Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Термины и понятия искусственного интеллекта в лингвистическом освещении. Монография
.pdf
41
ринг поведения, обзорность, область интереса СМВ, область мониторинга СМВ, облачный сервис мониторинга и управления СМВ
(облачный сервис; ОС), отвлечение взгляда водителя от дороги,
прогнозирование намерений, сонливость, технологии искусственного интеллекта, тональные аудиосообщения» [ГОСТ Р 59391–
2021].
- ПНСТ 555–2021 «Интеллектуальные транспортные си-
стемы. Системы искусственного интеллекта для автоматизации управления автомобильными транспортными средствами. Классификация и общие технические требования».
В ГОСТе содержится 23 термина: «автоматическая система
управления движением; АСУД, базовый набор управляющих воздействий на движущие механизмы АТС, безопасность автоматизированного управления АТС, входные данные о дорожной обстановке, высокий уровень автоматизации управления АТС, глобальная навигационная спутниковая система; ГНСС, датчик,
дорожно-транспортная ситуация, интеллектуальная транспортная система; ИТС, искусственный интеллект, коллективное
использование АТС, кооперативные интеллектуальные транспортные системы (V2X), надежность СИИАУД АТС, оперативное
управление АТС, оптимальный маршрут АТС, полная автоматизация управления АТС, система искусственного интеллекта, система искусственного интеллекта для автоматизированного
управления движением автомобильных транспортных средств
(СИИАУД АТС, скорректированный набор управляющих воздействий АТС, сценарий дорожно-транспортной ситуации, тактическое управление АТС, технологии искусственного интеллекта,
условная автоматизация управления АТС» [ПНСТ 555–2021].
- ПНСТ 554–2021 «Интеллектуальные транспортные си-
стемы. Системы искусственного интеллекта для автоматизации управления автомобильными транспортными средствами. Методы испытаний. Общие положения».
ГОСТ утвердил 12 терминов и определений: «автоматическая система управления движением; АСУД, алгоритм обработки
данных в СИИАУД, безопасность автоматизированного управле-
42
ния АТС, входные данные о дорожной обстановке, датчик, дорожно-транспортная ситуация, имитационная модель, предусмотренные условия эксплуатации СИИАУД, система искусственного интеллекта для автоматизированного управления
движением автоматизированных транспортных средств
(СИИАУД АТС), сценарий дорожно-транспортной ситуации,
функциональные характеристики СИИАУД» [ПНСТ 554–2021].
В 2022 г. принят ПНСТ 777–2022 «Системы искусственно-
го интеллекта в клинической медицине. Часть 10. Процессы
жизненного цикла».
В предварительном стандарте закреплены 33 термина и
определения: «анализ риска (risk analysis), аналитическая валида-
ция (analytical validation), аномалия (anomaly), архитектура системы искусственного интеллекта (architecture), безопасность
системы искусственного интеллекта, версия (version), запрос на
изменение (change request), защищенность (security), жизненный
цикл (life cycle), изготовитель (производитель), искусственный
интеллект (artificial intelligence), клиническая валидация (сlinical
validation), клиническая оценка (clinical еvaluation), менеджмент
риска (risk management), модель жизненного цикла системы искусственного интеллекта, набор данных, непреднамеренные последствия (unintended consequence), отчет о проблемах (problem
report), оценивание (evaluation), программный модуль (software
unit), программный продукт (software product), программная система (software system), программный элемент (software item),
прослеживаемость (traceability), разметка (аннотация) данных,
регрессионное тестирование (regression testing), система (system),
система искусственного интеллекта (artificial intelligence system),
система менеджмента качества системы искусственного интеллекта, управление жизненным циклом (системы искусственного
интеллекта), управление риском (risk control), файл менеджмента
риска (risk management file)» [ПНСТ 777–2022].
В настоящее время к апрелю 2026 г. утверждено 143 нормативных документа. Их фиксацией занимается Федеральное
агентство по техническому регулированию и метрологии Росстан-
43
дарт. Стандарты по направлению «Искусственный интеллект»
[https://www.rst.gov.ru/portal/gost/home/standarts/aistandarts].
Таким образом, под термином искусственный интеллект
понимается: 1) наука и технология создания интеллектуальных
машин и интеллектуальных компьютерных программ; 2) свойство
интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.
В России пионером разработки ИИ можно считать ученого и
изобретателя С.Н. Корсакова. В первой половине XIX в. Корсаков
выдвинул концепцию усиления разума посредством разработки
научных методов и специальных устройств. Он сконструировал
пять «интеллектуальных машин» — механических прообразов современных поисковых и экспертных систем, в конструкции которых им впервые в истории информатики были применены перфорированные карты. Его изобретения его не были в должной мере
оценены современниками. Комиссия не нашла практической пользы от представленных изобретений и не сумела оценить будущую
перспективу развития метода. Имя Корсакова было «реабилитировано» только в XXI в. трудами Г.Н. Поварова.
Как отрасль науки ИИ заявил о себе в 1956 г. на семинаре в
Дартмут-колледже (Хановер, США). Организаторы семинара занимались компьютерным моделированием способностей интеллекта и исходили из гипотезы, что все когнитивные функции человека (мышление, восприятие, память, научные открытия, художественное творчество) могут быть запрограммированы компьютером для их воспроизведения.
За прошедшие десятилетия ИИ прошел шесть этапов: гипотез и предположений; регресса; семантического представления
знания с помощью ИИ; неоконнекционизма и машинного обучения; интерфейсов «человек — машина»; возрождения ИИ.
В 2010-х гг. произошел резкий технологический скачок,
мощность компьютеров дала возможность соединять большие
данные, методы глубокого обучения и искусственные нейронные
сети. Исследования в области искусственного интеллекта развиваются уже более 60 лет. Новые направления — логическое и
нейрокибернетическое. Логический подход направлен на создание
44
прикладного (слабого) искусственного интеллекта; нейрокибернетический подход направлен на создание универсального (сильного) искусственного интеллекта, то есть аналога человеческого мозга, способного решать любые интеллектуальные задачи.
Начальным, с точки зрения государственного интереса к
проблеме ИИ, можно считать 2019 г. 15 января 2019 г. состоялось
заседание наблюдательного совета АНО «Агентство стратегических инициатив по продвижению новых проектов», по результатам
решений которого Президент РФ 30 января 2019 г. утвердил перечень поручений по развитию в России технологий ИИ и разработке национальной стратегии развития искусственного интеллекта. В
результате Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 г. N 490 была утверждена «Национальная стратегия
развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». Разработку национальной стратегии можно считать началом государственной языковой политики в сфере ИИ. В «Стратегии…» были
даны определения 12 ключевых понятий сферы ИИ.
В 2020 г. в паспорт Национальной программы «Цифровая
экономика Российской Федерации» был добавлен седьмой федеральный проект — «Искусственный интеллект».
Основные аспекты языковой политики в области ИИ сводялись к разработке и утверждению государственных стандартов.
Для этого 22 декабря 2020 г. была утверждена «Перспективная
программа стандартизации по приоритетному направлению “Искусственный интеллект” на период 2021–2024 гг.». Согласно данной программе, в течение четырех лет было необходимо разработать и утвердить 217 стандартов в области ИИ, обеспечивающих
развитие приоритетного направления. К апрелю 2026 г. разработано 143 стандарта.
Одно из направлений деятельности по стандартизации в
сфере ИИ — гармонизация отечественной терминологии с международными стандартами по направлению ИИ.
К настоящему времени принят ряд ГОСТов, связанных с ИИ.
Основную работу по внедрению нормативной базы в области ИИ
выполняет «Технический комитет по стандартизации № 164 “Искусственный интеллект”» (ТК 164).
45
ГЛАВА 2. ЭВОЛЮЦИЯ СЕМАНТИКИ ТЕРМИНОВ
ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
2.1. СЕМАНТИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ
ПРИВЛЕЧЕНИЯ ТЕРМИНОВ
В современном терминоведении для описания процесса за-
имствования формирующимся терминологическим полем слов из
других сфер национального русского языка обычно используются
термины «привлечение» и «транстерминологизация». Общим процессом между ними, с точки зрения Ю.В. Сложеникиной, является
то, что и привлечение, и транстерминологизация являются способами семантического терминообразования через «специализацию
в условиях особого контекста» [Сложеникина (в), 2018: 39].
Однако можно отметить отсутствие единой терминологии
при описании процессов терминообразования. Например,
С.В. Гринев использует термин «заимствование» для описания
процесса пополнения специальной лексики средствами литературного языка, а привлечением называется переход термина в другое
профессиональное поле [Гринев, 1993: 63]. Такой же позиции придерживается и М.А. Левина [Левина, 2013: 127]. Определение
«привлеченный» предложил В.М. Лейчик в статье «Интеграция
наук и унификация научно-технических терминов» [Лейчик, 1980:
39–46]. На этапе становления терминоведения как самостоятельной отрасли лексикологии один из ее основателей Д.С. Лотте
пользовался термином «перенос» [Лотте, 1961: 99], а В.П. Даниленко говорил о вторичной терминологизации номинативной единицы [Даниленко, 1977: 21]. «Переход лексики из метаязыка одной
системы в метаязык другой» Е.И. Мальцева называет трансфером
[Мальцева, 2021: 150]. В настоящее время широко используется
термин «транстерминологизация» [Буженинов 2014, 2015; Глинская 2015; Зайцева 2019; Козловская 2015, 2016(а), 2016(б), 2017;
Мякшин 2014 и др.]. «Процесс субституции одного терминологи-
46
ческого значения другим» называет транстерминологизацией
А.С. Якушина [Якушина, 2020: 134].
Нет определенности и в энциклопедическом словаре
В.А. Татаринова «Общее терминоведение» [Татаринов, 2006]. И
под привлечением, и под транстерминологизацией понимается
один и тот же процесс переноса термина из одной терминосистемы
в другую. Ср. привлеченные термины — термины из других отраслей, использующиеся в определенной терминосистеме [Там же:
146]; транстерминологизация — процесс перехода термина из од-
ной отрасли в другую [Там же: 309].
При неупорядоченности определений считаем возможным
пользоваться в данном исследовании следующей терминологией:
привлечение — заимствование терминов и словосочетаний из литературного языка; транстерминологизация — заимствование
термина из одного терминологического поля в другое. Таким образом, привлечение — это вертикальный процесс, когда лексема
«спускается» из системы общенародного языка в один из пластов
лексики, а именно, в специальную, узкоограниченную сферу.
Транстерминологизация — это процесс горизонтальный, связанный с переходом из одной профессиональной области в другую.
Языковой материал терминополя «Искусственный интеллект» составляют 449 терминов ИИ. Все они входят в параграфы
«Термины и определения» утвержденных государственных стандартов по искусственному интеллекту. Из них:
- привлеченными являются 208 единиц (46 %);
- транстерминологизированными — 187 (42 %);
- созданными как неологизмы для обслуживания теории и
практики ИИ — 54 (12 %).
Из литературного языка могут заимствоваться как слова, так
и словосочетания. В нашем языковом материале присутствуют:
- привлеченные слова — 92 лексемы (44 %);
- привлеченные словосочетания — 116 единиц (56 %).
47
2.1.1. Привлеченные слова
Как однословные термины заимствованы 92 лексемы: автономность, агент, аномалия, валидация, версия, вид, видеокамера,
водитель, возгорание, выброс, грабеж, данные, датчик, достоверность, доступность, дым, задача, задымление, заявитель, знания,
изготовитель, изнасилование, качество, класс, классификация,
кража, метрика, модель, мониторинг, надежность, намерение
обзорность, образование, обучающийся, обучение, объяснимость,
оценивание, очередь, планирование, поведение, повторяемость,
показатель, понятность, праздношатание, предвзятость, предсказуемость, препятствие, прецедент, прозрачность, прослеживаемость, процесс, ресурс, риск, система, сервис, ситуация, сонливость, сумка, толпа, точность, управление, фон, чувствительность, эксперт, экстремизм, эффективность и некоторые другие.
Рассмотрим на примере некоторых терминов, как происходит их сематическая адаптация в терминологическом поле ИИ.
Перераспределение сем
Одним из терминов ИИ стало слово праздношатание. В русском литературном языке под праздношатанием понимается пребывание в определенном общественном месте в течение длительного времени без определенной цели и/или без законного на это
повода. В качестве термина ИИ слово закреплено в ГОСТе Р
59385–2021 «Информационные технологии. Искусственный интеллект. Ситуационная видеоаналитика. Термины и определения»:
праздношатание — «сценарий в наблюдаемой сцене, при котором
человек или группа людей находятся или перемещаются в пределах контролируемой зоны дольше порогового заданного времени и
цель нахождения данного человека или группы людей в контролируемой зоне не установлена» [ГОСТ Р 59385–2021].
Состояние пребывания без дела в законодательстве РФ как
противоправное не фиксируется, поэтому можно считать данное
слово заимствованным из литературного языка. В литературном
языке семантика слова складывается из пяти сем: 1) пребывание,
48
2) место (в определенном общественном месте), 3) время (в течение длительного времени), 4) цель (без определенной цели) и/или
5) релевантность, соответствие норме, правилам (без законного на
это повода).
В терминологии ИИ дефиниция терминов включает семы:
1) ситуация (сценарий), 2) преднамеренность (наблюдаемая сцена),
3) объектность (человек или группа людей), 4) пребывание, 5) место (контролируемая зона), 6) время (дольше порогового заданного
времени), 7) цель (неопределенная). Общелитературное и терминологическое значения состоят в эквиполентной оппозиции, имеют общие семы пребывания, места, времени, цели. Однако реализация этих сем может быть различной: в определенном общественном месте — в контролируемой зоне, в течение длительного
времени — дольше порогового заданного времени.
Еще один термин вышеназванного ГОСТа — сумка. Это бытовое понятие стало одним из терминов ИИ, поскольку ГОСТ в
целом связан с проблемами безопасности и эволюцией в этой сфере, а именно, с переходом от «классических алгоритмов обработки
изображений к когнитивным технологиям на базе искусственного
интеллекта, позволяющим восстанавливать контекст происходящего на сцене видеонаблюдения» [ГОСТ Р 59385–2021].
Сумка как литературное понятие — это вместилище из тка-
ни, кожи и т.п. для ношения чего-либо. Для определения сумки как
общеупотребительного понятия важны 3 семы: 1) вместилище,
2) материал, 3) функциональное предназначение. И классификация
сумок может строиться на оппозиции материала (тканевая, кожаная и др.), владельца (почтальон, спортсмен и др.), формы (сумкакоробка, кольцо, багет и др.), места (дорожная, пляжная и др.) и
некоторых других. Основная сема — функциональная.
Как термин ИИ сумка — это «ручная кладь, багаж либо другая емкость, пригодная для провоза либо проноса незаконных
вложений, предъявляемых к анализу» [ГОСТ Р 59385–2021]. В
термине при наличии сем вместилища и функции отсутствует сема
материала, но появляются два периферийных семантических признака, которые и становятся значимыми для термина: сема реле-
49
вантности, отношения к закону (незаконные вложения) и операционная сема (анализ). В данном случае, как отмечает Ю.В. Сложеникина, происходит перераспределение сем, изменяется семантический объем лексемы [Сложеникина(в), 2018: 168–171]. В монографии «Терминологическая вариативность: семантика, форма,
функция» (Москва, 2018) исследователь относит подобные явления к семантической вариантности, под которой понимает «перегруппировку, наличие или отсутствие в значении некоторых семантических компонентов…» [Там же: 168].
Основой для выводов Ю.В Сложеникиной послужила лингвострановедческая (лингвокультурологическая) теория слова
Е.М. Верещагина и В.Г. Костомарова, которая доказала свою универсальность и может быть экстраполирована на семантику термина. Ученые пишут, что слово выполняет функцию орудия познания, поскольку обладает нестрогой заданностью семантических
границ в определении понятия. Не только текст, но и само слово,
по Е.М. Верещагину и В.Г. Костомарову, является носителем полной информации, складывающейся из понятийных и непонятийных компонентов. Понятийное значение состоит из набора минимальных составляющих — семантических долей (СД). СД обеспечивают узнавание и именование сущности. При этом семантика
слова, помимо понятийного компонента, включает непонятийные
семантические доли. Они образуют лексический фон, актуальный
не столько для языка, сколько для речевой деятельности, коммуникации субъектов. Семантические доли лексического фона фиксируют внеязыковую действительность, они гораздо обширнее,
разнообразнее [Верещагин, 1980]. Так и в научно-технических
сферах семы лексического фона, отражающие факторы внеязыковой действительности, оказываются более важными для семантики
термина, чем собственно понятийные.
Возвращаясь к термину сумка, отметим, что его терминологическая классификация отличается от общеязыковой. Поскольку,
как было ранее отмечено, для термина важна сема релевантности,
отношения к закону, то в ГОСТе в качестве видовых фиксируются
два термина-словосочетания: безопасная сумка — «сумка, не яв-
50
ляющаяся опасной»; опасная сумка — «сумка, содержащая опасные предметы либо определенный набор условно-опасных предметов, достаточный для признания содержимого сумки опасным»
[ГОСТ Р 59385–2021].
Описанный процесс терминологизации общеупотребительного слова соответствует теории В.Н. Прохоровой. Терминовед
считает, что перенос лексемы совершается на основании общности
признаков общеупотребительного понятия, при этом у специальной единицы наличествуют дополнительные семантические признаки. У термина в профессиональном поле появляются другие,
основные и важные именно для него, признаки, отсутствующие в
общеупотребительном понятии [Прохорова, 2012: 79]. «Широкое в
своем значении общелитературное понятие, — пишет Ю.В. Сложеникина, — специализируется в узкой терминологической подсистеме, представляющей собой достаточно автономный и изолированный от общеязыковой системы подъязык» [Сложеникина (б),
2018: 23].
Исчезновение одних и появление других семантических
компонентов можно наблюдать в термине очередь. В толковых
словарях русского языка очередью называются люди, располагающиеся друг за другом, в ожидании чего-либо. В терминологии
ИИ очередь — это «скопление людей или других объектов, орга-
низованное в порядке последовательного доступа к тому или иному участку сцены видеонаблюдения» [ГОСТ Р 59385–2021]. Оба
слова объединяют семы субъекта (люди) и расположения (друг за
другом, последовательно). Но при переходе в термин из определения была исключена сема состояния (ожидание), зато появилась
сема места (сцена видеонаблюдения).
Метафоризация
Рассмотрим один из традиционных способов терминообразования — перенос семантических признаков с общеязыкового
понятия на специальное. Например, термин предвзятость. Сравним толкования. В литературном языке отвлеченное существительное определяется через прилагательное предвзятый — сло-
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]