Многопрофильность искусственного интеллекта как науки и особенности ее терминологического выражения в английском языке

• Автор: Винокурова, Татьяна Николаевна
• Шифр специальности: 10.02.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Омск
• Количество страниц: 153 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение

Глава I. Теоретические и практические предпосылки

исследования английской терминологии искусственного

интеллекта

1.1. Предпосылки научно-технического развития в XX столетии

1.2. История становления и развития искусственного интеллекта

как науки

1.3. Современное состояние науки и дальнейшие тенденции

развития искусственного интеллекта

1.4. К вопросу о статусе искусственного интеллекта в парадигме научного познания

1.5. К вопросу о связи искусственного интеллекта и лингвистики
1.6. Проблемы терминоведения как научно-теоретические предпосылки для исследования отраслевых терминологий
Выводы по Главе I
Глава II. Становление, формирование и развитие
английской терминологии искусственного интеллекта в русле социолингвистического исследования
2.1. Исследование терминологии в русле социолингвистического подхода
2.2. История становления и развития английского подъязыка искусственного интеллекта
2.3. Этимологическая характеристика английской
терминологии искусственного интеллекта
Выводы по Главе II
Глава III. Структурно-семантические особенности
терминологии искусственного интеллекта в английском языке

3.1. Структурные особенности образования терминологии искусственного интеллекта в английском языке
3.1.1. Простые термины в английском подъязыке искусственного интеллекта
3.1.2. Терминологические сочетания в английской
терминологии искусственного интеллекта
3.1.3. Аббревиация как морфолого-синтаксический способ терминообразования в английском подъязыке искусственного интеллекта
3.2. Семантические особенности образования терминов
искусственного интеллекта в английском языке
3.2.1. Семантические способы образования английских
терминов искусственного интеллекта
3.2.2. Терминологическое заимствование как основной способ обогащения подъязыка искусственного интеллекта
3.2.3. К вопросу об ономасионных терминах в английском
подъязыке искусственного интеллекта
3.3. Синонимия как одна из проблем изучения английской терминологии искусственного интеллекта
3.4. Полисемия в английской терминологии искусственного интеллекта
Выводы по Главе III
Заключение
Список используемой литературы
Приложение

ВВЕДЕНИЕ
Настоящая диссертационная работа посвящена комплексному исследованию терминологии искусственного интеллекта в английском языке. Искусственный интеллект на современном этапе развития научной мысли является стремительно развивающейся прикладной областью знаний, обеспечивающей фундаментальные науки практическими разработками, способствующими открытию новых явлений, созданию новых технологий и совершенствованию уже существующих и признанных традиционными, что в целом ведет к научно-техническому развитию мирового сообщества.
Актуальность данного исследования английской терминологии искусственного интеллекта определяется в первую очередь важностью и перспективностью изучаемой науки. Возникновение и поразительные достижения в области компьютерной техники вызвали небывалый резонанс как в социальной, так и в научной сфере. Развитие компьютерной техники дает возможность государственным деятелям высоких рангов говорить о том, что компьютеры бросают человечеству серьезный технический вызов и открывают колоссальные возможности для совершенствования военного, промышленного и научного потенциала стран. Как отмечает В.А. Звегинцев, размышлявший над значением искусственного интеллекта в развитии лингвистики, многие авторитетные ученые проводят параллели между возникновением компьютера и возникновением письма, считая, что электронно-вычислительные машины (ЭВМ) окажут на человечество и его культурное развитие такое же воздействие, как и письмо, - вплоть до появления новых форм мышления [Звегинцев, 2008: 242].
Развитие информационного общества выдвигает на передний план проблему искусственного интеллекта, придает задачам развития новых интеллектуальных информационных технологий первостепенное теоретическое и практическое значение. Успехи в этой области способны существенно повлиять на развитие экономики стран и военно-промышленного комплекса.

человека проходит в языковой среде, следовательно, язык проникает во все области деятельности, накладывая на них определенный отпечаток.
Проблема общения человека и машины является не единственным примером, иллюстрирующим взаимосвязь лингвистики и искусственного интеллекта. Передача знаний посредством языка является наиболее значимой для специалистов искусственного интеллекта. Рассматривая этот вопрос детально, следует обратиться к широко используемому понятию «знания о мире». В.А. Звегинцев, раскрывая связь лингвистики и искусственного интеллекта, указывает на то, что в человеческом общении для правильного понимания предложений или текста необходимо сочетание и соотнесение языковых значений с внутренней моделью мира (или знаниями о мире), важной составляющей человеческого сознания [Звегинцев, 2008: 229-230]. Общение на естественном языке не подразумевает передачи полной информации, поскольку собеседнику многое известно и понятно из ситуации общения. Все это позволяет нам говорить о сочетании фиксированного знания в языке (а, соответственно, и выраженного в языке) с невыраженным, скрытым знанием в речевом акте человеческого общения, что подразумевает творческую мыслительную деятельность. Специалистам искусственного интеллекта необходимо установить, каким образом можно выявить скрытые знания и довести их до сведения машины. Решению этой задачи посвящены исследования обширной отрасли искусственного интеллекта, получившей название «представление знаний».
Для решения возникшей проблемы ученые искусственного интеллекта, в частности М. Минский, предложили использовать понятие фрейма, которое можно интерпретировать как обобщенное представление знаний об объекте или о типичной ситуации в социальной сфере, знаний, необходимых для понимания машиной текстов об этой ситуации. Как отмечает В.А. Звегинцев, фреймы не только фиксируют и хранят знания в памяти машины, но и служат основой для интерпретации текстов и самих ситуаций. В данном случае наглядно прослеживается связь с ситуативной семантикой, которая ставила