.</emphasis> Изучение способности собак к решению задач по оперированию эмпирической размерностью фигур // Журнал высшей нервной деятельности. 1976. Т. 26. № 2. С. 280–287.</p>
    <p>КРУШИНСКИЙ, В ПЕЧАТИ — <emphasis>Л. В. Крушинский.</emphasis> Записки московского биолога: Загадки поведения животных. М.: Языки славянских культур, в печати.</p>
    <p>ЛАДЫГИНА-КОТС 1923 — <emphasis>Н. Н. Ладыгина-Котс.</emphasis> Исследование познавательных способностей шимпанзе. М.: Госиздат, 1923.</p>
    <p>ЛАДЫГИНА-КОТС 1935 — <emphasis>Н. Н. Ладыгина-Котс.</emphasis> Дитя шимпанзе и дитя человека в их инстинктах, эмоциях, играх, привычках и выразительных движениях. М.: Гос. Дарвиновский музей, 1935. 596 с.</p>
    <p>ЛАДЫГИНА-КОТС 1959 — <emphasis>Н. Н. Ладыгина-Котс.</emphasis> Конструктивная и орудийная деятельность высших обезьян. М.: Наука, 1959. 399 с.</p>
    <p>Ладыгина-Котс 1963 — <emphasis>Н. Н. Ладыгина-Котс.</emphasis> Послесловие // <emphasis>Я. Деембовский.</emphasis> Психология обезьян. М.: Иностр. лит., 1963. С. 285–324.</p>
    <p>ЛАДЫГИНА-КОТС 1965 — <emphasis>Н. Н. Ладыгина-Котс.</emphasis> Предпосылки человеческого мышления. М.: Наука, 1965. 110 с.</p>
    <p>ЛЕОНТЬЕВ 1981 — <emphasis>А. Н. Леонтьев.</emphasis> Проблемы развития психики. М.: Наука, 1981. 584 с.</p>
    <p>ЛИНДЕН 1981 — <emphasis>Ю. Линден.</emphasis> Обезьяны, человек и язык. М.: Мир, 1981. 272 с.</p>
    <p>ЛОРЕНЦ 1992 — <emphasis>К. Лоренц.</emphasis> Человек находит друга. М.: Изд-во МГУ, 1992. 176 с.</p>
    <p>ЛУРИЯ 1973 — <emphasis>А. Р. Лурия.</emphasis> Основы нейропсихологии. М.: Изд-во МГУ, 1973. 374 с.</p>
    <p>НОВОСЕЛОВА 1965 — <emphasis>С. Л. Новоселова.</emphasis> Сравнительный анализ формирования опосредованной деятельности у приматов путем самостоятельного опыта и подражания // Биологические основы подражательной деятельности и стадных форм поведения. М.; Л., 1965. С. 65–72.</p>
    <p>НОВОСЕЛОВА 2001 — <emphasis>С. Л. Новоселова.</emphasis> Развитие интеллектуальной основы деятельности приматов. М.; Воронеж, 2001. 287 с.</p>
    <p>ОРБЕЛИ 1949 — <emphasis>Л. А. Орбели.</emphasis> Вопросы высшей нервной деятельности. М.; Л.: АН СССР, 1949.</p>
    <p>ПАВЛОВ 1949 — <emphasis>И. П. Павлов.</emphasis> Павловские среды. М.; Л.: Изд-во АН СССР, 1949. 263 с.</p>
    <p>ПАНОВ 1980 — <emphasis>Е. Н. Панов.</emphasis> Знаки, символы, языки. М.: Знание, 1980. 191 с.</p>
    <p>ПАНОВ 2005 — <emphasis>Е. Н. Панов.</emphasis> Знаки, символы, языки. М.: Тов-во науч. изд. КМК, 2005. 495 с.</p>
    <p>ПАТТЕРСОН И. ДР. 2000 — <emphasis>Ф. Г. Паттерсон, М. Л. Матевиа, В. А. Хайликс</emphasis>. Как гориллы познают мир вокруг себя: что показал проект Коко // Иностр. психология. 2000. № 13. С. 41–55.</p>
    <p>ПИАЖЕ 1969 — <emphasis>Ж. Пиаже.</emphasis> Избранные психологические труды. М., 1969.</p>
    <p>ПРАЙОР 1981 — <emphasis>К. Прайор.</emphasis> Несущие ветер: рассказ о дрессировке дельфинов. М.: Мир, 1981. 330 с.</p>
    <p>ПРОТОПОПОВ 1950 — <emphasis>В. П. Протопопов.</emphasis> Процессы отвлечения и обобщения (абстракции) у животных и человека // Исследование высшей нервной деятельности в естественном эксперименте. Киев: Гос. мед. изд-во УССР, 1950. С. 157–176.</p>
    <p>РАМБО, Биран 2000 — <emphasis>Д. М. Рамбо, М. Д. Биран.</emphasis> Интеллект и языковые способности приматов // Иностр. психология. 2000. № 13. С. 29–40.</p>
    <p>РЕЗНИКОВА 2005 — <emphasis>Ж. И. Резникова.</emphasis> Интеллект и язык животных и человека: Основы когнитивной этологии. М.: ИКЦ Академкнига, 2005. 518 с.</p>
    <p>РЕЗНИКОВА, Рябко 1995а — <emphasis>Ж. И. Резникова, Б. Я. Рябко.</emphasis> Передача информации о количественных характеристиках объекта у муравьев // Журнал высшей нервной деятельности. 1995. Т. 45. № 3. С. 490–499.</p>
    <p>РЕЗНИКОВА, Рябко 19956 — <emphasis>Ж. И. Резникова, Б. Я. Рябко.</emphasis> Экспериментальное исследование способности муравьев к простейшим арифметическим операциям, основанное на теоретико-информационном подходе к изучению систем коммуникации животных // Докл. РАН. Сер. Биология. 1995. Т. 343. № 3. С. 420–422.</p>
    <p>РОГИНСКИЙ 1948 — <emphasis>Г. З. Рогинский.</emphasis> Навыки и зачатки интеллектуальных действий у антропоидов (шимпанзе). Л.: Наука, 1948. 204 с.</p>
    <p>СЕВЕРЦОВ 1922 — <emphasis>А. Н. Северцов.</emphasis> Эволюция и психика. М.: М. и С. Сабашниковы, 1922. 54 с.</p>
    <p>СЕРГИЕНКО 2005 — <emphasis>Е. А. Сергиенко.</emphasis> Модель психического (theory of mind) как ментальный механизм становления субъектности // Субъект, личность, психология человеческого бытия / Ред.</p>
    <p>B. В. Знаков, 3. И. Рябикина. М.: Ин-т психологии РАН, 2005.</p>
    <p>C. 113–146.</p>
    <p>СЕЧЕНОВ 1935 — <emphasis>И. М. Сеченов.</emphasis> Элементы мысли: Избр. труды. М.: Изд-во ВИЭМ, 1935. 320 с.</p>
    <p>СИЛАЕВА И ДР. 2005 — <emphasis>О. Л. Силаева, В. Д. Ильичев, А. П. Дубров.</emphasis> Говорящие птицы и говорящие звери, или Животные говорят! М.: Пасьва-ИнЭкоПром, 2005.</p>
    <p>СМИРНОВА 2000 — <emphasis>А. А. Смирнова.</emphasis> Исследование способности серых ворон к обобщениям, связанным с обработкой информации о числе: Автореф. дис… канд. биол. наук. М., 2000. 24 с.</p>
    <p>СМИРНОВА И ДР. 1998 — <emphasis>А. А. Смирнова, О. Ф. Лазарева, З. А. Зорина. </emphasis>Обучение серых ворон <emphasis>(Corvus cornix L.)</emphasis> отвлеченному правилу выбора по соответствию / несоответствию с образцом // Журнал высшей нервной деятельности. 1998. Т. 48. № 5. С. 855–867. СМИРНОВА И ДР. 2002 — <emphasis>А. А. Смирнова, О. Ф. Лазарева, З. А. Зорина. </emphasis>Исследование способности серых ворон к элементам символизации // Журнал высшей нервной деятельности. 2002. Т. 52. № 2. С. 241–254.</p>
    <p>СОКОЛОВ 1990 — <emphasis>Е. Н. Соколов.</emphasis> Нейрофизиологические механизмы сознания // Журнал высшей нервной деятельности. 1990. Т. 40. Вып. 6. С. 1049–1052.</p>
    <p>СЭС 1982 — Советский энциклопедический словарь. М., 1982.</p>
    <p>С. 1232.</p>
    <p>СЧАСТНЫЙ 1972 — <emphasis>А. И. Счастный.</emphasis> Сложные формы поведения антропоидов. Физиологическое изучение «произвольной» деятельности шимпанзе. Л.: Наука, 1972. 185 с.</p>
    <p>ТИХ 1970 — <emphasis>Н. А. Тих.</emphasis> Предыстория общества. Л.: Наука, 1970. 311 с.</p>
    <p>УЛАНОВА 1950 — <emphasis>Л. И. Уланова.</emphasis> Формирование у обезьян условных знаков, выражающих потребность в пище // Исследование высшей нервной деятельности в естественном эксперименте. Киев: Гос. мед. изд-во УССР, 1950. С. 132–154.</p>
    <p>УСПЕНСКИЙ, В ПЕЧАТИ — <emphasis>Б. А. Успенский</emphasis>. Деиксис и коммуникация. М.: Языки славянской культуры (в печати).</p>
    <p>ФАБРИ 1976 — <emphasis>К. Э. Фабри.</emphasis> Основы зоопсихологии. М.: Изд-во МГУ, 1976. 287 с.</p>
    <p>ФАБРИ 2001 — <emphasis>К. Э. Фабри.</emphasis> Основы зоопсихологии. М.: Учеб. — метод. коллектор «Психология», 2001. 463 с.</p>
    <p>ФИЛИППОВА 1990 — <emphasis>Г. Г. Филиппова.</emphasis> Интеллект орангутанов и его развитие в онтогенезе: Автореф. дис. канд. психол. наук. М., 1990. 24 с.</p>
    <p>ФИЛИППОВА 2004 — <emphasis>Г. Г. Филиппова</emphasis>. Зоопсихология и сравнительная психология. М.: Academia, 2004. 544 с.</p>
    <p>ФИРСОВ 1972 — <emphasis>Л. А. Фирсов.</emphasis> Память у антропоидов: Физиологический анализ. Л.: Наука, 1972. 231 с.</p>
    <p>ФИРСОВ 1977 — <emphasis>Л. А. Фирсов.</emphasis> Поведение антропоидов в природных условиях. Л.: Наука, 1977. 161 с.</p>
    <p>ФИРСОВ 1987 — <emphasis>Л. А. Фирсов.</emphasis> Высшая нервная деятельность человекообразных обезьян и проблема антропогенеза // Руководство по физиологии: Физиология поведения: Нейробиол. закономерности. Л.: Наука, 1987. С. 639–711.</p>
    <p>ФИРСОВ 1993 — <emphasis>Л. А. Фирсов.</emphasis> По следам Маугли // Язык в океане языков. Новосибирск: Сиб. хронограф, 1993. С. 44–59.</p>
    <p>ФИРСОВ, Чиженков 2003 — Л. <emphasis>А. Фирсов, А. М. Чиженков.</emphasis> Очерки физиологической психологии. СПб.: Астер-Х, 2003. 220 с.</p>
    <p>ФИРСОВ, Чиженков 2004 — <emphasis>Л. А. Фирсов, А. М. Чиженков.</emphasis> Эволюция интеллекта. СПб.: Астер-Х, 2004. 124 с.</p>
    <p>ХАЙЛИКС 2000 — <emphasis>В. А. Хайликс.</emphasis> Языковые способности и внутренний мир высших животных: Начало исследований и основные темы // Иностр. психология. 2000. № 13. С. 1—17.</p>
    <p>ХИЛЬЧЕНКО 1953 — <emphasis>А. Е. Хильченко.</emphasis> Исследование высшей нервной деятельности антропоидов (шимпанзе) // Вопросы физиологии АН УССР. 1953. № 4. С. 115–122.</p>
    <p>ХРУСТОВ 1994 — <emphasis>Г. Ф. Хрустов.</emphasis> Критерий человека. М., 1994. 268 с.</p>
    <p>ЧЕРНИГОВСКАЯ 2003 — <emphasis>Т. В. Черниговская.</emphasis> Язык и мозг: прав ли Дарвин? // Научный альманах / Ред. А. Гордон. М., 2003. С. 147–161.</p>
    <p>ЯКОБСОН 1972 — <emphasis>Р. О. Якобсон.</emphasis> Шифтеры, глагольные категории и русский глагол // Принципы типологического анализа языков разного строя. М., 1972. С. 95—113.</p>
    <p>ALTMANN 1962 — <emphasis>S. A. Altmann.</emphasis> Social behavior of anthropoid primates: Analysis of recent concepts // L. Bliss (ed.). Roots of Behavior. N. Y.: Harper and Brothers, 1962. P. 277–285.</p>
    <p>BANDURA, Walters 1963 — <emphasis>A. Bandura, R. H. Walters.</emphasis> Social Learning and Personality Development. N. Y.: Holt, Rinehart &amp; Winston, 1963.</p>
    <p>BANDURA 1971 — <emphasis>A. Bandura.</emphasis> Analysis of modeling processes // A. Bandura (ed.). Psychological Modeling. Chicago: Aldine-Atherton, 1971. P. 1—62.</p>
    <p>BANDURA 1977 — <emphasis>A. Bandura.</emphasis> Social Learning Theory. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1977.</p>
    <p>BEKOFF, ALLEN 1997 — <emphasis>M. Bekoff, C. Allen.</emphasis> Cognitive ethology: slayers, skeptics, and proponents // R. W. Mitchell et al. (eds). Anthropomorphism, Anecdotes, and Animals. Albany: St. Univ. of NY Press, 1997. P. 313–334.</p>
    <p>BIRO, Matsuzawa 2001 — <emphasis>D. Biro, T. Matsuzawa.</emphasis> Use of numerical symbols by the chimpanzee <emphasis>(Pan troglodytes):</emphasis> cardinals, ordinals, and the introduction of zero // Animal Cognition. 2001. Vol. 4. P. 193–199.</p>
    <p>BOESCH 1991 — <emphasis>C. Boesch.</emphasis> Teaching in wild chimpanzees // Animal Behavior. 1991. Vol. 41. P. 530–532.</p>
    <p>BOVET, VAUCLAIR 2001 — <emphasis>D. Bovet, J. Vauclair.</emphasis> Judgment of conceptual identity in monkeys // Psychonomic Bulletin &amp; Reviews. 2001. Vol. 8. P. 470–475.</p>
    <p>BOYSEN 1993 — <emphasis>S. T. Boysen.</emphasis> Counting in chimpanzees: Nonhuman principles and emergent properties of number // S. T. Boysen and E. J. Capaldi (eds). The Development of Numerical Competence: Animal and Human Models. Hillsdale, N. J.: Lawrence Erlbaum Ass., 1993. P. 39–61.</p>
    <p>BOYSEN, Berntson 1989 — <emphasis>S. T. Boysen, G. G. Berntson.</emphasis> Numerical competence in a chimpanzee (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>) // Journal of Comparative Psychology. 1989. Vol. 103. № 1. P. 23–31.</p>
    <p>BOYSEN, Berntson 1995 — <emphasis>S. T. Boysen, G. G. Berntson.</emphasis> Responses to quantity: perceptual versus cognitive mechanisms in chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>) // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes. 1995. Vol. 21. № 1. P. 82–95.</p>
    <p>BOYSEN ET AL. 1993 — <emphasis>S. T. Boysen, G. G. Berntson, T. A. Shreyer, K. S. Quigley.</emphasis> Processing of ordinality and transitivity by chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis> // Journal of Comparative Psychology. 1993. Vol. 107. № 2. P. 208–215.</p>
    <p>BRANNON, TERRACE 2000 — <emphasis>E. M. Brannon, H. S. Terrace.</emphasis> Representation of the numerosities 1–9 by rhesus monkeys (<emphasis>Macaca mulatta</emphasis>) // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes. 2000. Vol. 26. № 1. P. 31–49.</p>
    <p>BROWN 1976 — <emphasis>I. Brown.</emphasis> Role of referent concreteness in the acquisition of passive sentence comprehension through abstract modeling // Journal of Experimental Child Psychology. 1976. Vol. 22. P. 185–199.</p>
    <p>BYRNE 1998 — <emphasis>R. W. Byrne.</emphasis> The Thinking Ape. Evolutionary Origins of Intelligence. Oxford: Oxford Univ. Press, 1998.</p>
    <p>BYRNE, WHITEN 1988 — <emphasis>R. W. Byrne, A. Whiten.</emphasis> Machiavellian Intelligence: Social Expertise and the Evolution of Intellect in Monkeys, Apes, and Humans. Oxford: Clarendon Press, 1988. 315 p.</p>
    <p>CELLI ET AL. 2004 — <emphasis>M. Celli, S. Hirata, M. Tomonaga.</emphasis> Socioecological influences on tool use behavior of captive chimpanzees // International Journal of Primatology. 2004. Vol. 25. P. 1267–1281.</p>
    <p>CHOMSKY 1980 — <emphasis>N. Chomsky.</emphasis> Rules and Representations. N. Y.: Columbia Univ. Press, 1980.</p>
    <p>DAVIS 1993 — <emphasis>H. Davis.</emphasis> Numerical competence in animals: Life beyond Clever Hans // S. T. Boysen, E. J. Capaldi (eds). The Development of Numerical Competence: Animal and Human Models. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Assoc., 1993. P. 109–126.</p>
    <p>DAVIS, Perusse 1988 — <emphasis>H. Davis, R. Perusse.</emphasis> Numerical competence in animals: definitional issues, current evidence, and a new research agenda // Behavior and Brain Science. 1988. Vol. 11. P. 561–615.</p>
    <p>DEACON 1996 — <emphasis>T. W. Deacon.</emphasis> Prefrontal cortex and symbol learning: Why a brain capable of language evolved only once // B. M. Velich-kovsky, D. M. Rumbaugh (eds). Communicating Meaning: The Evolution and Development of Language. Mahwah, NJ: LEA Publishers, 1996. P. 103–138.</p>
    <p>DELIUS ET AL. 2000 — <emphasis>J. D. Delius, M. Jitsumori, M. Siemann.</emphasis> Stimulus equivalencies through discrimination reversal // C. Heyes, L. Huber (eds). The Evolution of Cognition. A Bradford Book: The MIT Press, 2000. P. 103–123. (The Vienna Series in Theoretical Biology).</p>
    <p>DELIUS, Sieman 1998 — <emphasis>J. D. Delius, M. Siemann.</emphasis> Transitive responding in animals and humans: exaptation rather than adaptation? // Behavioral Processes. 1998. Vol. 42. P. 107–137.</p>
    <p>DILGER 1960 — <emphasis>W. C. Dilger.</emphasis> The comparative ethology of the African parrot genus <emphasis>Agapornis</emphasis> // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1960. Bd 17. S. 649–685.</p>
    <p>DUCKER, Rensch 1977 — <emphasis>G. Ducker, B. Rensch.</emphasis> The solution of patterned string problems by birds // Behavior. 1977. Vol. 62. P. 164–173.</p>
    <p>DUNBAR 2000 — <emphasis>R. I. M. Dunbar.</emphasis> Causal Reasoning, mental rehearsal, and the Evolution of primate cognition // Heyes C., Huber L. (eds). The Evolution of Cognition. A Bradford Book: The MIT Press, 2000. P. 205–221. (The Vienna Series in Theoretical Biology).</p>
    <p>FAGOT ET AL. 2001 — <emphasis>J. Fagot, E. A. Wasserman, M. E. Young.</emphasis> Discriminating the relation between relations: the role of entropy in abstract conceptualization by baboons <emphasis>(Papio papio)</emphasis> and humans <emphasis>(Homo sapiens)</emphasis> // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes.</p>
    <p>2001. Vol. 27(4). P. 316–328.</p>
    <p>FOUTS 1975 — <emphasis>R. S. Fouts.</emphasis> Communication with chimpanzees // G. Kurth, I. Eibl-Eibesfeldt (eds). Hominization and Behavior. Stuttgart: Gustav Fischer Verlag, 1975. P. 137–158.</p>
    <p>FOUTS D. 1994 — <emphasis>D. H. Fouts.</emphasis> The use of remote video recordings to study the use of American Sign Language by chimpanzees when no humans are present // R. A. Gardner, B. T. Gardner, B. Chiarelli, and F. X. Plooij (eds). The Ethological Roots of Culture. Netherlands: Kluwer Academic, 1994. P. 271–284.</p>
    <p>FOUTS R. 1994 — <emphasis>R. Fouts.</emphasis> Transmission of human gestural language in a chimpanzee mother-infant relationship // R. A. Gardner, B. T. Gardner, B. Chiarelli, and F. X. Plooij (eds). The Ethological Roots of Culture. Netherlands: Kluwer Academic, 1994. P. 257–270.</p>
    <p>FOUTS ET AL. 1976 — <emphasis>R. S. Fouts, B. Chown, L. Goodin.</emphasis> Transfer of signed responses in American Sign Language from vocal English stimuli to physical object stimuli by a chimpanzee <emphasis>(Pan)</emphasis> // Learning and Motivation. 1976. Vol. 7. № 3. P. 458–475.</p>
    <p>FOUTS ET AL. 1982 — <emphasis>R. S. Fouts, A. D. Hirsch, D. H. Fouts.</emphasis> Cultural transmission of a human language in a chimpanzee mother-infant relationship // H. E. Fitzgerald, J. A. Mullins, and P. Page (eds). Psy-chobiological Perspectives: Child Nurturance. Vol. 3. N. Y.: Plenum Press, 1982. P. 159–196.</p>
    <p>FOUTS ET AL. 1984 — <emphasis>R. S. Fouts, D. H. Fouts, D. Schoenfeldt.</emphasis> Sign language conversational interaction between chimpanzees // Sign Language Studies. 1984. Vol. 42. P. 1—12.</p>
    <p>FOUTS ET AL. 1989 — <emphasis>R. S. Fouts, D. H. Fouts, T. E. Van Cantfort.</emphasis> The infant Loulis learns signs from cross-fostered chimpanzees // R. A. Gardner, B. T. Gardner, and T. Van Cantfort (eds). Teaching sign Language to Chimpanzees. Albany, NY: SUNY Press, 1989. P. 280–292.</p>
    <p>FOUTS ET AL. 2002 — <emphasis>R. S. Fouts, M. L. A. Jensvold, D. H. Fouts.</emphasis> Chimpanzee signing: Darwinian realities and Cartesian delusions // M. Bekoff, C. Allen, G. Burghardt (eds). The Cognitive Animal: Empirical and Theoretical Perspectives in Animal Cognition. Cambridge, MA: MIT Press, 2002. P. 285–291.</p>
    <p>FOUTS, Mills 1997/2002 — <emphasis>R. S. Fouts, S. T. Mills.</emphasis> Next of Kin. My Conversation with Chimpanzees. N. Y.: Avon Books, INC, 1997/2002. 420 p.</p>
    <p>GALLISTEL 1990 — <emphasis>C. R. Gallistel.</emphasis> The Organization of Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 1990.</p>
    <p>GALLUP 1970 — <emphasis>G. G. Jr. Gallup.</emphasis> Chimpanzees: Self-recognition // Science. 1970. Vol. 167. P. 86–87.</p>
    <p>GALLUP 1982 — <emphasis>G. G. Jr. Gallup.</emphasis> Self-Awareness and the emergence of mind in primates // American Journal of Primatology. 1982. Vol. 2. № 2. P. 237–248.</p>
    <p>GALLUP 1994 — <emphasis>G. G. Jr. Gallup.</emphasis> Self-recognition: research strategies and experimental design // S. T. Perker, R. Wb. Mitchell, M. L. Boccia (eds). Self-Awareness in Animals and Humans: Developmental Perspectives. Cambridge Univ. Press, 1994. P. 35–50.</p>
    <p>GARDNER ET AL. 1989 — <emphasis>R. A. Gardner, B. T. Gardner, T. E. Van Cantfort. </emphasis>Teaching Sign Language to Chimpanzees. Albany, NY: SUNY Press, 1989.</p>
    <p>GARDNER ET AL. 1992 — <emphasis>R. A. Gardner, T. E. Van Cantfort, B. T. Gardner. </emphasis>Categorical replies to categorical questions by cross-fostered chimpanzees // American Journal of Psychology. 1992. Vol. 105. P. 25–57.</p>
    <p>GARDNER &amp; Gardner 1969 — <emphasis>R. A. Gardner, B. T. Gardner.</emphasis> Teaching sign language to a chimpanzee // Science. 1969. Vol. 165. P. 664–672.</p>
    <p>GARDNER &amp; Gardner 1984 — <emphasis>R. A. Gardner, B. T. Gardner.</emphasis> A vocabulary test for chimpanzees // Journal of Comparative Psychology. 1984. Vol. 98. P. 381–404.</p>
    <p>GARDNER &amp; Gardner 1985 — <emphasis>B. T. Gardner, R. A. Gardner.</emphasis> Signs of intelligence in cross-fostered chimpanzees // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. 1985. Vol. 308. № 1135. P. 159–176.</p>
    <p>GARDNER &amp; Gardner 1989 — <emphasis>R. A. Gardner, B. T. Gardner.</emphasis> A cross-fostering laboratory // R. A. Gardner, B. T. Gardner, and T. E. Van Cantfort (eds). Teaching Sign Language to Chimpanzees. Albany, NY: SUNY Press, 1989. P. 1—28.</p>
    <p>GARDNER &amp; Gardner 1998 — <emphasis>R. A. Gardner, B. T. Gardner.</emphasis> Development of phrases in the early utterances of children and cross-fostered chimpanzees // Human Evolution. 1998. Vol. 13. P. 161–188.</p>
    <p>GELMAN, GALLISTEL 1978 — <emphasis>R. Gelman, C. R. Gallistel.</emphasis> The Child’s Understanding of Number. Cambridge, MA: Harvard Univ. Press, 1978.</p>
    <p>GILLAN 1981 — <emphasis>D. J. Gillan.</emphasis> Reasoning in the chimpanzee: II Transitive inference // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes. 1981. Vol. 7. № 2. P. 150–164.</p>
    <p>GILLAN ET AL. 1981 — <emphasis>D. J. Gillan, D. Premack, G. Woodruff.</emphasis> Reasoning in the chimpanzee: I. Analogical reasoning // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes. 1981. Vol. 7. № 2. P. 150–164.</p>
    <p>GINSBURG 1963 — <emphasis>N. Ginsburg.</emphasis> Conditioned talking in the mynah bird // Journal of Comparative and Physiological Psychology. 1963. Vol. 56. P. 1061–1063.</p>
    <p>GISINER, SCHUSTERMAN 1992 — <emphasis>R. C. Gisiner, R. J. Schusterman.</emphasis> Sequence, syntax and semantics: Responses of a language trained sea lion <emphasis>(Zalophus californianus)</emphasis> to novel sign combinations // Journal of Comparative Psychology. 1992. Vol. 104. P. 368–372.</p>
    <p>GOODALL 1965 — <emphasis>J. Goodall.</emphasis> Chimpanzees of the Gombe Stream Reserve // De Vore (ed.). Primate Behavior. N. Y.: Holt, Rinehart and Winston, 1965. P. 287–346.</p>
    <p>GOSSETTE ET AL. 1966 — <emphasis>R. L. Gossette, M. F. Gossette, W. Riddell.</emphasis> Comparisons of successive discrimination reversal performances among closely and remotely related avian species // Animal Behavior. 1966. Vol. 14. P. 560–564.</p>
    <p>GOSSETTE &amp; Gossette 1967 — <emphasis>R. L. Gossette, M. F. Gossette.</emphasis> Examination of the reversal index (RI) across fifteen different mammalian and avian species // Perceptual and Motor Skills. 1967. Vol. 24. P. 987–990.</p>
    <p>GRAMZA 1970 — <emphasis>A. F. Gramza.</emphasis> Vocal mimicry in captive budgerigars (<emphasis>Melopsittacus undulatus)</emphasis> // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1970. Bd 27. S. 971–983.</p>
    <p>Greenfield, Savage-Rumbaugh 1984 — <emphasis>P. M. Greenfield, E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Perceived variability and symbol use: A common language-cognition interface in children and chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes)</emphasis> // Journal of Comparative Psychology. 1984. Vol. 98. № 2. P. 201–218.</p>
    <p>Greenfield, Savage-Rumbaugh 1993 — <emphasis>P. M. Greenfield, E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Comparing communicative competence in child and chimp: The pragmatics of repetition // Journal of Child Psychology.</p>
    <p>1993. Vol. 20. № 1. P. 1—26.</p>
    <p>GRIFFIN 1984 — <emphasis>D. R. Griffin.</emphasis> Animal Thinking. Cambridge: Harvard Univ. Press, 1984. 237 p.</p>
    <p>GROSSLIGHT, ZAYNOR 1967 — <emphasis>J. H. Grosslight, W. C. Zaynor.</emphasis> Verbal behavior and the mynah bird // K. Salzinger (ed.). Research in Verbal Behavior and Some Neurophysiological Implications. N. Y.: Academic Press, 1967. P. 5–9.</p>
    <p>GWINNER 1964 — <emphasis>E. Gwinner.</emphasis> Untersuchungen uber das Auedrucks und Sozialverfahren des Kolkraben (<emphasis>Corvus corax L</emphasis>.) // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1964. Bd 21. Hft 6. S. 657–748.</p>
    <p>HARLOW 1958 — <emphasis>H. F. Harlow.</emphasis> The evolution of learning // A. Roe, G. G. Simpson (eds). Behavior and Evolution. New Haven: Yale Univ. Press, 1958. P. 269–290.</p>
    <p>HARRIS ET AL. 1986 — <emphasis>M. Harris et al.</emphasis> Relations between non-verbal context of maternal speech and rate of language development // British Journal of Developmental Psychology. 1986. Vol. 4. P. 261–268.</p>
    <p>HAUSER 1996 — <emphasis>M. C. Hauser.</emphasis> The evolution of communication. Cambridge, MA: MIT Press, 1996.</p>
    <p>HAYES &amp; HAYES 1951 — <emphasis>K. Hayes, C. Hayes.</emphasis> The intellectual development of a home-raised chimpanzee // Proceedings of American Philosophical Society. 1951. Vol. 95. P. 105–109.</p>
    <p>HERMAN 1986 — <emphasis>L. M. Herman.</emphasis> Cognition and language competencies of bottlenosed dolphins // Dolphin Cognition and Behavior: A Comparative Approach. Hillsdale, NY, 1986.</p>
    <p>HERMAN ET. AL. 2001 — <emphasis>L. M. Herman, D. S. Matus, E. Y. K. Herman, M. Iv-ancic, A. A. Pack</emphasis> The bottlenosed dolphin’s <emphasis>(Tursiops truncatus)</emphasis> understanding of gestures as symbolic representations of its body parts // Animal Learning and Behavior. 2001. Vol. 29. № 3. P. 250–264.</p>
    <p>HOCKETT 1960 — <emphasis>С. W. Hockett.</emphasis> Origine of speech // Scientific American. 1960. Vol. 203. P. 88–96.</p>
    <p>VAN HOOFF 1967 — <emphasis>J. A. R. A. M. van Hooff.</emphasis> The facial displays of the catarrhine monkeys and apes // D. Morris (ed.). Primate Ethology. London: Weidenfeld and Nicolson, 1967. P. 7—68.</p>
    <p>HOFMANN, Fruth 1994 — <emphasis>G. Hofmann, B. Fruth.</emphasis> Structure and use of distance calls in wild bonobos (<emphasis>Pan paniscus</emphasis>) // International Journal of Primatology. 1994. Vol. 15. P. 767–782.</p>
    <p>HOPKINS ET. AL. 1992 — <emphasis>W. D. Hopkins, R. D. Morris, E. S. Savage-Rum-baugh et al.</emphasis> Hemispheric priming by meaningful and nonmeaningful symbols in language-trained chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>): further evidence of a left hemisphere advantage // Behavioral Neurosciences. 1992. Vol. 106. № 3. P. 575–582.</p>
    <p>KAKO 1998 — <emphasis>E. Kako.</emphasis> On the proper definition of cognitive ethology // R. P. Balda, I. M. Pepperberg, A. C. Kamil (eds). Animal Cognition in Nature. London: Academic Press, 1998. P. 1—28.</p>
    <p>KAMIL 1988 — <emphasis>A. C. Kamil.</emphasis> A synthetic approach to the study of animal intelligence // Comparative Perspectives in Modern Psychology. Lincoln, Nebraska: Univ. of Nebraska Press, 1988. P. 230–257. (Nebraska Symposium on Motivation. Vol. 35).</p>
    <p>KARTEN 1991 — <emphasis>H. J. Karten.</emphasis> Homology and evolutionary origins of the neocortex // Brain Behavior and Evolution. 1991. Vol. 38. P. 264–272.</p>
    <p>Kellog &amp; Kellog 1933 — <emphasis>W. N. Kellog, L. A. Kellog.</emphasis> The Ape and the Child. N. Y.: McGraw-Hill, 1933.</p>
    <p>KOEHLER 1956 — <emphasis>O. Koehler.</emphasis> Thinking without words // Proceedings of the 14th International Congress of Zoology, 1953. Copenhagen, 1956. P. 75–88.</p>
    <p>KUMMER 1982 — <emphasis>H. Kummer.</emphasis> Social knowledge in free-ranging primates // D. R. Griffin (ed.). Animal Mind — Human Mind: Report of the</p>
    <p>Dahlem Workshop on Animal Mind — Human Mind, Berlin 1981. Berlin: Springer-Verlag, 1982. P. 113–130.</p>
    <p>VAN LAVICK-GOODALL 1968 — <emphasis>J. van Lavick-Goodall.</emphasis> A preliminary report on expressive movements and communication in the Gombe Stream chimpanzees // Primates: Studies in Adaptation and Variability / Ed. P. C. Jay. N. Y.: Holt, Rinchart and Winston, 1968. P. 313–374.</p>
    <p>LAWSON, Lanning 1980 — <emphasis>R. W. Lawson, D. V. Lanning.</emphasis> Nesting and status of the Maroonfronted parrot <emphasis>(Rhynchopsitta terrisi)</emphasis> // R. F. Pasquier (ed.). Conservation of New World Parrots. Washington, D.C.: Smithsonian Institution Press, 1980. P. 385–392. (International Council for Bird Preservation. Technical Publication. № 1).</p>
    <p>LAZAREVA ET AL. 2001 — <emphasis>O. F. Lazareva, A. A. Smirnova, Z. A. Zorina, V. V. Rayevsky.</emphasis> Hooded crows solve a transitive inference problem cognitively // Animal Welfare. 2001. Vol. 10. P. 219–231.</p>
    <p>LAZAREVA ET AL. 2004 — <emphasis>O. F. Lazareva, A. A. Smirnova, M. S. Bagozkaja, Z. A. Zorina, V. V. Rayevsky, E. A. Wasserman.</emphasis> Transitive responding in hooded crows requires linearly ordered stimuli // Journal of the Experimental Analysis of Behavior. 2004. Vol. 82. № 1. P. 1—19.</p>
    <p>LEVINSON 1980 — <emphasis>S. T. Levinson.</emphasis> The social behavior of the White-fronted Amazon <emphasis>(Amazona albifrons)</emphasis> // R. F. Pasquier (ed.). Conservation of New World Parrots. Washington, D.C.: Smithsonian Institution Press, 1980. P. 403–417. (International Council for Bird Preservation. Technical Publication. № 1).</p>
    <p>LIEBERMAN 1968 — <emphasis>P. Lieberman.</emphasis> Primate vocalizations and human linguistic ability // Journal of the Acoustic Society of America. 1968. Vol. 44. P. 1157–1164.</p>
    <p>LÖGLER 1959 — <emphasis>P. Lögler.</emphasis> Versuche zur Frage des ‘Zähl’-Vermögens an einem Graupapagei und Vergleichs versuche an Mensche // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1959. № 16. S. 179–217.</p>
    <p>MACKINTOSH 1988 — <emphasis>N.J. Mackintosh.</emphasis> Approaches to the study of animal intelligence // British Journal of Psychology. 1988. Vol. 79. P. 509–525.</p>
    <p>MACKINTOSH 2000 — <emphasis>N.J. Mackintosh.</emphasis> Abstraction and discrimination //</p>
    <p>C. Heyes, L. Huber (eds). The Evolution of Cognition. A Bradford Book: The MIT Press, 2000. P. 123–143. (The Vienna Series in Theoretical Biology)</p>
    <p>MASON 1982 — <emphasis>W. A. Mason</emphasis>. Primate social intelligence: contributions from the laboratory // D. R. Griffin (ed.). Animal Mind — Human Mind. Berlin: Springer Verlag, 1982.</p>
    <p>MATSUZAWA 1985 — <emphasis>T. Matsuzawa.</emphasis> Use of number by a chimpanzee // Nature. 1985. Vol. 315. P. 57–59.</p>
    <p>MATSUZAWA 2002 — <emphasis>T. Matsuzawa.</emphasis> Chimpanzee Ai and her son Ayumu: An episode of education by master-apprenticeship // M. Bekoff, C. Allen, G. Burghardt (eds). The Cognitive Animal. Cambridge: The MIT Press, 2002. P. 189–195.</p>
    <p>MATSUZAWA ET AL. 1986 — <emphasis>T. Matsuzawa, T. Asano, K. Kubota, K. Murofushi.</emphasis> Acquisition and generalization of numerical labeling by a chimpanzee // D. M. Taub, F. A. King (eds). Current Perspectives in Primate Social Dynamics. N. Y.: Van Nostrand, 1986. P. 416–430.</p>
    <p>McGrew 1987 — <emphasis>W. C. McGrew.</emphasis> Tools to get food: the subsistence of the Tasmanian Aborigines and Tanzanian chimpanzees compared // Journal of Anthropological Research. 1987. Vol. 43. P. 247–258.</p>
    <p>McGrew 1992 — <emphasis>W. C. McGrew.</emphasis> Chimpanzee Material Culture: Implications for Human Evolution. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1992.</p>
    <p>MEBES 1978 — <emphasis>H. D. Mebes.</emphasis> Pair-specific duetting in the Peach-faced Lovebirds // Naturwissenschaften. 1978. Bd 65. S. 66–67.</p>
    <p>MENZEL 1979 — <emphasis>E. W. Jr. Menzel.</emphasis> Communication on object locations in a group of young chimpanzees // The Great Apes. Mento Park, Calif., 1979. P. 359–371.</p>
    <p>MENZEL ET AL. 1985 — <emphasis>E. W. Jr. Menzel, E. S. Savage-Rumbaugh, J. Lawson. </emphasis>Chimpanzee (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>) spatial problem solving with the use of mirrors and televised equivalents of mirrors // Journal of Comparative Psychology. 1985. Vol. 99. № 2. P. 211–217.</p>
    <p>MENZEL ET AL. 1997 — <emphasis>C. R. Menzel, E. S. Savage-Rumbaugh, E. W. Menzel. </emphasis>Chimpanzee (<emphasis>Pan paniscus</emphasis>) spatial memory and communication in a 20 hectare forest // American Journal of Primatology. 1997. Vol. 41.</p>
    <p>P. 134–150.</p>
    <p>MILES 1983 — <emphasis>H. L. Miles.</emphasis> Apes and language: The search for communicative competence // J. de Luce, H. T. Wilder (eds). Language in Primates: Perspectives and Implications. N. Y.:</p>
    <p>Springer, 1983. P. 25–43.</p>
    <p>MILES 1990 — <emphasis>H. L. Miles.</emphasis> The cognitive foundations for reference in a signing orangutan // S. T. Parker, K. R. Gibson (eds). «Language» and Intelligence in Monkeys and Apes: Comparative Developmental Perspectives. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1990. P. 511–539.</p>
    <p>MILES 1997 — <emphasis>H. L. Miles.</emphasis> Anthropomorphism, apes and language // R. W. Mitchell, N. S. Thompson, &amp; H. L. Miles (eds). Anthropomorphism, anecdotes, and animals. Albany, NY: State Univ. of New York, 1997. P. 383–404.</p>
    <p>MITANI, BRANDT 1994 — <emphasis>J. C. Mitani, K. L. Brandt.</emphasis> Social factors influence the acoustic variability in the long-distance calls of male chimpanzee // Ethology. 1994. Vol. 96. P. 233–252.</p>
    <p>MITCHELL ET AL. 1997 — <emphasis>R. W. Mitchell</emphasis> et al. (eds). Anthropomorphism, Anecdotes, and Animals. Albany, NY: State Univ. of New York, 1997.</p>
    <p>MOWRER 1958 — <emphasis>O. H. Mowrer.</emphasis> Hearing and speaking: An analysis of language learning // Journal of Speech and Hearing Disorders. 1958. Vol. 23. P. 143–152.</p>
    <p>MUROFUSHI 1997 — <emphasis>K. Murofushi.</emphasis> Numerical matching behavior by chimpanzee (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>): Subitizing and analogue magnitude estimation // Japanese Psychological Research. 1997. Vol. 39. № 3. P. 140–153.</p>
    <p>NOTTEBOHM 1970 — <emphasis>F. Nottebohm.</emphasis> Ontogeny of bird song // Science.</p>
    <p>1970. № 167. P. 950–956.</p>
    <p>PARKER, Gibson 1977 — <emphasis>S. T. Parker, K. R. Gibson.</emphasis> Object manipulation, tool-use and sensory motor intelligence as feeding adaptations in cebus monkeys and great apes // Journal of Human Evolution. 1977. Vol. 6. № 7. P. 623–641.</p>
    <p>PATE, Rumbaugh 1983 — J. <emphasis>L. Pate, D. Rumbaugh.</emphasis> The language-like behavior of Lana chimpanzee: Is it merely discrimination and paired-associate learning? // Animal Learning and Behavior. 1983. Vol. 11. P. 134–138.</p>
    <p>PATTERSON 1978 — <emphasis>F. G. Patterson.</emphasis> Linguistic capabilities of a lowland gorilla // F. C. Peng (ed.). Sign Language and Language Acquisition in Man and Ape: New Dimensions in Comparative Pedolinguistics. Boulder, CO: Westview Press, 1978. P. 161–201.</p>
    <p>PATTERSON, Cohn 1990 — <emphasis>F. G. Patterson, R. H. Cohn.</emphasis> Language acquisition by a lowland gorilla: Koko’s first ten years of vocabulary development // Word. 1990. Vol. 41. № 2. P. 97—143.</p>
    <p>PEARCE 1998 — <emphasis>J. M. Pearce.</emphasis> Animal Learning and Cognition: an Introduction. Psychological Press Ltd., 1998. 333 p.</p>
    <p>PEPPERBERG 1981 — <emphasis>I. M. Pepperberg.</emphasis> Functional vocalizations by an African Grey parrot (<emphasis>Psittacus erithacus</emphasis>) // Zeitschrift für Tierpsychologie.</p>
    <p>1981. Bd 55. S. 139–160.</p>
    <p>PEPPERBERG 1987a — <emphasis>I. M. Pepperberg.</emphasis> Acquisition of the same/different concept by an African Grey parrot (<emphasis>Psittacus erithacus</emphasis>): Learning with respect to categories of color, shape, and material // Animal Learning and Behavior. 1987. Vol. 15(4). P. 423–432.</p>
    <p>PEPPERBERG 1987b — <emphasis>I. M. Pepperberg.</emphasis> Evidence for conceptual abilities in the African Grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus):</emphasis> Labeling of cardinal sets // Ethology. 1987. Vol. 75. P. 37–61.</p>
    <p>PEPPERBERG 1991 — <emphasis>Pepperberg I. M.</emphasis> Numerical competence in an African Grey parrot (<emphasis>Psittacus erithacus</emphasis>) // Journal of Comparative Psychology. 1994. Vol. 108. P. 36–44.</p>
    <p>PEPPERBERG 1996 — <emphasis>I. M. Pepperberg.</emphasis> Categorical class formation by an African Grey parrot <emphasis>(Psittacus erithacus)</emphasis> // T. R. Zentall, P. M. Smeets (eds). Stimulus class formation in humans and animals. Amsterdam: Elsevier, 1996. P. 71–90.</p>
    <p>PEPPERBERG 1999/2002 — <emphasis>I. M. Pepperberg.</emphasis> The Alex Studies. Cambridge, MA; London, UK: Harvard Univ. Press, 1999/2002. 434 p.</p>
    <p>PEPPERBERG 2002 — <emphasis>I. M. Pepperberg.</emphasis> In search of king Solomon’s ring: cognitive and communicative studies of Grey parrots (<emphasis>Psittacus erithacus)</emphasis> // Brain Behavior and Evolution. 2002. Vol. 59 (1–2). P. 54–67.</p>
    <p>PEPPERBERG, Gordon 2005 — <emphasis>I. M. Pepperberg, J. D. Gordon.</emphasis> Number comprehension by a grey parrot (<emphasis>Psittacus erithacus</emphasis>), including a zerolike concept // Journal of Comparative Psychology. 2005. Vol. 119. № 2. P. 197–209.</p>
    <p>PORTMAN 1946 — <emphasis>A. Portmann.</emphasis> Etudes sur la cerebralisation chez les oiseaux // Alauda. 1946. № 14. P. 2—20.</p>
    <p>PORTMAN 1947 — <emphasis>A. Portmann.</emphasis> Etudes sur la cerebralisation chez les oiseaux // Alauda. 1947. № 15. P. 161–171.</p>
    <p>PORTMAN, Stingelin 1961 — <emphasis>A. Portmann, W. Stingelin.</emphasis> Central nervous system // A. J. Marshall (ed.). Biology and Comparative Physiology of Birds. Vol. 2. N. Y.: Academic Press, 1961. P. 1—36.</p>
    <p>POVINELLI 1993 — <emphasis>D. J. Povinelli.</emphasis> Reconstruction the evolution of mind // American Psychologist. 1993. Vol. 48. P. 493–509.</p>
    <p>POVINELLI 2000 — <emphasis>D. J. Povinelli.</emphasis> Folk Physics for Apes. Oxford Univ. Press, 2000.</p>
    <p>POVINELLI, Cant 1995 — <emphasis>D. J. Povinelli, J. G. H. Cant.</emphasis> Arboreal clambering and the evolution of self-conception // Quarterly Review of Biology. 1995. Vol. 70. № 4. P. 393–421.</p>
    <p>POVINELLI ET AL. 1993 — <emphasis>D. J. Povinelli, A. B. Rulf, K. R. Landau, et al. </emphasis>Self-recognition in chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>): distribution, ontogeny, and patterns of emergence // Journal of Comparative Psychology. 1993. Vol. 107. P. 347–372.</p>
    <p>POVINELLI, Preuss 1995 — <emphasis>D. J. Povinelli, T. M. Preuss.</emphasis> Theory of mind and evolutionary history of a cognitive specialization // Trends Neuroscience. 1995. P. 418–424.</p>
    <p>POWER 1966 — <emphasis>D. M. Power.</emphasis> Agonistic behavior and vocalizations of Orange-chinned Parakeets in captivity // Condor. 1966. Vol. 68. P. 562–581.</p>
    <p>PREMACK 1983 — <emphasis>D. Premack.</emphasis> Animal cognition // Annual Review of Psychology. 1983. Vol. 34. P. 351–362.</p>
    <p>PREMACK &amp; PREMACK 1972 — <emphasis>A. J. Premack, D. Premack.</emphasis> Teaching language to an ape // Scientific American. 1972. Vol. 227. P. 92–99.</p>
    <p>PREMACK &amp; PREMACK 2003 — <emphasis>D. Premack, A. Premack.</emphasis> Original Intelligence. Unlocking the Mystery of Who We Are. N. Y.: McGraw-Hill, 2003. 287 p.</p>
    <p>PREMACK, Woodruf 1978 — <emphasis>D. Premack, G. Woodruff.</emphasis> Does the chimpanzee have a theory of mind? // Behavior and Brain Sciences. 1978. Vol. 1. P. 515–526.</p>
    <p>Rapp ET AL. 1996 — <emphasis>P. R. Rapp, M. T. Kansky, H. Eichenbaum.</emphasis> Learning and memory for hierarchical relationships in the monkey: effects of aging // Behavioral Neurosciences. 1996. Vol. 110. № 5. P. 887–897.</p>
    <p>Reiner ET AL. 2004 — <emphasis>A. Reiner, D. J. Perkel, L.L. Bruce et al.</emphasis> Revised nomenclature for avian telencephalon and some related brainstem nuclei // The Journal of Comparative Neurology. 2004. Vol. 473.</p>
    <p>P. 377–414.</p>
    <p>RENSCH, Ducker 1973 — <emphasis>B. Rensch, G. Ducker.</emphasis> Discrimination of patterns indicating four and five degrees of reward by birds // Behavioral Biology. 1973. Vol. 9. P. 279–288.</p>
    <p>ROWLEY 1980 — <emphasis>I. Rowley.</emphasis> Parent-offspring recognition in a cockatoo, the galah, <emphasis>Cacatua roseicapilla</emphasis> // Australian Journal of Zoology. 1980. № 28. P. 445–456.</p>
    <p>RUMBAUGH 1977 — <emphasis>D. M. Rumbaugh (ed.).</emphasis> Language Learning by a Chimpanzee: The LANA Project. N. Y.: Academic Press, 1977.</p>
    <p>RUMBAUGH 1984 — <emphasis>D. M. Rumbaugh.</emphasis> Comparative psychology and the great apes: their competence in learning, language, and numbers // Psychological Records. 1990. Vol. 40. № 1. P. 15–39.</p>
    <p>RUMBAUGH ET AL. 1975 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, T. V. Gill, E. von Glasersfeld, H. Warner, P. Pisani.</emphasis> Conversations with a chimpanzee in a computer-controlled environment // Biological Psychiatry. 1975. Vol. 10. № 6. P. 627–641.</p>
    <p>RUMBAUGH ET AL. 1989 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, W. D. Hopkins, D. A. Washburn, E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Lana chimpanzee learns to count by «NUMATH»: a summary of a videotaped experimental report // Psychological Records. 1989. Vol. 39. № 4. P. 459–470.</p>
    <p>RUMBAUGH ET AL. 1991 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, W. D. Hopkins, D. A. Washburn, et al.</emphasis> Comparative perspectives of brain, cognition, and language // N. A. Krasnegor, D. M. Rumbaugh, R. L. Schiefelbusch, M. Stud-dert-Kennedy (eds). Biological and behavioral determinants of language development. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1991.</p>
    <p>RUMBAUGH ET AL. 1996 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, E. S. Savage-Rumbaugh, D. A. Washburn.</emphasis> Toward a new outlook on primate learning and behavior: complex learning and emergent processes in comparative perspective // Japanese Psychological Research. 1996. Vol. 38. № 3. P. 113–125.</p>
    <p>RUMBAUGH ET AL. 2000 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, M. J. Beran, W. A. Hillix. </emphasis>Cause-effect reasoning in humans and animals // C. Heyes, L. Huber (eds). The Evolution of Cognition. A Bradford Book: The MIT Press. 2000. P. 221–239. (The Vienna Series in Theoretical Biology).</p>
    <p>Rumbaugh, Gill, von Glaserfeld 1973 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, T. V. Gill, E. C. von Glaserfeld.</emphasis> Reading and sentence completion by a chimpanzee <emphasis>(Pan)</emphasis> // Science. 1973. Vol. 182. P. 731–733.</p>
    <p>RUMBAUGH, PATE 1984 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, J. L. Pate.</emphasis> The evolution of primate cognition: A comparative perspective // H. L. Roitblat, T. G. Bever, H. S. Terrace (eds). Animal Cognition. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1984. P. 569–590.</p>
    <p>Rumbaugh, Savage-Rumbaugh 1996 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Biobehavior roots of language: words, apes and a child // Communicating Meaning. The Evolution and Development of Language. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Ass. Publishers, 1996.</p>
    <p>Rumbaugh, Washburn 1993 — <emphasis>D. M. Rumbaugh, D. A. Washburn.</emphasis> Counting by chimpanzees and ordinality judgments by macaques in videoformatted tasks // S. T. Boysen, E. J. Capaldi (eds). The Development of Numerical Competence: Animal and Human Models. Hillsdale, N. J.: Lawrence Erlbaum Ass., 1993. P. 87—106.</p>
    <p>SAUNDERS 1983 — <emphasis>D. A. Saunders.</emphasis> Vocal repertoire and individual vocal recognition in the short-billed white-tailed Black cockatoo, <emphasis>Calypto-rhynchus funereus latirostris</emphasis> Carnaby // Australian Wildlife Research.</p>
    <p>1983. № 10. P. 527–536.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH 1984 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Acquisition of functional symbol usage in apes and children // H. L. Roitblat, T. C. Bever, H. S. Terrace (eds). Animal Cognition. Hillsdale, NJ: Erlbaum, 1984. P. 291–311.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH 1986a — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Ape language: From conditioned response to symbol. N. Y.: Columbia Univ. Press, 1986.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH 1986b — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> A new look at ape language: comprehension of vocal speech and syntax // D. Leger (ed.). Comparative Perspectives in Modern Psychology. Lincoln: Univ. of Nebraska Press, 1986. P. 201–255.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH 1987 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Communication, symbolic communication, and language: Reply to Seidenberg and Petit-to // Journal of Experimental Psychology: General. 1987. Vol. 116. P. 288–292.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH 1990 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Language acquisition in a nonhuman species: Implications for the innateness debate // Developmental Psychobiology. 1990. Vol. 23. P. 599–620.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh et al. 1978 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, D. M. Rum-baugh, S. Boysen</emphasis>. Symbolic communication between two chimpanzees <emphasis>(Pan troglodytes)</emphasis> // Science. 1978. Vol. 201. № 4356. P. 641–644.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1980a — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, D. M. Rumbaugh, S. Boysen.</emphasis> Do apes use language? // American Scientist. 1980. Vol. 68. P. 49–61.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1980b — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, D. M. Rumbaugh, S. T. Smith, J. Lawson.</emphasis> Reference: the linguistic essential // Science.</p>
    <p>1980. Vol. 210. № 4472. P. 922–925.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1985a — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, D. M. Rumbaugh, K. McDonald.</emphasis> Language learning in two species of apes // Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 1985. Vol. 9. № 4. P. 653–665.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh et al. 1985b — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, R. A. Sevcik, D. M. Rumbaugh, E. Rubert</emphasis>. The capacity of animals to acquire language: do species differences have anything to say to us? // Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. 1985. Vol. 308. № 1135. P. 177–185.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1993 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, J. Murphy, R. A. Sevcik, K. E. Brakke, Williams, Rumbaugh D. M.</emphasis> Language comprehension in ape and child // Monographs of the Society for Research in Child Development. Serial № 233. 1993. Vol. 58. № 3–4. 256 p.</p>
    <p>SAVAGE-RUMBAUGH ET AL. 1998 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, S. Shanker, T. J. Taylor.</emphasis> Apes, Languange and the Human Mind. N. Y.: Oxford Univ. Press, 1998. 244 p.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh et al. 2001 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, W. M. Fields, J. P. Taglialatela.</emphasis> Language, speech, tools, and writing: A cultural imperative // Journal of Consciousness Studies. 2001. Vol. 8. № 5–7. P. 273–292.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh, Lewin 1994/2003 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, R. Lewin.</emphasis> Kanzi. The Ape at the Brink of the Human Mind. N. Y: J. Wiley and Sons, Inc., 1994/2003. 299 p.</p>
    <p>Savage-Rumbaugh, Rumbaugh 1978 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, D. M. Rum-baugh</emphasis>. Symbolization, language, and chimpanzees: a theoretical reevaluation based on initial language acquisition processes in four young <emphasis>Pan troglodytes</emphasis> // Brain and Language. 1978. Vol. 6. № 3. P. 265–300.</p>
    <p>SCHUSTERMAN, GISINER 1988 — <emphasis>R. L. Schusterman, R. Gisiner.</emphasis> Artificial language comprehension in dolphins and sea lions: The essential cognitive skills // Psychological Records. 1988. Vol. 34. P. 311–348.</p>
    <p>SEYFARTH ET AL 1980 — <emphasis>R. M. Seyfarth, D. L. Cheney, P. Marler.</emphasis> Monkey responses to three different alarm calls: evidence of predator classification and semantic communication // Science. 1980. Vol. 210. P. 801–803.</p>
    <p>SlEMANN, DELIUS 1998 — <emphasis>M. Siemann, J. D. Delius.</emphasis> Algebraic learning and neural network models for transitive and non-transitive responding // European Journal of Cognitive Psychology. 1998. Vol. 10. № 3. P. 307–334.</p>
    <p>SMIRNOVA ET AL. 2000 — <emphasis>A. A. Smirnova, O. F. Lazareva, Z. A. Zorina.</emphasis> Use of number by crows: investigation by matching and oddity learning // Journal of Experimental Analysis of Behavior. 2000. Vol. 73. P. 163–176.</p>
    <p>STOKOE 1983 — <emphasis>W. C. Stokoe.</emphasis> Apes who sign and critics who don’t //</p>
    <p>H. T. Wilder, J. de Luce (eds). Language in Primates. Springer Verlag, 1983. P. 147–186.</p>
    <p>TAGLIALATELA ET AL. 2003 — <emphasis>J. P. Taglialatela, E. S. Savage-Rumbaugh, L. A. Baker.</emphasis> Vocal production by a language-trained bonobo // Journal of Comparative Psychology. 2003. Vol. 24. P. 1—17.</p>
    <p>TANAKA 1996 — <emphasis>M. Tanaka.</emphasis> Information integration about object-object relationships by chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>) // Journal of Comparative Psychology. 1996. Vol. 110(4). P. 323–335.</p>
    <p>TERRACE ET AL. 1979 — <emphasis>H. S. Terrace, R. J. Sanders, T. G. Bever.</emphasis> Can an ape create a sentence? // Science. 1979. Vol. 206. P. 891–900.</p>
    <p>THOMPSON ET AL. 1997 — <emphasis>R. Thompson, D. L. Oden, S. T. Boysen.</emphasis> Language-naive chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>) judge relation between relations in conceptual matching-to-sample task // Journal of Experimental Psychology: Animal Behavior Processes. 1997. Vol. 23. P. 31–43.</p>
    <p>THOMPSON, ODEN 2000 — <emphasis>R. Thompson, D. L. Oden.</emphasis> Categorical perception and conceptual judgments by nonhuman primates: the paleological monkey and the analogical ape // Cognitive Science Society.</p>
    <p>2000. Vol. 24. № 3. P. 363–396.</p>
    <p>TOMASELLO, CALL 1997 — <emphasis>M. Tomasello, J. Call.</emphasis> Primate Cognition. Oxford: Oxford Univ. Press, 1997. 517 с.</p>
    <p>TOMONAGA ET AL. 1993 — <emphasis>M. Tomonaga, S. Itakura, T. Matsuzawa.</emphasis> Superiority of conspecific faces and reduced inversion effect in face perception by a chimpanzee // Folia Primatologica. 1993. Vol. 61. P. 110–114.</p>
    <p>TOMONAGA, MATSUZAWA 2000 — <emphasis>M. Tomonaga, T. Matsuzawa.</emphasis> Sequential responding to arabic numerals with wild cards by the chimpanzee (Pan troglodytes) // Animal Cognition. 2000. Vol. 3. P. 1—11.</p>
    <p>TODT 1975 — <emphasis>D. Todt.</emphasis> Social learning of vocal patterns and modes of their applications in Grey parrots // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1975. Bd 39. S. 178–188.</p>
    <p>TOTH ET AL. 1993 — <emphasis>N. Toth, K. D. Schick, E. S. Savage-Rumbaugh, D. M. Rumbaugh.</emphasis> Pan the tool-maker: Investigations into the stone tool-making and tool-using capabilities of a bonobo (<emphasis>Pan paniscus</emphasis>) // Journal of Archeological Sciences. 1993. Vol. 20. P. 81–91.</p>
    <p>UJHELYI 1996 — <emphasis>M. Ujhelyi.</emphasis> Is there any intermediate stage between animal communication and language? // Journal of Theoretical Biology. 1996. Vol. 180. P. 71–76.</p>
    <p>VANCATOVA 1999 — <emphasis>M. Vancatova.</emphasis> The ape picture making activity // Этология человека на пороге XXI века: новые данные и старые проблемы / Ред. М. Л. Бутовская. М.: Старый Сад, 1999. P. 306–321.</p>
    <p>VISALBERGHI 1997 — <emphasis>E. Visalberghi.</emphasis> Success and understanding in cognitive tasks: a comparison between <emphasis>Cebus apella</emphasis> and <emphasis>Pan troglodytes</emphasis> // International Journal of Primatology. 1997. Vol. 18. № 5. P. 811–830.</p>
    <p>VISALBERGHI ET AL. 1995 — <emphasis>E. Visalberghi, D. M. Fragaszy, S. Savage-Rum-baugh.</emphasis> Performance in a tool-using task by common chimpanzees (<emphasis>Pan troglodytes</emphasis>), bonobos (<emphasis>Pan paniscus</emphasis>), orangutan (<emphasis>Pongo pygmaeus</emphasis>) and capuchin monkeys (<emphasis>Cebus apella</emphasis>) // Journal of Comparative Psychology. 1995. Vol. 109. P. 52–60.</p>
    <p>DE VOOGD ET AL. 1993 — <emphasis>T. deVoogd, J. R. Krebs, S. D. Healy, A. Purvis. </emphasis>Evolutionary correlation between repertoire size and a brain nucleus amongst passerine birds // Proceedings of the Royal Society. London, 1993. B254. P. 75–82.</p>
    <p>VONK 2003 — <emphasis>J. Vonk.</emphasis> Gorilla <emphasis>(Gorilla gorilla gorilla)</emphasis> and orangutan <emphasis>(Pongo abelii)</emphasis> understanding of first- and second-order relations // Animal Cognition. 2003. № 6. P. 77–86.</p>
    <p>DE WAAL 1977 — <emphasis>F. B. M. de Waal.</emphasis> The organization of agonistic relations within two captive groups of Java-monkeys (<emphasis>Macaca fascicularis</emphasis>) // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1977. Bd 44. № 3. S. 225–282.</p>
    <p>DE WAAL 2001 — <emphasis>F. B. M. de Waal.</emphasis> The Ape and the Sushi Master. N. Y., 2001. 433 p.</p>
    <p>WARREN 1965 — <emphasis>J. M. Warren.</emphasis> Primate learning in comparative perspective // M. Schrier et al. (eds). Behavior of Non-human Primates. Vol. 1. N. Y.: Academic Press, 1965. P. 249–281.</p>
    <p>WASSERMAN ET AL. 2001 — <emphasis>E. A. Wasserman, J. Fagot, M. E. Young.</emphasis> Same-different conceptualization by baboons <emphasis>(Papio papio):</emphasis> the role of entropy // Journal of Comparative Psychology. 2001 Vol. 115. № 1. P. 42–52.</p>
    <p>WEIR ET AL. 2002 — <emphasis>A. A. S. Weir, J. Chappell, A. Kacelnik.</emphasis> Shaping of hooks in New Caledonian Crows // Science. 2002. № 297 (5583). P. 981–983.</p>
    <p>WEST ET AL. 1983 — <emphasis>M. J. West, A. N. Straud, A. P. King.</emphasis> Mimicry of the human voice by European starlings: The role of social interaction // Wilson Bulletin. 1983. № 95. P. 635–640.</p>
    <p>WILSON ET AL. 1985 — <emphasis>B. J. Wilson, N.J. Mackintosh, R. A. Boakes.</emphasis> Transfer of relational rules in matching and oddity learning by pigeons and corvids // Quarterly Journal of Experimental Psychology. 1985. Vol. 37B. P. 313–332.</p>
    <p>WYNNE 1995 — <emphasis>C. D. L. Wynne.</emphasis> Reinforcement accounts for transitive inference performance // Animal Learning and Behavior. 1995. Vol. 23. № 2. P. 207–217.</p>
    <p>YERKES 1925 — <emphasis>R. M. Yerkes.</emphasis> Almost Human. The Century Company, 1925.</p>
    <p>YERKES 1943 — <emphasis>R. M. Yerkes.</emphasis> Chimpanzees: A Laboratory Colony. New Haven: Yale Univ. Press, 1943.</p>
    <p>ZORINA, Smirnova 2005 — <emphasis>Z. A. Zorina, A. A. Smirnova.</emphasis> Concept formation in crows // 9th European Congress of Psychology. Granada (Spain), July 2005. P. 350. (CD).</p>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>О сравнительном изучении систем знаков антропоидов и людей</p>
    </title>
    <section>
     <p>Обозреваемые в книге З. А. Зориной и А. А. Смирновой факты заставляют по-новому посмотреть на проблемы коммуникации у животных.</p>
     <p>Начнем с общих вопросов.</p>
     <p>По отношению к антропоидам, чьи коммуникационные возможности обозреваются в книге, несомненным представляется сознательное использование индивидуального имени. Это кажется вероятным и по отношению к некоторым другим животным, особенно птицам и, быть может, дельфинам и китам. Возможно, что, как полагают исследователи сигнализации дельфинов Колдуэллы, на самом деле в функции сигнала опасности ранее описывался свист-автограф, характеризующий каждого дельфина в отличие от всех остальных (КОЛДУЭЛЛ, КОЛДУЭЛЛ 1978, 136–138). Но и некоторые сигналы этого рода у китообразных не описаны полностью: остается загадочным смысл отдельных (иногда очень длинных) повторяющихся сообщений у китов (PAYNE, McVay 1971), которые тоже могут играть роль «позывных» одного индивида.</p>
     <p>Такого рода «позывные», сопоставимые с человеческими именами и с собственными песнями у многих народов и племен, каждый член которых имеет свою песню (подобие вагнеровского лейтмотива), есть не только у дельфинов (и возможно, других китообразных), но и у птиц. Это было давно обнаружено, когда были открыты имена, используемых внутри пар воронов при обращении птиц друг к другу (Крушинский 1974, 191, 199; 1977; GWINNER, Kneutgen 1962). Следовательно, на этапе эволюции, уже представленном среди индивидуализированных сообществ птиц, звуковые сигналы могут использоваться в функции имен. Таким образом, имена, роль которых в человеческих языках в самое последнее время привлекла внимание исследователей, имеют достаточно ранний аналог в филогенезе — эволюции вида, как и распознавание человека по голосу, в котором можно видеть одну из архаических функций правого (недоминантного по речи) полушария коры головного мозга (Иванов 1998, 554–555).</p>
     <p>Имя не имеет обычных характеристик знака, так как оно соотносится с конкретным индивидом, а не с соответствующим типом или концептом: по Расселу, нет такого концепта, который бы соответствовал собственному имени (ср. также ЯКОБСОН 1972). В этом и можно видеть одну из причин возможности употребления именных сигналов в индивидуализированных сообществах животных, которые различают каждого из членов сообщества, но не имеют концептов. Количество сигналов, используемых в этой функции, определяется размером всего коллектива. У воронов различаются всего два главных сигнала — имени каждого из членов пары.</p>
     <p>Имена составляют существенную часть набора символов, которыми люди общаются с домашними животными. Поэтому понимание имен в их соотнесении с индивидами можно считать характерным для всех соответствующих типов млекопитающих.</p>
     <p>Важнейшим представляется возможность усвоения у другого вида развитых форм общения, которые для данного вида в обычных условиях не нужны. Представляется вполне осмысленным вытекающий из серии экспериментов по общению людей-экспериментаторов с птицами и приматами (антропоидами) вопрос о том, что на определенном этапе в развитии сигнализации вида возможно стимулирующее воздействие коммуникации с особями, превосходящими соучастника акта коммуникации по уровню используемой системы (это могло сыграть значительную роль и в процессе одомашнивания животных в начале неолитической революции). Приложение этого принципа к ранним этапам эволюции человека может представить реальный интерес, если предположить не исключенную полностью возможность существования таких вымерших видов (в то время превосходивших предка человека по коммуникационным возможностям) на Земле или если не ограничиваться рамками земных систем коммуникации. Иначе говоря, можно предположить, что генетически передаются возможности, превышающие уровень обычно используемой сигнализации; но для их реализации, однако, необходима ситуация общения с особью такого вида, который как правило пользуется подобной системой более высокого уровня.</p>
     <p>Из систем общения животных пока что подробнее всего экспериментально исследованы системы коммуникации, выявленные у общественных беспозвоночных. Детальнее всего вслед за Фришем (1955, 1966) изучены танцы пчел. Пчелы используют зрительные, звуковые, обонятельные и вкусовые сигналы, создаваемые во время их танца, для того, чтобы передать другим пчелам в улье сообщения о дальности цели полета — о местонахождении найденного источника пищи (а как было позднее установлено, и от места, куда улей может переселиться), направлении полета к нему и расстоянии до него от улья. Язык является в высокой степени специализированным. Он передает только информацию, касающуюся этих тем. Сообщение никогда не направлено к отдельной пчеле. Танец обращен ко всем находящимся в улье. Все представление можно сравнить с современной рекламой. Общение пчел является примером массовой коммуникации. При этом осуществляется и усиление, достигаемое увеличением числа пчел, танцующих после обнаружения источника пищи. В случае наличия нескольких источников пищи выбор может осуществляться благодаря сравнению степени интенсивности танцев разных пчел, что опять-таки сопоставимо с такими средствами массовой информации, которые предлагают рекламу.</p>
     <p>Пчелиный танец можно назвать целостным синкретическим представлением, которое обращено сразу к нескольким рецепторам. Оно является аудиовизуальным, поскольку движения танцующей пчелы производят также и звуки. Запах и вкус пищи, образец которой пчела приносит с собой, передаются непосредственно благодаря тактильному контакту пчелы-вестницы с ее товарками. Из разных органов чувств, к которым обращается пчела, важнейшим является зрение. Направление полета указывается по отношению к положению солнца. Язык пчел отличается наличием очень точного и однозначного способа кодирования информации, относящейся к одной ограниченной предметной области. В этом смысле он сопоставим не столько с человеческим устным языком, сколько с графическими (оптическими) средствами, используемыми в определенных ограниченных областях (например, науки и техники). С некоторыми оптическими системами общения человека язык пчел сближается также и потому, что каждый знак этого языка является идеограммой иконического типа, не разлагаемой на отдельные составные элементы.</p>
     <p>Вместе с тем в коммуникации пчел, как отметил в проницательной статье, этому посвященной, великий французский лингвист Бенвенист, есть черты, сопоставимые со знаковым поведением человека. Раньше писавшие на эту тему думали, что танец пчелы-фуражира не предполагает диалога, при котором второй участник акта общения отвечал бы на принятое сообщение не действием (что обычно при коммуникации у пчел), а другим сообщением. Но достаточно тонкими опытами с применением модели танцующей пчелы было установлено, что другие пчелы, получившие сообщение танцующей пчелы-фуражира, могут прервать ее танец строго определенным по его акустической структуре сигналом. Получив его, пчела-фуражир останавливается, и остановившие ее пчелы могут взять у нее пробу пищи. Примечательный экспериментальный факт состоит в том, что пчелы набрасываются на деревянную модель, если в ответ на их акустический сигнал она не останавливается (ЕСЬКОВ 1979: 130, рис. 68; ESCH 1964). Следовательно, прерывание танца в ответ на этот акустический сигнал строго обязательно. Вскоре после опубликования первой книги Фриша о танцах пчел Выготский использовал его данные для обоснования вывода о древности коммуникационной функции речи, по происхождению, согласно гипотезе Выготского, никак не связанной с функцией интеллектуальной и представлявшей первоначально инстинктивную реакцию: «К. Фриш в исследовании языка пчел описал чрезвычайно интересные и теоретически в высшей степени важные формы поведения, выполняющие функцию связи или контакта…; при всем своеобразии этих форм и при несомненном интересе их происхождения в них нельзя не признать родственное по природе с речевой связью шимпанзе… Едва ли после этого можно усомниться в совершенной независимости этой речевой связи от интеллекта» (ВЫГОТСКИЙ 1996). Кажется неочевидным отсутствие связи перекодирования данных о расстоянии (до источника пищи или улья) с интеллектом. Но возможность сопоставления с коммуникацией у приматов несомненна. Хотя язык пчел оказывается весьма специализированным случаем, он показывает, что в предзнаковом поведении даже низших животных есть черты, сопоставимые с человеческим языком.</p>
     <p>Среди животных, которые относятся к сравнительно высокому эволюционному уровню и обладают сложно организованной нервной системой, есть много видов, живущих преимущественно большими группами (как слоны и волки). Общение между членами таких групп оказывается критически важным для их выживания. В большинстве описанных случаев системы используемых внутри таких коллективов сигналов являются преимущественно звуковыми. Для типологического сопоставления с человеческим устным языком особый интерес могли бы представить данные (пока еще совершенно недостаточные даже для предварительных выводов) о звуковой сигнализации (связанной, как у человека, с выделением для этого определенных частей нервной системы<a l:href="#c_19"><sup>{19}</sup></a>) у певчих птиц, китов, дельфинов и некоторых других морских млекопитающих<a l:href="#c_20"><sup>{20}</sup></a> и в особенности приматов. Принципы фильтрования акустической и оптической информации оказываются подобными у человека и приматов начиная с низших (Иванов 2004: 23–24).</p>
     <p>Поскольку некоторые виды сигнализации приматов сходны по форме и функции с человеческими знаковыми системами, можно надеяться исследовать их происхождение на основе сравнения. В этом смысле особый интерес представляют жесты. Наличие в естественных системах жестового общения внутри стада у низших обезьян (как и у высших приматов-антропоидов) аналогов таким человеческим жестам, как объятие, поклон, кивок головы (означающий приглашение идти вместе), позволяет считать эти последние имеющими древние эволюционные корни (и, возможно, передающимися генетически, хотя последнее еще нужно доказать). Согласно Н. А. Тих, детально изучившей подобную систему коммуникации (Тих 1970)<a l:href="#c_21"><sup>{21}</sup></a>, в таких случаях символический жест восходит к жесту изобразительному. В этом можно было бы видеть проявление общесемиотической закономерности эволюции знаков-символов от изобразительных (иконических и указательных — индексов, по терминологии Пирса) (ИВАНОВ 1974: 81). Естественные системы жестов приматов могли бы стать источником для реконструкции древнейшего набора поведенческих единиц — бихевиорем. В принципе, существенной особенностью поведения обезьян является последовательная замена действий символическими актами, с помощью чего, в частности, избегаются драки в стаде<a l:href="#n_37" type="note">[37]</a>.</p>
     <p>В общем виде подтверждается тезис Северцова о наследовании не самих действий, а только способности к ним (СЕВЕРЦОВ 1922: 1–5) (кажется возможным предложить распространение этого тезиса и на поставленную Хомским проблему врожденности языковых универсалий).</p>
     <p>Отдельной проблемой, общей для семиотики, зоопсихологии и психоанализа, могло бы стать изучение того, в какой степени системы сигнализации у низших обезьян могут контролироваться их сознанием (в той мере, в которой на этом этапе эволюции термин применим) или же остаются неосознанными. Для исследования аналогов тех символических форм поведения, которые открыты психоанализом, много может дать материал, относящийся к символам доминации у обезьян (жестикуляция и позы «подставления» и «покрывания»). Иначе говоря, эти социальные формы поведения надстроены над сексуальными и пользуются стандартизованными метафорами, из последних почерпанными. Такое метафорическое (переносное) использование сексуальной символики предполагает высокую степень энтропии языка соответствующих знаков, связанную с гиперсексуальностью большей части приматов. Только у лемуров и некоторых других низших приматов сохраняются гормонные ограничения, приурочивающие половые связи ко времени течки у всех высших млекопитающих, за исключением приматов. В коллективах приматов (как показал С. Цукерман, работы которого привели к продолжающимся дискуссиям на эти темы) сексуальная деятельность перестает быть чисто биологическим явлением, регулируемым только гормонами и приуроченным к определенному периоду, и начинает зависеть от жизни всего коллектива, то есть сама превращается в важнейшее средство групповой коммуникации и организации социальной структуры. Благодаря снятию в обезьяньем стаде гормонных ограничений, регулировавших время этой деятельности, возникает возможность наложения на нее ограничений социального характера. Эти последние и определяют структуру (метрику социального пространства) так называемых примитивных человеческих обществ. Иначе говоря, если на низших ступенях биологической эволюции все средства передачи информации подчинялись генетической системе, то у приматов эта последняя ставится в зависимость от связей внутри группы. С этим, очевидно, можно сопоставить то, что у приматов используются системы передачи информации, независимые от генетической и позднее частично дублирующие или заменяющие эту последнюю. Вследствие этого у сверхвысших приматов — людей оказывается возможным конфликт между генетической и культурно-исторической системами передачи информации, некоторые результаты чего были описаны Фрейдом и его школой. Предпосылкой для этого радикального изменения соотношения между программой поведения, передаваемой генетическим кодом, и программой, вырабатываемой при обучении, является такое развитие нервной системы, которое обеспечивает возможность длительного эффективного обучения. Исследования последних десятилетий выявили наличие далеко идущих сходств поведения антропоидов и человека. В особенности важно обнаружение форм предкультурной и предзнаковой передачи информации в разных локальных группах антропоидов (в частности, подробно изученных с этой точки зрения шимпанзе).</p>
     <p>По отношению к высшим приматам центральным вопросом является использование жестов и искусственных орудий, которые, однако, у антропоидов, в отличие от знаков у человека, по-видимому не становятся средствами для управления собственным поведением.</p>
     <p>Преимущественное использование жестов при решении интеллектуальных задач характерно для антропоидов (шимпанзе, горилл и орангутанов). Для всех этих антропоидов справедлива характеристика их как животных зрительного типа. Гиббоны (Hylobates), с эволюционной точки зрения близкие к другим антропоидам, в значительно большей степени используют звуковую сигнализацию, что отчасти объяснимо экологическими отличиями их образа жизни. Можно предположить, что на определенном, достаточно раннем этапе развития антропоидов, по-видимому предшествовавшем их отделению от других гоминидов, они перешли к использованию преимущественно жестовой сигнализации, в частности при решении интеллектуальных задач, и стали животными зрительного типа. В какой степени возможные следы подобного развития можно реконструировать для предполагаемых предков человека, остается в большой степени еще невыясненным.</p>
     <p>Для реконструкции вероятных ранних типов жестовой сигнализации предполагаемого общего предка антропоидов особое значение может представить сравнение с орангутаном (Pongo). По данным молекулярной биологии предок орангутана отделился от линии, общей для антропоидов, гоминидов и (предположительно) современного человека, больше 12 млн. лет назад<a l:href="#n_38" type="note">[38]</a>. Мозг орангутана согласно наиболее подробному исследованию Маусса (MAUSS 1911; Eccles 1995: 85–86, fig. 4, 5), ученика Бродмана (невролога, давшего общепринятую нумерацию полей коры головного мозга человека), отличается отсутствием тех зон, которые (как область Брока) отвечают за производство звуков речи: нет соответствий полям 44 и 45 по Бродману. Однако у орангутана можно увидеть соответствие задним продолжениям полей 21 и 22 и небольшому полю 40 возле сильвиевой борозды: эти части коры у человека связаны с речевой зоной Вернике, которая занята распознаванием речи. Сравнительно не так давно было обнаружено, что у орангутанов асимметрия области сильвиевой борозды выражена сильнее, чем у горилл; в этом отношении они решительно отличаются не только от низших приматов, но и от видов, в других отношениях более близких к антропоидам. На этом основании делается правдоподобное предположение, что уже около 12 млн. лет назад та близкая к сильвиевой извилине область мозга (Planum temporale), которая у высших приматов могла отвечать за разные виды коммуникации (не только звуковую), уже могла быть латерализована и наделена специальными функциями (GANNON, HOLLOWAY, BROADFIELD, BROWN 1999, с дальнейшей литературой). Правда, высказывалось мнение, что, в отличие от таких более близких к человеку высших приматов, как, в частности, горные гориллы, орангутаны являются амбидекстрами, то есть пользуются обеими руками одинаково (Grzimek 1949; Gijzen 1970; WARREN 1977: 171), но, однако, это не говорит непосредственно об отсутствии латерализации нервной системы и функциональной асимметрии мозга. Сравнительные данные о статистических характеристиках жизненного цикла у орангутанов, других антропоидов и человека показывают наличие ряда существенных сходств (ALLMANN, Rosin, Kumar, Hasenstaub 1998; Allmann 1999: 180–184).</p>
     <p>Исключительный интерес представляют недавние наблюдения относительно коммуникационных способностей и возможностей обучения орангутана. Подробно описаны и зафиксированы документальными фильмами (один из которых я имел возможность видеть) эксперименты, проделанные над молодым орангутаном Чантеком на протяжении 1979–1986 гг. Этот орангутан, погруженный в людскую культурную среду, выучил примерно 127 жестовых знаков, которые после освоения он иногда объединял в жестовой речи с другими знаками в группы, каждая из которых включала по два знака, следующих друг за другом. Шимпанзе в аналогичных экспериментах могли объединять вместе большее число знаков, хотя они их выучивали с меньшей легкостью и скоростью, чем Чантек. Ситуации, при которых Чантек пользовался жестами, обычно были связаны с едой и питьем. Эти темы являются наиболее обычными и для всех других подробно описанных (в частности, в работах, обозреваемых в данной книге) случаев коммуникации человека с приматами (а отчасти и с другими видами, см. данные о попугае Алексе). Но Чантек также мог изъясняться посредством жестов и на другие темы, например касавшиеся его игр и некоторых других деталей повседневной жизни, а также самих жестов (иначе говоря, он мог совершать металингвистические операции над жестами, судя по документальному фильму, с отчетливым игровым компонентом, напоминающим языковые игры трехлетнего ребенка). Каждый из использовавшихся им знаков относился к очень широкому кругу предметов, связанных друг с другом цепочкой ассоциаций. Например, знак, относившийся к жуку, мог обозначать разных других насекомых, но также и рисунок, очертаниями напоминавший бабочку, маленькие коричневые порции пищи для кошек и небольшие куски испражнений. Знак, обозначавший собаку, относился также к картинкам, изображавшим собаку или гепарда, а также и к некоторым другим животным, в том числе к орангутану, которого показывали по телевизору, и к тигру, которого Чантек увидел в цирке. Тот же знак он использовал и по отношению к лающим звукам, которые он слышал по радио, и к шумному (как бы лающему) вертолету. Эта цепочка ассоциаций напоминает те значения слов, которые Выготский назвал комплексными. Поэтому число предметов, вовлеченных в называние посредством жестов, становилось практически неограниченным (что полностью отлично от наблюдаемого у таких птиц, как упомянутый выше попугай Алекс, и близко к возможностям ребенка до выработки понятийных значений слов). Не настаивая на вызывающем сомнения параллелизме филогенеза и онтогенеза, можно заметить, что при наличии очень ограниченного числа знаков и существенно (на несколько порядков) их превосходящего числа предметов, о которых идет речь, появление комплексных значений почти неизбежно — в особенности если, как у маленьких детей, по Выготскому и Пиаже, отсутствует необходимый для разумной классификации понятийный аппарат. Вместе с тем следует отметить, что, по экспериментальным данным (исследование ассоциаций после односторонних электрошоков, проводившееся нами в лаборатории Л. Я. Балонова и В. Л. Деглина), такие цепочки достаточно случайных ассоциаций характеризуют у современного человека (например, жителя Ленинграда 1970—1980-х гг.) семантику его правого полушария (ИВАНОВ 1998; 2004). В той мере, в какой правое полушарие наследует черты дочеловеческого мозга, сопоставление с коммуникацией Чантека представляется возможным.</p>
     <p>Чантек использовал собственные имена, а не личные местоимения, обращаясь к людям. Эта черта его коммуникации с людьми тоже может быть сопоставлена с речевым поведением маленьких детей, которые предпочитают не использовать эгоцентрические слова и испытывают большие трудности в связи с употреблением личных местоимений-шифтеров, по Якобсону соотносящих сообщение с актом речи и с кодом. Употребление собственных имен, согласно сказанному выше, соответствует более ранним эволюционным возможностям.</p>
     <p>За последнюю четверть XX в. была проведена целая серия многочисленных описанных в этой книге опытов подобного рода общения человека с антропоидами — шимпанзе, карликовыми шимпанзе (бонобо) и гориллами. Кроме системы жестов глухонемых при этом использовались и другие незвуковые средства сигнализации, в том числе и современные компьютеризованные. Примененные в этих работах методы и выводы, к которым приходят экспериментаторы, вызывают непрекращающуюся дискуссию (J. VILLIERS &amp; P. Villiers 1979: 181–192; Savage-Rum-baugh 1986; Savage-Rumbaugh, Lewin 1994; Eccles 1995: 76–81; DEACON 1997, с дальнейшей библиографией, продолжаемой в настоящей книге; Savage-Rumbaugh, Shanker, Taylor 1998). Спор идет о том, нельзя ли признать результаты хорошей дрессировкой животного, не имеющей прямого отношения к обучению языку. Для достаточно надежной аргументации нужно учитывать данные лингвистики, психологии и семиотики (попутно замечу, что участвовавшие в реферированной в книге Зориной и Смирновой дискуссии издатели американских семиотических периодических журналов не обнаружили достаточных знаний русской научной литературы, в том числе и таких работ, как труды Выготского, давно переведенных и прокомментированных в США).</p>
     <p>Число основных знаков, которые антропоид может выучить и употреблять в своем общении с людьми, не превышает двух или трех сотен.</p>
     <p>Количественное отличие от среднего размера словаря ежедневно употребляемых слов любого естественного языка огромно. Такой словарь не может включать меньше нескольких тысяч слов, общее число лексических единиц в словаре достигает десятков тысяч слов, а в особых случаях (в языке профессиональных рассказчиков, сказителей и певцов в бесписьменных обществах или писателей в обществах, имеющих письменную литературу) может значительно превысить и это последнее число. Словарь антропоидов, пользующихся предложенной человеком системой общения, на два порядка меньше того, которым может располагать взрослый человек. Систему коммуникации шимпанзе, общавшейся с людьми, можно сравнить с речью ребенка в 17<sub>2</sub>—2 года, когда от нескольких десятков слов (число, сопоставимое с числом сигналов в наиболее примитивных системах у животных) он переходит к двум сотням слов, но может еще не уметь их сочетать грамматически правильно. Другое количественно оправданное сравнение представляет речь человека при таком генетическом сбое, когда карликовые размеры мозга приводят к использованию минимального словаря<a l:href="#n_39" type="note">[39]</a>; подобные результаты дают и тяжелые формы афазии (поэтому сопоставление антропоидов с афатиками, впервые предложенное Выготским, в известных пределах оправдано; в эволюционном же плане речь может идти о семиотическом регрессе у антропоидов по сравнению с общим предком, — Иванов 1998).</p>
     <p>Система, количественно и семантически сходная с теми, которые используются при общении человека с антропоидами, применялась взрослыми членами американского индейского племени команчей, когда они говорили со своими маленькими детьми не старше 3 лет.</p>
     <p>В этом специализированном языке, который можно описать как детско-взрослый пиджин, всего около 40 слов.</p>
     <p>Каждое слово относится к очень широкому кругу предметов: [?uma?]<a l:href="#n_40" type="note">[40]</a> можно перевести как «хороший, красивый; дай-ка я тебя причешу (обращение матери к ребенку)»; также «смотри, какое красивое платье! Что за красивая игрушка, просто прелесть!». Это слово обозначает любую красивую, цветную или яркую вещь, привлекательную для ребенка. Оно также может обозначать цвета: красный, желтый, синий или голубой (CASAGRAN-DE 1964: 245–246). Как и в разобранных примерах, относящихся к молодому орангутану Чантеку, необходимость соотносить один из нескольких десятков усвоенных знаков сразу и со многими вещами и с их признаками может быть результатом количественных ограничений прежде всего. Но, как и по поводу Чантека, естественным представляется сближение ассоциаций нелогического характера с комплексным мышлением по Выготскому, с бриколажем по Леви-Стросу или с излишним расширением сферы употребления слова в традиционном смысле.</p>
     <p>Шимпанзе способны создавать семантически новые комбинации знаков. Супруги Гарднеры — зоопсихологи, начавшие эту серию нашумевших экспериментов, предложили шимпанзе Уошо, которую они воспитывали и обучали у себя дома американскому символическому (иероглифическому) языку глухонемых, называть холодильник стандартным сочетанием знаков со значениями «холодный» + «ящик». Уошо же придумала сама другую комбинацию: «открыть» + «пища» + «пить». Обозначение вещи посредством жеста, который используется при манипулировании ею, соответствует принципам системы иероглифических жестов, в отличие от внутренней формы слова естественного (английского) языка, которую предлагали учителя Уошо.</p>
     <p>В аналогичных опытах, которые Паттерсон проводила с гориллой Коко, примечательны случаи, когда Коко пыталась обмануть учительницу, то ли сознательно используя ложь, то ли развлекаясь (подобный игровой момент, напоминающий инфантильную психологию, обнаруживается и в разговорах жестами с орангутаном Чантеком). Сознаваясь в своей лжи, Коко обнаруживает зачатки логического рассуждения. Аналогичные данные, касающиеся способности антропоидов ко лжи и обману, получены и в других сериях экспериментов.</p>
     <p>Эти исследования выявили способность антропоидов подражать, отчасти видоизменять и искажать и развивать искусственные незвуковые знаковые системы, предлагаемые им в процессе обучения человеком-экспериментатором.</p>
     <p>Мне представляется очень сложным вопрос о наличии грамматической структуры и выражении основных синтаксических ролей при коммуникации приматов с людьми. Если отфильтровать те повторы знаков, которые не входят в предполагаемую грамматическую структуру, в каждой из опубликованных серий экспериментов остается некоторый набор комбинаций сигналов, не передающих семантические ассоциации и скорее всего передающих комбинации ролей. Но в какой мере можно говорить о регулярном выражении синтаксических ролей (прямого объекта, субъекта, адресата действия), все же еще пока сказать трудно даже в отношении записей бесед с Уошо, где функции соответствующих грамматических знаков не вызывают сомнений. Выполнение антропоидами соответствующих команд (иногда достаточно сложных и переводимых целыми сложноподчиненными языковыми конструкциями) как будто определенно свидетельствует о правильном понимании ими текстов, которые эти команды содержат. Но остается не до конца ясным, какой грамматикой располагают антропоиды, из каких элементарных структур и по каким правилам строятся для них тексты, описывающие ситуацию, в которой человек различает действие и актанты при глаголе, это действие выражающем. Соответственно спорным остается среднее число сигналов в сообщении, особенно важное для соотнесения с определенным этапом в речевом развитии ребенка: не вполне ясно, достигают ли антропоиды периода, следующего за бесспорной представленной и у них стадией однословных сообщений (к которым относятся и сложные описательные обозначения одного предмета или явления). Если (как это кажется возможным) такой период в речевом становлении антропоида возможен, то дальше требуют выяснения правила, по которым, например, могут употребляться знаки в значении субъектного и объектного местоимений первого лица, но не второго, единственного числа, но не множественного. Для выяснения подобных подробностей грамматики антропоидов, общающихся с людьми, потребуются еще специальные серии собственно лингвистических экспериментов.</p>
     <p>Едва ли не самой интересной проблемой из числа обсуждаемых в книге З. А. Зориной и А. А. Смирновой являются недавно случайно открывшиеся возможности спонтанного обучения антропоидов человеческому языку. Особый интерес представляют описанные в книге неожиданные языковые успехи карликового шимпанзе (бонобо)<a l:href="#n_41" type="note">[41]</a> Канзи. В раннем детстве он самостоятельно (без помощи учителей) выучил значение некоторых фраз разговорного английского языка. Он мог выполнять задания, которые ему давали в устной форме, в том числе и такими фразами, которые он слышал впервые, например: «Go to the office and bring the red ball» ‘Пойди в кабинет и принеси красный мяч’. Его понимание таких фраз сопоставимо с уровнем ребенка, которому 27<sub>2</sub> года. Кензи сам обучился искусственной зрительной (по сути иероглифической) системе знаков, наблюдая, как ими пользуются люди в общении с его матерью. В этой системе он сам придумал и употреблял значительное число новых комбинаций знаков.</p>
     <p>Хотя в свете этих открытий особую притягательность приобретают исследования коммуникации антропоидов на воле или, во всяком случае, друг с другом в природных условиях без человеческого вмешательства, в этой области получено пока очень мало достоверных данных (ФИРСОВ 1977).</p>
     <p>Наиболее часто повторяющиеся жестовые сигналы горилл прямо сопоставимы с человеческими. Это относится, в частности, к иконическим знакам, в которых степень эмоциональной и социальной близости двух индивидов обозначается с помощью пространственного большего или меньшего удаления, что у людей соответствует различию объятий, поцелуев как приветствий и рукопожатий. Поднятие передних конечностей сопоставимо с человеческими жестами типа сигнала сдачи. Но некоторые из знаков, которые можно было бы считать врожденными, имеют в дальнейшем отдельную историю в разных культурных традициях. Так, например, знак высовывания языка в качестве выражения крайнего удивления одинаков у горилл (SMITH, CHASE, LIEBLICH 1974) и у человека в некоторых культурах Древнего Дальнего Востока (KLINEBERG 1938; см. примеры в кн.: ЦАО Сээ-ЦИНЬ 1958), но на Ближнем Востоке и в Европе он приобретает совершенно другую функцию — оскорбления. С этим могли быть связаны и обряды вырывания языка или символического избавления от злых языков (Krves 1958; Иванов 1998: 614–615, с дальнейшими примерами и литературой). Такие сопоставления при всем их возможном интересе остаются единичными, потому что отсутствует систематическое описание жестов в разных предкультурных традициях антропоидов и во многих ареалах последующих человеческих культур.</p>
     <p>Для понимания истории коммуникации приматов первостепенное значение имеют открытия последних лет, касающиеся мозговых коррелятов акустических и жестовых сигналов. У шимпанзе выявлено наличие морфологического соответствия речевой зоне Вернике (GANNON, HOLLOWAY, BROADFIELD, BROWN 1999; ИВАНОВ 2004: 23–24, прим. 18). Предполагается, что эта область мозга у далеких общих предков человека и шимпанзе примерно 8 млн. лет назад могла отвечать за разные формы сигналов. В ходе дальнейшего развития у шимпанзе с ней были соотнесены жестовые зрительные сигналы, тогда как у гоминидов и человека развитие пошло в сторону развития той акустической сигнализации, из которой вырос естественный язык.</p>
     <p>Представляется возможным, что жесты у далеких предков человека сосуществовали с относительно небольшим числом звуковых сигналов, сходных с теми, которые обнаруживаются у высших млекопитающих. Но эти сигналы еще только находились на пути превращения в фонемы устного языка. Общее происхождение последнего и жестового общения, быть может, отражается в недавно установленных фактах, показывающих связь современного языка жестов с левым (доминантным) полушарием.</p>
     <p>Джакомо Риццолатти и его сотрудники, обнаружившие существование зеркальных нейронов, выдвинули гипотезу, согласно которой в области Брока с помощью таких нейронов осуществляется соотнесение акустических сигналов с соответствующими им движениями (Pelligrino, Fadiga, Fogassi, Gallese, Rizzolat-TI 1992; ALLMANN 1999: 152, 200–201). По данным Ойеманна, одна и та же область коры левого полушария, специализирующаяся на последовательных действиях, отвечает за движения мускулов лица и рта и за восприятие устной речи ^ALVIN 1998, 47). Таким образом, в морфологии мозга современных людей и антропоидов можно увидеть следы исторической связи древнейшей жестовой сигнализации с акустической, постепенно ее почти полностью заменившей.</p>
     <p>Исследование коммуникации приматов и в особенности решения ими интеллектуальных задач сделало возможным предположение, что для предков человека язык жестов должен был играть едва ли не главенствующую роль. Для развития человеческого мозга основное значение могло иметь достаточно рано начавшееся взаимодействие между жестовой сигнализацией и акустическими кодами (пение, музыка, устный язык), которые стали употребляться параллельно с ней. Для эволюции человека и его интеллекта важнее всего было одновременное использование нескольких знаковых систем.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Литература</p>
     </title>
     <p>БЕНВЕНИСТ 1974 — <emphasis>Э. Бенвенист.</emphasis> Общая лингвистика. М., 1974. ВАГНЕР 1925–1929 — <emphasis>В. А. Вагнер.</emphasis> Возникновение и развитие психических способностей. Вып. I–IX. 1925–1929.</p>
     <p>ВЫГОТСКИЙ 1996 — <emphasis>Л. С. Выготский.</emphasis> Мышление и речь. М., 1996 (воспр. изд. 1934 г. без цензурных изменений в отличие от предшествовавших переизданий).</p>
     <p>ВЫГОТСКИЙ, ЛУРИЯ 1993 — <emphasis>Л. С. Выготский, А. Р. Лурия.</emphasis> Этюды по истории поведения: Обезьяна. Примитив. Ребенок. М., 1993. ДЕЛЬГАДО 1971 — <emphasis>Х. Дельгадо.</emphasis> Мозг и сознание. М., 1971.</p>
     <p>ЕСЬКОВ 1979 — <emphasis>Е. К. Еськов.</emphasis> Акустическая сигнализация общественных насекомых. М., 1979.</p>
     <p>ИВАНОВ 1974 — <emphasis>Вяч. Вс. Иванов.</emphasis> К предыстории знаковых систем // Материалы Всесоюзного симпозиума по вторичным знаковым системам, I (5). Тарту, 1974.</p>
     <p>ИВАНОВ 1998 — <emphasis>Вяч. Вс. Иванов.</emphasis> Избранные труды по семиотике и истории культуры. Т. 1. M.: Языки русской культуры, 1998; ИВАНОВ 2000 — <emphasis>Вяч. Вс. Иванов.</emphasis> Избранные труды по семиотике и истории культуры. Т. 2. M.: Языки русской культуры, 2000. ИВАНОВ 2004 — <emphasis>Вяч. Вс. Иванов.</emphasis> Лингвистика третьего тысячелетия: вопросы к будущему. М.: Языки славянской культуры, 2004.</p>
     <p>КОЛДУЭЛЛ, Колдуэлл 1978 — <emphasis>Д. К. Колдуэлл, М. К. Колдуэлл.</emphasis> Замечания о двух спорных проблемах, связанных с дельфинами: «разум» и «коммуникация» // Новое в изучении китообразных и ластоногих / Ред. В. Е. Соколов, А. В. Яблоков. М., 1978. С. 134–140.</p>
     <p>КРУШИНСКИЙ 1974 — <emphasis>Л. В. Крушинский.</emphasis> Элементарная рассудочная деятельность животных и ее роль в эволюции // Философия и теория эволюции. М., 1974.</p>
     <p>КРУШИНСКИЙ 1977 — <emphasis>Л. В. Крушинский.</emphasis> Биологические основы рассудочной деятельности. Эволюционные и физиологически-гене-тические аспекты поведения. М., 1977.</p>
     <p>СЕВЕРЦОВ 1922 — <emphasis>А. Н. Северцов.</emphasis> Эволюция и психика. М., 1922 (= Собр. соч. Т. 3. М., 1945).</p>
     <p>Тих 1970 — <emphasis>Н. А. Тих.</emphasis> Предыстория общества. Л., 1970.</p>
     <p>ФИРСОВ 1972 — <emphasis>Л. А. Фирсов.</emphasis> Память у антропоидов. Л., 1972.</p>
     <p>ФИРСОВ 1977 — <emphasis>Л. А. Фирсов.</emphasis> Поведение антропоидов в природных условиях. Л., 1977.</p>
     <p>ФИРСОВ и ДР. 1979 — <emphasis>Л. А. Фирсов, М. Л. Воронова, Э. Г. Заркешев, Ю. Н. Левкович, Е. Ф. Мордвинов, В. С. Никитин, А. М. Чиженков. </emphasis>Механизмы условно-рефлекторного и отсроченного поведения у обезьян. Л., 1979.</p>
     <p>ФРИШ 1955 — <emphasis>К. Фриш.</emphasis> Пчелы, их зрение, обоняние, осязание, вкус и язык. М., 1955.</p>
     <p>ФРИШ 1966 — <emphasis>К. фон Фриш.</emphasis> Из жизни пчел. М., 1966.</p>
     <p>ЦАО СЭЭ-ЦИНЬ 1958 — <emphasis>Цао Сээ-цинь.</emphasis> Сон в красном тереме. М., 1958.</p>
     <p>ЯКОБСОН 1972 — <emphasis>Р. О. Якобсон.</emphasis> Шифтеры, глагольные категории и русский глагол // Принципы типологического анализа языков разных стран. М., 1972. С. 95—113.</p>
     <p>ALLMANN 1999 — <emphasis>J. Allmann.</emphasis> Evolving Brain. Scientific American Library. N. Y.: A Division of HPHLP, 1999.</p>
     <p>Allmann, Rosin, Kumar, Hasenstaub 1998 — <emphasis>J. Allmann, A. Rosin, R. Kumar, A. Hasenstaub.</emphasis> Parenting and survival in anthropoid primates: caretakers live longer // Proceedings of the National Academy of Sciences. Vol. 95. 1998. P. 6866–6869.</p>
     <p>BEACH 1955 — <emphasis>F. A. Beach.</emphasis> Ontogeny and Living Systems // Group Processes. Transactions of the First Conference. N. Y., 1955. P. 9—74.</p>
     <p>GALVIN 1998 — <emphasis>W. H. Calvin.</emphasis> Emergence of Intelligence // Scientific American. Vol. 9. 1998. № 4. P. 44–50.</p>
     <p>CASAGRANDE 1964 — <emphasis>J. B. Casagrande.</emphasis> Comanche Baby Language // Language in Culture and Society. A Reader in Linguistics and Anthropology / Ed. D. Hymes. N. Y.: Harper &amp; Row, 1964.</p>
     <p>DEACON 1997 — <emphasis>T. W. Deacon.</emphasis> The Symbolic Species. The Co-evolution of Language and Brain. N. Y.: W. W. Norton and Co, 1997.</p>
     <p>DELGADO 1963 — <emphasis>J. Delgado.</emphasis> Cerebral Heterostimulation in a Monkey Colony // Science. 1963. 141. P. 161–163.</p>
     <p>DELGADO 1966 — <emphasis>J. Delgado.</emphasis> Aggressive Behavior evoked by radio-stimulation in Monkey Colonies // American Zoologist. 1966. 6. P. 669-r.</p>
     <p>ECCLES 1995 — <emphasis>J. C. Eccles.</emphasis> Evolution of the Brain. Creation of the Self. L.; N. Y.: Routledge, 1995.</p>
     <p>EDREDGE 1985 — <emphasis>N. Edredge.</emphasis> Time Frames. The Rethinking of Darwinian Evolution and the Theory of Ouncuated Equilibrum. N. Y.: Simon and Schuster, 1985.</p>
     <p>ESCH 1964 — <emphasis>H. Esch.</emphasis> Beiträge zum Problem der Entfernungsweisung in der Schwanzeltänzen der Honigbiene // Zeitschrift für vergleichende Physiologie. 56. 1964. S. 100–220.</p>
     <p>Gannon, Holloway, Broadfield, Brown 1999 — <emphasis>P. J. Gannon, R. L. Holloway, D. C. Broadfield, A. R. Braun.</emphasis> Asymmetry of Chimpanzee <emphasis>Planum Temporale:</emphasis> Humanlike Pattern of Wernicke’s brain Language Area Homolog // Science. 1999. 279 (5348). P. 220.</p>
     <p>GIJZEN 1970 — <emphasis>A. Gijzen.</emphasis> Bonnes manieres a table chez les anthropoides en captivite // Zoo. 1972. № 1.</p>
     <p>Grzimek 1949 — <emphasis>B. Grzimek.</emphasis> Rechts und Linkshändigkeit bei Pferden, Papageien, und Affen // Zeitschrift für Tierpsychologie. 6. 1949. S. 406–432.</p>
     <p>Gwinner, KNEUTGEN 1962 — <emphasis>E. Gwinner, J. Kneutgen.</emphasis> Über die biologische Bedeutung der «Zweck-dienliche» Anwendung erlernter Laute bei Vögeln // Zeitschrift für Tierpsychologie. 1962. Bd 19. Hft 16. S. 692–696.</p>
     <p>Harnad, Doty, Goldstein, Jaynes, Krauthamer 1977 — <emphasis>S. Harnad, R. W. Doty, L. Goldstein, J. Jaynes, G. Krauthamer</emphasis> (ed.). Lateralization in the nervous System. N. Y.: Academic Press, 1977.</p>
     <p>KLINEBERG 1938 — <emphasis>O. Klineberg.</emphasis> Emotional Expression in Chinese Literature // Journal of Abnormal Social Psychology. Vol. 33. 1938.</p>
     <p>MAUSS 1911 — <emphasis>T. Mauss.</emphasis> Die Faserarchitektonische Gliederung des <emphasis>Cortex cerebri</emphasis> der anthropomorphen Affen // Psychologie und Neurologie. Bd 18. 1911. S. 410–467.</p>
     <p>PAYNE, MCVAY 1971 — <emphasis>R. S. Payne, S. McVay.</emphasis> Songs of humpback Whales // Science. 1971. 173. P. 587–597.</p>
     <p>Pelligrino, Fadiga, Fogassi, Gallese, Rizzolatti 1992 — <emphasis>G. Pelligrino, L. Fadiga, L. Fogassi, V.Gallese, G. Rizzolatti.</emphasis> Understanding Motor Events: a neuropsychological study // Experimental Brain Research. 91. 1992. P. 176–180.</p>
     <p>SAVAGE-RUMBAUGH 1986 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh.</emphasis> Ape language: from Conditioned Response to Symbol. N. Y.: John Wiley, 1986.</p>
     <p>Savage-Rumbaugh, Lewin 1994 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, R. Lewin. </emphasis>Kanzi: The Ape at the Brink of Human Mind. N. Y.: John Wiley, 1994.</p>
     <p>Savage-Rumbaugh, Shanker, Taylor 1998 — <emphasis>E. S. Savage-Rumbaugh, S. G. Shanker, J. T. Taylor.</emphasis> Apes, Language and Human Mind. Oxford: Oxford Univ. Press, 1998.</p>
     <p>Smith, Chase, Lieblich 1974 — <emphasis>W. J. Smith, J. Chase, A. K. Lieblich.</emphasis> Tongue Showing // Semiotica. Vol. 11. 1974 № 3.</p>
     <p>SNOWDON, Hausberger 1997 — <emphasis>C. T. Snowdon, M. Hausberger</emphasis> (eds). Social Influences on Vocal Development. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1997.</p>
     <p>WARREN 1977 — <emphasis>J. M. Warren.</emphasis> Handedness and Cerebral Dominance in Monkeys // <emphasis>Harnad et al.</emphasis> (eds). Lateralization in the nervous System. N. Y.: Academic Press, 1977. P. 151–172.</p>
     <p>YERKES 1925 — <emphasis>R. M. Yerkes.</emphasis> Almost Human. N. Y.: Jonathan Cape, 1925.</p>
    </section>
   </section>
   <section>
    <title>
     <p>А. Д. Кошелев</p>
     <p>О языке человека</p>
    </title>
    <section>
     <title>
      <p>§ 1. Введение</p>
     </title>
     <p>1. Цели статьи. В настоящей статье мы попытаемся ответить на некоторые вопросы, затронутые в Предисловии издателя (с. 11–28 наст. изд.), и прежде всего на основной вопрос: можно ли утверждать, что язык «говорящих» шимпанзе Уошо и Канзи и язык двухлетнего ребенка близки типологически, или же их сходство носит лишь внешний, поверхностный характер?</p>
     <p>В поисках ответа на этот вопрос мы попытались прежде всего уяснить специфические черты человеческого языка, и в первую очередь семантические особенности его знаков: структуру значения слова, механизмы образования референции и сложения значений и др. (§ 2). Кроме того, нам пришлось расширить рамки сугубо лингвистической проблематики и довольно подробно остановиться, с одной стороны, на двух видах человеческой деятельности, тесно связанных с языком, а именно, на перцептивной — восприятие мира, и мыслительной — осмысление (систематизация) воспринятого мира (§ 3), а с другой, на распределении функций между языковой и интеллектуальной деятельностью человека в процессе формирования его целостного представления об окружающем мире (§ 4). При этом оказалось полезным учесть результаты некоторых независимых построений, таких как теория инстинкта и интеллекта А. Бергсона (§ 3.5), гипотеза Сепира — Уорфа о влиянии языка на мышление (§ 4.3) и асимметрия полушарий головного мозга и ее влияние на языковую деятельность (§ 4.6). Наконец, в § 5 мы даем свое понимание степени близости языков двухлетнего ребенка, «говорящего» антропоида и взрослого человека, а в § 6 обсуждаем некоторые аспекты функционирования человеческого интеллекта и его влияние на развитие языка.</p>
     <p>2. Об одном фундаментальном свойстве языкового знака.</p>
     <p>У человеческого языка есть одно загадочное свойство — многозначность составляющих его единиц, и прежде всего лексических, т. е. слов. Оно с давних пор удивляло многих мыслителей, рассматривалось как проявление несовершенства языка. В настоящее время оно вызывает особый интерес исследователей и представляет одну из центральных проблем теоретической семантики.</p>
     <p>Для иллюстрации этого свойства приведем две фразы: <emphasis>Отец дал сыну мяч</emphasis> и <emphasis>Отец дал сыну подзатыльник.</emphasis> В них глагол <emphasis>дать </emphasis>имеет два совершенно различных (частных) значения. И это при том, что синтаксическая структура фраз идентична, описываемые ими ситуации внешне весьма схожи («отец своей рукой осуществил контактное взаимодействие с сыном»), а лексически фразы различаются только прямыми дополнениями.</p>
     <p>Или еще два многозначных слова: глагол <emphasis>взять</emphasis> и существительное <emphasis>игра.</emphasis> В высказываниях <emphasis>Иван взял книгу</emphasis> / <emphasis>купейное место</emphasis> / <emphasis>увольнительную</emphasis> / <emphasis>подачу соперника</emphasis> (в теннисе) / <emphasis>слово с приятеля </emphasis>представлены пять различных значений глагола <emphasis>взять</emphasis>, а толковые словари насчитывают у этого глагола до 18 частных значений и приводят более 25 фразеологических сочетаний, типа <emphasis>взять на поруки, взять в оборот</emphasis> и пр., см. [Словарь Ушакова]. Аналогично, слово <emphasis>игра</emphasis> принимает множество значений: <emphasis>игра в дочки-матери</emphasis> / <emphasis>в теннис</emphasis> / <emphasis>в шахматы</emphasis> / <emphasis>на сцене (актерская игра)</emphasis> / <emphasis>на скрипке</emphasis> (<emphasis>музыкальная игра</emphasis>) и т. д.</p>
     <p>Отметим неравномерность распределения свойства многозначности среди полнозначных слов: одни слова, как, например, глагол <emphasis>пилить,</emphasis> имеют единственное значение 7 другие — несколько, а третьи — до нескольких десятков значений. Так, словарная статья глагола <emphasis>идти</emphasis> насчитывает в Словаре Ушакова целых 40 значений.</p>
     <p>На первый взгляд кажется, что многозначность слова — существенный недостаток, источник двусмысленности или неопределенности высказывания. Однако парадокс состоит в том, что носителю языка она совершенно не мешает. Он одинаково легко использует и однозначный глагол <emphasis>пилить,</emphasis> и сороказначный глагол <emphasis>идти.</emphasis> Более того, он этой многозначности просто не замечает, как будто ее и нет вовсе. Несмотря на различие значений глагола <emphasis>дать</emphasis> в словосочетаниях <emphasis>дать мяч</emphasis> и <emphasis>дать подзатыльник,</emphasis> мы воспринимаем их как разные употребления одного и того же слова <emphasis>дать</emphasis>, а не как разные слова (омонимы) типа <emphasis>топить</emphasis> (печь) и <emphasis>топить</emphasis> (щенков).</p>
     <p>Другая особенность свойства многозначности слова — в его универсальности. Как кажется, не известно ни одного человеческого языка, в котором оно отсутствовало бы. Иначе говоря, многозначность слова и, шире, языкового знака, относится к числу семантических универсалий — характеристик, присущих всем известным языкам. Поэтому есть основания полагать, что, объяснив это свойство, мы постигнем некую сущностную характеристику языкового значения.</p>
     <p>3. О традиционном подходе к анализу слова и его значения. Перечислим кратко основные положения традиционного подхода, опираясь на ставшие уже классическими исследования отечественного лингвиста Д. Н. Шмелева «Современный русский язык. Лексика» и английского лингвиста Джона Лайонза «Введение в теоретическую лингвистику».</p>
     <p>Начнем с монографии [Шмелев 1977].</p>
     <p>Слово является основной, центральной единицей языка <a l:href="#n_42" type="note">[42]</a> В лексикологии… слова изучаются, прежде всего, как единицы номинации, т. е. как языковые единицы, служащие для называния предметов и явлений окружающей действительности, их выделения и формирования соответствующих понятий (с. 3).</p>
     <p>Значение слова — отражение в слове того или иного явления действительности (предмета, качества, отношения, действия, процесса). (…) В основе значения каждого знаменательного слова лежит именно <strong>понятие</strong>, содержащее общие существенные признаки какого-то отрезка действительности, т. е. такие признаки, которые дают возможность объединить единичные предметы и явления в определенные классы… Понятие и составляет ядро лексического значения слова (с. 58, 60;).</p>
     <p>Весьма близкая трактовка семантики слова дана в [Лайонз 1978].</p>
     <p>Традиционная грамматика была основана на предположении, что слово… является основной единицей синтаксиса и семантики… Слово считалось «знаком», состоящим из двух частей; мы будем называть эти два компонента <emphasis>формой</emphasis> слова и его <emphasis>значением.</emphasis>… форма слова… обозначает «вещи» посредством «понятия», ассоциируемого с формой в умах говорящих на данном языке; и это понятие является значением слова (его significatio) (с. 427; курсив автора. — А. К.).</p>
     <p>И далее:</p>
     <p>… Полезно ввести современный термин для обозначения «вещей», рассматриваемых с точки зрения «называния», «именования» их словами. Это — термин референция. Мы будем говорить, что соотношение между словами и вещами (их референтами) есть отношение референции (соотнесенности): слова соотносятся с вещами (а не «обозначают» и не «именуют» их). Если принять разграничение формы, значения и референта, то мы можем дать известное схематическое представление традиционного взгляда на взаимоотношение между ними в виде треугольника, см. рис. 1. Пунктирная линия между формой и референтом указывает на то, что отношение между ними носит непрямой характер; форма связана со своим референтом через опосредующее значение, которое ассоциируется с каждым из них независимо (с. 428).</p>
     <image l:href="#i_039.png"/>
     <empty-line/>
     <p>Если опустить пунктирную линию (непосредственной связи между формой слова и его референтом нет) и заменить отдельный референт на класс всех референтов, то получим следующий (линейный) вариант семантической схемы слова:</p>
     <p>Изложенной концепции вполне соответствует и позиция Л. С. Выготского, сформулированная им в результате фундаментального анализа генезиса понятий и значений слов у ребенка: «…Значение слова с психологической стороны… есть не что иное, как обобщение или понятие. Обобщение и значение слова суть синонимы» [Выготский 1996: 298].</p>
     <p>Следует иметь в виду, что традиционный подход не является общепризнанным. «Наибольшую критику в этом случае (в традиционном подходе. — <emphasis>А. К.)</emphasis> вызывает само понятие „понятие“. Оно ненаблюдаемо и является научным конструктом» [КРОНГАУЗ 2001: 72]. В Предисловии к настоящему изданию мы коснулись существенно иного подхода к значению (смыслу), принятого в теории моделей Смысл ^ Текст и восходящего к Р. Якобсону: «С м ы с л есть, по определению, инвариант всех синонимических преобразований, т. е. то общее, что имеется в равнозначных текстах» (с. 21). О других трактовках языкового значения см., например, упомянутую работу [Кронгауз 2001].</p>
     <p>4. Традиционный подход к многозначности. В цитировавшейся выше книге [Шмелев 1977] этой теме уделяется особое внимание.</p>
     <p>Многие слова имеют не одно, а несколько… значений, т. е. служат для обозначения различных предметов и явлений действительности (с. 74).</p>
     <p>Когда мы говорим о разных значениях, присущих данному слову, мы, по существу… исходим из разных контекстов его употребления. То, что с этими разными значениями связаны различия в предметной отнесенности слова (в его денотативной функции), далеко не во всех случаях создает четкие границы между разными значениями слова. (…) Например, для прилагательного <emphasis>новый</emphasis> в ССРЛЯ (Словарь современного русского литературного языка. Т. 1 —17. М., 1950–1965. — А. К.) устанавливаются следующие значения:</p>
     <p>1. Впервые созданный или сделанный, недавно появившийся или возникший. (…) 2. Относящийся к нашему времени; современный. (…) 3. Следующий, очередной. 4. Вновь открытый, обнаруженный; ранее неизвестный… вновь появившийся. (…) 8. Этого года, последнего урожая.</p>
     <p>Возьмем самые простые и обычные фразы с этим прилагательным: <emphasis>Это новая книга?; На заводе появился новый мастер; Новая мысль возникла у него</emphasis> и т. п. Кажутся нам эти фразы двусмысленными? Конечно, нет. Но можем ли мы со всей определенностью сказать, в каком из приведенных значений употреблено слово? По-видимому, тоже нет (…).</p>
     <p>Принцип диффузности значений многозначного слова является решающим фактором, определяющим его семантику (с. 85–86).</p>
     <p>К примеру, схему двузначного слова можно представить так:</p>
     <image l:href="#i_040.png"/>
     <p>Здесь диффузность проявляется в том, что существуют промежуточные употребления слова, которые нельзя с полной уверенностью отнести к какому-то одному из двух значений (их референты не принадлежат в полной мере ни к одному из подклассов референтов).</p>
     <p>Введенный Д. Н. Шмелевым принцип «диффузности» стал одной из основополагающих характеристик всей системы языковых значений, ср.: «„Осциллирующие“ (Г. Стерн), или „диффузные“ (Д. Н. Шмелев), или (в нашей термнологии) промежуточные употребления являются неизбежным следствием давно признанной непрерывности семантического поля языка» [Апресян 20056: 277].</p>
     <p>Наличие промежуточных употреблений склоняет некоторых лингвистов к мысли, что существует одно общее значение (инвариант), охватывающее как частные значения, так и употребления слова. Как нам кажется, наиболее адекватно такую точку зрения отражает следующая схема:</p>
     <image l:href="#i_041.png"/>
     <p>В ней общее значение слова задает семантическое поле употреблений, в котором типичные употребления, образующие частные значения, концентрируются компактно (семантически близки), а нетипичные (промежуточные) употребления рассеяны между ними.</p>
     <p>Схема (2а) ставит естественный вопрос: является ли диффузным и общее значение? Иначе говоря, можно ли определенно утверждать, принадлежит данный предмет (свойство, действие) к классу референтов слова или нет? В рамках традиционного подхода единого мнения по этому вопросу нет. Мы полагаем (и будем многократно иллюстрировать это ниже), что о б щ е е з н а — чение слова вполне строго, не диффузно задает полный класс его референтов, тогда как внутренние подклассы референтов, отвечающие частным значениям, являются диффузными, т. е. не имеют четких границ.</p>
     <p>5. Недостаточность традиционного подхода. От толкования лексического значения естественно ожидать способности обеспечивать (и объяснять) выполнение двух важнейших семантических функций слова: 1) задание полного класса его референтов и</p>
     <p>2) объединение значения слова со значениями других сочетающихся с ним слов (сложение значений). Толкования лексических значений, возникающие в рамках традиционного подхода и схемы знака (1) <emphasis>Слово</emphasis> — Значение (понятие) ^ Класс референтов, не дают адекватного объяснения ни одной из указанных функций.</p>
     <p>Проиллюстрируем это на примере слова <emphasis>банан.</emphasis> В современном словаре [БТС] ему дается такое толкование (сокращенный вариант):</p>
     <p>(3) <emphasis>банан</emphasis> = ‘ продолговатый, желтого цвета, сладкий, мучнистый плод бананового дерева (= высокого тропического растения с огромными листьями…)’.</p>
     <p>Очевидно, что оно задает не полный класс референтов данного слова, а лишь его подкласс — подмножество т и п и ч н ы х бананов-референтов. Вне этого круга оказывается немало пусть и менее типичных, но от этого не менее полноправных референтов, например, зеленый недозрелый, или коричневый перезрелый, или гнилой банан.</p>
     <p>Нетрудно убедиться также, что толкование (3) не может адекватно объяснить и вторую семантическую функцию слова — его семантическую сочетаемость с другими словами. Например, выражение <emphasis>зеленый банан</emphasis> вполне корректно и имеет немало референтов. Если исходить из толкования (3), утверждающего, что банан — желтый, оно недопустимо. Аналогичная ситуация и с выражением <emphasis>горький банан.</emphasis> Оно безусловно корректно и может иметь вполне реальный референт. Но опираясь на (3) и характеристику ‘сладкий’, мы неизбежно должны признать такое выражение некорректным.</p>
     <p>Перейдем к артефактам — рукотворным предметам. В том же словаре можно прочесть:</p>
     <p>(4) <emphasis>стул</emphasis> = ‘род мебели: предмет на четырех ножках, без подлокотников, обычно со спинкой, предназначенный для сидения одного человека’.</p>
     <p>Толкование (4) опять же характеризует лишь подмножество типичных референтов. Однако стулья, как известно, бывают и нетипичные, например, на одной круглой или крестообразной ножке в центре сиденья. В кинотеатрах часто используются ряды стульев с откидным сиденьем и на двух ножках, прикрученных к полу, и т. д. Очевидно, что они также относятся к референтам слова <emphasis>стул.</emphasis> Поэтому ясно, что, если исходить из (4), то выражения типа <emphasis>стул на одной крестообразной ножке</emphasis> должны быть признаны противоречивыми. Таковыми они, однако, не являются.</p>
     <p>Можно услышать два возражения. Первое — указанные неточности обусловлены упоминавшимся принципом диффузности лексических значений. Это возражение не кажется нам обоснованным, поскольку диффузность относится только к частным значениям многозначного слова и возникает между ними. Что же касается внешней границы, отделяющей корректные употребления слова от некорректных (или референты слова от предметов, ими не являющихся), то она для носителя языка весьма точна, не диффузна. Например, носитель языка назовет бананом и зеленый, и гнилой, и пюреобразный (на тарелке) банан. Второе возражение — нельзя требовать от толкового словаря столь детальной проработки толкуемых значений. Дело, однако, не в ограниченности объема словарной статьи. В следующем пункте мы убедимся, что отмеченные черты свойственны и солидным лексикографическим исследованиям.</p>
     <p>6. Проблема описания многозначности. Как уже отмечалось, носитель языка не испытывает никаких трудностей в понимании и употреблении многозначного слова. Однако для лексикографа многозначность — труднейшая проблема. Построить в рамках традиционного подхода точное семантическое описание многозначного слова, позволяющее явным образом объяснить все правильные референции слова и отделить их от неправильных, обычно не удается. Не помогает и формулировка общего («инвариантного») значения, поскольку оно оказывается еще менее точным.</p>
     <p>В недавней монографии [Рахилина 2000] подробно проанализированы употребления многозначного прилагательного <emphasis>старый</emphasis> с предметными именами и сформулировано такое общее значение (инвариант): ‘возникший / начавший свое существование / созданный давно относительно момента речи’ (с. 201).</p>
     <p>Данная характеристика является типичной и охватывает множество типичных употреблений этого слова. В то же время она не обладает требуемой точностью и эксплицитностью, потому что не объясняет, насколько «давно относительно момента речи» должен был «возникнуть или начать существовать объект», чтобы его можно было считать и называть старым. Эта неопределенность усиливается еще тем обстоятельством, что слово <emphasis>старый</emphasis> может быть применимо к <strong>недавно</strong> возникшим предметам, а может быть, напротив, неприменимо к предметам, возникшим <strong>давно</strong>.</p>
     <p>Кратко проиллюстрируем сказанное. Дочь, собираясь на школьную вечеринку, говорит матери: <emphasis>Я не надену это старое платье,</emphasis> имея в виду платье, купленное полгода назад и надетое ею лишь несколько раз. По мнению дочери, оно стало старым, поскольку вышло из моды. При этом ясно, что оно «возникло недавно».</p>
     <p>Другой пример. О костях мамонта, обнаруженных при археологических раскопках, нельзя, как ни странно, сказать <emphasis>*старые кости</emphasis>, хотя они, конечно же, возникли давно. В то же время старый человек вполне может сказать о себе <emphasis>Пойду погрею / попарю свои старые кости</emphasis>.</p>
     <p>Обратимся теперь к многозначным глаголам. В специальном исследовании [Розина 2001], посвященном глаголу <emphasis>брать</emphasis> / <emphasis>взять, </emphasis>выделено 14 значений, охватывающих в совокупности почти все его основные употребления. Однако границу, отделяющую корректные употребления глагола от некорректных, они все-таки не задают. В частности, ни одно из них не позволяет разграничить следующие употребления. Представим себе ситуацию: мальчик нашел на улице перочинный ножик и принес его домой. Почему-то нельзя описать эту ситуацию фразой <emphasis>*Мальчик взял ножик на улице</emphasis>. Если же ножик был в комнате его товарища Пети, наиболее подходящей будет именно фраза <emphasis>Мальчик взял ножик в комнате Пети.</emphasis></p>
     <p>Приведем еще три примера, показывающих, что носитель языка имплицитно умеет отделять действия — референты глагола <emphasis>брать</emphasis> / <emphasis>взять</emphasis> от весьма сходных действий, не являющихся референтами.</p>
     <p>1) Фраза <emphasis>Маша взяла ванну</emphasis> указывает, что Маша воспользовалась общественной ванной, например в бане. Если же Маша приняла ванну у себя дома, употребить фразу почему-то уже нельзя (нужно сказать: <emphasis>приняла</emphasis>).</p>
     <p>2) Представим себе такую ситуацию: нападающий Рональдиньо с ходу бьет по воротам соперника, но вратарь ловит мяч. Комментатор восклицает: <emphasis>Вратарь берет удар Рональдиньо!</emphasis> Изменим ситуацию: допустим, тот же Рональдиньо, преследуемый соперниками, неудачно отпасовывает мяч теперь уже своему вратарю, который с трудом его ловит. В этой ситуации фраза <emphasis>*Вратарь берет удар Рональдиньо</emphasis> уже некорректна (не вполне ясно почему, ведь вратарь также спасает команду от гола).</p>
     <p>3) Ведущий телевикторины вполне может сказать участнику, ответившему на его вопрос <emphasis>Молодец, взял трудный вопрос</emphasis>. Однако в устах отца, получившего от сына ответ на свой вопрос, эта фраза будет уже некорректной.</p>
     <p>Сказанное верно и в отношении многозначного глагола <emphasis>играть.</emphasis> Общеизвестна точка зрения Л. Витгенштейна, считавшего, что референты слова <emphasis>игра</emphasis> объединяет «не что-то общее», а частные свойства («фамильные сходства»), различные для разных типов игр (Витгенштейн 1985: 108–109]). Однако «фамильные сходства», как кажется, неспособны объяснить удивительную стихийную (не поддержанную никакими словарями) согласованность носителей языка в употреблении фразы <emphasis>Х играет.</emphasis> С одной стороны, они «правильно» (в согласии друг с другом) называют этой фразой самые различные и совершенно непохожие «игровые» действия человека: <emphasis>играет девочка с куклой</emphasis> (в дочки-матери) / <emphasis>теннисист</emphasis> / <emphasis>шахматист</emphasis> / <emphasis>актер</emphasis> / <emphasis>музыкант</emphasis> и т. д. С другой стороны, они столь же согласованно отклоняют весьма схожие с ними «неправильные» референции. Например, в теннис <emphasis>играют,</emphasis> а в бокс — нет (ср. некорректность фразы <emphasis>*Они играют в бокс</emphasis> — о боксирующих спортсменах); если шахматисты анализируют уже сыгранную партию, то плохо сказать <emphasis>*Они играют в шахматы,</emphasis> хотя и противоборство, и шахматные правила при этом сохраняются). Если пианист солирует, нормально сказать <emphasis>Он прекрасно играет</emphasis>, если же аккомпанирует солисту, то так сказать о нем уже нельзя, можно лишь: <emphasis>Он прекрасно аккомпанирует</emphasis> / <emphasis>исполняет</emphasis> (но не <emphasis>*играет) свою партию.</emphasis></p>
     <p>В следующем параграфе мы предложим модификацию структуры значения слова, сложившегося в рамках традиционного подхода. Это позволит нам в той или иной мере преодолеть отмеченные трудности. В частности, будут предложены описания лексических значений слов <emphasis>старый</emphasis> (§ 2.4), <emphasis>взять</emphasis> и <emphasis>играть</emphasis> (§ 2.6), объясняющие их только что приведенные употребления, как корректные, так и некорректные.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>§ 2. Комплексная структура языкового значения</p>
     </title>
     <subtitle>1. Исходные положения.</subtitle>
     <p>Кажется разумным определять языковое значение исходя из основной функции языка в ряду двух других, тесно связанных с ним функций человеческого мозга: сенсорной и интеллектуальной. Коротко говоря, основная наша гипотеза сводится к следующему. Специфической чертой человеческого видения окружающего мира является наличие в его мозгу двух различных по своей природе, но взаимосвязанных представлений этого мира: перцептивного (качественного) — продукта сенсорного восприятия, и системного (относительного) — продукта интеллектуального осмысления воспринятого первичного представления.</p>
     <p>Перцептивное представление — это совокупность преобразованных сенсорным аппаратом человека (и потому видоспецифических) категориальных образов (визуальных, акустических, тактильных и др.), хранящихся какое-то время в его памяти. С известной долей условности его можно назвать «миром твердых тел». Это — качественное, «объективное» представление окружающего мира. Оно сближает человека с животным, и прежде всего с антропоидом (см. § 3.3).</p>
     <p>Системное представление — это совокупность интеллектуальных интерпретаций и осмыслений перцептивного представления, не имеющих непосредственной видоспецифической обусловленности. Поэтому оно явлется относительной, в значительной мере «субъективной» характеристикой, отличающей картину мира человека от аналогичной картины антропоида.</p>
     <p>Системное представление содержит структуры двух типов: таксономические (разделяющие множество однотипных элементов на классы) и конфигурационные (объединяющие элементы разных типов в структуру). <strong>Таксономическая структура</strong> дробит класс элементов перцептивного представления, обладающих каким-то общим свойством, на подклассы (таксоны), различающиеся более частными свойствами: все материальное делится на живое и неживое, живое — на животных и растения, последние — на таксоны деревьев, кустарников, трав (с последующим более мелким делением), артефакты — на свои подклассы и т. д.</p>
     <p>Конфигурационная структура, напротив, посредством своих отношений объединяет таксоны <strong>различных</strong> классификаций в единую конфигурацию (структуру). Таксон «ножка», включающий такие элементы, как ножка стула / самовара / гриба / цветка / циркуля, объединяется с таксоном «сиденье» (включающим сиденье стула / велосипеда / качелей) и тасоном «спинка» в конфигурацию, образующую референт слова <emphasis>стул;</emphasis> такие разные таксоны, как «мальчик», «девочка» и «стул», временно объединяются в конфигурацию, образующую референтную ситуацию глагола <emphasis>несет (Мальчик несет девочке стул</emphasis>) и т. д.</p>
     <p>В рассматриваемом плане интеллектуальная деятельность человека сводится к интерпретациям перцептивного представления системными структурами, которые, проецируясь на него, по-своему организуют его элементы, придают им ту или иную целостность. При этом главными оказываются следующие две операции: классификация (разделение на таксоны, разложение на составные части) единиц перцептивного уровня и образование конфигураций — объединение (посредством различных отношений) разных таксонов в конфигурации (новые целостные совокупности, временные динамические единства). Тем самым в мозгу человека формируется <strong>комплексное двухуровневое</strong> представление окружающей среды обитания — «умопостигаемый мир».</p>
     <p>Теперь мы можем сформулировать основную гипотезу, касающуюся языка: главная функция языка заключается в эксплицитном описании фрагментов комплексного представления мира, т. е. интерпретаций, возникающих у носителя языка при соотнесении структур системного уровня с элементами перцептивного уровня. Стало быть, основная функция языковых значений заключается в экспликации элементов указанных интерпретаций.</p>
     <p>Справедливость этого положения мы будем доказывать на протяжении всей статьи. Проиллюстрируем его предварительно лишь двумя примерами. Слово <emphasis>дерево</emphasis>, с одной стороны, задает классификацию — таксон (отдельный класс, ячейку) в таксономической системе ‘растения’: «мох», «трава», «кустарник», «дерево», а с другой стороны — конфигурацию различных таксонов: «корни», «ствол (твердый стебель)», «ветви», «листья», «плоды», объединенных отношениями ‘Х часть дерева’ и ‘Х функционально подчинен дереву’ (см. § 4.1). Слово <emphasis>срывает</emphasis> задает конфигурацию — текущее (временное) объединение нескольких различных таксонов: «мальчик», «дерево», «яблоко», посредством понятных отношений в единую динамическую ситуацию: <emphasis>Мальчик сорвал с дерева яблоко</emphasis>. С другой стороны, глагол <emphasis>срывает</emphasis> задает классификацию — таксон своих ситуаций в ряду других таксонов-ситуаций: «снял», «стряхнул», «схватил».</p>
     <subtitle>2. Полная схема лексического значения.</subtitle>
     <p>В соответствии с указанной функцией языка лексическое значение слова мы также определим как комплексную структуру, изоморфную комплексному представлению мира и составленную из двух значений: системного значения — обобщенного элемента (таксона) системного уровня, и прототипического значения — обобщенного образа (прототипа) типичных элементов перцептивного уровня — типичных представителей этого таксона, т. е. носителей его таксономического признака. Иначе говоря, лексическое значение мы определим как пару цепочек следующего вида:</p>
     <p>(5а) <emphasis>Слово</emphasis> — системное значение ^ полный класс референтов и</p>
     <p>(5б) <emphasis>Слово</emphasis> — прототипическое значение → подкласс типичных референтов, где стрелка по-прежнему обозначает отношение референции.</p>
     <subtitle>3. Системное значение.</subtitle>
     <p>В комплексной структуре лексического значения центральным является системное значение. Оно состоит из двух компонентов: внешнего — таксономического, задающего полное множество референтов слова как таксон (класс) некоторой классификации, и внутреннего — конфигурационного, задающего структуру элементов этого класса.</p>
     <p>Рассмотрим те же слова <emphasis>банан</emphasis> и <emphasis>стул.</emphasis> Классификацию, в которую входит банан, можно определить как ‘плоды фруктовых деревьев’ (верхний уровень). Следующий уровень иерархии — плоды конкретных фруктовых деревьев: яблони, сливы, бананового дерева и др. Поэтому внешняя, таксономическая характеристика банана — ‘плод бананового дерева’. Внутренняя структура этого плода задается следующей конфигурацией таксонов: «ножка», соединявшая банан с веткой бананового дерева, «сердцевина» банана и «кожура», которая ее покрывает. Таким образом, получаем:</p>
     <p>(6а) <emphasis>банан</emphasis> (системное значение) ~ ‘ 1) органический предмет, плод бананового дерева (таксономический компонент), 2) состоящий из «сердцевины», покрытой «кожурой» и оканчивающейся «ножкой», соединявшей банан с «веткой дерева» (конфигурационный компонент)’.</p>
     <p>Как мы видим, в дефиницию (6а) не входят типичные внешние характеристики банана, содержащиеся в толковании (3): ‘желтого цвета’, ‘продолговатой формы’, ‘мучнистый’, ‘сладкий на вкус’. Поэтому ей соответствуют любые бананы: и зеленый недозрелый, и коричневый перезрелый, и гнилой. Референт слова <emphasis>банан</emphasis> может не содержать некоторых «периферийных» элементов. Например, сердцевину банана, поданную в тарелке в порезанном на дольки или даже пюреобразном виде, вполне можно назвать бананом, а его кожуру — нет. Заметим, что, если искусный повар приготовит на десерт банан так, что он приобретет вкус и вид дыни, носитель языка, получив такое блюдо, вполне может ошибочно назвать его дыней. Однако стоит ему узнать, как готовилось поданное блюдо, и он сразу же исправится и назовет его бананом, невзирая на вкус и вид дыни.</p>
     <p>Слово <emphasis>стул</emphasis> отсылает к другой классификации. Ее верхний уровень — ‘рукотворный предмет, обеспечивающий пассивное (в покое, без затраты усилий) положение тела человека’, а следующий уровень — ‘конкретные виды предметов (табуретка, стул, кресло, скамейка, диван, кровать, раскладушка, гамак и др.), обеспечивающие определенное положение тела’. Поэтому таксономическая характеристика стула такова: ‘рукотворный предмет для сидячей позы… (описание позы)’. Конфигурационная характеристика стула очевидна: ‘состоящий из «ножки или ножек», поддерживающих «сиденье», соединенное со «спинкой»’. В результате получаем следующее системное значение:</p>
     <p>(7а) <emphasis>стул</emphasis> (системное значение) ~ ‘1) неорганический рукотворный предмет, предназначенный для удобного расположения одного человека в сидячей позе… (описание позы), 2) состоящий из «ножки или ножек», поддерживающих «сиденье», на которое опирается седалище человека, и «спинки», на которую может опираться спина человека <a l:href="#n_43" type="note">[43]</a>.</p>
     <p>Легко убедиться, что описание (7а) задает множество в с е х референтов слова <emphasis>стул</emphasis>, как типичных, так и нетипичных: на одной ножке в центре сиденья, на двух ножках с откидной спинкой и др. И обусловлено это тем, что (7а) задает именно положение тела (относительная характеристика) и функциональную структуру предмета, это положение обеспечивающего, а не качественные свойства предмета: материал, форма, физическое строение, количество ножек и т. п., см. толкование (4). Заметим, что и у стула могут отсутствовать «периферийные» элементы. Сказать <emphasis>стул без ножки</emphasis> / <emphasis>спинки</emphasis> вполне можно, а <emphasis>стул без сиденья</emphasis> — сомнительно.</p>
     <p>Таким образом, системные значения (6а) и (7а) точно, недиффузно задают множества своих референтов. И это понятно: в рамках одной таксономической системы таксоны не должны пересекаться.</p>
     <subtitle>4. Интерпретация и референция.</subtitle>
     <p>Поясним характер образования референции слова к предмету через посредство системного значения. Для этого условимся далее строго различать операции <strong>интерпретациии референции</strong>. Операция интерпретации — инструмент человеческого интеллекта и непосредственного отношения к языку не имеет. Она активизируется у человека непроизвольно, когда в сфере его внимания оказывается новое явление, например новый предмет — треножник с волнистой спинкой. Посредством операции интерпретации человек анализирует его и приписывает ему какие-то конкретные системные свойства: ‘на нем можно сидеть’, ‘имеет спинку’, ‘сделан художником-дизайнером’, ‘необычный, экзотический’ и др. Для этого привлекаются энциклопедические знания, учитывается внешний вид, размеры и форма предмета, а также окружающие его предметы и их взаимосвязи (например, треножник стоит рядом со столиком) и пр. В результате новый предмет занимает свое место в картине мира человека, его воспринявшего.</p>
     <p>Предположим, что человек захотел назвать этот, уже интерпретированный предмет, описать его в своем высказывании. Теперь активизируется операция референции, которая проверяет, соответствуют ли конкретные системные свойства, уже приписанные предмету операцией интерпретации, какому-либо обобщенному системному признаку (системному значению слова): в какой позе на нем можно сидеть, можно ли опереться спиной, является ли рукотворным и т. д. В результате говорящий называет его словом <emphasis>стул</emphasis>, хотя внешне он совершенно не похож на известные ему стулья. Короче говоря, при образовании референции носитель языка опирается прежде всего не на внешние свойства предмета (они лишь подсказывают ему направление поиска), а на его системные характеристики. Например, заметив выступ скалы в форме стула, говорящий не назовет его стулом, поскольку понимает, что он не рукотворный.</p>
     <subtitle>5. Прототипическое значение.</subtitle>
     <p>В результате многократных референций слова к реальным предметам, системное значение начинает ассоциироваться в сознании говорящего с наиболее часто встречающимися, типичными свойствами предметов-референтов: их формой, цветом, размерами, физическим расположением частей и др. В языковом сознании говорящего формируется <strong>типичный</strong> предмет-референт, т. е. <strong>прототип </strong>предмета — манифестант системного признака (значения). Примеры:</p>
     <p>(6б) <emphasis>Банан</emphasis> (прототип) ~ ‘продолговатый мягкий предмет желтого цвета, мучнистый, сладкий на вкус, размером примерно…’;</p>
     <p>(7б) <emphasis>Стул</emphasis> (прототип) ~ ‘предмет, размером примерно… состоящий из горизонтального сиденья, к которому снизу по краям прикреплены четыре вертикальные ножки, а сверху, с одного края — вертикальная спинка’.</p>
     <p>Если системное значение является <strong>относительной</strong> характеристикой, связанной с той или иной классификацией, то прототип, напротив, задает <strong>качественную</strong>, объективную характеристику предмета-референта. При этом прототип сохраняет неразрывную связь с породившим его системным значением. Иначе говоря, в результате многократных референций в сознании носителя языка образуется не просто прототип, а связанная со словом неразложимая пара, дающая двустороннее (относительное и качественное) описание референтов:</p>
     <p>(5в) <emphasis>Слово</emphasis> — Системное значение Прототип референта.</p>
     <p>Здесь двусторонней стрелкой обозначено отношение «прототип является типичным манифестантом системного значения». Условимся эту комплексную пару называть прототипическим значением слова.</p>
     <p>Для слов <emphasis>банан</emphasis> и <emphasis>стул</emphasis> получим такие (сокращенные) формулировки:</p>
     <p>(6в) <emphasis>Банан</emphasis> (прототипическое значение) ~ ‘плод бананового дерева… (системное значение) продолговатый предмет желтого цвета, мучнистый, сладкий на вкус (прототип)’.</p>
     <p>(7в) <emphasis>Стул</emphasis> (прототипическое значение) ~ ‘рукотворный предмет, предназначенный для сидения… (системное значение) предмет, состоящий из горизонтального сиденья, к которому снизу прикреплены четыре вертикальные ножки, а сверху, с одного края — вертикальная спинка (прототип)’ <a l:href="#n_44" type="note">[44]</a>.</p>
     <p>Если внешний образ предмета соответствует или подобен прототипу, носитель языка благодаря прототипическому значению сразу получает подсказку о его вероятной системной характеристике. Однако эта первичная гипотеза все равно проверяется посредством операции интерпретации. Поэтому ни бутафорный банан, ни стул на резиновых ножках (не обеспечивающих опору) не будут отнесены к реальным банану и стулу. Их можно назвать этими словами, но лишь в несобственном, метафорическом значении, основанном исключительно на внешнем сходстве предмета с прототипом, при их полном системном различии (такие метафорические значения и референции мы здесь не рассматриваем).</p>
     <p>Нетрудно понять, что <strong>прототипическое значение</strong> и является тем понятийным, или частным значением, которое рассматривается в традиционной семантике (Д. Н. Шмелев, Дж. Лайонз), фигурирует в схеме (1) и которое детально анализировалось Л. С. Выготским. Для этого достаточно сравнить толкования (3) и (4) с (6в) и (7в). В самом деле, последние дескрипции суть структурированные парафразы первых. Они представляют собой комплексы, в которых системное значение «срослось» с прототипом, образовав целостное <strong>понятийное</strong> значение.</p>
     <p><strong>Замечание. </strong>Традиционный подход при объяснении референции опирался только на прототипическое, или частное значение. При этом класс референтов оказывался заведомо нечетким, поскольку принадлежность к нему предмета определялась его близостью к прототипу. При опоре на системное значение все референты, как типичные, так и нетипичные, «уравниваются в правах» и класс референтов становится четким: ему принадлежат те и только те предметы, свойства которых отвечают чисто системному признаку. При этом получает объяснение еще одно важное свойство слова — способность расширять класс своих референтов за счет включения в него новых, ранее не встречавшихся предметов. Использование частного (прототипического) значения не позволяет его объяснить.</p>
     <p>Для придания референту свойства «предметности», в описание значения предметного существительного необходимо ввести еще одну (уже грамматическую) временную характеристику — «интервал существования (жизни) референта»: <strong>интервал</strong> времени, на протяжении которого предмет остается референтом, сохраняет свой таксономический признак (принадлежит своему таксону). У человека это время одно, у дерева — другое, у банана — третье. Если, скажем, человек умер, его тело перестает принадлежать таксону «человек» и поэтому перестает быть референтом слова <emphasis>человек</emphasis>, ср. некорректность фразы <emphasis>*В гробу лежал мертвый человек</emphasis> (нужно: <emphasis>В гробу лежало мертвое тело).</emphasis> Аналогично, если дерево спилили и покололи на дрова, получившаяся куча дров утратила таксономический признак ‘дерево’ и словом <emphasis>дерево</emphasis> ее уже назвать нельзя. Банан также имеет вполне ограниченный интервал жизни Т<sub>бамам</sub>. С одной стороны, едва заметную завязь в будущей грозди бананов е щ е нельзя назвать бананом, с другой стороны, гнилую массу уже нельзя назвать бананом<a l:href="#c_22"><sup>{22}</sup></a>.</p>
     <p>Введем в описание (6а) слова <emphasis>банан</emphasis> временную характеристику Т<sub>банан</sub> — «интервал жизни референта»: (8) <emphasis>банан</emphasis> (системное значение) ~ ‘плод бананового дерева… существующий в интервале времени Т<sub>бамам</sub>’.</p>
     <subtitle>6. Значение прилагательного.</subtitle>
     <p>Сложение значений. Если существительное непосредственно соотносится с предметом (внеположным языку субстанциальным образом, замещающим на протяжении какого-то времени часть пространства), то прилагательное может соотноситься только с референтом существительного, т. е. с предметом, у ж е <strong>наделенным некоторым </strong>системным признаком на своем интервале жизни (и, стало быть, уже принадлежащим какому-то таксону). Поэтому можно сказать, что оно задает вторичную, дополнительную таксономическую характеристику предмета-референта существительного. Суть этой характеристики — <strong>в классификации</strong> фаз интервала жизни предмета-референта.</p>
     <p>Рассмотрим прилагательное <emphasis>спелый.</emphasis> В [БТС] оно характеризуется как ‘вполне зрелый, готовый к использованию, употреблению’, т. е. прототипически, поскольку далеко не всякие спелые плоды вообще пригодны к использованию. Мы полагаем, что его системное (таксономическое) значение можно, несколько упрощая, определить как элемент иерархической структуры, первый уровень которой — ‘органический предмет в некоторой фазе своего развития’, а следующий уровень — конкретные фазы развития: ‘зеленый, неспелый’, ‘спелый’, ‘переспелый, гнилой’.</p>
     <p>(9) <emphasis>Спелый</emphasis> (таксономическое значение) ~ ‘Органический пред мет-референт, который, пройдя начальную фазу своего естественного развития (<emphasis>зеленый, неспелый</emphasis>), находится в фазе полноты своего естественного развития, за которой последует фаза утраты свойств полноты развития (<emphasis>переспелый, гнилой</emphasis>)’.</p>
     <p>Заметим, что класс референтов прилагательного <emphasis>спелый </emphasis>включает наряду с плодами и другие органические предметы, ср.: <emphasis>спелая почва</emphasis> (готовая к обработке, посеву), <emphasis>спелый лес, спелая пшеница, спелые дочери помещика, привезенные им на бал</emphasis> (примеры из [БТС]). Таким образом, класс референтов слова <emphasis>спелый</emphasis> — это множество органических предметов<strong>-реферетов</strong>, находящихся в фазе полного развития на каком-то внутреннем интервале Т<sub>спелый</sub> времени своего существования.</p>
     <p>Теперь мы можем получить значение словосочетания <emphasis>спелый банан</emphasis> как сумму значений (8) и (9), а именно: референт слова <emphasis>банан</emphasis> на некотором внутреннем интервале своей жизни становится референтом еще и прилагательного <emphasis>спелый</emphasis>, т. е. включается и в его таксономический класс органических предметов-референтов, находящихся в фазе ‘спелый’:</p>
     <p>(10) <emphasis>спелый банан</emphasis> ~ ‘(а) плод бананового дерева… существую щий в интервале времени Т<sub>банан</sub> и (б) находящийся на внутреннем интервале Т<sub>спелый</sub> в фазе полноты развития’.</p>
     <p>Итак, референт выражения <emphasis>спелый банан</emphasis> имеет исходную, неизменную характеристику — принадлежит классу ‘плод бананового дерева’ на всем интервале Т<sub>банан</sub> (референт существительного). Кроме того, на внутреннем интервале Т<sub>спелый</sub> этот референт принадлежит также ‘классу органических предметов, находящихся в фазе полноты развития’ (референт прилагательного).</p>
     <subtitle>7. Многозначное прилагательное <emphasis>старый.</emphasis></subtitle>
     <p>Прилагательные <emphasis>молодой, взрослый</emphasis> и <emphasis>старый</emphasis> типологически близки к прилагательным <emphasis>зеленый (неспелый), спелый, переспелый (гнилой),</emphasis> однако задают несколько иные фазы существования предмета-референта, обусловленные не его биологическим развитием (частным процессом, присущим далеко не всем предметам), а действием на него времени (общего процесса, охватывающего также и все другие предметы). Мы их определим как ‘начальная’, ‘срединная’ и ‘конечная’ фазы изменений, обусловленных действием времени. Иначе говоря, эти фазы связывают свойства (качества) предмета-референта с длительностью прожитой им «естественной жизни».</p>
     <p>Например, в начальной фазе существования дерева его таксономический признак выражен слабо (ствол тонкий, нетвердый, ветви едва намечены, не плодоносят), но потенциально он силен — быстро растет и пр. <emphasis>(совсем юное деревце).</emphasis> В срединной фазе он достигает полноты, «нормы» актуального состояния (<emphasis>взрослое дерево</emphasis>), а в конечной — вновь ослабляется, причем как актуально, так и потенциально — дерево плохо растет, перестает плодоносить и пр. (<emphasis>старое дерево</emphasis>). Таксономический признак слова <emphasis>стул </emphasis>уже в начальной фазе сразу возникает во всей своей полноте, вместе с созданным стулом — его носителем (<emphasis>новый стул</emphasis>), а затем, в конечной фазе существования, ослабевает вместе с ветшанием стула <emphasis>(старый стул).</emphasis> За конечной фазой следует «смерть» референта — его выпадение из таксона. Сгнившие остатки уже нельзя назвать деревом, развалившиеся обломки — стулом, а получившуюся из куколки бабочку — куколкой. Итак, получаем:</p>
     <p>(11) <emphasis>Старый</emphasis> (таксономическое значение) = ‘предмет-референт, таксономический признак которого под действием времени прошел срединную фазу изменений и находится в конечной фазе изменений’ или, несколько упрощая:</p>
     <p>(12) <emphasis>Старый</emphasis> ~ ‘предмет-референт, который под действием вре мени находится в конечной фазе своих изменений’.</p>
     <p>Проиллюстрируем важность исключения прототипических свойств из (12). Если пожилая актриса сделала косметическую операцию, она стала выглядеть молодо (и соответствовать прототипическому виду молодой женщины). Однако ее таксономический признак ‘человек женского пола’ по-прежнему соответствует ее пожилому возрасту, т. е. конечной фазе изменений, вызванных временем (утрата репродуктивной функции, притупление восприятия, ослабление памяти и пр.). Последующие изменения приведут к выпадению референта из класса ‘человек женского пола’. Поэтому в данном случае правильной будет референция <emphasis>старая женщина.</emphasis> Она полностью соответствует формулировкам (11) и (12).</p>
     <p>Обратимся к употреблениям слова <emphasis>старый</emphasis>, обсуждавшимся в § 1.6. Причина некорректности словосочетания <emphasis>*старые кости, </emphasis>применительно к костям мамонта, обнаруженным при археологических раскопках, также следует из (12). Их таксономический признак ‘осуществлять свою функцию в теле мамонта’ давно утрачен (подобно тому, как мертвое тело утратило признак ‘человек’). Этот тезис подтверждается корректностью фразы пожилого человека (о себе): <emphasis>Пойду погрею / попарю свои старые кости.</emphasis> Аналогично объясняется некорректность выражения <emphasis>*старая амфора </emphasis>(о древнегреческой амфоре, хранящейся в музее) — амфора к настоящему времени утратила свой «родной» таксономический признак (‘сосуд для вина’) и обрела совершенно новый — стала музейным экспонатом. В отличие от нее, таксономический признак древнерусской иконы (~ ‘изображение святого, являющееся для христиан носителем святости’) сохранился и, более того, благодаря действию времени усилился. Поэтому выражение <emphasis>старая икона</emphasis> вполне корректно и дает положительную характеристику иконе.</p>
     <p>Фразу школьницы: <emphasis>Я не надену это старое платье</emphasis> (платье, купленное полгода назад и надетое лишь несколько раз) мы приводили как пример недавно возникшего, но уже старого предмета. Она также объясняется с помощью (12): ввиду действия времени (изменилась мода) таксономический признак платья ‘пригодность использования в качестве выходной одежды’ в значительной мере утратился (платье как выходная одежда находится в конечной фазе своего существования).</p>
     <p>Вообще, действие времени на предмет может быть двояким: оно старит, изменяя либо сам <strong>предмет</strong>, либо его <strong>окружение</strong>. Второй случай мы только что рассмотрели. Первый — это когда платье состарилось и стало непригодным для использования ввиду изношенности. Еще пример: выражение <emphasis>старый учебник</emphasis> может трактоваться как 1) ‘утративший пригодность от длительного использования’ (состарился сам) и 2) ‘утративший пригодность ввиду появления более современных учебников’ (изменилось окружение).</p>
     <p>Покажем теперь, как признак (12), приписываясь разным подклассам предметов-референтов, «кристаллизует» их типичные (прототипические) свойства и порождает тем самым разные частные значения.</p>
     <p>Начнем с подкласса живых существ. Для них характерно ослабление жизненных функций в конце жизни. Поэтому выражение <emphasis>старый Х</emphasis> приобретает в этом случае частное значение (по СЛОВАРЮ Ушакова): «Достигший старости;… <emphasis>Старый человек. Старый конь</emphasis>». Другой подкласс — предметы, сделанные человеком для практического использования и имеющие ограниченный срок «жизни». Их конечная фаза выражается частным значением «Бывший в употреблении, поношенный, подержанный;… <emphasis>Старая избушка</emphasis>» (Там же). Третий класс — предметы, которые циклически заменяются новыми. Их конечная фаза характеризуется иначе: «Прежний, предшествующий чему-нибудь другому;… <emphasis>Старый и молодой картофель»</emphasis> (Там же). Подробнее о значении прилагательного <emphasis>старый</emphasis> см. в [Кошелев 2006б].</p>
     <subtitle>8. Сложение значений существительного и причастия.</subtitle>
     <p>Причастие, подобно прилагательному, тоже задает таксономию фаз предмета-референта. Разница лишь в том, что у причастия не одна фаза, как у прилагательного, а последовательность сменяющих друг друга фаз на интервале времени, вложенном в интервал жизни референта. Например, причастие <emphasis>движущийся </emphasis>включено в дихотомию: ‘движущиеся’ — ‘неподвижные’ предметы-референты. Определим фазу неподвижности как фиксированное положение предмета в пространстве на некотором интервале времени Т<sub>неподвиж</sub>.. Тогда получим такую дефиницию:</p>
     <p>(13) <emphasis>Движущаяся стрелка часов</emphasis> ~ ‘Стрелка часов на некотором (вложенном) интервале времени принимает последовательно фазы неподвижности, причем ее положение в следующей фазе отличается от положения в предыдущей фазе’.</p>
     <p>Выражение <emphasis>неподвижная стрелка</emphasis> указывает лишь на одну фазу фиксированного положения стрелки и в этом плане аналогично выражению <emphasis>спелый банан.</emphasis> Заметим, что слово <emphasis>неподвижная,</emphasis> в отличие от слова <emphasis>движущаяся</emphasis>, является прилагательным, поскольку задает единую фазу неподвижности (одно и то же положение предмета).</p>
     <p>Важно подчеркнуть, что визуальная (прототипическая) составляющая движения предмета в этой формулировке отсутствует: толкование (13) одинаково пригодно как для визуально движущейся <strong>секундной</strong> стрелки, так и для визуально неподвижной <strong>часовой</strong> стрелки. Разница лишь в том, что в последнем случае длительность (Т<sub>неподвиж</sub>.) фаз неподвижности гораздо больше.</p>
     <p>Сложение в (13) значений слов <emphasis>стрелка</emphasis> и <emphasis>движущаяся</emphasis> совершенно аналогично сложению слов <emphasis>банан</emphasis> и <emphasis>спелый</emphasis> в (10) и заключается в том, что референт слова <emphasis>стрелка</emphasis> на каком-то внутреннем интервале своей жизни принадлежит также классу движущихся предметов.</p>
     <subtitle>9. Многозначные глаголы <emphasis>брать</emphasis> и <emphasis>играть.</emphasis></subtitle>
     <p>Если в системном значении существительного превалирует таксономический компонент, то в системном значении глагола — конфигурационный: актанты глагола (таксоны имен существительных) объединяются в задаваемую им конфигурацию, в которой падежными и другими отношениями, упакованными в лексическом значении глагола, им приписываются конфигурационные роли: «субъект», «прямое дополнение», «косвенное дополнение» и др. Проиллюстрируем объяснительные возможности системных (конфигурационных) значений применительно к глаголам <emphasis>брать</emphasis> и <emphasis>играть.</emphasis> В статье [Кошелев 2005: 330] дано следующее описание:</p>
     <p>(14) <emphasis>Х берет</emphasis> / <emphasis>взял Y [у Z-а]</emphasis> (конфигурационное значение) = ‘Деятель Х, благодаря взаимодействию с объектом Y, получает связанную с этим объектом возможность Y, которую ранее имел или хотел получить деятель Z’ (в квадратные скобки заключен необязательный элемент фразы).</p>
     <p>Нетрудно заметить, что (14) не содержит никаких прототипических (качественных) характеристик участников ситуации. В частности, речь идет о получении Х-ом не объекта Y, а в о з — можности Y, которую он несет. Поэтому роль Y-а можно приписывать объекту любой природы. Главное, чтобы структура референтной ситуации соответствовала конфигурационной структуре, описанной в (14): в ней должны присутствовать деятели Х и Z и объект Y, возможности которого переходят от Z-а к Х-у.</p>
     <p>Приведем примеры фраз, в которых именная группа <emphasis>Y</emphasis> обозначает разные типы объектов Y, вследствие чего выражение</p>
     <p>(14) принимает различные прототипические (частные) значения (объединяет Х, Y и Z в различные частные конфигурации).</p>
     <p>Объект Y — перемещаемый предмет. <emphasis>Иван взял книгу у Маши. </emphasis>Иван (Х) получил возможность читать книгу (Y), а Маша (Z) лишилась этой возможности.</p>
     <p>Объект Y — место. <emphasis>Иван взял купейное место</emphasis>. Иван получил возможность использовать место и лишил этой возможности других (Z-а).</p>
     <p>Объект Y — интервал времени. <emphasis>Сержант взял увольнительную </emphasis>[у комбата]. Сержант (Х) получает возможность использовать время увольнительной (Y) для своих личных нужд. При этом комбат (Z) лишается возможности использовать это время сержанта в служебных целях.</p>
     <p>Объект Y — действие. <emphasis>Наши девушки красиво выиграли мяч и взяли подачу</emphasis>. Наши девушки (Х) благодаря удачным манипуляциям с мячом получили возможность подавать, лишив ее своих соперниц (Z).</p>
     <p>Объект Y — состояние. <emphasis>Отец взял с сына слово.</emphasis> Благодаря слову (Y) сына (Z) отец (Х) получил возможность контролировать некоторые действия сына, лишив последнего этой возможности.</p>
     <p>Описание (14) позволяет отделять корректные употребления глагола от некорректных. Ограничимся разбором лишь упоминавшихся выше, в § 1.6, употреблений.</p>
     <p>Если мальчик нашел ножик на улице, нельзя описать эту ситуацию фразой <emphasis>*Мальчик взял ножик на улице.</emphasis> Однако если ножик был в комнате его товарища Пети, фраза <emphasis>Мальчик взял ножик в комнате Пети</emphasis> вполне уместна. Дело в том, что валявшийся на улице ножик никому не принадлежал (в ситуации нет Z-а), а ножик, лежавший в комнате, принадлежал Пете (требуемый Z появляется).</p>
     <p>Фраза <emphasis>Маша взяла ванну</emphasis> указывает, что Маша воспользовалась общественной ванной. Если же Маша воспользовалась своей ванной, употребить фразу уже нельзя. Пользуясь общественной ванной, Маша на какое-то время лишала этой возможности других (Z-а), в отличие от ситуации, когда она принимала ванну у себя дома.</p>
     <p>Если нападающий Рональдиньо бьет по воротам соперника, но вратарь ловит мяч, фраза комментатора <emphasis>Вратарь берет удар Рональдиньо</emphasis> вполне корректна. Если же Рональдиньо, преследуемый соперниками, неудачно отпасовывает мяч своему вратарю и вратарь с трудом его ловит, фраза <emphasis>*Вратарь берет удар Рональдиньо</emphasis> уже некорректна, хотя вратарь также спасает команду от гола. Когда удар Рональдиньо отражает вратарь соперников, он лишает нападающего возможности забить гол, когда же это делает свой вратарь, он не только не лишает Рональдиньо каких-то возможностей, а напротив, выручает его.</p>
     <p>Ведущий телевикторины вполне может сказать участнику, ответившему на его вопрос: <emphasis>Молодец, взял трудный вопрос.</emphasis> Однако в устах отца, получившего ответ сына на свой трудный вопрос, эта фраза будет уже некорректной. Дело в том, что участник телевикторины, ответивший на трудный вопрос, заработал дополнительные очки, лишив этой возможности остальных участников. Сын, ответивший на трудный вопрос отца, если и повысил свой авторитет, то не за счет других.</p>
     <p>Во всех приведенных случаях некорректность употреблений вызвана отсутствием в референтной ситуации участника Z: участник Х осуществил взаимодействие с объектом Y и получил его возможность Y, однако при этом, вопреки (14), отсутствует Z, который лишился бы этой возможности. Во всех корректных употреблениях требуемый Z существует.</p>
     <p>Обратимся теперь к многозначному глаголу <emphasis>играть.</emphasis> В статье [Кошелев 2006а: 494] дано такое описание:</p>
     <p>(15) <emphasis>Х играет</emphasis> [в А] (конфигурационное значение) = Субъект Х добровольно осуществляет некоторое реальное действие А' с целью конвенционально (в своем представлении) воспроизводить им совершенно другое, желанное ему действие А, с которым осуществляемое действие А' имеет лишь внешнее сходство.</p>
     <p>Поясним дефиницию (15) анализом фразы <emphasis>Девочка играла с куклой в дочки-матери.</emphasis> Предположим, здесь реальное действие А' — «девочка одевает куклу». Участники этого действия — «девочка» и «кукла» — принадлежат реальному пространству, окружающему девочку и включающему также ее детскую комнату, игрушки и пр. Глагол <emphasis>играет</emphasis> указывает, что это действие одновременно рассматривается девочкой и в <strong>созданном ею</strong> конвенциональном пространстве, в котором она п о своему произволу перераспределила роли реальных участников: сама стала матерью, кукла — ее дочерью, детская комната — ее квартирой и т. д. В этом конвенциональном пространстве то же самое действие A' «одевать», но с перераспределенными ролями участников интерпретируется как конвенциональное воспроизведение <strong>совершенно другого</strong> действия А — «мать одевает дочь», желанного для девочки, но недоступного ей в реальном пространстве.</p>
     <p>Таким образом, играя, субъект живет одновременно в двух пространствах: реальном (общезначимом), временно отошедшем на второй план, и конвенциональном, актуально значимом и существующем только для него (и других играющих, если они есть). Стоит нам элиминировать конвенциональное пространство и, скажем, предположить, что девочка одевает куклу (действие А'), чтобы участвовать в конкурсе кукольных нарядов, как это действие девочки утратит игровой характер (а фраза — корректность), поскольку лишится функции воспроизведения другого, конвенционального действия А («одевает свою дочь»), а стало быть, перестанет удовлетворять описанию (15).</p>
     <p>Другой пример — игра в жмурки, которая сводится к тому, что «водящий» ходит по комнате с завязанными глазами (изображая мертвеца, «жмурика»), стремясь кого-нибудь схватить, а остальные играющие стараются увернуться от него, не двигаясь со своих мест. Тем самым происходящее в комнате <strong>реальное</strong> действие А' — мальчик с завязанными глазами старается кого-нибудь найти — <strong>воспроизводит</strong> в конвенциональном пространстве играющих (локализованном в той же комнате) иное действие А — «мертвец ловит живых».</p>
     <p>Поясним, почему в теннис — <emphasis>играют,</emphasis> а в бокс — нет (ср. корректность фразы <emphasis>Они играют в теннис</emphasis> и некорректность фразы <emphasis>*Они играют в бокс,</emphasis> нужно: <emphasis>Они боксируют).</emphasis></p>
     <p>Разберем игру в теннис. Перед началом партии соперники обычно разминаются, приспосабливаются к покрытию, отрабатывают удары. Эти действия не являются игрой, хотя они внешне ничем от нее не отличаются. Даже правила соблюдаются: каждый игрок стремится отбить удар соперника, послав мяч на его площадку. Игрой действия теннисистов становятся лишь тогда, когда они выражают <strong>конвенционально мотивированное</strong> «противоборство». В отличие от реального противоборства, в теннисе сторонам объективно «нечего делить», поскольку нет никакого естественного ограниченного ресурса, которым нужно завладеть. Поэтому он <strong>задается произвольно</strong> — в конвенциональном пространстве игры. В нем теннисисты в согласии друг с другом (и правилами игры) признают главной ценностью «выигрыш мяча или очка» (что в их обыденной жизни никакой ценностью не является). Каждое очко разыгрывается, и им «завладевает» либо один, либо другой теннисист, а победителем считается тот, кто первый завладел определенным количеством очков. Руководствуясь этой <strong>объявленной</strong> ценностью, теннисисты полностью погружаются в возникающее конвенциональное пространство, т. е. играют.</p>
     <p>Здесь действие А' — «перебрасывание ракеткой мяча на площадку соперника» конвенционально воспроизводит действие А — «борьбу с соперником». В разминке указанного пространства еще нет, поэтому она и не является (и не может быть названа) игрой. В ней действие А' преследует другую, тренировочную цель.</p>
     <p>Подчеркнем: дело не в противоборстве, а в его конвенциональном характере. Обратимся к боксу. Здесь ситуация существенно иная, чем в теннисе, поскольку ценность действий боксеров очевидна и не требует никакой конвенции (благодаря тому, что бокс очень близок к реальному единоборству — драке): чем сильнее и точнее удар, тем успешнее действия боксера. Поэтому в боксе никакого конвенционального пространства не возникает, а стало быть, не возникает и игры (боксеры не <emphasis>*играют,</emphasis> а <emphasis>боксируют</emphasis>).</p>
     <p>Приступая к анализу игры актера, заметим сначала, что далеко не всякое лицедейство можно назвать игрой. Например, клоуны, изображая в цирке комичных персонажей, как ни странно, не играют. Действия актера, изображающего в спектакле Наполеона, превращаются в игру благодаря конвенциальному соглашению, в котором участвуют и актеры и зрители: «изображая Наполеона, актер на время пьесы <strong>становится</strong> Наполеоном». Тем самым в течение действия актер живет в двух реальностях одновременно: в общезначимой, ушедшей пока на второй план, и конвенциональной, в которой он сейчас — Наполеон.</p>
     <p>Музыкальное исполнение, подобно театральному действию, становится игрой благодаря аналогичному конвенциальному соглашению: «музыкант, исполняя пьесу, выражает содержащиеся в ней чувства и переживания <strong>как свои собственные</strong>». Тем самым, исполняя музыкальную пьесу (действие А'), музыкант конвенционально переживает воспроизводимое этой пьесой настроение (действие А). Например, исполнение «Цыганских напевов» Сарасате позволяет скрипачу (а пассивно и слушателям) переживать эмоциональное настроение «веселой бесшабашности» цыганского праздника конвенционально, без всякого реального участия в нем.</p>
     <p>Как только указанная конвенция утрачивается, музыкальное исполнение перестает быть игрой. Например, если музыкант создает собственную, непосредственно рождающуюся импровизацию, его действие уже нельзя назвать игрой, ср. некорректность фразы * <emphasis>Прекрасно играл свою импровизацию Ойстрах.</emphasis> Следует сказать <emphasis>Прекрасно импровизировал Ойстрах.</emphasis> Дело в том, что у музыкальной импровизации другая, не конвенциональная, а реальная цель: выражать текущее состояние, настроение музыканта. Поэтому переживания музыканта в этот момент не конвенциональны, а реальны. Образно говоря, он живет на сцене своей, а не чужой (как актер) жизнью. По аналогичной причине аккомпанирование, имеющее чисто прикладную функцию, плохо называть игрой (подробнее см. там же, с. 513–515).</p>
     <p>10. Значение языкового высказывания. Проведенный анализ позволяет утверждать, что основными единицами системного уровня, посредством которых он описывает элементы довербального уровня, являются <strong>классы предметов</strong> (включая отдельные предметы) или, что то же самое, таксономические признаки этих классов. В самом деле, референты рассмотренных частей речи (и существительного, и прилагательного, и причастия) — суть предметы, принадлежащие тем или иным предметным классам (или их «пересечениям»).</p>
     <p>С классами предметов на системном уровне осуществляются операции двух типов: сложение классов (их объединение и пересечение) и создание конфигураций классов. В результате на системном уровне возникают «содержательные» конструкции двух типов: производные классы предметов и конфигурации <strong>классов</strong> предметов. Можно предположить, что конструкции первого типа описываются языковыми <strong>выражениями,</strong> а конструкции второго типа — языковыми высказываниями.</p>
     <p>Проиллюстрируем это. Типичным представителем языкового выражения является именная группа. Как мы могли убедиться, класс ее референтов — результат сложения классов референтов входящих в нее слов. Например, <emphasis>движущаяся стрелка</emphasis> — это элемент класса «стрелка», принадлежащий дополнительному классу «движущийся предмет».</p>
     <p>Типичным представителем языкового высказывания является глагол, образующий конфигурацию — совокупность классов предметов, связанных различными отношениями (падежными, видо-временными и др.). Например, высказывание <emphasis>Мальчик берет спелый банан</emphasis> сообщает, что элемент класса предметов «мальчик» является субъектом действия «брать» в отношении объекта (на который действие направлено) — элемента класса предметов «спелый банан».</p>
     <p>Используя введенную систему понятий, можно объяснить предикативность как объединение разных предметных классов в конфигурацию, т. е. приписывание классам предметов свойств и отношений. Выражение <emphasis>этот банан </emphasis>указывает на элемент из класса «банан», а высказывание <emphasis>Это банан</emphasis> сообщает, что данный предмет е с т ь банан, т. е. устанавливает конфигурацию «Х» <emphasis>есть</emphasis> «Y» — отношение тождественности между предметом (референтом местоимения <emphasis>это)</emphasis> и элементом класса «банан». Аналогично, выражение <emphasis>спелый банан</emphasis> указывает, что элемент класса «банан» принадлежит также классу «органический предмет в фазе полноты развития», а высказывание <emphasis>Банан — спелый</emphasis> указывает, что элемент из класса «банан» включен в отношение тождественности с элементом класса «спелый органический предмет». Высказывание общего типа, скажем, пример Хомского <emphasis>Мудрый человек честен</emphasis> (сокращенная форма высказывания <emphasis>Мудрый человек есть честный человек</emphasis>) сообщает, что говорящий включил в конфигурацию, задаваемую глаголом <emphasis>есть</emphasis>, не отдельный референт именной группы <emphasis>мудрый человек</emphasis>, а весь класс ее референтов. В результате каждый предмет класса «мудрый человек» отождествляется с элементом класса «честный человек».</p>
     <p>Таким образом, появляется возможность разграничить с о — держание языковой формы (производный класс предметов или их конфигурацию) и собственно <strong>языковую форму</strong>(выражение или высказывание), например, отделить мысль, понимаемую как <strong>конфигурацию предметов</strong>, от языкового высказывания, ее эксплицирующего (и сделать ее тем самым внеположной высказыванию, см. с. 21, 22 наст. изд.).</p>
     <p>11. Итоги. Мы стремились показать, что главным значением слова, характеризующим все множество его референтов, является системное значение, задающее для существительного ячейку классификации (таксон), а для глагола — конфигурацию таксонов. Теперь, наконец, мы можем ответить на поставленный в начале статьи вопрос о природе многозначности слов человеческого языка: в основе многозначности слова лежит его системное значение. Многократно приписываясь реальным предметам или действиям (интерпретируя их), оно, во-первых, включает их в свою систему классификации (придает им системную характеристику), а во-вторых, выявляет (накапливает в сознании говорящего) их прототипические свойства, порождая тем самым частные значения (пары типа «системное значение прототип референтов»). Если множество референтов слова распадается на несколько прототипически различных подклассов (имеет несколько прототипов), у слова появляется столько же частных значений.</p>
     <p>Понятно, что прототипические значения, аккумулирующие типичные свойства референтов, диффузны по своей природе, поскольку само понятие типичности размыто, нестрого. Системные значения, напротив, строго разграничены, дискретны. Поэтому семантическое поле языковых значений является непрерывным лишь локально: частные значения одного слова, порождаемые его таксономическим значением, диффузны. В то же время глобально — как множество таксономических значений разных слов — оно дискретно, поскольку таксономические значения слов четко разграничены.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>§ 3. Структура человеческого представления действительности</p>
     </title>
     <p>1. Перцептивное (видоспецифическое) представление действительности. В процессе восприятия окружающего мира сенсорная информация автоматически обрабатывается перцептивным аппаратом ребенка и преобразуется в набор категориальных образов (визуальных, акустических, тактильных и др.), хранящихся какое-то время в его памяти. Разумеется, далеко не все сенсорные стимулы попадают в сферу его внимания. Ср.:</p>
     <p>Как известно, сенсорные системы передают в центральные отделы мозга гораздо больше информации о действующих стимулах, чем те могут переработать, а двигательная система в состоянии реализовать в данный момент. Этот закон «бутылочного горлышка» требует резкого сокращения притока информации, которое обеспечивается разными способами. Один из них — <emphasis>категоризация</emphasis>… группировка стимулов по тем или иным свойствам еще на стадии восприятия… Категоризация составляет неотъемлемое свойство восприятия человека, которое обнаружено также и у многих животных, прежде всего человекообразных обезьян ([Зорина, Полетаева 2002: 181]; курсив авторов. — <emphasis>А. К.).</emphasis></p>
     <p>Из калейдоскопического потока сенсорных стимулов ребенок непроизвольно выделяет (категоризует) только те, которые имеют потенциальную и текущую значимость для его жизнедеятельности, т. е. получают конкретную видоспецифическую интерпретацию <a l:href="#n_45" type="note">[45]</a>. Такие образы становятся различимыми и самостоятельными, а главное, осмысленными благодаря врожденным знаниям ребенка, поддержанным его практическим (деятельностным) освоением мира.</p>
     <p>Можно предположить, что они и представляют «объективную», внеположную человеку действительность, ту <strong>довербальную </strong>«картину мира», которая закладывается в первые месяцы и годы жизни ребенка и обеспечивает ему биологическую выживаемость.</p>
     <p>2. Довербальное и системное представления ребенка. Как мы уже отмечали, до двух лет «развитие мышления и речи идет по различным линиям и независимо друг от друга» ([ВЫГОТСКИЙ 1996: 100]) <a l:href="#n_46" type="note">[46]</a>. А это означает, что на формирование у ребенка перцептивного представления окружающего мира его язык влияния не оказывает.</p>
     <p>Затем начинается длительный и многоступенчатый этап формирования понятийного значения слова. Он завершается образованием «псевдопонятия», из которого постепенно формируется полноценное понятие.</p>
     <p>Важнейшим генетическим выводом нашего исследования… является основное положение, гласящее, что ребенок переходит к мышлению в понятиях… только в переходном возрасте. (…) Вместе с интеллектуальным ростом подростка… все чаще в процессе мышления он начинает пользоваться истинными понятиями (Там же, с. 174–175).</p>
     <p>Естественно задаться вопросом: почему, не владея «истинными понятиями», дети доподросткового возраста хорошо понимают речь окружающих? Дело, как нам кажется, в том, что при объединении (в двухлетнем возрасте) процессов развития языка и мышления у ребенка начинается бурный рост системного представления его уже сформировавшейся перцептивной (доречевой) картины мира. При этом для образования адекватных структур системного уровня ребенку достаточно заполнять их лишь типичными представителями (предметами, свойствами и пр.). Поэтому системный уровень ребенка довольно быстро становится изоморфным системному уровню взрослого, хотя количественное (понятийное) заполнение гораздо беднее.</p>
     <p>3. Представление окружающей среды у антропоидов. Есть все основания предполагать наличие в мозгу антропоида «мысленного представления», <strong>подобного</strong> довербальному представлению человека и также базирующегося на «мире твердых тел». В упомянутой работе [Зорина, Полетаева 2002] о таких представлениях говорится следующее:</p>
     <p>Внутренние представления могут отражать самые разные типы сенсорной информации, не только абсолютные, но и относительные признаки стимулов, а также соотношения между разными стимулами и между событиями прошлого опыта. По образному выражению, животное создает некую внутреннюю картину мира, включающую комплекс представлений <emphasis>«что», «где», «когда»</emphasis>… Различают также <emphasis>образные</emphasis> и <emphasis>абстрактные</emphasis> (отвлеченные) представления. Последние рассматривают как основу формирования довербальных понятий (с. 87; курсив авторов. — <emphasis>А. К.).</emphasis></p>
     <p>Приведем некоторые данные зоопсихологии из цитированной работы.</p>
     <p>1. Константность свойств предмета. Антропоид понимает, что предмет, скрывшийся из поля зрения, продолжает существовать, может быть отыскан и не меняет своих свойств. Так, шимпанзе, видевший ранее, как в один из ящиков кладут банан и допущенный позднее к этим уже закрытым ящикам, ищет именно банан, и если «обнаруживает салат (им менее любимый), отказывается его брать и продолжает искать банан» (с. 88).</p>
     <p>2. Способность к кроссмодальному переносу признака предмета, когда предмет-образец воспринят зрительно, а выбирать сходные с ним предметы нужно осязательно, на ощупь. Так, детенышу шимпанзе, который успешно освоил выбор по сходству, показывали образцы — фигурки разной формы, но предметы, с которыми следовало сравнивать образец, были спрятаны в мешок. Их он должен был выбирать на ощупь, засунув в мешок руку. Детеныш успешно выполнил этот тест (с. 169).</p>
     <p>3. Опознавание предмета по его изображению. «Уже в первые месяцы жизни детеныш шимпанзе подает человеку предмет, изображение которого ему показывают. (…) Если при первоначальном обучении формируются <emphasis>частные правила выбора</emphasis> по конкретным признакам, то благодаря операции обобщения такое правило становится <emphasis>единым — отвлеченным»</emphasis> (с. 172; курсив авторов. — <emphasis>А. К.).</emphasis></p>
     <p>4. Формирование «довербальных понятий», которые хранят информацию о свойствах предметов и явлений в весьма отвлеченной форме. Примерами формирования довербальных понятий могут служить данные об успешном обобщении по относительным признакам «сходство» (или «отличие»), «соответствие» (или «несоответствие»), «больше» (или «меньше»), «число» и др. «Доварбальные понятия обеспечиваются, по-видимому, формированием абстрактных мысленных представлений, благодаря чему результат операции обобщения существует в отвлеченной (хотя и невербальной) форме» (с. 175).</p>
     <p>5. Формирование «естественных понятий» типа «человек», «дерево», «вода» и т. п. «Д. Примэк (Premack), например, писал о том, что в отличие от довербальных понятий, основанных на формировании „абстрактных представлений“, „естественные представления“ могут иметь в своей основе „образные представления“ <emphasis>(imaginal representations),</emphasis> которые можно представить как набор мысленных „картинок“» (с. 180).</p>
     <p>6. Формирование категорий. «Зоологи неоднократно отмечали стремление шимпанзе классифицировать и соответствующим образом сортировать предметы обихода и игрушки или, например, фотографии людей и животных… Есть все основания полагать, что приматы и в повседневной жизни оперируют некоторыми „естественными категориями“».</p>
     <p>Эта способность проявилась у шимпанзе и при обучении языкам-посредникам (с. 181).</p>
     <p>7. Способность к узнаванию себя в зеркальном отражении (с. 225), умение «поставить себя на место другого индивидуума и понять его… намерения» (с. 234), способность представлять себя со стороны и «осознанно совершать действия, которые вводят в заблуждение партнера» (с. 233, 243).</p>
     <p>8. Ориентация на местности по «когнитивной карте». При отыскании корма шимпанзе «гибко пользуются мысленным планом окружающей местности», позволяющим им «легко находить пищевые ресурсы, разбросанные на площади до 24 кв. км» (с. 93). Эта карта хранится в долговременной памяти антропоида и не зависит от его собственного положения на ней (с. 94).</p>
     <p>4. Относительность системного представления. В результате интеллектуальной и языковой деятельности в мозгу человека формируются разнообразные структуры, интерпретирующие образы довербального представления действительности. В отличие от качественного (объективного) характера последних, эти структуры (некоторые из них мы разбирали выше при анализе системных значений слов) носят относительный, произвольный характер.</p>
     <p>Например, было бы неверно думать, что обсуждавшаяся выше (§ 2.1) таксономическая структура ‘фруктовые деревья и их плоды’ является качественной, «объективной». Она — продукт относительной классификации элементов растительного мира. Так, вполне возможна и другая классификация, в которой, скажем, плоды дерева трактуются как дар богов, а не как очередной продукт его циклической жизни. Что касается шимпанзе, то он вообще может никак не объяснять себе причины возникновения бананов на дереве и лишь фиксировать периодичность их появления. Более того, получив банан из рук человека, он вообще может не связывать его с банановым деревом.</p>
     <p>Точно так же относительна введенная в том же пункте классификация ‘рукотворные предметы, обеспечивающие пассивное и удобное положение тела человека’ (табуретка, стул, кресло и др.). Например, некоторые восточные культуры не знают таких предметов, как стул, кресло и т. п. Человек такой культуры, увидев стул, моментально зафиксирует его качественные характеристики: форму, твердость, цвет и др. Однако ни одной из таксономических характеристик данной классификации он не воссоздаст. В аналогичном положении оказывается современный человек, разглядывающий в музее древних культур предметы неизвестного назначения.</p>
     <p>5. Теория интеллекта А. Бергсона. В некоторых существенных чертах излагаемая нами точка зрения согласуется с опубликованной в 1907 году теорией инстинкта и интеллекта французского философа и мыслителя А. Бергсона. По мысли Бергсона, «функцией интеллекта является установление отношений» [БЕРГСОН 2001: 164]. И далее: «… <emphasis>если рассмотреть, что в инстинкте и интеллекте относится к врожденному знанию, то окажется, что это знание в первом случае касается вещей, а во втором — отношений»</emphasis> (с. 161; курсив автора. — <emphasis>А. К.).</emphasis> Инстинкт и интеллект представляют собой два различных… способа познания. Первый непосредственно постигает предметы в самой их материальности… Второй не постигает в отдельности ни одного предмета; это лишь естественная способность соотносить один предмет с другим, одну его часть или один аспект с другой его частью или другим аспектом, — словом, выводить заключения, когда имеются предпосылки, и идти от известного к неизвестному (с. 161).</p>
     <p>Следует, тем не менее, подчеркнуть, что отношения между элементами присущи как довербальному, так и системному уровням. Однако природа их различна: довербальному уровню свойственны прототипические (качественные) отношения, а системному — таксономические (относительные). Мы проиллюстрируем это соображение в следующем параграфе.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>§ 4. Системное представление действительности и функция языка</p>
     </title>
     <p>1. Конфигурационные структуры системного уровня. Многие важнейшие структуры системного уровня носят неявный характер. Поэтому обнаружить и эксплицировать их удается лишь путем анализа языковых значений и их референций. Рассмотрим в качестве примера отношение партитивности («часть — целое»), описываемое сочетанием <emphasis>Y Х-а</emphasis> двух предметных существительных <emphasis>(Y</emphasis> — в именительном, а <emphasis>Х</emphasis> — в родительном падеже), которые называют два физически связанных между собой предмета, например, <emphasis>стена (Y) дома (Х-а), носик чайника, голова Ивана</emphasis> (но не <emphasis>отец Ивана</emphasis> — здесь Иван и его отец не связаны физически), см., например [Категория посессивности 1989: 45, 67].</p>
     <p>Принято считать, что родительный падеж (генитив) выражает в этих употреблениях отношение ‘часть — целое (Y является частью Х-а)’: стена является частью дома, носик чайника — его частью, голова — частью Ивана. Однако простой анализ показывает, что такая трактовка мало что объясняет. Например, о прибитой к двери железной ручке нормально сказать <emphasis>ручка двери</emphasis>, считая ее тем самым частью двери, а о прибитом к стене крючке для одежды так не скажешь, выражение <emphasis>*крючок стены</emphasis> некорректно. Выражение <emphasis>дверь дома</emphasis> естественно отнести только к наружной двери, но не к двери, ведущей, скажем, из коридора в кухню, хотя она тоже является частью дома. Аналогично, выражение <emphasis>крыша дома</emphasis> вполне нормально, а <emphasis>*потолок дома</emphasis> — нет.</p>
     <p>Как мы видим, просто физической принадлежности Y-а Х-у, его связанности с Х-ом недостаточно. Анализ показывает, что подобные выражения корректны, если предмет Y <strong>функционально </strong>подчинен предмету Х, несет какую-то из его непосредственных функций.</p>
     <p>В самом деле, ручка выполняет очевидную вспомогательную функцию двери, а прибитый к стене крючок никакой функции стены не выполняет, поэтому, в отличие от выражения <emphasis>ручка двери,</emphasis> выражение <emphasis>*крючок стены</emphasis> аномально. Входная дверь дома также выполняет непосредственную функцию дома, тогда как внутренняя дверь (в кухню) функцию дома не выполняет, поэтому сказать <emphasis>дверь дома</emphasis> о входной двери можно, а о кухонной нельзя. Заметим, что о кухонной двери допустимо сказать <emphasis>дверь кухни,</emphasis> а о коридорной <emphasis>?дверь коридора</emphasis> уже сомнительно, поскольку не вполне ясно, какую функцию коридора она выполняет (у коридора может и не быть двери). Аналогично объясняются и выражения <emphasis>крыша дома</emphasis> и <emphasis>*потолок дома.</emphasis></p>
     <p>Стало быть, генитивная форма <emphasis>Y Х-а</emphasis> выражает не отношение «Y — часть целого Х-а», а отношение «Y несет одну из частных функций Х-а». Более детально это можно выразить так:</p>
     <p>(16) <emphasis>Y Х-а</emphasis> (конфигурационное значение) = ‘Предмет Х является функционально самостоятельным относительно предмета Y, который функционально подчинен Х-у и осуществляет одну из его функций’.</p>
     <p>Дефиниция (16) дает пример конфигурации системного уровня, образованной предметом Y и его функциональной частью Х.</p>
     <p>Естественно задаться вопросом: откуда носитель языка знает, когда можно, а когда нельзя употребить эту форму родительного падежа? Ведь заучить все случаи распределения функций между частями предмета невозможно. Остается предположить, что человек (его интеллект) автоматически «вычисляет» функции предмета и других связанных с ним предметов и тем самым конституирует функциональную самостоятельность и подчиненность предметов. Например, прибил человек ручку к двери или крючок к кухонной стене — и в его текущем системном представлении сразу же возникли отношения: ‘ручка функционально подчинена двери’ или ‘крючок функционально независим от стены’, причем совершенно безотносительно к его желанию высказываться по поводу возникших отношений. Если же такое желание и в самом деле возникает, нужные отношения уже давно сформированы и «готовы» для языковой референции (и экспликации).</p>
     <p>Поэтому ребенок с определенного возраста самостоятельно начинает понимать, что выражения <emphasis>дверца</emphasis> / <emphasis>ящик письменного стола</emphasis> правильны, а выражения <emphasis>*стул</emphasis> / <emphasis>*книга</emphasis> / <emphasis>*ключ письменного стола</emphasis> неправильны, даже, если они называют стул, постоянно стоящий у стола, ключ от его дверцы или книгу, лежащую в его ящике.</p>
     <p>Часто это объясняют тем, что ребенок действует по аналогии. Его один раз поправили, указав, что, в отличие от выражения <emphasis>сучок дерева</emphasis>, выражение <emphasis>*гвоздь дерева</emphasis>, отнесенное к гвоздю, вбитому в дерево, неправильно, и далее ребенок по аналогии отделяет правильные генитивные формы от неправильных. Это распространенный аргумент, который, ничего не объясняя, создает лишь видимость ясности. И в данном случае он сомнителен, ведь в отличие от дверцы или ящика стола, выполняющих его частные функции, стул, книга и ключ никаких функций собственно стола не выполняют. В то же время легко придумать предмет, в котором тот же (чужеродный) гвоздь будет его частью. Например, если вешалка представляет собой доску на петлях, в которую вбито несколько гвоздей в качестве крючков, вполне корректно сказать <emphasis>левый гвоздь вешалки</emphasis>. Не аналогия, а очевидная функциональная включенность гвоздя в предмет делает это выражение корректным.</p>
     <p>Мы видим, что на системном уровне формируется тотальная структура функциональной зависимости / независимости физически связанных предметов, которая проецируется на довербальный уровень и наделяет его элементы отношением функционального подчинения либо функциональной независимости. В результате на этом уровне возникают самостоятельные предметы и части предмета — физически связанные с ним и функционально ему подчиненные (ножки стула, сучки, ветви и листья деревьев и пр.). Подчеркнем: это интерпретация — относительная характеристика предметов, а не свойство, присущее им объективно. Она отражает те роли, которыми наделяет эти предметы человек.</p>
     <p>Отношение ‘часть — целое (Y — физическая часть Х-а)’, напротив, отражает качественные («объективные») взаимосвязи предметов довербального уровня. Оно представляет собой <strong>прототип</strong> референтов данной формы генитива.</p>
     <p>2. Интерпретации системного уровня. Как мы видели, референция генитивной группы (16) подготовлена неосознанной интеллектуальной работой мозга человека, который, осуществляя интерпретацию субстанциальных образов довербального представления (мира твердых тел), устанавливает между ними отношение функциональной подчиненности / независимости и тем самым конституирует самостоятельные предметы (= функционально независимые элементы) и части предмета (= функционально подчиненные элементы).</p>
     <p>Совершенно аналогично обстоит дело и с лексическими значениями, рассмотренными выше. Например, для образования референции слова <emphasis>старый</emphasis>, скажем, к конкретному костюму — референту слова <emphasis>костюм</emphasis> носитель языка должен сначала осуществить интерпретацию увиденного костюма: провести анализ его реального состояния и по внешним признакам понять и оценить его функциональные свойства (состояние таксономического признака). А иногда требуется еще учесть особенности текущей ситуации и определить, остался ли данный костюм среди любимых вещей его обладателя, не вышел ли из моды и пр. Только после такой операции интерпретации носитель языка может осуществить референцию прилагательного к этому костюму — сказать о нем <emphasis>старый, новый, поношенный</emphasis> и пр. Однако носитель языка практически всегда такую интерпретацию и осуществляет (или может при желании осуществить), глядя, допустим, на вошедшего человека или на костюм в комиссионном магазине. Причем он делает это, как правило, непроизвольно и подсознательно. Поэтому он всегда может не раздумывая осуществить указанную референцию.</p>
     <p>Следует, однако, иметь в виду, что даже упрощенное значение (12) слова <emphasis>старый</emphasis> (~ ‘предмет-референт, который под действием времени оказался в конечной фазе своих изменений’) весьма абстрактно и применимо к широкому классу самых различных объектов (людям, растениям, вещам, шуткам, мыслям и пр.). Поэтому носитель языка должен обладать большими и разнообразными знаниями о мире, чтобы уметь осуществлять правильные интерпретации окружающих его предметов, т. е. определять, в какой фазе изменений они находятся и вызвана ли эта фаза именно <strong>действием времени, т. е. глобальным изменениями мира</strong> (и тогда можно говорить о старости), или действием частных (локальных) причин, касающихся только объекта. Когда, скажем, человек находится при смерти (на пороге выпадения из таксона «человек») вследствие болезни, а не действия времени («естественных причин»), это вовсе не означает, что он стал старым) и т. д.</p>
     <p>Аналогичные выводы напрашиваются и в отношении системных значений глаголов <emphasis>брать</emphasis> (14) и <emphasis>играть</emphasis> (15): уровень их абстракции обусловлен соответствующим уровнем интерпретационных описаний <strong>человеческих действий</strong>, формируемых интеллектом.</p>
     <p><strong>Замечание</strong>. Проведенный анализ обнаруживает тотальную и по большей части неосознанную систематизирующую деятельность человеческого интеллекта, который, с одной стороны, порождает новые структуры <a l:href="#n_47" type="note">[47]</a>, а с другой — распределяет воспринятые человеком категориальные образы по таксонам уже существующих структур. В связи с этим, появляется возможность объяснить одну черту языка, на которую обращал внимание Хомский: «… язык является человеческим достоянием, специфическим именно для данного вида, и даже на низких уровнях интеллекта, на уровнях патологических, мы находим такую степень владения языком, которая совершенно недоступна обезьяне, которая в других отношениях может и превосходить слабоумного человека в способности решать задачи или в других видах адаптивного поведения» (с. 19 наст. изд.). По-видимому, уровень неосознанной систематизирующей деятельности мозга не связан непосредственно с уровнем осознанной разумной (логической) деятельности, что и позволяет дебилу вполне корректно использовать язык.</p>
     <p>В этом же ключе оказывается возможным объяснить и другие отмечаемые Хомским свойства языка (с. 19), например, «новаторский характер» его использования, обусловленный, как можно понять, <strong>новаторством интеллектуальных</strong> интерпретаций мира.</p>
     <p>3. Гипотеза Сепира — Уорфа. Согласно этнолингвистической гипотезе американских лингвистов Эдварда Сепира и Бенджамена Уорфа, люди, говорящие на одном и том же или грамматически близких языках, понимают друг друга прежде всего потому, что неосознанно пользуются одной и той же системой классификации явлений действительности. Эта система задается их родным языком и усваивается ими вместе с усвоением языка. В статье «Наука и языкознание» Б. Уорф пишет:</p>
     <cite>
      <p>Мы выделяем в мире явлений те или иные категории и типы совсем не потому, что они (эти категории и типы) самоочевидны; напротив, мир предстает перед нами как калейдоскопический поток впечатлений, который должен быть организован нашим сознанием, а это значит в основном — языковой системой, хранящейся в нашем сознании. Мы расчленяем мир, организуем его в понятия и распределяем значения так, а не иначе в основном потому, что мы — участники соглашения, предписывающего подобную систематизацию. Это соглашение имеет силу для определенного речевого коллектива и закреплено в системе моделей нашего языка [Уорф 1999а: 97, 98].</p>
     </cite>
     <p>Уже из этой цитаты следует, что Уорф непосредственн о соотносит «калейдоскопический поток впечатлений» и его языковое описание, не учитывая того обстоятельства, что, прежде чем стать доступным языку, этот поток впечатлений, во-первых, обрабатывается сенсорным аппаратом человека и предстает на довербальном уровне в «объективном», независимом от языка виде. Во-вторых, полученный доязыковой вид далее подвергается интерпретациям системного уровня, приписывающим ему уже относительные, системные характеристики. Только после этого возможно формирование языкового описания, функция которого лишь в том, чтобы эксплицировать уже состоявшиеся интерпретации.</p>
     <p>Иллюстрируя влияние языкового описания на мышление, Уорф приводит такой пример: рядом со складом «пустых бензиновых цистерн» (empty gasoline drums) люди ведут себя гораздо беспечнее, чем вблизи склада «полных бензиновых цистерн», поскольку ошибочно ориентируются на одно значение слова empty как ‘null, negative’ (порожний, бессодержательный), тогда как следовало бы иметь в виду другое значение — ‘почти пустой’, т. е. содержащий малое количество — несколько капель, или пары бензина [Уорф 1999б: 59].</p>
     <p>Однако из сказанного выше следует, что ошибочный выбор значения прилагательного empty вызван <strong>неверной интерпретацией </strong>ситуации — ‘полная безопасность пустых бочек’, — которую осуществляет не язык, а человеческий интеллект. Аналогично, недавно купленный костюм один человек может интерпретировать как ‘ничуть не утративший своих качеств’ и назвать <emphasis>новым</emphasis>, а другой — как ‘уже утративший свои качества (ввиду изменения моды)’ и назвать <emphasis>старым</emphasis>. Указанные референциальные различия обусловлены не языком, а интеллектуальной интерпретацией.</p>
     <p>В связи с гипотезой Сепира — Уорфа часто возникает вопрос: если таксономические системы далеких языков столь различны, то каким образом достигается понимание между их носителями? В рамках излагаемой нами точки зрения ответ ясен: понимание обеспечивается наличием общего для носителей разных языков довербального представления действительности. Слушающий при переводе на свой язык иноязычного высказывания воссоздает и его (довербальную) референтную ситуацию, пусть и не исходную (это, как правило, невозможно), но типичную, ту, которую это высказывание обычно описывает <a l:href="#n_48" type="note">[48]</a>. Данное объяснение согласуется с точкой зрения В. Г. Гака, который, дополняя аргумент оппонентов обсуждаемой гипотезы («если значения отдельных слов и не совпадают, то в совокупности лексикосемантические системы языков покрывают друг друга»), отмечал, что в рамках высказывания «… различия между словами оказываются второстепенными и на первый план выдвигается их денотативная функция — способность указывать на определенный элемент ситуации» [Гак 1998: 223].</p>
     <p>4. Смысловое представление довербального уровня. Вернемся к прототипическим (частным) значениям слова, т. е. цепочкам типа <emphasis>банан</emphasis> — системный признак (‘плод бананового дерева…’) прототип (продолговатый мягкий предмет желтого цвета, мучнистый, сладкий на вкус), см. дефиницию (6в) в § 2.5.</p>
     <p>Каждый прототип (типичный образ) референтов слова хранится в актуальной языковой памяти человека и непроизвольно задает на довербальном уровне класс внешне схожих с ним предметов. Например, прототип слова <emphasis>банан</emphasis> (‘продолговатый мягкий предмет желтого цвета. ’) автоматически идентифицирует (классифцирует) подходящие образы, приписывая им таксономический признак (‘плод бананового дерева…’) и спонтанно вызывая актуализацию его имени (слово <emphasis>банан</emphasis>).</p>
     <p>В результате довербальное представление носителя языка заполняется типичными предметами-референтами слов, выражений, фраз: типичными стульями, домами, собаками, новыми и старыми вещами и пр. Человек оказывается в мире типичных предметов-референтов, распределенных по своим прототипическим классам. Совокупность таких поименованных прототипических классов — «отстоявшихся» продуктов языковой референции — мы будем называть <strong>смысловым (прототипическим)</strong> представлением доречевого уровня. Это специфически человеческое представление, не свойственное животным, не имеющим развитого языка.</p>
     <p>5. Комплексное представление действительности. Подводя итог, можно сказать, что свойственное человеку целостное представление действительности объединяет три уровня.</p>
     <p>Первичным является довербальный уровень, обусловленный видоспецифическими (биологическими) свойствами человека. Он — продукт сенсорного аппарата человека, поэтому носит безусловный, качественный характер и фактически являет собой реальный, внешний мир, среду обитания человека.</p>
     <p>Вторичным, и уже относительно независимым, является системный уровень — продукт прежде всего интеллектуальной деятельности человека (в значительной мере неосознанной ее составляющей). Он содержит структуры двух типов: таксономические, посредством которых человек под разными углами зрения распределяет элементы (образы) довербального представления по классам, и конфигурационные структуры, посредством которых он объединяет эти классы в те или иные конфигурации, придавая им соответствующее единство. При этом человек имеет возможность по-своему, индивидуально систематизировать элементы довербального представления <a l:href="#n_49" type="note">[49]</a>.</p>
     <p>Наконец, третьим, промежуточным, является смысловой уровень — продукт языковой (референциальной) деятельности человека. Он <strong>соединяет</strong> системное представление с довербальным посредством множества прототипических значений — пар «системное значение прототип», задающих системные интерпретации типичных элементов довербального уровня. В результате прототипы, сформировавшиеся на этом уровне, оказываются манифестантами структур системного уровня.</p>
     <p>6. Типы языковых значений и асимметрия мозга. Введенные довербальное и системное представления и соответствующие им типы значений (прототипическое и системное) вполне отвечают известному распределению функций между полушариями головного мозга человека: системным представлением в большей мере ведает левое (доминантное) полушарие, а довербальным — правое (более архаичное). В самом общем виде указанное функциональное различие мозга можно охарактеризовать следующим образом. Левое полушарие формирует абстрактные последовательности, общие структуры и системы отношений, формально-логические операции. Оно в большей мере связано с интеллектуальной деятельностью человека. Правое полушарие оперирует прежде всего конкретными зрительными, звуковыми и другими перцептивными образами, целостными полимодальными представлениями, клише, гештальтами, архетипами. Оно ведает чувственной сферой человека и его творческой деятельностью.</p>
     <p>Языковая деятельность человека обеспечивается сложным взаимодействием обоих полушарий, с соответствующим разделением функций. В монографии «Нечет и чёт» [Иванов 1998] оно описано весьма детально:</p>
     <p>Левое полушарие анализирует (разбирает) и синтезирует (порождает) предложения, используя всю грамматическую информацию и связанную с ней лексическую (…) К функциям левого полушария относятся и абстрактные семантические модели внешнего мира (…) Передняя часть речевой зоны левого полушария ответственна главным образом за грамматические построения и связанные с ними слова… задняя часть — за называние отдельных предметов. В известных отношениях сходные функции имеются у правого полушария, ведающего в большей мере словами конкретной семантики и фразеологическими сочетаниями, чем абстрактными понятиями (…) (с. 425, 429).</p>
     <p>Правое полушарие… обнаруживает способность к пониманию… преимущественно лишь отдельных слов и словосочетаний и самых простых предложений. Но при этом именно правое полушарие располагает такими сведениями о внешнем мире, которые позволяют толковать смыслы слов. Оно понимает, что стакан — это сосуд для жидкости, а спички используются для зажигания огня (…) Кроме толкования типа «стакан — это сосуд для жидкости» со словом <emphasis>стакан</emphasis> в правом полушарии могут быть ассоциированы конкретные образы разных стаканов, виденных или использованных человеком на протяжении его жизни (с. 430, 431).</p>
     <p>(Более подробное описание локализации языковых функций, включающее лобные и височные доли и их взаимодействие, дано в [Иванов 2004: 64, 65].)</p>
     <p>Естественно предположить, что системное представление, его структуры, а также системные значения языковых знаков локализованы в левом полушарии, а довербальное представление и прототипы (типичные образы) референтов — в правом. Что же касается прототипических значений (пар типа «системное значение прототип»), то они играют роль своеобразных межполушарных мостов, поскольку их первый (системный) компонент принадлежит левому полушарию, а второй (прототипический) — правому.</p>
     <p>7. Роль языка в мышлении. Наличие управляемого интеллектом перманентно меняющегося системного представления дает основание предполагать, что именно оно является инструментом мыслительной деятельности человека. И, стало быть, мышление вполне может осуществляться без посредства языка. Иначе говоря, интеллект человека осуществляет мыслительную функцию, модифицируя структуры (элементы и их связи) системного уровня и интерпретируя этими структурами реальные ситуации смыслового уровня (см. выше § 2.10, в котором мы попытались разграничить мысль, как операцию модификации системного уровня, и языковое высказывание, как эксплицитную форму ее описания).</p>
     <p>Если в процессе мышления человек представляет интерпретируемую ситуацию, то в его сознании могут непроизвольно звучать слова — имена ее типичных элементов. Поэтому у человека возникает иллюзия, что он мыслит при посредстве языка, хотя номинации в данном случае — побочный продукт мыслительной деятельности.</p>
     <p>Касаясь роли языка в мышлении, можно отметить следующее. Во-первых, в процессе усвоения языка ребенок «настраивает» свой мыслительный аппарат и системный уровень, формируя единицы описания (объекты и отношения), конкретные структуры (классификации и конфигурации), а также процедуру интерпретации, приписывающую элементам (образам) довербального представления признаки системного представления. Тем самым ребенок заполняет эти структуры конкретными «объектами», их свойствами и отношениями, формируя к подростковому возрасту «истинные понятия».</p>
     <p>Во-вторых, используя последовательности языковых знаков, носитель языка способен в обобщенном, но эксплицитном виде описывать локальные схемы своего системного уровня вместе с их референтами — теми ситуациями смыслового уровня, которые этими схемами интерпретируются. Тем самым он получает возможность сообщать другим людям о своем понимании данной ситуации и узнавать их интерпретации.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>§ 5. Язык «говорящих» обезьян и язык человека</p>
     </title>
     <p>1. Представление среды обитания у шимпанзе. Есть все основания сомневаться в том, что шимпанзе имеет системное представление своей среды обитания, подобное человеческому. Можно предположить, что <strong>развитый системный уровень</strong> представления окружающего мира является особенностью человеческого мышления, специфическим продуктом его интеллекта.</p>
     <p>Связанные с этим различия в представлении окружающего мира шимпанзе и человека можно (гипотетически) пояснить на примере их восприятия такого предмета, как дерево. Благодаря системному уровню человек представляет дерево в виде двухуровневой иерархической структуры, части которой связаны отношением функциональной подчиненности, ср. корректность генитивных выражений <emphasis>ствол</emphasis> / <emphasis>ветви</emphasis> / <emphasis>корни</emphasis> / <emphasis>листья</emphasis> / <emphasis>почки дерева</emphasis> (см. их анализ в § 4.1).</p>
     <p>Шимпанзе, по-видимому, также различает в дереве ствол, ветви, плоды, листья и др., поскольку они имеют для него свои, биологически обусловленные и потому значимые свойства: по стволу можно взобраться на дерево, по ветвям прыгать с одного дерева на другое, ветки также можно отламывать и делать из них гнездо для ночевки, листьями и плодами можно питаться и пр. Однако отсутствие у шимпанзе системного уровня не позволяет ему, во-первых, считать дерево самостоятельным предметом, не связанным с другими деревьями, которые стоят рядом и переплетаются ветвями, а во-вторых, понимать функции и причинноследственные взаимосвязи частей дерева. Он, скорее всего, не понимает, почему у дерева появляются плоды, почему сломанная ветка засыхает и т. д. Хорошую аналогию такого представления дерева дает искусственная новогодняя елка, ветки которой прикрепляются к стволу, ствол вкапывается в землю, а украшения — игрушки и конфеты, — как плоды, появляются в определенное время на ее ветках.</p>
     <p>2. Сходство языковых знаков шимпанзе и человека. Отсутствие естественно возникающего системного уровня не мешает, тем не менее, антропоидам, оказавшимся в человеческой среде, усваивать языковые знаки, например знаковые жесты. При этом семантические механизмы функционирования этих знаков оказываются весьма близкими к описанным выше механизмам функционирования человеческих слов.</p>
     <p>Чтобы убедиться в этом, заметим прежде всего, что жесты «говорящих» обезьян также многозначны, ср.:</p>
     <p>Шимпанзе делили явления окружающей действительности на те же концептуальные категории, что и люди. Так, например, знаком «БЭБИ» все обезьяны обозначали и любого ребенка, и щенят, и кукол… (с. 161 наст. изд.).</p>
     <p>Английское слово <emphasis>baby</emphasis> имеет несколько частных значений: 1) ‘ребенок’; 2) ‘детеныш’; 3) ‘небольшой, малый’; 4) ‘малолитражный автомобиль’. Можно предположить, что все они порождены единым таксономическим значением ‘малыш — нечто маленькое’. Оно, по-видимому, легло в основу знака «БЭБИ», используемого обезьянами, и породило разные частные (прототипические) значения (1–4).</p>
     <p>Другой пример:</p>
     <p>Уошо… очень быстро обобщила один из своих первых знаков «ОТКРОЙ» и спонтанно переносила его на большое количество объектов (референтов). Например, первоначально Уошо обучали этому знаку применительно к открыванию трех конкретных дверей. Не сразу, но она спонтанно стала им пользоваться для открывания всех дверей, включая дверцы холодильников и буфета… Потом она применяла этот знак для открывания вообще всяческих контейнеров, в том числе ящиков, коробок, портфеля, бутылок, кастрюль. В конце концов, она совершила настоящее открытие — подала этот знак, когда ей потребовалось повернуть водопроводный кран! (с. 161).</p>
     <p>Рассмотрим сказанное применительно к русскому глаголу <emphasis>открыть</emphasis>, который лексически весьма близок к своему английскому аналогу <emphasis>to open.</emphasis> Данная цитата свидетельствует, что Уошо владела несколькими частными значениями глагола <emphasis>открыть</emphasis> (см. [Словарь Ушакова]): 1) ‘сделать доступным (внутренность чего-н.), сняв или подняв крышку… убрав преграду’ <emphasis>(Открыть комнату</emphasis>… <emphasis>Открыть банку консервов</emphasis>); 2) ‘раздвинуть, раскрыть (какую-н. створку, крышку), чтоб не преграждать доступа’ (<emphasis>Открыть дверь. Открыть окно);</emphasis> 3) ‘ввести в действие что-н.’ <emphasis>(Открыть воду. Открыть газ).</emphasis></p>
     <p>Нетрудно понять, что все перечисленные значения могут трактоваться как продукты референций единого конфигурационного значения: ‘сделать доступным что-то для восприятия или взаимодействия, устранив препятствие’. (Может показаться парадоксальным, что глагол <emphasis>open</emphasis> не имеет значения или употребления 3) ‘открыть кран’, однако этот факт легко объясним: при усвоении жеста ‘open’ шимпанзе на основе «обучающей» серии референций сформировала конфигурационное значение, охватившее и эту ситуацию.)</p>
     <p>Конечно, значения жестов антропоидов чаще всего не соответствуют их человеческим аналогам. Например, свойственное человеческому языку значение глагола <emphasis>открыть</emphasis> (и <emphasis>open</emphasis>) порождает и другие, более «абстрактные» значения: ‘положить начало действию’ <emphasis>(Открыть прения);</emphasis> ‘доставить, предоставить (книжн.)’ (<emphasis>Открыть доступ. Открыть перспективы</emphasis>); ‘обнаружить, раскрыть’ <emphasis>(Открыть заговор)</emphasis> (см. [Словарь Ушакова]). Это верно и в отношении значения знака <emphasis>банан</emphasis>, который у шимпанзе, скорее всего, определяет банан не как ‘плод бананового дерева’, а как ‘вид пищи’. В следующем пункте это несоответствие получит свое объяснение, сейчас отметим лишь, что структура лексического значения жестов антропоидов при этом вполне «человеческая»: «системное значение — набор частных (прототипических) значений».</p>
     <p>Покажем, что и сложение значений знаков у антропоидов осуществляется сходным с человеком образом: референт сочетания двух знаков определяется как принадлежащий обоим таксонам, задаваемым этими знаками (ср. описание (10) словосочетания <emphasis>спелый банан</emphasis> в § 2.6). В этом легко убедиться, обратив внимание на гибкое использование уже имеющихся в лексиконе знаков для описания предметов, пока не имевших названия. Так, Уошо «называла» лебедя «ПТИЦА ВОДА». Люси… находчиво «называла» все предлагаемые ей предметы, проявив четкое понимание их свойств и принадлежность к разным категориям. Она… всегда выбирала для наименования предметов их наиболее характерные свойства: чашка — «СТЕКЛО ПИТЬ КРАСНЫЙ», огурец — «БАНАН ЗЕЛЕНЫЙ», невкусная редиска — «ЕДА БОЛЬ ПЛАКАТЬ» и т. п. Горилла Майкл комбинировал жесты «ДЕРЕВО САЛАТ» для просьбы о любимом блюде — побегах бамбука (159–160 наст. изд.).</p>
     <p>Во всех приведенных выражениях референт описан как принадлежащий одновременно всем таксономическим значениям знаков, составляющих выражение. Выше, в § 1.5 мы отмечали неадекватность толкования (3): <emphasis>банан</emphasis> = ‘продолговатый, желтого цвета, сладкий, мучнистый плод бананового дерева’, которое, ввиду смешения таксономического и прототипического значений, не позволяет объяснить корректность словосочетаний <emphasis>зеленый</emphasis> / <emphasis>горький банан.</emphasis> У антропоидов такого смешения нет, поэтому они легко сочетают подобные знаки: «БАНАН ЗЕЛЕНЫЙ» (об огурце), «ДЕРЕВО САЛАТ» (о вкусных побегах бамбука), «ПТИЦА ВОДА» (о лебеде) и т. п.</p>
     <p>Сказанное позволяет утверждать, что антропоиды вполне способны, во-первых, усваивать языковые знаки, типологически близкие к словам человека и, во-вторых, составлять из них простые выражения, складывая, подобно человеку, значения входящих в эти выражения знаков.</p>
     <p>3. Язык антропоида, двухлетнего ребенка и взрослого человека. Разумно предположить, что знак «говорящего» антропоида аналогичен человеческому слову, поскольку сходным образом выполняет обе семантические функции: задает класс своих референтов и участвует в сложении значений. Это позволяет нам утверждать, что и его язык близок к языку двухлетнего ребенка.</p>
     <p>Естественно возникает вопрос, почему же язык антропоида остается на «детском» уровне всю его оставшуюся жизнь, а у ребенка, напротив, в последующие несколько лет бурно развивается. В рамках изложенной точки зрения ответ не составляет труда: после двух лет у ребенка, согласно Выготскому (см. § 3.2), происходит соединение линий развития языка и мышления и под влиянием интеллекта начинает быстро развиваться системное представление окружающего мира, а вместе с ним и язык, призванный это представление эксплицировать. У антропоида ничего подобного не происходит, поэтому его системный уровень, возникший искусственно, при усвоении им «детского» языка, остается прежним. А стало быть, не развивается и его язык. Поэтому <strong>ни язык антропоида, ни язык двухлетнего</strong> ребенка никак нельзя считать близкими к развитому языку человека, обусловленному самостоятельно функционирующим системным представлением окружающего мира.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>§ 6. Неизбежность возникновения человеческого языка</p>
     </title>
     <p>1. Назначение человеческого языка. По сравнению с человеческим языком естественная система коммуникации у шимпанзе, сама по себе вполне развитая, чрезвычайно бедна. Голландский этолог Я. ван Хоофф насчитал около 60 различных поз, телодвижений и звуков, используемых этими животными в качестве коммуникативных сигналов. Из них 20 связаны преимущественно с поддержанием разного рода дружественных контактов… Сюда же примыкают 9 других элементов, используемых, главным образом, во время игр между детенышами… Одиннадцать коммуникативных сигналов используются при агрессивных взаимодействиях, а 9 служат средствами умиротворения, к которым прибегают подчиненные животные в качестве противодействия агрессивности своих собратьев. Наконец, 4 сигнала… представляют собой… выражение общего возбуждения [Панов 2005: 329].</p>
     <p>Тем не менее, эта коммуникативная система, по мнению ряда исследователей, вполне достаточна для успешного обслуживания нужд шимпанзе, даже если принять во внимание тот факт, что он чрезвычайно общителен (ср. афоризм Роберта Йеркса «один шимпанзе — не шимпанзе»).</p>
     <p>По-видимому, можно сформулировать даже более общий (и тривиальный) вывод: каждый вид живых существ обладает именно той коммуникативной системой, которая ему необходима для успешного выживания в своей среде. Как только возникают информационные проблемы, важные для выживания вида (или сообщества), они так или иначе решаются (или сообщество гибнет).</p>
     <p>Хорошей иллюстрацией здесь может служить «танцевальный» язык пчел. Медоносная пчела — сборщица нектара, обнаружившая новое место, богатое кормом, возвращается в улей и сообщает посредством своеобразного танца и иных сигналов (тактильных, обонятельных, акустических) другим сборщицам разнообразные данные о найденном месте: направление и дальность полета до него, тип и обильность хранящегося в нем нектара и пр. Восприняв информацию этого танца, к разведанному месту самостоятельно летит целая бригада сборщиц нектара.</p>
     <p>В связи со сказанным естественно задаться вопросом: какая именно информационная проблема человека потребовала мобилизации столь мощного коммуникативного средства, как человеческий язык?</p>
     <p>Американский зоопсихолог Э. Мензел считает, что приведенные выше способы коммуникации шимпанзе могут с лихвой обслужить все потребности шимпанзе, возникающие у них в сфере их довольно несложных (по сравнению с человеком) житейских интересов… На этом этапе развития приматов, когда они не перешли еще к постоянному изготовлению, использованию и совершенствованию орудий, а также производству материальных и культурных ценностей, они попросту не нуждаются в последовательной символизации внешней реальности с помощью языка (цит. по [Панов 2005: 339]).</p>
     <p>Данное объяснение не кажется нам убедительным. Конечно, если сравнивать сообщества антропоидов с современным человеческим обществом, то различия огромны. Однако язык появился у первобытного человека, когда его образ жизни не сильно отличался от образа жизни антропоида. Ср.:</p>
     <p>Ученые сопоставили орудийную технологию шимпанзе с материальной культурой аборигенов Тасмании, экономика которых до сих пор находится на уровне каменного века. Для поддержания своего существования эти люди пользуются 18 типами орудий, 14 из которых относятся к категории <emphasis>артефактов.</emphasis> У шимпанзе артефактами оказываются 18 из 20 типов орудий, которыми они пользуются. Наиболее существенное различие в том, что аборигены Тасмании делают составные орудия — такие, как копье, где наконечник тем или иным способом присоединяется к древку. Такая операция, разумеется, не доступна диким шимпанзе ([Панов 2005: 328]; курсив автора. — <emphasis>А. К.).</emphasis></p>
     <p>Здесь «житейские интересы» шимпанзе и людей не столь различны, чтобы только ими объяснять возникновение у последних языка.</p>
     <p>Наш ответ на поставленный вопрос явствует из предыдущего изложения: человеческий язык возник для экспликации содержания системного представления человека, отражающего наряду с общезначимыми и его персональные, личностно-значимые интерпретации элементов окружающего мира.</p>
     <p>2. Специфика человеческого мировидения. Формирующееся у человека системное представление действительности всегда индивидуализировано, поэтому у разных людей эти представления различны. Например, увидев спелый банан, мальчик срывает его и, преодолев желание съесть, начинает играть с детенышем шимпанзе в соперничество за этот банан. Здесь банан используется в совершенно иной функции — для игры. Человек может придумать и другие «роли» для банана: приманка для охоты, предмет для обмена и пр.</p>
     <p>В естественном мире животных таких различий, по-видимому, не возникает. Можно предположить, что у шимпанзе «мысленное представление» среды обитания обусловлено главным образом его биологией и поэтому <strong>у разных особей</strong> эти представления практически одинаковы. Различия могут быть связаны лишь с большим или меньшим опытом, т. е. какими-то дополнительными знаниями, полученными в процессе жизнедеятельности.</p>
     <p>Конечно, животные также имеют разные текущие цели. Но они не способны выйти за пределы био- и физиологически предопределенного «взгляда» на окружающий мир, и поэтому в естественных условиях круг достижимых целей и продуктивных действий у них ограничен, с одной стороны, их биологией, а с другой — текущим окружением и его предметным «ассортиментом», не содержащим полифункциональных осмыслений. Видоспецифический характер знаний и целей шимпанзе не дает основания предполагать наличие в его картине окружающей среды индивидуализированных черт. Поэтому для ее экспликации не требуется использование развитого языка.</p>
     <p>В связи со сказанным обратим внимание на различие функций человеческого языка и «танцевального» языка пчел, описывающего не индивидуальную (персональную), а объективную информацию пчелы-разведчицы. Различие картин среды обитания пчелы-разведчицы и пчел улья носит не относительный (интерпретационный), а информационный (качественный) характер: пчела-разведчица обнаружила новое место кормежки, не известное остальным пчелам. Что же касается интерпретации этого места (оценки его возможностей), то она одинакова для всех пчел.</p>
     <p><strong>Замечание</strong>. По мнению А. Бергсона, «трудно представить себе общество, члены которого не общались бы друг с другом с помощью знаков. Сообщества насекомых, без сомнения, имеют язык, и этот язык должен быть приспособлен, как и язык человека, к нуждам совместной жизни. Благодаря ему становится возможным <emphasis>общее действие»</emphasis> [Бергсон 2001: 109] (курсив автора. —</p>
     <p><emphasis>А. К</emphasis>.). По нашему же мнению, напротив, отсутствие у животных языка, может не препятствовать их слаженному взаимодействию. Например, сложнейшая общинная жизнь пчелиного улья — строительство сот, переработка и хранение корма, уборка, репродукционная деятельность, кормление и выхаживание личинок и пр., осуществляемая согласованными действиями матки, трутней, пчел разных «профессий»: кормилиц, воспитательниц, приемщиц нектара, водоносов, вентиляторщиц, поддерживающих внутри улья постоянную температуру, уборщиц, стражников и др., насколько можно судить, не требует столь же развитых языковых средств общения. (Здесь мы расходимся с мнением Э. Бенвениста, который считает, что «изумительная организация их (пчелиных. — <emphasis>А. К.)</emphasis> колоний, специализация и согласованность действий, их способность коллективно реагировать в непредвиденных ситуациях заставляют предположить, что они могут обмениваться подлинными сообщениями» [Бенвенист 1974: 97].</p>
     <p>Думается, аналогом, подтверждающим нашу позицию, здесь могут служить согласованные действия хорошей футбольной команды: вратарь, защитники, средняя линия и нападающие действуют слаженно и разнообразно, выполняя каждый не только свои, но иногда и чужие функции, если это диктуется текущей ситуацией (нападающие перемещаются к своим воротам, усиливая защиту, защитник бросается в атаку и пр.). При этом они не испытывают нужды использовать язык для согласования своих действий, поскольку текущее представление ситуации и ее осмысление практически одинаковы у всех игроков команды (аналог видоспецифической предопределенности восприятия животными своей среды обитания). Лишь в редких нестандартных случаях, требующих быстрого и неожиданного решения, у игрока возникает потребность «подсказать» какое-то действие партнеру — нападающий, оказавшийся на ударной позиции, поднимет руку, прося мяч у полузащитника, вратарь крикнет что-то зазевавшемуся защитнику и т. п. Но этот обмен сообщениями функционально вполне аналогичен символьной «перекличке» животных.</p>
     <p>Подобными соображениями можно объяснить и слаженность действий стаи волков во время охоты.</p>
     <p>Важно отметить, что изменения в человеческой картине мира связаны не только с новыми осмыслениями прежних предметов, но и с появлением огромного числа новых объектов — продуктов человеческого интеллекта, его «видения» мира, типа: удар, подача, пас, ветер, сторона, погода, луч, вспышка, борьба, направление и т. п. Благодаря этим объектам у человека появляются дополнительные возможности по-своему представлять воспринятую ситуацию. Вот, к примеру, два описания забитого гола в футбольном матче.</p>
     <p>Случайный зритель, не знающий футбола: «Один игрок ударил по мячу, мяч отлетел к другому игроку, тот побежал с ним к воротам, ударил, <strong>и мяч влетел в ворота</strong>. Вратарь прыгнул, чтобы его поймать, но опоздал». Футбольный болельщик: «Полузащитник дал точный п а с нападающему, тот <strong>обманным финтом</strong> оставил позади защитника, ушел в отрыв, с ходу нанес прицельный удар и — гол. <strong>Бросок</strong> вратаря безнадежно опоздал».</p>
     <p>В первом случае описание дается в понятиях «предмет — действие»: «игрок ударил по мячу», «мяч отлетел к игроку / влетел в ворота», «вратарь прыгнул…». Во втором случае визуально та же ситуация описывается, главным образом, в терминах «объектов-событий»: «точный пас», «обманный финт», «отрыв», «удар», «гол», «бросок вратаря». Каждый такой объект обозначает сложное действие, представленное как некая функциональная неизменность, неразложимость на своем интервале «жизни». Пас — это движение мяча, посланного одним игроком в направлении другого игрока, отрыв — это быстрое продвижение нападающего к воротам противника, опережающее защитников, и т. д.</p>
     <p>3. Возникновение системного уровня. Некоторые исследователи отводят языку первичную роль в формировании человеческого интеллекта и мышления. Другие считают, что мышление и язык возникли одновременно. Нам кажется, что исходная и ведущая роль здесь принадлежит интеллекту и порождаемому им системному представлению. По какой-то неизвестной причине мозг первобытного человека обрел совершенно новое качество: способность формировать относительные (не видоспецифические) структуры, которые дробят окружающий мир на самостоятельные классы элементов и организуют их в различные системы. Благодаря этому довербальное представление стало обретать новые версии уже мозаичной целостности и единства.</p>
     <p>Вполне возможно, что одним из первых продуктов этой новой способности стало порождение идеи о существовании некоей неведомой всемогущей силы, которая управляет событиями внешнего мира и предписывает первобытным людям определенный стереотип поведения в этом мире. Распространение этой идеи не требует развитого языка. Если сознание готово ее воспринять, она может передаваться, скажем, посредством ритуальных действий. В результате, у всех членов первобытного общества появляется одинаковая системная интерпретация своей среды обитания.</p>
     <p>На этом этапе язык еще не нужен. Необходимость в нем возникает, когда в системном представлении появляются индивидуальные черты, личностные интерпретации этой среды обитания. Можно предположить, что на этом этапе и появляется элементарный праязык, который далее развивается благодаря развитию системного представления и расширению в нем сферы личностных интерпретаций окружающего мира.</p>
     <p>4. Продуктивность системного уровня. Подводя итог нашему рассуждению, следует отметить необычайную продуктивность функционирования в мозгу человека новой (по сравнению с животным) структуры — развитого системного представления действительности. Во-первых, эту структуру можно считать инструментом (как неосознанной, так и осознанной, разумной) мыслительной деятельности человека (см. § 2.10, § 4.7). Во-вторых, ее продуктом является сам язык. Еще одним, не менее важным результатом ее влияния оказывается преобразующее воздействие человека на его среду обитания. Благодаря своему интеллекту и его продукту — системному представлению действительности — человек обладает способностью обнаруживать у окружающих его предметов новые функции и устанавливать между ними новые отношения. Поэтому он постоянно «открывает» новые возможности изменять свое окружение в желательном ему направлении и создает новые орудия для осуществления этих изменений.</p>
     <p>Упоминавшиеся выше аборигены Тасмании имеют примерно столько же созданных ими орудий (артефактов), сколько и шимпанзе. Однако качественное различие чрезвычайно велико: они, повторим, «делают составные орудия — такие, как копье, где наконечник тем или иным способом присоединяется к древку. Такая операция, разумеется, не доступна диким шимпанзе» (см. цитату в конце п. 1). Это типичный продукт нового системного осмысления предметов и установления между ними соответствующих отношений: наконечник — ‘усилитель поражающей силы’ — прикрепляется к древку копья (палке) — ‘носителю поражающей силы’. Кроме того, в отличие от шимпанзе, бросающих свои орудия, если текущая потребность в них отпадает, аборигены Тасмании никогда не расстаются со своими орудиями, которые тем самым становятся неотъемлемой частью их жизненного пространства и первыми продуктами их преобразующего воздействия на мир.</p>
     <p>Хотелось бы подчеркнуть, что осмысление функции наконечника древка как усилителя его поражающей способности — продукт мыслительной деятельности человека. Язык здесь выполняет лишь коммуникативную (но никак не интеллектуальную) функцию: один абориген высказал свою интерпретацию, другой, восприняв ее, предложил усовершенствованный вариант и т. д. В результате они сделали новое орудие — копье.</p>
     <subtitle>* * *</subtitle>
     <p>Я рад возможности поблагодарить З. А. Зорину и А. А. Смирнову, которые своей замечательной книгой стимулировали этот отклик.</p>
     <p>Свою глубокую благодарность мне хотелось бы выразить Вяч. Вс. Иванову за подробное обсуждение статьи и ряд ценных советов.</p>
     <p>Я весьма признателен Вардану Айрапетяну, М. Н. Григорян, С. А. Жигалкину, М. И. Козлову, Н. В. Перцову, Т. В. Самариной и И. Б. Шатуновскому за чтение статьи и ценные замечания.</p>
    </section>
    <section>
     <title>
      <p>Литература</p>
     </title>
     <p>Апресян 2005а — <emphasis>Ю. Д. Апресян.</emphasis> О московской семантической школе // Вопр. языкознания. 2005. № 1. С. 3—30.</p>
     <p>Апресян 2005б — <emphasis>Ю. Д. Апресян.</emphasis> Два принципа и два понятия системной лексикографии // Язык. Личность. Текст: Сб. ст. к 70-летию Т. М. Николаевой. М., 2005.</p>
     <p>Бенвенист 1974 — <emphasis>Э. Бенвенист.</emphasis> Общая лингвистика. М., 1974. Бергсон 2001 — <emphasis>А. Бергсон.</emphasis> Творческая эволюция. М., 2001. Бернштейн 2002 — <emphasis>Б. Бернштейн.</emphasis> Пигмалион наизнанку: К истории становления мира искусства. М., 2002.</p>
     <p>БТС — Большой толковый словарь русского языка / Под ред.</p>
     <p>С. А. Кузнецова. М., 1998.</p>
     <p>Витгенштейн 1985 — <emphasis>Л. Витгенштейн.</emphasis> Философские исследования // Новое в зарубежной лингвистике. Вып. 16. М., 1985.</p>
     <p>Выготский 1996 — <emphasis>Л. С. Выготский.</emphasis> Мышление и речь. М., 1996.</p>
     <p>Гак 1998 — <emphasis>В. Г. Гак.</emphasis> Языковые преобразования. М., 1998.</p>
     <p>Гаспаров 1996 — <emphasis>Б. М. Гаспаров.</emphasis> Язык, память, образ: Лингвистика языкового существования. М., 1996.</p>
     <p>Зорина, Полетаева 2002 — <emphasis>З. А. Зорина, И. И. Полетаева.</emphasis> Зоопсихология: Элементарное мышление животных: Учеб. пособ. М., 2002.</p>
     <p>Иванов 1998 — <emphasis>Вяч. Вс. Иванов.</emphasis> Избранные труды по семиотике и истории культуры. Т. 1. М., 1998.</p>
     <p>Иванов 2004 — <emphasis>Вяч. Вс. Иванов.</emphasis> Лингвистика третьего тысячелетия: Вопросы к будущему. М., 2004.</p>
     <p>Категория посессивности 1989 — Категория посессивности в славянских и балканских языках. М., 1989.</p>
     <p>Кошелев 2005 — <emphasis>А. Д. Кошелев.</emphasis> К проблеме лексической многозначности: Описание общего значения глагола <emphasis>брать</emphasis> / <emphasis>взять</emphasis> // Язык. Личность. Текст: Сб. ст. к 70-летию Т. М. Николаевой. М., 2005.</p>
     <p>Кошелев 2006а — <emphasis>А. Д. Кошелев.</emphasis> Что лежит в основании языковой категории «игра»: частные признаки <emphasis>(Витгенштейн, Лакофф)</emphasis> или общее значение <emphasis>(Хёйзинга, Вежбицкая)?</emphasis> // Логический анализ языка: Концептуальные поля игры. М., 2006.</p>
     <p>Кошелев 2006б — <emphasis>А. Д. Кошелев.</emphasis> О семантике именной группы // Вереница литер: Сб. ст. к 60-летию В. М. Живова. М., 2006 (в печати).</p>
     <p>Кронгауз 1990 — <emphasis>М. А. Кронгауз.</emphasis> Структура времени и значение слов // Логический анализ языка: Противоречивость и аномальность текста. М., 1990.</p>
     <p>Кронгауз 2001 — <emphasis>М. А. Кронгауз.</emphasis> Семантика. М., 2001.</p>
     <p>Лайонз 1978 — <emphasis>Дж. Лайонз.</emphasis> Введение в теоретическую лингвистику. М., 1978.</p>
     <p>Мельчук 1974 — <emphasis>И. А. Мельчук.</emphasis> Опыт теории лингвистических моделей «Смысл о Текст». М., 1974. 2-е изд.: М., 1999.</p>
     <p>Панов 2005 — <emphasis>Е. Н. Панов.</emphasis> Знаки. Символы. Языки: Коммуникация в царстве животных и мире людей. М., 2005.</p>
     <p>Рахилина 2000 — <emphasis>Е. В. Рахилина.</emphasis> Когнитивный анализ предметных имен: семантика и сочетаемость. М., 2000.</p>
     <p>Розина 2003 — <emphasis>Р. И. Розина.</emphasis> Динамическая модель семантики глагола <emphasis>взять</emphasis> // Русский язык сегодня. Вып. 2. М., 2003.</p>
     <p>Словарь Ушакова — Толковый словарь русского языка / Под ред. проф. Д. Н. Ушакова. Т. 1–4. М., 1938.</p>
     <p>Шмелев 1977 — <emphasis>Д. Н. Шмелев.</emphasis> Современный русский язык: Лексика. М., 1977.</p>
     <p>Уорф 1999а — <emphasis>Б. Уорф.</emphasis> Наука и языкознание // Зарубежная лингвистика. Т. 1. Новое в лингвистике: Избранное. М., 1999.</p>
     <p>Уорф 19996 — <emphasis>Б. Уорф.</emphasis> Отношение норм поведения и мышления к языку // Зарубежная лингвистика. Т. 1. Новое в лингвистике: Избранное. М., 1999.</p>
    </section>
   </section>
  </section>
 </body>
 <body name="notes">
  <title>
   <p>Примечания</p>
  </title>
  <section id="n_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Следует различать по крайней мере два значения термина «язык». В узком (семиотическом) смысле языком называют «… всякую коммуникационную систему, пользующуюся знаками, упорядоченными особым образом…» (см. определение Ю. М. Лотмана ниже, на с. 20). Текст (совокупность знаков) на таком языке строится по вполне определенным, так называемым синтагматическим правилам, вследствие чего смысл текста (информация, им передаваемая) оказывается синтетическим, более сложным, чем простая сумма смыслов знаков, входящих в этот текст. Языком в широком (или метафорическом) смысле называют любую коммуникативную знаковую систему, независимо от наличия или отсутствия в ней синтагматических правил. Например, жестовую коммуникативную систему обезьян или человека можно назвать языком в широком, но не в узком смысле, поскольку ни та, ни другая не составляют из своих жестов более сложные знаки (ср. названия книг, посвященных невербальным коммуникативным системам: <emphasis>М. Л. Бутовская.</emphasis> Язык тела: природа и культура. М., 2004, С. <emphasis>А. Григорьева, Н. В. Григорьев, Г. Е. Крейдлин.</emphasis> Словарь языка русских жестов. М., 2001). Речь человека или танец медоносной пчелы, напротив, представляют собой продукт языка в узком (семиотическом) смысле. Далее термин «язык» используется только в этом узком смысле.</p>
  </section>
  <section id="n_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Ср. точку зрения Л. С. Выготского, высказанную им уже на основе анализа опытов Келера и Иеркса (см. с. 59 и сл. наст. изд.): «… Все, что мы знаем о поведении шимпанзе, в том числе и из опытов Иеркса, не дает ни малейшего основания ожидать, что шимпанзе действительно овладеет речью в функциональном смысле. Мы полагаем так просто потому, что не знаем ни одного намека на употребление знака у шимпанзе» <emphasis>(Л. С. Выготский.</emphasis> Мышление и речь. М., 1996. С. 95).</p>
  </section>
  <section id="n_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Ответы на этот и некоторые другие обсуждаемые здесь вопросы я попытался дать в статье «О языке человека (в сопоставлении с языком „говорящих“ антропоидов)», помещенной в Приложении к наст. изд.</p>
  </section>
  <section id="n_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>В известной мере такое положение дел объясняется стремлением лингвистов не выходить за пределы своей науки. В то же время определение ряда исходных лингвистических понятий требуют привлечения абстрактных семантических и концептуальных построений, находящихся на стыке лингвистики и ряда других дисциплин о человеке.</p>
  </section>
  <section id="n_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>В лингвистической традиции преобладает «предметно-процессная» трактовка, ср.: «Имя существительное — это часть речи, обозначающая предмет (субстанцию) (…). Глагол — это часть речи, обозначающая процесс» (Русская грамматика. М.: АН СССР, 1980. Т. I. С. 460, 582). См. также: <emphasis>Л. Теньер.</emphasis> Основы структурного синтаксиса. М., 1988. C. 73. Однако по меньшей мере два выдающихся лингвиста ее категорически отвергают.</p>
   <p>В недавнем (июнь 2005 г.) интервью автору этих строк создатель теории моделей Смысл о Текст И. А. Мельчук, возражая против приведенных определений, охарактеризовал их так: «Глупые… Выкинуть и забыть. Они не нужны ни лингвисту, ни школьнику. Я помню, как я страдал, когда наткнулся на слово <emphasis>атака</emphasis>! Какой же это предмет?». И далее: «Достаточно разделить всё на имена и предикаты, как в логике (…) Существительные — это класс слов, которые ведут себя как имена собственные… они склоняются, у них есть множественное число, их можно сделать подлежащим…» (http://www.lrc-press.ru).</p>
   <p>Наиболее последовательная критика приведенных определений дана французским лингвистом Эмилем Бенвенистом <emphasis>(Э. Бенвенист. </emphasis>Общая лингвистика. М., 1974. C. 168–169): «Мы не первые утверждаем, что оба эти определения неприемлемы для лингвиста. (…) Противопоставление „процесса“ и „объекта“ не может иметь в лингвистике ни универсальной силы, ни единого критерия, ни даже ясного смысла. Дело в том, что такие понятия, как процесс или объект, не воспроизводят объективных свойств действительности, но уже являются результатом языкового выражения действительности, а это выражение не может не быть своеобразным в каждом языке. Это не свойства, внутренне присущие природе, которые языку остается лишь регистрировать, это категории, возникшие в некоторых языках и спроецированные на природу. (…) Если „лошадь“ — объект, а „бежать“ — процесс, то это только потому, что первое — имя, а второе — глагол. (…) Так, в языке хупа (Орегон) активные или пассивные глагольные формы 3-го лица употребляются как имена: nanya „он спускается“ — название дождя; nillin „он течет“ — означает „ручеек“ и т. п.».</p>
  </section>
  <section id="n_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Вообще, следует заметить, что полагаться на описательные дефиниции весьма опасно. Подтверждением этого может служить критерий искусственного интеллекта, предложенный в середине прошлого века известным английским математиком и логиком А. Тьюрингом: вычислительную машину можно считать мыслящей, если человек, ведя с ней диалог по достаточно широкому кругу вопросов, не сможет понять, что разговаривает с машиной, а не с человеком. В 60— 70-х годах прошлого века этот критерий был весьма популярен в среде создателей систем искусственного интеллекта, пока американский ученый Вейзенбаум не создал систему «Элиза», которая давала консультации по широкому кругу медицинских вопросов. Эта система отвечала критерию Тьюринга, хотя лишь имитировала функцию врача-консультанта. В частности, «не зная» ответа на очередной вопрос пациента, она слегка его изменяла и задавала пациенту. Содержательность беседы оказывалась психологически столь правдоподобной, что ассистентка Вейзенбаума, участвовавшая в разработке «Элизы», во время такой беседы попросила его выйти из комнаты.</p>
  </section>
  <section id="n_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Не следует думать, что модель «Смысл о Текст» «размыкается» специально предусмотренным автоматом «Действительность о Смысл», моделирующим «… уже не просто речевое поведение в узком значении термина, а всю интеллектуальную и иную деятельность людей, достаточно тесно связанную с речью» <emphasis>(И. А. Мельчук. </emphasis>Указ. соч. С. 11). Модель «Действительность о Смысл» преобразует перцептивное восприятие ситуации в ее «смысловое содержание», или «смысл». Она задается как «отдельный механизм», а формируемый ею смысл — как «внеположный» модели «Смысл о Текст» (с. 22). Стало быть, она не относится к языку и лингвистике в том узком ее понимании, которое представляет модель «Смысл о Текст». То же верно и в отношении модели «Концепт о Смысл», введенной позднее <emphasis>(И. А. Мельчук.</emphasis> Указ. соч. 2-е изд. С. XI).</p>
  </section>
  <section id="n_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>Важно подчеркнуть, что термин «информация» используется нами в традиционном, широком значении, так же как и термин «коммуникативная функция языка», охватывающий «… и знаковое общение внутри организма. Имеется в виду не только самоорганизация своего интеллекта, но и случаи, когда знаки вторгаются в сферу первичной сигнализации (человек заговаривает зубную боль…)» (см. <emphasis>Ю. М. Лотман</emphasis>. Указ. соч. С. 15). Это согласуется с предостережением Хомского: «ошибочно представлять использование языка человеком как сугубо информативное, в действительности или в намерении. Человеческий язык может использоваться, с тем чтобы информировать или вводить в заблуждение, прояснять свои собственные мысли для других, или выставлять напоказ свою образованность, или просто ради игры. Если я говорю без специальной цели изменить ваше поведение или мысли, то я пользуюсь языком не в меньшей степени, чем когда я говорю в точности то же самое, <strong>имея</strong> такое намерение» (см. <emphasis>Н. Хомский.</emphasis> Указ. соч. С. 88). Заметим, что и шимпанзе Уошо и ее «говорящие» сородичи многократно демонстрировали спонтанное языковое поведение, комментируя увиденное ими либо для человека, либо для себя, например, при разглядывании картинок в журнале, а также использовали язык, чтобы пошутить или поиграть. Способности же антропоидов к целенаправленному поведенческому (а стало быть, и языковому) обману многократно подтверждены и сомнений не вызывают. Вот лишь один из таких случаев. Однажды Футс, войдя в пустую комнату, обнаружил, что кто-то опорожнился прямо на пол, и быстро догадался, что это сделала шимпанзе Люси. В книге <emphasis>(Дж. Гудолл.</emphasis> Шимпанзе в природе: поведение. М., 1992. С. 593) дается «словесный перевод последовавшего разговора на языке знаков: <emphasis>Роджер:</emphasis> Что это? — <emphasis>Люси:</emphasis> Люси не знает. — <emphasis>Роджер:</emphasis> Ты знаешь. Что это? — <emphasis>Люси:</emphasis> Грязь, грязь. — <emphasis>Роджер:</emphasis> Чья грязь, грязь? — <emphasis>Люси</emphasis>: Сью. — <emphasis>Роджер</emphasis>: Нет, не Сью. Чья грязь? — <emphasis>Люси</emphasis>: Роджера. — <emphasis>Роджер</emphasis>: Нет, не Роджера. Чья грязь? — <emphasis>Люси</emphasis>: Грязь Люси, Люси. Прости Люси» (см. также с. 48, 110, 300, 301 наст. изд., и кн.: <emphasis>М. Л. Бутовская.</emphasis> Язык тела: природа и культура. М., 2004. С. 145).</p>
  </section>
  <section id="n_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Отмеченная замкнутость семантических описаний человеческого языка, понятных только его носителю, по-видимому, уникальна для коммуникативных систем и не свойственна ни языкам науки, ни даже языкам искусства. Возможно, это неизбежность, обусловленная уникальной ролью естественного языка как у н и в е р — сальной системы коммуникации. Однако не исключено, что выбор такого метода описания в известной мере продиктован стремлением строго отграничить собственно лингвистический аспект семантики от ее экстралингвистических аспектов, связанных с другими видами интеллектуальной деятельности человека (восприятием, мышлением и проч.). Подчеркнем, что даже принятие гипотезы о врожденности фундаментальных семантических примитивов не исключает использование метода «открытого» описания языковой семантики, нацеленного на детальную экспликацию (посредством языка) смыслов упомянутых семантических примитивов.</p>
  </section>
  <section id="n_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Заметим попутно, что и лексикограф оказывается в непростом положении. Он может объяснить любой сложный смысл языкового знака посредством более простых слов словаря метаязыка. Но на вопрос, а что означает данное простое слово словаря, например, глагол <emphasis>знать</emphasis>, неизменно включаемый в число простейших слов, он может лишь ответить: я знаю его значение, но объяснить (в рамках своей системы) не могу. Заметим, что ребенок усваивает язык, не зная данного метаязыка. В частности, глагол <emphasis>знать</emphasis> он понимает и правильно использует с самого раннего возраста и без всяких особых пояснений. И надо полагать, что он опирается на более содержательные элементы, чем те, которые могут дать здесь «круговые» описания, используемые обычно для пояснения простейших, «неопределяемых» слов. Возможно, что этими элементами и являются врожденные семантические примитивы.</p>
  </section>
  <section id="n_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Ср.: «мир предстает перед нами как калейдоскопический поток впечатлений, который должен быть организован нашим сознанием, а это значит, в основном — языковой системой, хранящейся в нашем сознании» <emphasis>(Б. Уорф.</emphasis> Наука и языкознание // Зарубежная лингвистика. Т. 1. Новое в лингвистике: Избранное. М., 1999. С. 97).</p>
  </section>
  <section id="n_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Имена наиболее знаменитых шимпанзе из дикой популяции в Гомбе Стрим, которых на протяжении почти тридцати лет исследовала Дж. Гудолл в Танзании.</p>
  </section>
  <section id="n_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Именно так перевел термин «reasoning» первый переводчик трудов Ч. Дарвина на русский язык И. М. Сеченов.</p>
  </section>
  <section id="n_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Представления психологов и философов о сроках и путях возникновения сознания человека в процессе антропогенеза очень разнообразны, но они не являются предметом нашего анализа. Отметим только, что привычное отечественному читателю выражение «труд создал человека», как и целый ряд других, не менее крылатых формулировок, подвергается в настоящее время дополнению и уточнению, не в последнюю очередь благодаря исследованиям зачатков мышления и сознания у животных.</p>
  </section>
  <section id="n_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>Эти английские термины взяты из названий нескольких зарубежных монографий и учебников конца ХХ века.</p>
  </section>
  <section id="n_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Когда Келер и Йеркс впервые опубликовали результаты своих исследований о способности шимпанзе к решению задач путем инсайта, Павлов отнесся к ним отрицательно и обвинил авторов во «вредной, я бы даже сказал, отвратительной, тенденции отступления от истины» (PAVLOV 1957, с. 557, цит. по ГУДОЛЛ 1992). Он настаивал на том, что решение приходит постепенно, как следствие всего поведения шимпанзе в процессе опыта, а не за счет внезапного постижения связей между элементами поставленной проблемы (WINDHOLZ 1984; цит. по ГУДОЛЛ 1992). В 1933 г. он купил шимпанзе Рафаэля и Розу, и в Колтушах начались исследования высшей нервной деятельности антропоидов, которые продолжаются до настоящего времени.</p>
  </section>
  <section id="n_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>В нашу задачу не входило подробно описывать известные «опыты с тушением огня», в которых шимпанзе Рафаэль должен был залить пламя спиртовки, мешавшее ему взять приманку. Когда в баке не оказывалось воды, он находил другие ее источники — мочился в кружку или брал бутылку, приготовленную для полива цветов. Однако когда установку с приманкой поместили на одном плоту, а бак с водой — на другом, Рафаэль предпочел принести с берега шест, по нему перебраться на другой плот и набрать воды из бака, а не зачерпывать ее из озера. В трактовке этих экспериментов И. П. Павлов расходился со своими сотрудниками. Он относил это поведение к проявлениям того «… <emphasis>конкретного мышления, которым мы орудуем»</emphasis> (ПАВЛОВ 1949, с. 17, заседание 13.11.1935), тогда как его ученики сводили поведение Рафаэля к сложным системам кинестетических условных рефлексов.</p>
  </section>
  <section id="n_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>В данном случае продуктивность — это способность к продуцированию знаков. Не путать с продуктивностью по Хоккету, под которой подразумевается способность создавать новые высказывания на основе исходного набора элементов.</p>
  </section>
  <section id="n_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Из многочисленных работ того времени мы старались привести те, на которые ссылались авторы «языковых» экспериментов в своих ранних публикациях.</p>
  </section>
  <section id="n_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>Впоследствии ряд шимпанзе, в том числе и «говорящих», достигали значительно более высоких результатов и овладевали весьма сложными навыками (разжигание костра, обращение с иголкой, изготовление кремневых орудий, рисование красками — это лишь немногие примеры таких усовершенствований). Правда, все это отмечено в гораздо более взрослом возрасте.</p>
  </section>
  <section id="n_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Губная помада была предметом вожделения и для «говорящих» обезьян. Например, Тату, получив ее в подарок на день рождения, пользовалась ею украдкой и потом прятала за щеку, чтобы ни с кем не делиться.</p>
  </section>
  <section id="n_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>Невозможность забираться на деревья — одно из серьезных лишений, которые испытывают шимпанзе, живя в неволе, даже если это не тесная клетка, а достаточно просторная, но относительно невысокая вольера (FOUTS, MILLS 1997/2002).</p>
  </section>
  <section id="n_23">
   <title>
    <p>23</p>
   </title>
   <p>Подобные эксперименты позднее провела К. Прайор (1981) и показала, что в сходных условиях самка дельфина ведет себя сходным образом и весьма активно изобретает новые действия.</p>
  </section>
  <section id="n_24">
   <title>
    <p>24</p>
   </title>
   <p>По окончании экспериментов эти обезьяны, так же как и Уошо, были переданы Р. Футсу и образовали «семью» Уошо.</p>
  </section>
  <section id="n_25">
   <title>
    <p>25</p>
   </title>
   <p>Этот эпизод нередко цитируется как пример необъективной трактовки поведения обезьян со стороны их воспитателей. Действительно, вполне можно допустить, что здесь имело место случайное совпадение во времени подходящих знаков. Однако, как будет показано ниже, этот эпизод был первым, но отнюдь не единственным примером «словотворчества» шимпанзе и горилл.</p>
  </section>
  <section id="n_26">
   <title>
    <p>26</p>
   </title>
   <p>Такой же склонностью адресовать жесты куклам, деревьям и кошкам отличалась и Люси, увидевшая других шимпанзе только уже будучи совсем взрослой.</p>
  </section>
  <section id="n_27">
   <title>
    <p>27</p>
   </title>
   <p>В амслене обезьян нет обозначения падежей существительных.</p>
  </section>
  <section id="n_28">
   <title>
    <p>28</p>
   </title>
   <p>Здесь мы говорим пока о вербальном поведении Уошо только в первые годы обучения. Позже, когда повзрослевшая Уошо стала главой небольшой колонии шимпанзе и продолжала общаться с разными людьми, ее способности к неожиданным и содержательным «высказываниям» многократно подтвердились. Ее «высказывания» более позднего периода рассмотрим в последних главах книги.</p>
  </section>
  <section id="n_29">
   <title>
    <p>29</p>
   </title>
   <p>Нажатие клавиши с лексиграммой «ПОЖАЛУЙСТА» было сигналом готовности обезьяны к работе.</p>
  </section>
  <section id="n_30">
   <title>
    <p>30</p>
   </title>
   <p>Таково мнение Р. Футса, однако всем, кто знаком с историей нашей отечественной науки, этот синдром также хорошо известен. Эта история во многом напоминает ситуацию в СССР в 40—50-е годы прошлого века с ожесточенной борьбой за чистоту павловского учения, за мичуринскую биологию — против вейсманистов-морганистов, против «лженаук» генетики, кибернетики, этологии и мн. др.</p>
  </section>
  <section id="n_31">
   <title>
    <p>31</p>
   </title>
   <p>В этих эпизодах проявилось и характерное для ранних стадий освоения языка как детьми, так и обезьянами соединение знаков с указательными жестами (см. ниже).</p>
  </section>
  <section id="n_32">
   <title>
    <p>32</p>
   </title>
   <p>Мы находили упоминания о том, что лексикон Канзи включает 2000 знаков, а Панбэниши — 3000, но в работах Сэвидж-Рамбо речь идет только о сотнях знаков.</p>
  </section>
  <section id="n_33">
   <title>
    <p>33</p>
   </title>
   <p>Звуки приводим в авторской транскрипции.</p>
  </section>
  <section id="n_34">
   <title>
    <p>34</p>
   </title>
   <p>Личное сообщение М. Л. Бутовской.</p>
  </section>
  <section id="n_35">
   <title>
    <p>35</p>
   </title>
   <p>В настоящее время в издательстве «Языки славянской культуры» готовится к печати книга Л. В. Крушинского «Записки московского биолога: Загадки поведения животных», в которой он обобщил наблюдения за животными в природе, приведшие его к изучению рассудочной деятельности лабораторными методами.</p>
  </section>
  <section id="n_36">
   <title>
    <p>36</p>
   </title>
   <p>Имеется в виду способность сопоставлять информацию, полученную с помощью разных органов чувств.</p>
  </section>
  <section id="n_37">
   <title>
    <p>37</p>
   </title>
   <p>Некоторые существенные результаты были достигнуты при экспериментальном изучении предзнаков — элементов поведения обезьян, вызываемых раздражением участков мозга, связанных с агрессивностью (Дельгадо 1971: 127–134; Delgado 1963: 1966).</p>
  </section>
  <section id="n_38">
   <title>
    <p>38</p>
   </title>
   <p>Выдвигаемое в полемике с Дарвином сторонниками альтернативных теорий эволюции предположение о наибольшей близости именно орангутана к человеку (см. вслед за книгой Шварца: Edredge 1985: 124) противоречит свидетельству молекулярных часов — оценке времени происхождения видов, основанной на проценте общих белков. Майлз предложил примирить эти противоположные данные допущением, по которому общий предок больше 13 млн. лет назад был ближе к человеку, ср. о проблеме регресса и дегоминизации Иванов 1998. Несомненный интерес для истории науки представляет особый интерес второго из открывателей принципа эволюции, Уоллеса, к орангутанам.</p>
  </section>
  <section id="n_39">
   <title>
    <p>39</p>
   </title>
   <p>Патологическое уменьшение словаря, которым разрешают пользоваться в «новоречи» (Newspeak) тоталитарных режимов типа того, который спародирован Оруэллом, позволяет предположить, что, катастрофически уменьшая размер официально разрешенного словаря, эти режимы вынуждают нормальный мозг вести себя так, как если бы он был карликовым.</p>
  </section>
  <section id="n_40">
   <title>
    <p>40</p>
   </title>
   <p>Знак [?] обозначает гортанную смычку.</p>
  </section>
  <section id="n_41">
   <title>
    <p>41</p>
   </title>
   <p>Эта разновидность шимпанзе <emphasis>(Pongo panicus)</emphasis> по некоторым биологическим особенностям (иммунологическим, связанным с эритроцитами) ближе к человеку, чем все остальные приматы.</p>
  </section>
  <section id="n_42">
   <title>
    <p>42</p>
   </title>
   <p>Этот тезис не столь безусловен, как выглядит на первый взгляд. В теории моделей «Смысл о Текст» лексемой принято называть «слово, взятое в одном из имеющихся у него значений». При этом «именно лексема… а не слово считается основной единицей словаря языка. Мы говорим лексемами, а не словами…» [Апресян 2005а: 4]. В недавнем (июнь 2005 г.) интервью автору этих строк (см. сайт <a l:href="http://www.lrc-press.ru/">http://www.lrc-press.ru</a>) И. А. Мельчук, в частности, говорил: «Слова в обычном значении слова не существует. Это фикция человеческого воображения, как Бог, дух, душа и много других очень приятных вещей… Это самообман. В голове никаких слов нет… подсознательно это так. А сознательно — спросите любого русского, и он скажет, что слова есть. Разумный носитель языка объединяет все это (лексемы (в смысле МСШ) в слова. — <emphasis>А.</emphasis> К.), и правильно делает. Это очень разумное логическое обобщение. И на сознательном уровне лучше видеть так… Более того, это легко проверяется…».</p>
  </section>
  <section id="n_43">
   <title>
    <p>43</p>
   </title>
   <p>Заметим, что банан и стул включают в свою структуру элемент из одного и того же таксона «ножка».</p>
  </section>
  <section id="n_44">
   <title>
    <p>44</p>
   </title>
   <p>Не подлежит сомнению, что прототипы, локализованные, как можно предположить, в правом полушарии головного мозга человека (подробнее об этом см. ниже, § 4.6) содержат образную (визуальную, звуковую, тактильную и др.) составляющую. Это свойство значения отмечено в [Шмелев 1977]: «Произнося какое-либо слово, мы вызываем в сознании <strong>образ</strong> какого-то определенного <strong>предмета</strong> (действия, явления, признака)…» (с. 54<emphasis>),</emphasis> ср. также [Гаспаров 1996: 249]: «Неудивительно, что, встречаясь в нашей языковой деятельности с этим словом <emphasis>(трава.</emphasis> — <emphasis>А. К</emphasis>.), мы с легкостью вызываем в представлении подходящий зрительный образ, подсказываемый памятью или воображением».</p>
   <p>Поэтому, в отличие от дескрипции системного значения, имеющего, предположительно, левополушарную локализацию, дескрипция прототипического значения должна явным образом содержать образную составляющую, хотя бы визуальную (статические или динамические изображения). В толковых словарях она эпизодически появляется в виде рисунков и чертежей. В компьютерном словаре ее можно представить гораздо полнее. Например, в описание (7в) следовало бы включить наряду с изображением типичного стула также и «видеоклип», показывающий, как человек им пользуется, каково типичное положение его тела, какова роль спинки, высоты ножек и т. п.</p>
  </section>
  <section id="n_45">
   <title>
    <p>45</p>
   </title>
   <p>Можно предположить, что одним из важнейших продуктов категоризации сенсорных впечатлений является формирование устойчивых субстанциальных (материальных) образов, которым ребенок автоматически, неосознанно приписывает свойства объемности (размещенности в пространстве) и неизменности (тождественности себе) на некотором отрезке времени — интервале их существования. Эти категориальные субстанциальные образы составляют основу формирующегося в его мозгу представления окружающего мира как мира твердых тел, с различением в нем неподвижных и движущихся тел.</p>
  </section>
  <section id="n_46">
   <title>
    <p>46</p>
   </title>
   <p>Ср. также гораздо более поздние наблюдения и выводы, изложенные в [Иванов 1998: 487]: «Первые полтора-два года уходят на предварительное ознакомление с миром вещей и людей, окружающих ребенка. Он к ним прислушивается, принюхивается, учится их видеть, ощупывать, делать свои первые жесты… Согласно исследованиям недавнего времени, подтвердившим гипотезы Выготского, до овладения естественным языком ребенок начинает усваивать системы простейших жестов, позволяющих ему ориентироваться в пространстве-времени с помощью движений собственного тела».</p>
  </section>
  <section id="n_47">
   <title>
    <p>47</p>
   </title>
   <p>Примером интеллектуального порождения новой таксономической структуры может служить понятие ‘искусство’, ср.: «Мысль о том, что различные человеческие деятельности — такие как живопись, скульптура, архитектура, музыка и поэзия — имеют между собой нечто существенно общее, принадлежит определенному периоду, который начался только с XVIII века» [Бернштейн 2002: 9].</p>
  </section>
  <section id="n_48">
   <title>
    <p>48</p>
   </title>
   <p>Поэтому у человека гораздо больше возможностей найти взаимопонимание с «говорящим» антропоидом, чем с пчелой или муравьем, которые также используют язык: видоспецифическая картина окружающей среды у антропоида близка к довербальной картине человека.</p>
  </section>
  <section id="n_49">
   <title>
    <p>49</p>
   </title>
   <p>Основная единица системного уровня — объект (класс объектов, таксон), который в первом приближении можно определить так: ‘качественная (не зависящая от окружения) самостоятельная и неизменная характеристика некоторого места пространства на каком-то (сколь угодно малом!) интервале времени («жизни» объекта)’. Объект отражает специфику европейского мышления и интерпретации довербального уровня. Языки группы «среднеевропейского стандарта» (термин Уорфа, см. [Уорф 1999б: 63]) лишь сохраняют и эксплицируют указанную специфику.</p>
  </section>
 </body>
 <body name="comments">
  <title>
   <p>Комментарии</p>
  </title>
  <section id="c_1">
   <title>
    <p>1</p>
   </title>
   <p>Вяч. Вс. Иванов. Избранные труды по семиотике и истории культуры. М., 1998. С. 501, 502.</p>
  </section>
  <section id="c_2">
   <title>
    <p>2</p>
   </title>
   <p>Я также хочу поблагодарить Вяч. Вс. Иванова, который откликнулся на мою просьбу, поддержанную З. А. Зориной и А. А. Смирновой, написать статью в Приложение к книге.</p>
  </section>
  <section id="c_3">
   <title>
    <p>3</p>
   </title>
   <p>Е. Н. Панов. Знаки. Символы. Языки: Коммуникация в царстве животных и мире людей. М., 2005. С. 13.</p>
  </section>
  <section id="c_4">
   <title>
    <p>4</p>
   </title>
   <p>Цит. по: Е. Н. Панов. Указ. соч. С. 373.</p>
  </section>
  <section id="c_5">
   <title>
    <p>5</p>
   </title>
   <p>См., например, Ж. И. Резникова. Интеллект и язык животных и человека. М., 2005. С. 199.</p>
  </section>
  <section id="c_6">
   <title>
    <p>6</p>
   </title>
   <p>Н. Хомский. Язык и мышление. М., 1972. С. 22–24.</p>
  </section>
  <section id="c_7">
   <title>
    <p>7</p>
   </title>
   <p>Ю. М. Лотман. Структура художественного текста. М., 1970. С. 14–15.</p>
  </section>
  <section id="c_8">
   <title>
    <p>8</p>
   </title>
   <p>И. А. Мельчук. Опыт теории лингвистических моделей «СМЫСЛ и ТЕКСТ». М., 1974 (2-е изд. М., 1999). С. 9—10; разрядка автора.</p>
  </section>
  <section id="c_9">
   <title>
    <p>9</p>
   </title>
   <p>Л. С. Выготский. Мышление и речь. М., 1996. С. 139.</p>
  </section>
  <section id="c_10">
   <title>
    <p>10</p>
   </title>
   <p>Там же. С. 163.</p>
  </section>
  <section id="c_11">
   <title>
    <p>11</p>
   </title>
   <p>Ю. Д. Апресян. О Московской семантической школе // Вопр. языкознания. 2005. № 1. С. 11–13.</p>
  </section>
  <section id="c_12">
   <title>
    <p>12</p>
   </title>
   <p>Новый объяснительный словарь синонимов русского языка. Москва; Вена., 2004.</p>
  </section>
  <section id="c_13">
   <title>
    <p>13</p>
   </title>
   <p>Анна Вежбицкая. Семантические универсалии и описание языков. М., 1999. С. 17.</p>
  </section>
  <section id="c_14">
   <title>
    <p>14</p>
   </title>
   <p>Б. А. Успенский. Избранные труды. 2-е изд. Т. 1. М., 1996. С. 5–6; курсив автора (см. также: 1-е изд. Т. 1. М., 1994. С. 7).</p>
  </section>
  <section id="c_15">
   <title>
    <p>15</p>
   </title>
   <p>См. также: Ж. И. Резникова. Указ. соч. С. 239.</p>
  </section>
  <section id="c_16">
   <title>
    <p>16</p>
   </title>
   <p>Л. С. Выготский. Указ. соч. С. 103; разрядка автора.</p>
  </section>
  <section id="c_17">
   <title>
    <p>17</p>
   </title>
   <p>В числе этих работ было немало и советских, хотя последние не были известны на Западе и не смогли оказать на них прямого влияния (см., например, БУНАК 1965; ДЕРЯГИНА И ДР. 1989; ДЕРЯГИНА, ВАСИЛЬЕВ 1993; ТИХ 1972 — приведены более поздние обобщающие публикации).</p>
  </section>
  <section id="c_18">
   <title>
    <p>18</p>
   </title>
   <p>Мы не рассматриваем здесь данные об особенностях структуры мозга антропоидов, которые обеспечивают осуществление их вербального поведения. Еще в 60-е гг. XX в. в сравнительных исследованиях цитоархитектоники мозга приматов (Института мозга АМН СССР) было показано, что в мозгу человекообразных обезьян имеются все основные речевые центры (КОЧЕТКОВА 1973; см. также ФИРСОВ 1993). В 90-е гг. эти данные получили подтверждение с помощью современных методов (Hopkins et. al. 1992; Deacon 1996).</p>
  </section>
  <section id="c_19">
   <title>
    <p>19</p>
   </title>
   <p>Обзор: Harnad, Doty, Goldstein, Jaynes, Krauthamer 1977; Snowdon, Hausberger 1997.</p>
  </section>
  <section id="c_20">
   <title>
    <p>20</p>
   </title>
   <p>См. интересные эпизодические наблюдения о ластоногих Deacon 1997.</p>
  </section>
  <section id="c_21">
   <title>
    <p>21</p>
   </title>
   <p>Тих продолжала направление работ замечательного отечественного зоопсихолога Вагнера (ВАГНЕР 1925–1929), часть сочинения которого, завершенная еще в первой трети XX в., до сих пор не издана. Исследования Тих были проведены в Сухумском обезьяннике еще перед Второй мировой войной, но по цензурным причинам опубликованы с огромным опозданием уже после выполнения сходных исследований некоторыми другими приматологами, в частности японскими.</p>
  </section>
  <section id="c_22">
   <title>
    <p>22</p>
   </title>
   <p>В связи с введением характеристики «интервал жизни референта» сошлемся на проницательную статью [Кронгауз 1990], в которой показано, что «время как семантическая категория присуща не только глаголу, но также и имени» (с. 45).</p>
  </section>
 </body>
 <binary id="cover.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDAAsICAoIBwsKCQoNDAsNERwSEQ8PESIZGhQcKSQr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</binary>
 <binary id="i_001.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_002.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBmAGYAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_003.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_004.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_005.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAHcCAAAAAD61l8eAAAACXBIWXMAAAsSAAALEgHS3X78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</binary>
 <binary id="i_006.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjkAAAF9CAAAAADDoSZWAAAACXBIWXMAAF5FAABeRQEtNqdr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</binary>
 <binary id="i_007.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQECZQJlAAD/2wBDABIMDRANCxIQDhAUExIVGywdGxgYGzYnKSAsQDlE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</binary>
 <binary id="i_008.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAh0AAAL4CAAAAAD6ghoKAAAACXBIWXMAADn6AAA5+gGmfhty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</binary>
 <binary id="i_009.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfoAAAL4CAAAAAC2XmoDAAAACXBIWXMAADmrAAA5qwHCDKw1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</binary>
 <binary id="i_010.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAFmCAAAAABBh28NAAAACXBIWXMAAFxGAABcRgEUlENB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</binary>
 <binary id="i_011.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAHACAAAAACOwp3+AAAACXBIWXMAAFxGAABcRgEUlENB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</binary>
 <binary id="i_012.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBMwEzAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_013.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_014.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBOgE6AAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_015.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAY4AAAL3CAAAAAC4qv00AAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92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</binary>
 <binary id="i_016.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_017.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_018.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_019.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_020.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQECWAJYAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_021.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAHNCAAAAAAyXI4gAAAACXBIWXMAAFxGAABcRgEUlENB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=</binary>
 <binary id="i_022.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABIMDRANCxIQDhAUExIVGywdGxgYGzYnKSAsQDlE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</binary>
 <binary id="i_023.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAd8AAAL4CAAAAAAfKqKXAAAACXBIWXMAAF2oAABdqAFfkoZS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</binary>
 <binary id="i_024.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_025.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbwAAAL4CAAAAAAl+h3kAAAACXBIWXMAAGOnAABjpwH/9T7d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</binary>
 <binary id="i_026.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBRgFGAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_027.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAJFCAAAAADxVwIIAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92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</binary>
 <binary id="i_028.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABcQERQRDhcUEhQaGBcbIjklIh8fIkYyNSk5UkhX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</binary>
 <binary id="i_029.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_030.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAADeCAAAAAARafWhAAAACXBIWXMAAFxGAABcRgEUlENB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</binary>
 <binary id="i_031.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_032.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBVgFWAAD/2wBDABIMDRANCxIQDhAUExIVGywdGxgYGzYnKSAsQDlE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</binary>
 <binary id="i_033.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABQODxIPDRQSEBIXFRQYHjIhHhwcHj0sLiQySUBM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</binary>
 <binary id="i_034.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBMwEzAAD/2wBDAA4KCw0LCQ4NDA0QDw4RFiQXFhQUFiwgIRokNC43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</binary>
 <binary id="i_035.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBSQFJAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_036.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBLAEsAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_037.jpg" content-type="image/jpeg">/9j/4AAQSkZJRgABAQEBTgFOAAD/2wBDABALDA4MChAODQ4SERATGCgaGBYWGDEjJR0oOjM9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</binary>
 <binary id="i_038.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAjoAAAHVCAAAAADd2Q7WAAAACXBIWXMAAFxGAABcRgEUlENB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==</binary>
 <binary id="i_039.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXIAAAEZCAAAAACvfPFMAAAACXBIWXMAAC4jAAAuIwF4pT92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</binary>
 <binary id="i_040.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAdoAAAA7CAAAAAD54BTgAAAACXBIWXMAAAsSAAALEgHS3X78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</binary>
 <binary id="i_041.png" content-type="image/png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAkkAAABACAAAAAAre7wJAAAACXBIWXMAAAsSAAALEgHS3X78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</binary>
</FictionBook>
