На материале ГОСТов, регламентирующих применение программного обеспечения, использующего технологии искусственного интеллекта, в сферах клинической медицины, образования, сельского хозяйства, транспорта и других отраслей деятельности, проанализирована стандартизированная терминология научно-практической области «искусственный интеллект»; впервые предложено понятие субтерминологии. Под субтерминологией авторы понимают специальную лексику, обслуживающую междисциплинарные профессиональные поля, возникшие на стыке наук. Основные способы создания таких терминологий – транстерминологизация, то есть заимствование и ассимиляция терминов и понятий смежных отраслей, и привлечение, то есть заимствование без переосмысления, с сохранением понятийного объема специальной лексемы. К субтерминологии авторы относят стандартизированную терминологию искусственного интеллекта, в которой только 12 процентов терминов квалифицируются как собственные. В статье указаны терминологии-доноры, описаны семантические механизмы приспособления иных терминологий для целей описания искусственного интеллекта. Намечены перспективы исследования нестандартизированной терминологии ИИ, в которой наблюдается схожая тенденция, а именно активное заимствование терминов тех областей знания, в которые проникают методы, системы и программы ИИ.
The article analyzes the standardized terminology of the scientific and practical field "artificial intelligence". The terms are taken from state standards that regulate the use of artificial intelligence in the fields of clinical medicine, education, agriculture, transport and other branches of human activity. The concept of subterminology is proposed for the first time in the article. By subterminology, the authors understand a special vocabulary that serves interdisciplinary professional fields that have arisen at the intersection of sciences. The main way to create such terminologies is transterminologization, that is, borrowing and assimilation of terms and concepts of related industries, and attraction, that is, borrowing from the literary language. The authors refer to the terminology of artificial intelligence as subterminology, in which only 12 percent of the terms qualify as their own. The article specifies donor terminologies, describes semantic mechanisms of adaptation of other terminologies for the purposes of describing artificial intelligence. The prospects for the study of non-standardized AI terminology are outlined, in which a similar trend is observed, namely, the active borrowing of the terms of those areas of knowledge into which AI methods, systems and programs penetrate.
Козловская Наталия Витальевнадоктор филологических наук, доцент
Институт лингвистических исследований РАН
Санкт-Петербург, Российская Федерация
[email protected]Мусаева Анастасия Сергеевна-
Московский городской педагогический университет
Самара, Российская Федерация
[email protected]Сложеникина Юлия Владимировнадоктор филологических наук, профессор
Синергия
Москва, Российская Федерация
[email protected]
1. Амиров Р. А., Билалова У. М. Перспективы внедрения технологий искусственного интеллекта в сфере высшего образования // Управленческое консультирование. – 2020. – № 3. – С. 80–88. DOI: 10.22394/1726-1139-2020-3-80-88. EDN: XKTQTC
2. Генеративный искусственный интеллект в образовании: дискуссии и прогнозы / Л. В. Константинова, В. В. Ворожихин, А. М. Петров [и др.] // Открытое образование. – 2023. – Т. 27., № 2. – С. 36–48. – DOI: 10.21686/1818–4243–2023–2–36–48. EDN: VPMIZK
3. Головин Б. Н. Типы терминосистем и основания их различения // Термин и слово. Межвуз. сб. – Горький, 1981. – С. 3–10.
4. Горбунова Н. Н., Арчаков Р. А., Ахтаева Л. А. Метафоризация как основа для транстерминологизации в сфере предметных терминономинаций // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. – 2020. – № 3. – С. 92–109. DOI: 10.29025/2079–6021–2020–3–92–109. EDN: ZJMEWP
5. Демьянков В. З. Когнитивная обработка и переработка // Краткий словарь когнитивных терминов / Кубрякова Е. С., Демьянков В. З., Панкрац Ю. Г., Лузина Л. Г. Под общей редакцией Е. С. Кубряковой. – М.: Филологический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова, 1996. – С. 63–64. EDN: SMTWJJ
6. Зайцева А. С., Сложеникина Ю. В. К вопросу о категоризации терминологии чрезвычайных ситуаций (на материале английской терминологии) // Язык и культура. – 2018. – № 44. – С. 57–69. DOI: 10.17223/19996195/44/4. EDN: YXRARF
7. Зайцева А. С. Современный профессиональный язык робототехники (на примере терминологического гнезда "Робот") // Научный диалог. – 2021. – № 5. – С. 96–114. DOI: 10.24224/2227–1295–2021–5–96–114. EDN: BQDRCD
8. Караулов Ю. Н. Лингвистическое конструирование и тезаурус литературного языка. – М.: Наука, 1981. – 366 с.
9. Козловская Н. В. Явление транстерминологизации в «философии общего дела» Н. Ф. Федорова // Печать и слово Санкт-Петербурга (Петербургские чтения – 2014). Сб. науч. тр. – СПб., 2015. – С. 236–242. EDN: TYUHSV
10. Корнева А. А. Доктринальные и нормативные подходы к пониманию термина «искусственный интеллект» // Образование. Наука. Научные кадры. – 2023. – № 2. – С. 100–103. DOI: 10.56539/20733305_2023_2_100. EDN: LIWGKK
11. Коровникова Н. А. Искусственный интеллект в современном образовательном пространстве: проблемы и перспективы // Образовательные технологии (г. Москва). – 2021. – № 4. – С. 17–34. EDN: XTOWOJ
12. Левина М. А. Роль привлеченных терминов в формировании вторичных терминосистем права в русском языке // Филологические науки. Вопросы теории и практики. – 2019. – Т. 12, № 1. – С. 11–15. DOI: 10.30853/filnauki.2019.1.2. EDN: YSIEFN
13. Лейчик В. М. Терминоведение: Предмет, методы, структура. Изд. 2-е. – М.: КомКнига, 2006. – 256 с. EDN: QLHLIA
14. Новикова А. А. Сравнение инструментов Sketch Engine и TermoStat для извлечения терминологии // International Journal of Open Information Technologies. – 2020. – Т. 8, № 11. – С. 73–79. EDN: GCRYJW
15. Пройдаков Э. М., Теплицкий Л. Англо-русский толковый словарь по искусственному интеллекту и робототехнике. – М., Берлин: Директ-Медиа, 2019. – 261 с.
16. Сложеникина Ю. В. Основы терминологии: Лингвистические аспекты теории термина. – М.: Либроком, 2018. – 120 с. EDN: CHKZML
17. Сложеникина Ю. В. Терминологическая вариативность: семантика, форма, функция. Изд. стереотипное. – М.: ЛКИ, 2018. – 288 с. EDN: SZFVVD
18. Суперанская А. В., Подольская Н. В., Васильева Н. В. Общая терминология: Вопросы теории. – 6-е изд. – М.: УРСС, 2012. – 243 с.
19. Шелов С. Д., Лейчик В. М. О классификации профессиональной лексики // Известия РАН. Сер. литературы и языка. – 2012. – Т. 71., № 2. – С. 3–16. EDN: OXJRXX
20. Yan R. I. Poet: Automatic Chinese poetry composition through a generative summarization framework under constrained optimization / R. Yan, H. Jiang, M. Lapata, S. Lin, L. Xueqiang, X. Li // Proceedings of 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence, California. – 2013. – Pp. 2197–2203.