CC BY
0
УДК 070;004.8 EDN QNHDNZ
DOI 10.17150/2308-6203.2024.13(2).358-372 Научная статья
«Искусственный интеллект»: ассоциативное поле студентов-журналистов
Шестерина А.М. В
Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, г Москва, Российская Федерация, [email protected]
Аннотация. Искусственный интеллект сегодня можно назвать одним из самых обсуждаемых явлений. Между тем, границы этого термина чрезвычайно широки и размыты. Подобной размытости во многом способствует разноплановое прочтение понятия в медиа. Медиа формируют амбивалентное и неустойчивое отношение к явлению в восприятии аудитории. В связи с этим представляется важным определить ассоциативное поле термина, существующее к настоящему моменту времени в восприятии студентов-журналистов, которые транслируют и будут транслировать собственные ассоциации потребителям медиаконтента. Задача исследования — конкретизация особенностей ассоциативного поля термина «искусственный интеллект», сформированного у студентов-журналистов российских вузов. В нашем исследовании на основе анализа результатов ассоциативного теста, пройденного 380 студентами, обучающимися на направлениях «Журналистика», «Телевидение», «Медиакоммуника-ции» и «Реклама и связи с общественностью» в трех вузах страны (МГУ имени М.В. Ломоносова, ДВФУ и ТГУ имени Г.Р. Державина) мы определяем ассоциативное поле термина. Хронологические рамка исследования — декабрь 2023 г. Ассоциации фиксируются на основе следующих вопросов: «С каким словом у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С каким животным у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С каким растением у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С каким цветом у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С какой страной у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С какой эмоцией у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «С какой известной личностью у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», «Если бы у вас была возможность дать искусственному интеллекту имя, то какое вы выбрали бы?». Выявляются ассоциации, характерные для студентов всех трех вузов, а также осуществляется попытка выявить различия в формировании ассоциативного поля студентов разных вузов.
Ключевые слова. Искусственный интеллект, нейросети, ассоциация, ассоциативное поле.
Информация о статье. Дата поступления 22 февраля 2024 г.; дата поступления после доработки 05 мая 2024 г.; дата принятия к печати 07 мая 2024 г.; дата онлайн-размещения 30 июня 2024 г.
358
© Шестерина А.М., 2024
Original article
"Artificial Intelligence": The Associative Field of Journalism Students
Alla M. Shesterina •>
Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation, [email protected]
Abstract. Artificial Intelligence today can be called one of the most discussed phenomena. Meanwhile, the boundaries of this term are extremely broad and blurred. Such breadth of meaning may largely be due to diverse interpretation of the concept in the media. The media creates an ambivalent and unstable attitude towards the phenomenon in the perception of the audience. In this regard, it seems important to determine the associative field of the term that currently exists in the perception of journalism students who broadcast and will broadcast their own associations to consumers of media content. The objective of the study is to identify the characteristics of the associative field of the term "artificial intelligence", formed by student journalists at Russian universities. In our study we define the associative field of the term based on an analysis of associations of 380 students majoring in "Journalism", "Television", "Media Communications," and "Advertising and Public Relations" in three universities in the country (MSU named after M.V. Lomonosov, FEFU and TSU named after G.R. Derzhavin). The time frame of the study is December 2023. Associations are recorded based on the following questions: "What word do you associate with "Artificial Intelligence?", "What animal do you associate with "Artificial Intelligence?", "What plant do you associate with "Artificial Intelligence?", "What color do you associate with "Artificial Intelligence?", "Which country do you associate with "Artificial Intelligence?", "What emotion do you associate with "Artificial Intelligence?", "Which famous person do you associate with "Artificial Intelligence?" "If you had the opportunity to give Artificial Intelligence a name, what would you choose?" Associations characteristic of students of all three universities are identified, and an attempt is made to identify differences in the formation of the associative field of students from different universities.
Keywords. Artificial Intelligence, neural networks, association, associative field.
Article info. Received February 22, 2024; revised May 05, 2024; accepted May 07, 2024; available online June 30, 2024.
Введение
В последнее время такое явление, как искусственный интеллект, обсуждается настолько часто и в таких различных контекстах, что слово «нейросеть» было объявлено порталом «Грамота.ру» словом года на основе анализа больших данных — поисковых запросов и текстов, которыми обменивались пользователи в сетевой среде, а важность осмысле-
ния самого явления зафиксирована в «Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года»1. При этом очевидно, что само явление пони-
1 О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации : Указ Президента РФ от 10 окт. 2019 г. № 490. URL: http://pre-zident.org/articles/ukaz-prezidenta-rf-490-ot-10-oktjabrja-2019-goda-11-10-2019.html (дата обращения: 04.05.2024).
мается многими по-разному. Тезаурус термина не только чрезвычайно широк, но и в различных коммуникативных ситуациях подвижен. Во многом это объясняется подходом к его определению, заключающимся в том, что искусственный интеллект понимается как неспециальный аппроксиматор функций [1]. Функция — это некий абстрактный математический процесс, который получает на вход числовые значения -С каким словом у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
С каким животным у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
С каким растением у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
С каким цветом у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
С какой страной у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
С какой эмоцией у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
С какой известной личностью у вас ассоциируется «искусственный интеллект»?
Если бы у вас была возможность дать искусственному интеллекту имя, то какое вы выбрали бы?
Последовательность предъявления вопросов изменялась в разных группах опрашиваемых произвольно, что, на наш взгляд, должно было способствовать нейтрализации влияния порядка предъявления вопросов.
Результаты исследования
В ходе исследования нам удалось установить некоторые общие аспекты восприятия термина «искусственный интеллект», а также конкретизировать отличительные особенности его интерпретации студентами трех вузов.
На вопрос «С каким словом у вас ассоциируется «искусственный
интеллект?» чаще всего респонденты называли такие слова, «робот» (23,1 % опрашиваемых), «компьютер» (18,3 % опрашиваемых), «интернет» (12,1 % опрашиваемых), «будущее» (9,9 % опрашиваемых), «технология» (8,4 % опрашиваемых), «информация» (6,1 % опрашиваемых), «мозг» (3,2 % опрашиваемых). Среди других частотных слов (менее 1 %) повторялись: «ней-росеть», «нейросети», «алгоритм». Как мы видим, в ответах наблюдается преимущественно ассоциативный ряд, связанный с технологиями. На рис. 1 показано, что в этом наблюдается единство у респондентов всех трех вузов.
Интересно отметить, что в числе уникальных ответов (слова, которые приводились в качестве ассоциации единожды) доминировали позитивно маркированные варианты: «помощник», «милашка», «малыш», «забота». Лишь один ответ фиксировал негативное отношение к искусственному интеллекту — «опасность». Таким образом, ассоциации со словами продемонстрировали в целом позитивное отношение к развивающейся технологии.
Ответы на вопрос «С каким животным у вас ассоциируется «искусственный интеллект?» отражали неожиданную для исследователя реакцию аудитории. Участники опроса в ответе на этот вопрос часто называли птиц. Слово «птица» или наименования конкретных видов составили 34 %. Чаще всего упоминалась «сова», которая традиционно ассоциируется с мудростью и знанием. Вместе с тем, это хищная птица. Второе место в ряду птиц занял сокол, которого также можно отнести к хищникам.
Мозг / Другое /
Информация / Brain Other Information
Технология/ Technology
Будущее / Future
Интернет/ Internet
Робот / Robot
Компьютер / Computer
Рис. 1. Ассоциации со словом Fig. 1. Associations with the Word
Следующей по популярности группой живых существ, ассоциирующихся с искусственным интеллектом. стали рыбы. Наименования конкретных видов составили 31 %. Чаще всего упоминалась «акула», которую также можно считать хищником. В целом большинство упоминаемых животных были хищниками (91 %). Практически отсутствовали приматы и домашние питомцы.
Особенностью ответов студентов МГУ имени М.В. Ломоносова стало частое упоминание насекомых (пауков, бабочек). Нам не удалось в ходе тестирования установить причины подобных ассоциаций. Если паук каким-то образом ассоциируется с сетью и, опосредованно, с нейросетью, то причина частотности упоминания бабочки в пределах данного эксперимента не выявлена. Конкретизация условий формирования ассоциативных полей термина может и должна стать предметом дальнейших исследований.
Однако в ряде случаев мы можем говорить о существовании объективных причин, влияющих на формирование ассоциативного поля. Так, у студентов ДВФУ процент живых существ, обитающих в водной среде, был выше в сопоставлении с ответами студентов двух других вузов (52 %), что отчасти можно было бы объяснить местоположением вуза и частотными ассоциациями, продуцируемыми в информационном пространстве региона.
Общее соотношение доминирующих ассоциаций с животными отражено на рис. 2.
В ответах на вопрос «С каким растением у вас ассоциируется «искусственный интеллект?» часто приводились ползущие растения наподобие «лианы», «плюща» (34 %), колючие, хищные или обжигающие растения, подобные «крапиве», «мухоловке» или «кактусу» (22 %), «орхидея» (11 %), другие цветы (9 %). Деревья назывались редко, но если
Другое / Other
Птицы / Birds
Зыбы / Fish
Рис. 2. Ассоциации с животными Fig. 2. Associations with Animals
они упоминались, то это были мощные, крепкие деревья («дуб», «эвкалипт»). Ряд респондентов назвал водные растения («лилия», «водоросли»). Последнее чаще проявлялось у студентов ДВФУ, что отчасти можно объяснить близостью моря.
Обращает на себя внимание тот факт, что чаще студенты фиксировали ассоциации с экзотическими растениями или растениями, которые не называются обычно в простых ассоциативных текстах «Назови первое растение, которое пришло тебе в голову». Такая особенность ответов, на наш взгляд, свидетельствует о том, что искусственный интеллект воспринимается как нечто непривычное, выходящее за границы обыденности.
Рисунок 3 отражает наиболее частотные ответы по ассоциативному ряду с растениями.
На рис. 4 зафиксированы ответы на вопрос «С каким цветом у вас ассоциируется «искусственный
интеллект?» поразили своим единодушием — были выбраны холодные оттенки, преимущественно синий спектр (от белого до темно-синего, но чаще всего голубой). Такой выбор сделало 84 % респондентов. Заметно меньшее число респондентов выбрало черный и серый цвета (11 %). Остальные респонденты выбрали цвета теплого спектра (красный, оранжевый) (4 %) или так называемые «неоновые» и «флуоресцентные» цвета (1 %). Практически отсутствовал зеленый цвет, обычно ассоциирующийся у нас с природой и нейтральным состоянием. Возможно, это связано с позиционированием технологий искусственного интеллекта в медиа, где мы явно наблюдаем актуализацию именно холодной палитры в иллюстрировании материалов, связанных с технологиями. Однако этот же выбор цветов может объясняться и стремлением подчеркнуть холодность самой технологии.
Водные растения / Aquatic plants
Кустарники / Shrubs
Деревья / Trees
Другие цветы / Other flowers
Щрхидея / Orchid
Ползущие / Crawling
Колючие или хищные / Spiny or predatory
Рис 3. Ассоциации с растениями Fig. 3. Associations with Plants
Теплые цвета / Другое / Warm colors Other
Черно-белый спектр / Black and white spectrum
Синий спектр / Blue spectrum
Рис. 4. Цветовые ассоциации Fig. 4. Color Associations
В ответах на вопрос «С какой страной у вас ассоциируется «Искусственный интеллект?» мнения разделились на почти равные доли — Россия (32 %) и США (31 %). Реже назывался Китай (24 %). Эпи-
зодически назывались Армения, Великобритания, Сингапур, Япония и другие страны. Последнее можно объяснить тем, что в опросе участвовали иностранные студенты, представляющие именно эти стра-
ны. Желание соотнести новую технологию со своей страной свидетельствует, на наш взгляд, об общей положительной оценке явления. Соотношения частотности упоминания стран иллюстрирует рис. 5.
Вопрос «С какой эмоцией у вас ассоциируется «искусственный интеллект?» не вызвал единодушия. Был представлен широчайший спектр эмоций, что можно считать отражением дискуссий, которые ведутся в обществе относительно искусственного интеллекта. Достаточно часто в ответе на этот вопрос указывался «интерес» (8 %) и другие нейтральные состояния (безразличие, стабильность, спокойствие, любопытство, удивление, невозмутимость, размышление) (42 %). В числе положительных эмоций чаще всего назывались радость, восторг, веселость, облегчение, активность (33 %). В отрицательном спектре указывались грусть, холодность, страх, раздражение, тревога (27 %).
В целом можно отметить, что термин «Искусственный интеллект» вызывает скорее положительную или нейтральную эмоциональную реакцию, нежели отрицательную, что отражено на рис. 6. Однако однозначного ответа здесь мы не усматриваем.
Интересными были варианты ответа на вопрос «С какой известной личностью у вас ассоциируется «искусственный интеллект?», отраженные на рис. 7. Здесь со значительным отрывом от остальных лидирует Илон Маск (77 %). И это — несмотря на то, что сам Илон Маск многократно критиковал нейросети, сомневался в возможности их скорого развития и вообще выражал скепсис относительно технологий развития ИИ. Очевидно, что подобная реакция аудитории связана с тем, что образ Илона Маска ассоциируется с любыми новейшими технологиями независимо от того, чем он занимается на самом деле.
Другие страны / Other countries
Китай / China
Россия / Russia
США/USA
Рис. 5. Ассоциации со страной Fig. 5. Associations with the Country
Негативные эмоции, чувства и состояния / Negative emotions, feelings and states
Позитивные эмоции, чувства и состояния / Positive emotions, feelings and states
Интерес / Interest
Нейтральные эмоции, чувства и состояния / Neutral emotions, feelings and states
Рис. 6. Ассоциации с эмоциями Fig. 6. Associations with Emotions
Другое / Other
Бил Гейтс / Bill Gates
Стив Джобс / Steve Jobs
Илон Маск / Elon Musk
Рис. 7. Ассоциации с известной личностью Fig. 7. Associations with a Famous Person
Вторую позицию (также со значительным отрывом от остальных) занял Стив Джобс (9 %). Третью — Билл Гейтс (4 %). Очевидно, что и в этом случае сыграла роль соотнесенности личности с развитием новейших технологий.
Также в ответах респондентов можно отметить частое упоминание ученых (Леонардо да Винчи, Алан Тьюринг, Стивен Хокинг). Назывались и экранные персонажи (Лила из фильма «Пятый элемент», Тони Старк из фильма «Же-
лезный человек», герои фильма «Трансформеры»).
Наконец, вопрос «Если бы у вас была возможность дать искусственному интеллекту имя, то какое вы выбрали бы?» показал значительное расхождение в позициях студентов разных вузов. Студенты МГУ приводили, в основном, русские имена, тогда как студенты ДВФУ давали искусственному интеллекту преимущественно зарубежные имена. Студенты ДВФУ чаще фиксировали имена вымышленных персонажей, а студенты МГУ и ТГУ давали вполне реальные, распространенные имена. У студентов МГУ безусловным лидером стало имя «Саша» (десять ответов), которое не позволило нам определить гендерную принадлежность. Второе по частотности имя — Алиса (четыре ответа). Однако в целом мужских имен было больше (70,78 %). Женские имена составили 21,34 %. При этом 7,88 % респондентов в качестве имен выбрали слова, обычно применяемые в других областях («х», «Альфа», «Торпеда», «Нейро», «Нейрон», «Неотоп»). Важно отметить тот факт, что значительная часть имен была использована в уменьшительно-ласкательной форме, что, на наш взгляд, отражает стремление к анимизму и аниматизму, свойственное магическому типу мышления. Предположительно, это может быть связано с желанием «очеловечить» искусственный интеллект и предельно сократить с ним дистанцию взаимодействия.
Преобладание мужских имен отмечалось и в ответах студентов ДВФУ (64,41 %). Но максимальное количество раз было упомянуто женское имя «Полина» (семь раз). В целом, женские имена составили
32,53 %. Несуществующие — 3,06 %. Особенностью ответов студентов этой категории можно считать стремление дать искусственному интеллекту мифологическое имя («Оракул», «Икар», «Зевс», «Нимбус», «Морфеус»).
Студенты ТГУ имени Г.Р. Державина также продемонстрировали доминирование мужских имен (55 %). Женские имена были предложены в 35 % случаев. Несуществующие — в 10 % (например, «R2D2»). Интересно, что и в этом случае, при доминировании мужских имен самое частое имя все же было женским — «Сири».
Заключение
Алан Тьюринг писал: «Мне не хотелось бы создавать впечатление, будто я считаю, что в сознании нет ничего загадочного. Но я вовсе не думаю, что загадки, связанные с сознанием, непременно должны быть разъяснены прежде, чем мы окажемся в состоянии ответить на вопрос «Может ли машина мыслить»» [38, с. 56]. Искусственный интеллект, отличающийся от естественного в том числе и неспособностью (во всяком случае пока) формировать свободные ассоциации, тем не менее, сам продуцирует последние. В этом смысле представляется актуальным обращение к исследовательским методам такого направления, как лингвистический ассоциатизм,— раздел языкознания, ориентированный на изучение языковых единиц, полученных экспериментальным путем. В рамках нашего исследования мы пока только наметили контуры существующего на сегодняшний момент ассоциативного поля термина «искусственный интеллект», сформированного в среде студентов-журнали-
стов, обучающихся в разных вузах. В интерпретации результатов теста мы учитывали позицию, сформулированную И.А. Стерниным: «Необходимо подчеркнуть, что интерпретация — понятие всегда субъективное, это всегда субъективный взгляд на то или иное наблюдаемое явление, факт, обусловленный личным опытом интерпретатора, его когнитивной базой, владением методиками интерпретации, опытом интерпретации, определяемым его возрастом, профессией, образованием и многими другими факторами, число которых с трудом поддается учету» [38, с. 111]. Осознавая это, нам, тем не менее, удалось установить ряд объективных закономерностей:
1. По многим вопросам ассоциативное поле термина «искусственный интеллект» демонстрирует очевидное разнообразие, что свидетельствует о том, что последнее находится в фазе формирования или потенциально не может иметь к настоящему моменту времени строгих границ.
2. Негативная или позитивная маркировка ассоциаций не прослеживается. Доминирующее отношение к термину — интерес.
3. Обилие неочевидных ассоциативных связей (экзотические животные, растения, имена) демонстрирует отсутствие у респондентов точного понимания термина.
В целом можно отметить, что студенты МГУ выбирали более «земные» и реалистичные ассоциативные образы. Студенты ДВФУ, напротив, мифологизировали искусственный интеллект.
Важно также подчеркнуть, что участники анкетирования в ответе на дополнительные вопросы указали отсутствие практики активного
взаимодействия с искусственным интеллектом или понимания технологического аспекта его функционирования (предельным навыком, доступным опрашиваемым, было обращение к генеративным сетям, создающим изображения и тексты). Основные знания о работе нейро-сетей они почерпнули из дискуссий, разворачивающихся в медиасфере. Таким образом, можно сделать вывод о том, что ассоциативное поле термина «искусственный интеллект» отражает подходы, которые транслируются медиа относительно этого явления. Оно еще не устоялось, границы его аморфны. Предположительно, это связано с отсутствием в обществе сформированной оценки самого явления и полностью соотносится с результатами исследования, отражающими эффекты медиавоз-действия. Эти эффекты сокращаются только в ситуации снижения медиапотребления и активизации практик цифрового аскетизма [40]. Также ассоциации, связанные с термином, в каком-то смысле определяются теми социокультурными реалиями, в которых формируется картина мира человека.
Результаты исследования подчеркивают важность решения задачи просвещения в области искусственного интеллекта вообще и в сфере подготовки профессиональных журналистов в частности, поскольку именно последним предстоит формировать отношение широкой аудитории к проблеме развития анализируемой технологии. Продолжение же исследования ассоциативного поля искусственного интеллекта у студентов-журналистов может дать более точные представления о динамике развития знаний в этой сфере.
Список использованной литературы
1. Сабурин А.С. Автоматическая аппроксимация экспериментальных данных при решении профессионально-ориентированныз задач / А.С. Сабурин. — EDN RBLENV // Цифровая трансформация социальных и экономических систем : материалы между-нар. науч.-практ. конф., Москва, 28 янв. 2022 г. / отв. ред. И.А. Королькова. — Москва, 2022. — С. 484-489.
2. Вартанова Е.Л. Медиа и город: об актуальных взаимовлияниях / Е.Л. Вартанова. — EDN RKSKSG // Меди@льманах. — 2020. — № 1 (96). — С. 8-21.
3. Симакова С.И. Визуальный образ в СМИ — формирование медиаэстетики потребителя массовой информации / С.И. Симакова. — eDn YNMJML // Знак: проблемное поле медиаобразования. — 2018. — № 3. — С. 83-92.
4. Куликов С.В. Виртуальная идентичность в формате самоконструирования: информационные ресурсы и информационная субъектность / С.В. Куликов, В.И. Курбатов, О.М Папа. — DOI 10.23672/x3780-1235-1427-e. — EDN XLQONT // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. — 2022. — № 2. — С. 60-67.
5. Мультимедийная журналистика / ред. С.А. Качкаева, А.Г. Шомова. — Москва : Высш. шк. экономики, 2017. — 416 с. — DOI 10.17323/978-5-7598-1189-3. — EDN XYMVJJ.
6. Чванова М.С. Исследование профессионально-ценностных ориентаций молодежи в условиях интернет-социализации / М.С. Чванова, И.А. Киселева, М.С. Анурьева. — DOI 10.20310/1810-0201-2023-28-4-747-769. — EDN JIVNIT // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. — 2023. — Т. 28, № 4. — С. 747-769.
7. Фатьянов В.М. Особенности влияния сетевых интернет-сообществ на ценностные ориентации студенческой молодежи / В.М. Фатьянов, Д.А. Картавцев. — DOI 10.26105/SSPU.2019.56.5.007. — EDN VVMRHG // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. — 2018. — № 5 (56). — С. 58-67.
8. Зверева Е. А. Трансформация ценностных ориентиров молодежи в современной информационно-коммуникационной среде / Е.А. Зверева. — DOI 10.24147/2413-6182.2021.9(1).7-28. — EDN ADFVBN // Коммуникативные исследования. — 2022. — Т. 9, № 1. — С. 7-28.
9. Сураков В.И. К вопросу о понимании термина «Искусственный Интеллект» /
B.И. Сураков, А.В. Киселева. — EDN XRFCYE // Теория и методика преподавания курса «Основы религиозных культур и светской этики» : материалы Всерос. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 14 дек. 2021 г. — Екатеринбург, 2021. — С. 148-150.
10. Мусаева А.С. Терминообразование в сфере искусственного интеллекта / А.С Мусаева. — DOI 10.20323/2499-9679-2022-2-29-166-173. — EDN GKPOVV // Верхневолжский филологический вестник. — 2022. —№ 2 (29). — С. 166-173.
11. Бекдаир Н.Ж. Теоретико-методологические основы изучения категории Искусственный Интеллект / Н.Ж. Бекдаир. — EDN CRNYCK // Вестник науки. — 2019. — Т. 3, № 5 (14). — С. 73-79.
12. McCartney J. What is Artificial Intelligence? / J. McCartney // Professor John McCarthy. — URL: http://jmc.stanford.edu/artiflcial-intelligence/index.html (дата обращения: 28.01.2023).
13. Мусаева А.С. Общеязыковой субстрат терминологии искусственного интеллекта (на примере терминов-словосочетаний) / А.С. Мусаева. — DOI 10.36622/ AQMPJ.2022.50.60.002. — EDN ACEUMP // Актуальные вопросы современной филологии и журналистики. — 2022. — № 3 (46). — С. 12-19.
14. Галактионова В. Термин «Искусственный интеллект» в российском плаве: доктринальный анализ / В. Галактионова. — EDN UJOOMD // Актуальные проблемы административного, финансового и информационного права в России и за рубежом : материалы межвуз. науч. конф., Москва, 19 марта 2021 г. — Москва, 2021. —
C. 71-77.
15. Васильев А.А. Термин «Искусственный Интеллект» в российском праве: доктринальный анализ / А.А. Васильев, Д. Шпоппер, М.Х. Матаева. — EDN YLQKSD // Юрис-лингвистика. — 2018. — № 7-8. — С. 35-44.
16. Овсяницкий А.Д. Об использовании терминов «Искусственный интеллект», «машинное обучение» и «глубокое обучение» / А.Д. Овсяницкий. — EDN ZADWCD // Цифровая экономика в социально-экономическом развитии России: взгляд молодых : сб. статей и тезисов докл. XV междунар. науч.-практ. конф. студентов, магистрантов и аспирантов. Челябинск, 26 февр. 2019 г. — Москва, 2019. — С. 549-551.
17. Петрова А.М. Разбираемся в терминах искусственный интеллект и машинное обучение / А.М. Петрова. — EDN WQURHW // Интернаука. — 2023. — № 22-1 (292). — С. 48-49.
18. Сербиновская Н.В. Искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение: взаимосвязь терминов в русском языке / Н.В. Сербиновская, А.М. Бабаев. — EDN XBVQVZ // Научная весна-2019: Технические науки : IV Нац. науч. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, Шахты, 13-17 мая 2019 г. — Шахты, 2019. — С. 140-148.
19. Забегалин Е.В. К вопросу об обосновании термина «военный искусственный интеллект» / Е.В. Забегалин. — DOI 10.24412/2410-9916-2022-1-140-157. — EDN BGYGHT // Системы управления, связи и безопасности. — 2022. — № 1. — С. 140-157.
20. Schrödinger E. What is Life? With Mind and Matter and Autobiographical Sketches / E. Schrödinger. — Cambridge, 1967. — URL: http://strangebeautiful.com/other-texts/schro-dinger-what-is-life-mind-matter-auto-sketches.pdf (дата обращения: 28.01.2023).
21. Shummon Maass L. Artificial Intelligence in Video Games / L. Shummon Maass // Towards data science. — URL: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22 (дата обращения: 28.01.2023).
22. Dickson B. Unfair Advantage: Don't Expect AI to Play Like a Human / B. Dickson // PCmag. — URL: https://www.pcmag.com/opinions/unfair-advantage-dont-expect-ai-to-play-like-a-human (дата обращения: 28.01.2023).
23. Шестерина А.М. О корректности использования термина «Искусственный Интеллект» в медиасфере / А.М. Шестерина, Н.О. Шестерин. — DOI 10.34680/2411-7951.2020.4(29).5. — EDN ZGEWHE // Ученые записки Новгородского государственного университета. — 2020. — № 4 (29). — С. 5.
24. Искусственный интеллект и медиа: новые термины в профессиональном тезаурусе / Т.И. Фролова, М.М. Лукина, М.А. Крашенинникова, А.В. Замков. — EDN LGTKFB // Актуальные проблемы медиаисследований-2020 : материалы конф., Москва, 11 дек. 2020 г. — Москва, 2020. — С. 124-126.
25. Клементьева А.А. К вопросу о функционировании термина искусственный интеллект в современном научном и публицистическом дискурсе / А.А. Клементьева. — DOI 10.24412/1811-1629-2022-4-14-23. — EDN RJGJJU // Мир русского слова. — 2022. — № 4. — С. 14-23.
26. Богачёва Р.А. Проблема неопределенности значения термина «Искусственный интеллект» / Р.А. Богачева. — EDN PBHGVT // Гуманитарная информатика. — 2012. — № 6. — С. 95-100.
27. Астахова Т.Ю. Робожурналистика или живое слово: о проблемах искусственного интеллекта в журналистике / Т.Ю. Астахова. — EDN XRHQQH // Современные исследования в сфере социальных и гуманитарных наук. — Киров, 2018. — С. 18-21.
28. Иванов А.Д. Современное состояние роботизированной журналистики / А.Д. Иванов. — EDN WDXOTX // Журналистика в цифровую эпоху: как меняется профессия : материалы междунар. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 14-15 апр. 2016 г. — Екатеринбург, 2016. — С. 106-109.
29. Graffe A. Guide to Automated Journalism / A. Graffe // Columbia Journalism School. — URL: http://towcenter.org/research/guide-to-automated-journalism/ (дата обращения: 28.01.2023).
30. Radcliffe D. The Upsides (and Downsides) of Automated Robot Journalism / D. Rad-cliffe // Mediasheft. — URL: http://mediashift.org/2016/07/upsides-downsides-automated-ro-bot-journalism/ (дата обращения: 28.01.2023).
31. Артемьева Е.Ю. Основы психологии субъективной семантики / Е.Ю. Артемьева. — Москва : Наука, 1999. — 350 с.
32. Залевская А.А. Значение слова сквозь призму эксперимента / А.А. Залевская. — Тверь : Изд-во Твер. гос. ун-та, 2011. — 239 с.
33. Курганова Н.И. Смысловое поле при моделировании значения слова / Н.И. Курганова. — Мурманск : Изд-во МГГУ, 2012. — 296 с.
34. Попова З.Д. Язык и сознание: теоретические разграничения и понятийный аппарат / З.Д. Попова, И.А. Стернин. — EDN UNSEWH // Язык и национальное сознание. Вопросы теории и методологии. — Воронеж, 2002. — C. 6-25.
35. Караулов Ю.Н. Ассоциативная грамматика русского языка / Ю.Н. Караулов. — Москва : Рус. яз., 1993. — 330 с.
36. Караулов Ю.Н. Активная грамматика и ассоциативно-вербальная сеть / Ю.Н. Караулов. — Москва : Ин-т. рус. яз. им. В. В. Виноградова РАН, l999. — 180 с.
37. Стернин И.А. Проблемы интерпретации результатов ассоциативных экспериментов / И.А. Стернин. — DOI 10.30982/2077-5911-2020-45-3-110-125. — EDN EXQMGT // Вопросы психолингвистики. — 2020. — № 3. — С. 110-125.
38. Тьюринг А.М. Может ли машина мыслить? / А.М. Тьюринг. — Москва : Ленанд, 2016. — 110 с.
39. Копылова О.Ю. Современная практика применения цифрового аскетизма / О.Ю. Копылова, К.Е. Федорченко. — EDN EVUUYM // Современные технологии в образовании: актуальные проблемы и тенденции : материалы всерос. науч.-теор. конф., Москва, 15-17 июля 2021 г. — Ижевск, 2021. — С. 205-210.
References
1. Saburin A.S. Automatic Approximation of Experimental Data in Solving Professional-Oriented Problems. In Korolkova I.A. (ed.). Digital transformation of Social and Economic Systems. Materials of the International Scientific and Practical Conference, Moscow, January 28,
2022. Moscow, 2022, pp. 484-489. (In Russian). EDN: RBLENV.
2. Vartanova E.L. Media and the City: On the Current Interactions. MediaAl'manakh = MediaAlmanah Journal, 2020, no. 1, pp. 8-21. (In Russian). EDN: RKSKSG.
3. Simakova S.I. Visual Images in the Media — Formation of Media Esthetics of the Consumer of Mass Information. Znak: problemnoe pole mediaobrazovaniya = Sign: the Problem Field of Media Education, 2018, no. 3, pp. 83-92. (In Russian). EDN: YNMJML.
4. Kulikov S.V., Kurbatov V.I., Papa O.M. Virtual Identity in the Format of Self-Construction: Information Resources and Information Subjectivit. Gumanitarnye, sotsial'no-ekonomi-cheskie i obshchestvennye nauki = Humanities, Social-Economic and Social Sciences, 2022, no. 2, pp. 60-67. (In Russian). EDN: XLQONT. DOI: 10.23672/x3780-1235-1427-e.
5. Kachkaeva S.A., Shomova A.G. (eds). Multimedia Journalism. Moscow, HSE Publishing House Publ., 2017. 416 p. EDN: XYMVJJ. DOI: 10.17323/978-5-7598-1189-3.
6. Chvanova M.S., Kiseleva I.A., Anureva M.S. Research of Professional and Value Orientations of Youth in the Conditions of Internet Socialization. Vestnik Tambovskogo Univer-siteta. Serija: Gumanitarnye Nauki = Tambov State University Bulletin. Series: Humanities,
2023, vol. 28, no. 4, pp. 747-769. (In Russian). EDN: JIVNIT. DOI: 10.20310/1810-02012023-28-4-747-769.
7. Fatyanov V.M., Kartavtsev D.A. On Value Orientations of Student Youth. Vestnik Sur-gutskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta = The Surgut State Pedagogical University Bulletin, 2018, no. 5, pp. 58-67. (In Russian). EDN: VVMRHG. DOI: 10.26105/ SSPU.2019.56.5.007.
8. Zvereva E.A., Khvorova V.A. Transformation of Value Orientations of Young People in a Modern Information and Communication Environment. Kommunikativnye issledovaniya = Communication Studies, 2022, vol. 9, no. 1, pp. 7-28. 9In Russian). EDN: ADFVBN. DOI: 10.24147/2413-6182.2021.9(1).7-28.
9. Surakov V.I., Kiseleva A.V. On the Question of Understanding the Term "Artificial Intelligence". Theory and Methods of Teaching the Course "Fundamentals of Religious Cultures and Secular Ethics". Materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference. Ekaterinburg, December 14, 2021. Ekaterinburg, 2021, pp. 148-150. (In Russian). EDN XRFCYE
10. Musaeva A.S. Term Formation in the Field of Artificial Intelligence. Verkhnevolzhs-kii filologicheskii vestnik = Verhnevolzhski Philological Bulletin, 2022, no.2, pp. 166-173. (In Russian). EDN: GKPOVV. DOI: 10.20323/2499-9679-2022-2-29-166-173.
11. Bekdair N.Zh. Theoretical and Methodological Foundations for Studying the Category of Artificial Intelligence. Vestnik nauki = Journal of Science, 2019, vol. 3, no. 5, pp. 73-79. (In Russian). EDN: CRNYCK.
12. McCartney J. What is Artificial Intelligence? Professor John McCarthy. Available at: http://jmc.stanford.edu/artificial-intelligence/index.html.
13. Musaeva A.S. Common Linguistic Substratum of Artificial Intelligence Terminology (on the Example of Word-Combination Terms). Aktual'nye voprosy sovremennoi filologii i zhurnalistiki = Topical Issues of Modern Philology and Journalism, 2022, no. 3, pp. 12-19. (In Russian). EDN: ACEUMP. DOI: 10.36622/AQMPJ.2022.50.60.002.
14. Galaktionova V. The Term "Artificial Intelligence" in Russian Literature: Doctrinal Analysis. Current Problems of Administrative, Financial and Information Law in Russia and Abroad. Materials of the Interuniversity Scientific Conference. Moscow, March 19, 2021. Moscow, 2021, pp. 71-77. (In Russian). EDN: UJOOMD.
15. Vasilyev A.A., Shpopper D., Mataeva M.H. The Term "Artificial Intelligence" in the Russian Law: Doctrinal Analysis. Yurislingvistika = Legal Linguistics, 2018, no. 7-8, pp. 35-44. (In Russian). EDN: YLQKSD.
16. Ovsyanitskii A.D. About the Use of the Terms "Artificial Intelligence", "Machine Learning" and "Deep Learning". Digital Economy in the Socio-Economic Development of Russia: The View of Young People. Collection of Articles and Abstracts of the XV International Scientific and Practical Conference of Students, Undergraduates and Postgraduates. Chelyabinsk, February 26, 2019. Moscow, 2019, pp. 549-551. (In Russian). EDN: ZADWCD.
17. Petrova A.M. Understanding the Terms Artificial Intelligence and Machine Learning. Internauka, 2023, no. 22-1, pp. 48-49. (In Russian). EDN: WQURHW.
18. Serbinovskaya N.V., Babaev A.M. Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning: The Relationship of Terms in the Russian Language. Scientific Spring 2019: Technical Sciences. IV National Scientific Conference of Students, Postgraduates and Young Scientists, Shakhty, May 13-17, 2019. Shakhty, 2019, pp. 140-148. (In Russian). EDN: XBVQVZ.
19. Zabegalin E.V. A Question of Justification of the Term "Military Artificial Intelligence". Siste-my upravleniya, svyazi i bezopasnosti = Systems of Control, Communication and Security, 2022, no. 1, pp. 140-157. (In Russian). EDN: BGYGHT. DOI: 10.24412/2410-9916-2022-1-140-157.
20. Schrödinger E. What is Life? With Mind and Matter and Autobiographical Sketches. Cambridge, 1967. Available at: http://strangebeautiful.com/other-texts/schrodinger-what-is-life-mind-matter-auto-sketches.pdf.
21. Shummon Maass L. Artificial Intelligence in Video Games. Towards Data Science. Available at: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-in-video-games-3e2566d59c22.
22. Dickson B. Unfair Advantage: Don't Expect AI to Play Like a Human. PCmag. Available at: https://www. pcmag.com/opinions/unfair-advantage-dont-expect-ai-to-play-like-a-human.
23. Shesterina A.M., Shesterin N.O. On Correctness of Use of the Term "Artificial Intelligence" in Media. Uchenye zapiski Novgorodskogo gosudarstvennogo universiteta = Scientific Notes of Novgorod State University, 2020, no. 4, pp. 5. (In Russian). EDN: ZGEWHE. DOI: 10.34680/2411-7951.2020.4(29).5.
24. Frolova T.I., Lukina M.M., Krasheninnikova M.A., Zamkov A.V. Artificial Intelligence and Media: New Terms in a Professional Thesaurus. Current Issues in Media Research — 2020. Conference Proceedings, Moscow, December 11, 2020. Moscow, 2020, pp. 124-126. (In Russian). EDN: LGTKFB.
25. Klementieva A.A. On the Issue of the Term Artificial Intelligence Functioning in Modern Scientific and Social-Political Discourse. Mir russkogo slova = The World of Russian Word, 2022, no. 4, pp. 14-23. (In Russian). EDN: RJGJJU. DOI: 10.24412/1811-1629-2022-4-14-23.
26. Bogacheva R.A. Underdetermined Problem of the Term "Artificial Intelligence". Gu-manitarnaya informatika = Humanitarian Informatics, 2012, no. 6, pp. 95-100. (In Russian). EDN: PBHGVT.
27. Astakhova T.Yu. Robo-Journalism or the Living Word: About the Problems of Artificial Intelligence in Journalism. Contemporary Research in the Social and Human Sciences. Kirov, 2018, pp. 18-21. (In Russian). EDN: XRHQQH.
28. Ivanov A.D. The State of Robotic Journalism. Journalism in the Digital Age: How the Profession Is Changing. Materials of the International Scientific and Practical Conference, Ekaterinburg, April 14-15, 2016. Ekaterinburg, 2016, pp. 106-109. (In Russian). EDN WDXOTX
29. Graffe A. Guide to Automated Journalism. Columbia Journalism School. Available at: http://towcenter.org/research/guide-to-automated-journalism/.
30. Radcliffe D. The Upsides (and Downsides) of Automated Robot Journalism. Mediasheft. Available at: http://mediashift.org/2016/07/upsides-downsides-automated-robot-journalism/.
31. Artemeva E.Yu. Fundamentals of the Psychology of Subjective Semantics. Moscow, Nauka Publ., 1999. 350 p.
32. Zalevskaya A.A. The Meaning of the Word Through the Prism of Experiment. Tver State University Publ., 2011. 239 p.
33. Kurganova N.I. Semantic Field When Modeling the Meaning of a Word. Murmansk State University for the Humanities Publ., 2012. 296 p.
34. Popova Z.D., Sternin I.A. Language and Consciousness: Theoretical Distinctions and Conceptual Apparatus. In Language and National Consciousness. Issues of Theory and Methodology. Voronezh, 2002, pp. 6-25. (In Russian). EDN: UNSEWH.
35. Karaulov Yu.N. Associative Grammar of the Russian Language. Moscow, Russkii ya-zyk Publ., 1993, pp. 330 p.
36. Karaulov Yu.N. Active Grammar and Associative-Verbal Network. Moscow, V.V. Vinogradov Institute of the Russian Language of the Russian Academy of Sciences Publ., 1999. 180 p.
37. Sternin J.A. Interpretation Problems of Associative Experiments. Voprosy psik-holingvistiki = Journal of Psycholinguistics, 2020, no. 3, pp. 110-125. (In Russian). EDN: EXQMGT. DOI: 10.30982/2077-5911-2020-45-3-110-125.
38. Turing A.M. Can the Machine Think? In Newman J.R. The World of Mathematics. A small library... with commentaries and notes. New York, Simon & Schuster, 1956. Vol. 4, pp. 2099-2123. (Russ. ed.: Turing A.M. Can the Machine Think? Moscow, Lenand Publ., 2016. 110 p).
39. Kopylova O.Yu., Fedorchenko K.E. Modern Practice of Using Digital Asceticism. Modern Technologies in Education: Current Problems and Trends. Materials of the All-Russian Scientific and Theoretical conference, Moscow, July 15-17, 2021. Izhevsk, 2021, pp. 205210. (In Russian). EDN: EVUUYM.
Информация об авторе
Шестерина Алла Михайловна — доктор филологических наук, профессор, заместитель декана по научной работе Высшей школы (факультета) телевидения, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, г. Москва, Российская федерация, [email protected], О https://orcid.org/0000-0001-7270-2376.
Author Information
Alla M. Shesterina — D.Sc. in Philology, Full Professor, Deputy Dean for Research of the Higher School (Faculty) of Television, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation, [email protected], В https://orcid.org/0000-0001-7270-2376.
Для цитирования
Шестерина А.М. «Искусственный интеллект»: ассоциативное поле студентов-журналистов / А.М. Шестерина. — DOI 10.17150/2308-6203.2024.13(2).358-372. — EDN QNHDNZ // Вопросы теории и практики журналистики. — 2024. — Т. 13, № 2. — С. 358-372.
For Citation
Shesterina A.M. "Artificial Intelligence": The Associative Field of Journalism Students. Voprosy teorii i praktiki zhurnalistiki = Theoretical and Practical Issues of Journalism, 2024, vol. 13, no. 2, pp. 358-372. (In Russian). EDN: QNHDNZ. DOI: 10.17150/2308-6203.2024.13(2).358-372.
