Язык искусственного интеллекта: Новые горизонты лингвистики
DOI:
https://doi.org/10.59102/kufil/2025/iss3pp138-149Аннотация
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 языкБиблиографические 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
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Bulletin of Shokan Ualikhanov Kokshetau University Philological Series
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
