Теперь допустим, что после получения первой партии китайских иероглифов [входных данных] я получаю вторую партию иероглифов вместе с набором правил о сопоставлении второй партии с первой. Правила написаны по-английски, и я понимаю их не хуже любого другого носителя английского языка. Они позволяют мне сопоставить один набор формальных символов с другим набором формальных символов… Теперь допустим также, что я получаю третью партию китайских иероглифов вместе с написанными по-английски инструкциями, позволяющими мне сопоставить элементы из этой партии с символами из первых двух партий, и эти правила объясняют мне, как выбирать определенные китайские иероглифы определенной формы в ответ на определенные формы, предоставленные мне в третьей партии. [Searle 1980, p. 418]
Сёрл противопоставляет это “сопоставление” разных “партий символов” происходящему в тот момент, когда на входе он получает английское предложение или английскую историю и отвечает на родном английском.
Со стороны – с позиции наблюдателя, который читает мои “ответы”, – кажется, что ответы на китайские и на английские вопросы одинаково хороши. Однако в случае с китайским, в отличие от случая с английским, я даю ответы, манипулируя неинтерпретируемыми формальными символами. [Searle 1980, p. 418]
Какой контраст! Но давайте разберемся, о чем Сёрл не говорит. Мы знаем, что он получает свои “наборы правил” (инструкции) на английском, но каковы они? Что-то вроде “прибавьте содержимое регистра 39021192 к содержимому регистра 215845085” (машинного кода) или вроде “определите постоянную длину очереди и задайте ей значение 100” (исходного кода)? Сидит ли Сёрл на низшем уровне, в бешеном темпе осуществляя арифметические действия (триллионы операций в секунду), или же он следует исходному коду программы, реализуемому на много уровней выше? А если он следует исходному коду, может ли он читать комментарии? Лучше бы нет, поскольку официально они не считаются частью программы, но могут предоставить ему множество намеков о том, что происходит (“Здесь осуществляется грамматический разбор предложения, выделяются подлежащие, сказуемые, обстоятельства и определения, в результате чего предложение признается вопросительным, повествовательным, побудительным или восклицательным”, а миллиард операций спустя “обнаруживается игра слов, осуществляется переключение на остроумие…”, после чего подробно описываются миллиарды операций, в ходе которых осознаются отсылки, оцениваются разные варианты ответов [прямо как разные варианты шахматных ходов] и наконец генерируется ответ). Если программа, работу которой вручную моделирует Сёрл, способна вести впечатляющую беседу на китайском, ей нужно сверяться с огромными базами данных, содержащими не только “наборы китайских иероглифов”, как выражается сам Сёрл, но и обиходные знания, доступные носителям китайского, и это лишь минимум необходимой ей информации. Получает ли Сёрл, моделирующий работу программы, намеки на всю эту многослойную когнитивную деятельность, или же она представляется ему сплошной арифметикой?
Подумайте, как Сёрл обработал бы следующий вопрос на английском:
Представьте заглавную букву D и положите ее набок, повернув на 90 градусов против часовой стрелки. Теперь поместите ее поверх заглавной буквы J. О какой погоде вам напоминает получившийся символ?