Структура художественного текста - стр. 22

понятий стиховедения. Затем на обширном статистическом материале были изучены вероятности появления определенных ритмических фигур в непоэтическом (нехудожественном) тексте, равно как и вероятности различных вариаций внутри основных типов русской метрики. Поскольку эти метрические подсчеты неизменно давали двойные характеристики: явлений основного фона и отклонений от него (фон общеязыковой нормы и поэтическая речь как индивидуальный случай; среднестатистические нормы русского ямба и вероятности появления отдельных разновидностей и т. п.), появлялась возможность оценить информационные возможности той или иной разновидности стихотворной речи. Этим, в отличие от стиховедения 20-х годов, ставился вопрос о содержательности метрических форм и одновременно делались шаги к измерению этой содержательности методами теории информации.

Это, естественно, привело к задаче изучения энтропии поэтического языка. А. Н. Колмогоров пришел к выводу, что энтропия языка (Н) складывается из двух величин: определенной смысловой емкости (h_>1) – способности языка в тексте определенной длины передать некоторую смысловую информацию, и гибкости языка (h_>2) – возможности одно и то же содержание передать некоторыми равноценными способами. При этом именно h_>2 является источником поэтической информации. Языки с h_>2 = 0, например искусственные языки науки, принципиально исключающие возможность синонимии, материалом для поэзии быть не могут. Поэтическая речь накладывает на текст ряд ограничений в виде заданного ритма, рифмы, лексических и стилистических норм. Измерив, какая часть способности нести информацию расходуется на эти ограничения (она обозначается буквой ß), А. Н. Колмогоров сформулировал закон, согласно которому поэтическое творчество возможно лишь до тех пор, пока величина информации, расходуемой на ограничения, не превышает ß < h_>2 – гибкости текста. На языке с ß ≥ h_>2 поэтическое творчество невозможно.

Применение А. Н. Колмогоровым теоретико-информационных методов к поэтическому тексту открыло возможность точных измерений художественной информации. При этом следует отметить чрезвычайную осторожность исследователя, многократно предостерегавшего от чрезмерного увлечения пока еще довольно скромными результатами математико-статистического, теоретико-информационного, в конечном итоге – кибернетического изучения поэзии. «Большинство приводимых в кибернетических работах примеров моделирования на машинах процессов художественного творчества поражает своей примитивностью (компилирование мелодий из отрывков по четыре-пять нот, взятых из нескольких десятков введенных в машину известных мелодий, и т. п.). В некибернетической литературе формальный анализ художественного творчества уже давно достиг высокого уровня. Внесение в эти исследования идей теории информации и кибернетики может принести большую пользу. Но реальное продвижение в этом направлении требует существенного повышения уровня гуманитарных интересов и знаний в среде работников в области кибернетики»