ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТ ТІЛІ: ЛИНГВИСТИКАНЫҢ ЖАҢА КӨКЖИЕКТЕРІ

М. Шенгелбай; Д. Алкебаева; Ж. Таласпаева

doi:10.59102/kufil/2025/iss3pp138-149

Авторы

М. Шенгелбай Казахский национальный университет им. аль-Фараби, Алматы, 050000, Республика Казахстан https://orcid.org/0000-0001-7289-5948
Д. Алкебаева Казахский национальный университет им. аль-Фараби, Алматы, 050000, Республика Казахстан https://orcid.org/0000-0003-2348-4047
Ж. Таласпаева Северо-Казахстанский университет им. М. Козыбаева, Петропавловск, 150000, Республика Казахстан https://orcid.org/0000-0002-8209-5116

DOI:

https://doi.org/10.59102/kufil/2025/iss3pp138-149

Аннотация

В данной статье всесторонне обсуждаются различия между языковыми возможностями искусственного интеллекта и культурными и когнитивными особенностями естественного языка, а также изучаются достижения и ограничения современных систем искусственного интеллекта в моделировании человеческого языка. Актуальность статьи неразрывно связана с широким применением технологий ИИ в современную информационную эпоху, прогрессом в области перевода и генерации текста, поскольку продукты этих систем, хотя и последовательно передают внешнюю форму языка, проявляют слабость в передаче национальной культуры и эмоционального содержания. Цель исследования-выявить особенности на лексическом, семантическом, синтаксическом и дискурсивном уровнях и оценить, насколько близко системы ИИ подходят к реальному языковому опыту, сравнивая тексты, созданные искусственным интеллектом, и природные произведения, характерные для человеческого языка. В качестве методов исследования использовались корпусная лингвистика, лексический и синтаксический анализ, а также дискурсивный анализ; использовались такие инструменты, как AntConc, Sketch Engine, через корпус, состоящий из текстов и научных статей, созданных из GPT и других образцов, литературных произведений. Полученные результаты показали, что, хотя тексты ИИ имеют четкую, логическую и формальную структуру, было замечено, что в них недостаточно выразительных элементов, характерных для художественных, идиоматических и национальных традиций, а тексты, написанные на естественном языке, имеют богатое лексическое разнообразие, сложную синтаксическую структуру и эмоционально-идеологический контекст. В этом смысле статья подчеркивает необходимость развития языковых явлений систем ИИ не только на формальном уровне, но и с учетом глубокого смыслового и культурного контекста, а также важность интеграции философских и когнитивных аспектов, доказывая эффективность использования многопрофильных подходов в совершенствовании моделей ИИ языка в будущем.

Ключевые слова:

искусственный интеллект, прагматика, текст, естественный язык

Биография автора

М. Шенгелбай, Казахский национальный университет им. аль-Фараби, Алматы, 050000, Республика Казахстан

М.К. Шенгелбай – Казахский национальный университет имени Аль-Фараби, Алматы, 050000, Казахстан. E-mail: madinashengelbay@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-7289-5948.

Библиографические ссылки

Turing, A. Computing Machinery and Intelligence.// Mind, New series. – 1950. – Vol 59 №236, pp – 433–460.

Барышников П. Н. Компьютерные метафоры в теориях сознания // Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. [Электрон. ресурс]. – 2011. – URL:https://cyberleninka.ru/article/n/kompyuternye-metafory-v-teoriyah-soznaniya/viewer (қол жеткізу күні: 01.04.2025)

Gasparyan D. Artificial Intelligence and Semantics through the Prism of Structural, Post-Structural and Transcendental Approaches. //Integrative Psychological & Behavior Science. – 2016. – Vol 50.4. pp – 704-743.

Albertazzi L. Meaning and cognition. – Amsterdam: «Benjamins», 2000. – 269 p.

Kempen G.. Natural Language Generation: New Results in Artificial Intelligence, Psychology and Linguistics. – Boston, 1987. –466 p.

Ладов В. А. Проблема зомби в контексте философии искусственного интеллекта // Гуманитарная информатика.[Электрон. ресурс]. – 2018.

–URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problema-zombi-v-kontekste-filosofii-iskusstvennogo-intellekta/viewer (қол жеткізу күні: 01.04.2025).

Ruder S. et al. Transfer learning in natural language processing //Proceedings of the 2019 conference of the North American chapter of the association for computational linguistics: Tutorials, Minneapolis, Minnesota,2019. – Minneapolis, 2019. pp –15– 18.

Arnett C., Bergen B. K. Why do language models perform worse for morphologically complex languages? [Электрон.ресурс]. – 2024.–URL:https://arxiv.org/abs/2411.14198 (дата обращения:02.04.2025)

Серғалиев Р. Стилистика негіздері. – Астана, 2006. – 273 б.

Сыздықова Р. Сөз құдіреті. – Алматы : «Атамұра», 2005. – 272 б.

Holtzman, A., Buys, J., Du, L., Forbes, M., & Choi, Y. (2019). The Curious Case of Neural Text Degeneration.[Электрон.ресурс]. – 2020. –URL:https://arxiv.org/abs/1904.09751 (кол жеткізу күні:02.04.2025)

Lakoff, G. , Johnson, M. Metaphors We Live By.London: «University of Chicago Press», 2003. –386 pp.

Charteris-Black J. Corpus approaches to critical metaphor analysis. – London : «Palgrave Macmillan UK», 2004. – 243 pp.

Koehn, P. Neural Machine Translation. –Сambridge University Press, 2020. – 394 pp.

Sutskever, I., Vinyals, O., and Le, Q. V. . Sequence to Sequence Learning with Neural Networks. // Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems, Massachusetts, MIT Press, 2014. pp 3104–3112