ЯЗЫКОВОЕ ПРОСТРАНСТВО НЕЙРОСЕТЕЙ: ОСОБЕННОСТИ И ОТЛИЧИЯ ОТ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА
Аннотация
Обоснование. Современное общество развивается в условиях информационной перегрузки и повсеместной цифровизации всех социальных сфер, что определяет необходимость применения искусственного интеллекта в целях оптимизации анализа и обработки информации. Большинство моделей искусственного интеллекта связаны с использованием естественного языка. Авторы доказывают, что искусственный интеллект способен искусно имитировать человеческую речь, однако, генерируя тексты строго по шаблонам, заданным человеком, создает собственное языковое онлайн-пространство с характерными для него особенностями, обусловленными замкнутостью искусственного интеллекта на самом себе.
Цель – анализ лексико-грамматических особенностей языка искусственного интеллекта и выявление его отличий от естественного языка.
Материалы и методы. Для решения поставленных в работе задач использовались различные методы анализа: наблюдение, описание, сравнительно – сопоставительный метод. Статья базируется на анализе текстов, созданных по запросам авторов такими нейросетями, как ChatGPT, Rytr, Smodin и ChatSonic.
Результаты. Функционирование искусственного интеллекта основано на симуляции мыслительных процессов, свойственных человеческому разуму. Такая имитация становится возможной благодаря разработке специалистами по искусственными интеллекту языковых модулей, используемых нейросетями при обработке естественного языка. Ограниченное вводными данными модулей языковое пространство искусственного интеллекта способно генерировать тексты, практически не отличающиеся от естественного языка, но имеющие особенности, определенные условиями их создания. К таким особенностям относятся привязанность к ключевым словам задания, возможности потери основной мысли или несоответствия необходимому стилю изложения, однотипные идеи, отсутствие конкретных фактов, личных переживаний, ограниченный лексический запас, шаблонность языковых средств и грамматических конструкций. Актуальная на сегодня невозможность выхода искусственного интеллекта за пределы своего языкового пространства обусловлена отсутствием у нейросетей такой категории, как сознание, позволяющей накапливать опыт и мыслить инсайтами.
Скачивания
Литература
Список литературы
Воронович В.В. Машинный перевод. Минск: Изд. центр БГУ, 2013. 39 с.
Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы: Учебник для вузов. Москва: Высш. шк., 2003. 430 c.
Кацнельсон С.Д. Категории языка и мышления: Из научного наследия. Москва: Языки славянской культуры, 2001. 864 с.
Кубрякова Е.С., Демьянков В.З., Панкрац Ю.Г., Лузина Л.Г. Краткий словарь когнитивных терминов / Под общ. ред. Е.С. Кубряковой. Москва: Филол. фак. МГУ, 1996. 245 с.
Муромцев Д.И. Введение в технологию экспертных систем. Санкт-Петербург: СПбГУ ИТМО, 2005. 93 с.
Нечаева О.А. Функционально-смысловые типы речи (описание, повествование, рассуждение). Улан-Удэ: Бурят. кн. изд-во, 1974. 261 с.
Пинкер С. Как работает мозг. / Пер. с англ. О. Ю. Сёминой. Москва: Кучково поле, 2017. 672 с.
Сёрл Дж. Открывая сознание заново / Пер. с англ. А.Ф. Грязнова. Москва: Идея Пресс, 2002. 256 с.
Шамис А.Л. Пути моделирования мышления: Мышление и творчество; формальные модели поведения и «распознавания с пониманием»; целостность, целенаправленность, активность; maxT. Москва: ЛЕНАНД, 2017. 264 с.
Calzolari N., Kan M., Hoste V., Lenci A., Sakti S., Xue N. A survey on Natural Language Processing for Programming. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), ELRA and ICCL, 2024, pp. 1690–1704.
Chowdhary K.R. Natural Language Processing. Fundamentals of Artificial Intelligence. Springer, New Delhi. 2020, pp. 603-649. https://doi.org/10.1007/978-81-322-3972-7_19
Eisenstein J. Introduction to Natural Language Processing, The MIT Press, 2019, 536 p.
Katz D.M., Dolin R., Bommarito M.J. Artificial Intelligence, Machine Learning, Natural Language Processing, and Blockchain. Legal Informatics, 2021, pp. 85-120. https://doi.org/10.1017/9781316529683
Ramos C., Augusto J.C., Shapiro D. Ambient intelligence – the next step for artificial intelligence. Intelligent Systems, IEEE, 2008, vol.23, no. 2, pp 15-18.
Rich E., Knight K. Artificial intelligence. Tata McGraw Hill Education Pvt. Ltd., 2010, 588 p. https://doi.org/10.1109/MIS.2008.19
References
Voronovich V. V. Machine translation. Minsk: BSU Center Publ., 2013, 39 p.
Gaskarov D.V. Intelligent information systems. Moscow: Vyssh. shk. Publ., 2003, 430 p.
Katsnelson S.D. Categories of language and thinking: From the scientific heritage. Moscow: Yazyki slavyanskoi kultury Publ., 2001, 864 p.
Kubryakova E.S., Demyankov V.Z., Pankrats Yu.G., Luzina L.G. A concise dictionary of cognitive terms. Moscow: MSU Faculty of Philology, 1996, 245 p.
Muromtsev D.I. Introduction to the technology of expert systems. St. Petersburg: ITMO Publ., 2005, 93 p.
Nechaeva O.A. Functional and semantic types of speech (description, narration, reasoning). Ulan-Ude: Buryat. Publ., 1974, 261 p.
Pinker S. How the brain works. Moscow: Kuchkovo pole Publ., 2017, 672 p.
Searle J. Rediscovering consciousness. Moscow: Idea Press Publ., 2002, 256 p.
Shamis A.L. Ways of modeling thinking: Thinking and creativity; formal models of behavior and "recognition with understanding"; integrity, purposefulness, activity; maxT. Moscow: LENAND Publ., 2017, 264 p.
Calzolari N., Kan M., Hoste V., Lenci A., Sakti S., Xue N. A survey on Natural Language Processing for Programming. Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024), ELRA and ICCL, 2024, pp. 1690–1704.
Chowdhary K.R. Natural Language Processing. Fundamentals of Artificial Intelligence. Springer, New Delhi. 2020, pp. 603-649. https://doi.org/10.1007/978-81-322-3972-7_19
Eisenstein J. Introduction to Natural Language Processing, The MIT Press, 2019, 536 p.
Katz D.M., Dolin R., Bommarito M.J. Artificial Intelligence, Machine Learning, Natural Language Processing, and Blockchain. Legal Informatics, 2021, pp. 85-120. https://doi.org/10.1017/9781316529683
Ramos C., Augusto J.C., Shapiro D. Ambient intelligence – the next step for artificial intelligence. Intelligent Systems, IEEE, 2008, vol.23, no. 2, pp 15-18. https://doi.org/10.1109/MIS.2008.19
Rich E., Knight K. Artificial intelligence. Tata McGraw Hill Education Pvt. Ltd., 2010, 588 p.
Просмотров аннотации: 123
Copyright (c) 2024 Natalia B. Egorchenkova, Olga V. Korobova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
