.
Но как наука может подтвердить эту версию, если у нее нет машины времени? В последние десятилетия были изобретены новые методы исследования, и один из них — компьютерное моделирование — является особенно эффективным. Он позволяет исследователям анализировать любые сценарии и проверять идеи возникновения синтаксиса. Одним из пионеров в этой области является Саймон Кирби из Эдинбургского университета. Его работа продолжает революционные исследования, проведенные в 1980-х годах его научным руководителем Джеймсом Херфордом.
Компьютер Саймона создает популяции говорливых персонажей, называемых «агентами». Подобно естественным популяциям, агенты меняются, некоторые умирают, и рождаются новые. Они также занимаются воспитанием потомства и передают ему информацию. Со временем в эксперименте начинают происходить удивительные события: беспорядочная болтовня агентов друг с другом постепенно становится похожей на простой язык. Фразы, которыми агенты перекидываются вначале, представляют собой случайные цепочки текста, например kihemiwi. Каждой из таких фраз присваивается значение. Например, цепочка текста может означать геометрическую фигуру, двигающуюся определенным образом, скажем, «квадрат, движущийся слева направо». В ходе своей «жизни» один агент слышит высказывания других агентов; его задача — запомнить эти высказывания и связанные с ними значения, а потом их повторить. Конечно, каждый агент может в точности сохранить нужную цепочку текста и ее значение в памяти компьютера, тогда воспроизведение будет абсолютно точным, но не произойдет ничего интересного. Но если компьютеру позволяют запоминать и воспроизводить фразы неточно, агентам приходится искать более эффективные и надежные способы кодирования значений в тексте. Со временем части текста внутри высказывания начинают приобретать особые коннотации, эквивалентные словам, потому что это эффективнее. Возьмем в качестве образца текст kihemiwi. Конец фразы, miwi, означает «квадрат», а начало, kihe, — движение «слева направо»>{60}.
Саймон объяснил мне, что сначала такие новаторские имитации вызывали насмешки, но постепенно с ними стали считаться, поскольку они представляли собой «антидот чистой интуиции». Проблема сложных систем состоит в том, что трудно предугадать, какой вид поведения возникнет в итоге. Нужно очень сильно верить в результат, чтобы предположить, что структура языка может просто случайно возникнуть из набора простых правил, руководствуясь которыми агенты передают и запоминают сообщения. Но компьютерная модель демонстрирует, что это возможно. Легко догадаться, что многие исследователи относились к такому подходу скептически, но в конце концов счастливый случай привел к эксперименту, давшему идее широкое признание.
