CC BY
219
УДК 004.8 : 811.111 т. Н. ВИНОКУРОВА
Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского
ОСОБЕННОСТИ ТЕРМИНОЛОГИИ, ПЕРЕДАЮЩЕЙ ПОНЯТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ____________________________
Данная статья посвящена особенностям английской терминологии искусственного интеллекта — науки, которая бурно развивается последние десятилетия и в России, и в других странах. Научные достижения искусственного интеллекта имеют непосредственное отношение ко всем областям деятельности человека, начиная c компьютерных игр и компьютерных вирусов и закачивания сложными машинами на промышленных предприятиях и в медицине. Именно это и объясняет актуальность исследования терминологии искусственного интеллекта, a также необходимость выявления ее особенностей и закономерностей, особенно для такого промышленно развитого региона, как Омская область. Ключевые слова: искусственный интеллект, терминология, однословные термины, терминологические сочетания, синонимия.
Научное направление «искусственный интеллект» зародилось в общем комплексе кибернетических исследований. Искусственный интеллект — раздел информатики, посвященный моделированию интеллектуальной деятельности человека [1, с. 3]. Ученые, занимающиеся разработками в данной области, ставят перед собой серьезную задачу построения теории интеллекта, базирующуюся на обработке информации. Зародившийся более 700 лет назад в средневековой Испании искусственный интеллект оформился в самостоятельную научную область в середине ХХ века. Пройдя сложный извилистый путь многократных метаний между чрезмерным оптимизмом и необоснованным скептицизмом, в наши дни искусственный интеллект получил блестящие практические приложения, открывающие перспективы, без которых немыслимо дальнейшее развитие цивилизации. Первую зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующей человеческий разум, связывают с именем испанского рыцаря, поэта, философа, богослова, алхимика, изобретателя Раймонда Луллия.
В 40-х годах ХХ столетия с появлением электронно-вычислительных машин искусственный интеллект обрел второе рождение. Сам термин artificial intelligence — «искусственный интеллект» для наименования новой науки, отделившейся от кибернетических исследований, был предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете в США. Авторство термина приписывается Джону Маккарти, которого считают одним из пионеров искусственного интеллекта в ХХ столетии [2, с. 56].
Сегодня искусственный интеллект — это обширная область исследований и разработок интеллектуальных систем, предназначенных для работы в трудно формализуемых областях деятельности человека. Методы искусственного интеллекта позволили создать эффективные компьютерные программы в самых разнообразных, ранее считавшихся недоступными для формализации и алгоритмизации, сферах человеческой деятельности, таких как медицина, биология, зоология, социология, культурология, по-
литология, экономика, бизнес, криминалистика.
Л. Н. Ясницкий выделяет следующие направления в исследованиях, проводимых по искусственному интеллекту:
— нейронные сети — все, что связано с нейронными сетями, генетическими алгоритмами, семантические сети;
— методы представления знаний — разработки наилучших методов представления знания для использования в конкретных областях искусственного интеллекта, а так же для универсальных для возможности обработки различными алгоритмами;
— понимание текста;
— понимание речи;
— распознавание речи — различные алгоритмы распознавания речи. В настоящий момент эти системы сводятся к преобразованию речевых высказываний в текст;
— распознавание образов — распознавание отсканированного текста, «узнавание» лица человека и др.;
— генерация кода — различные алгоритмы, которые совершенствуют сами себя. Попытки реализаций таких систем провалились, однако это является интересным направлением;
— компьютерные вирусы;
— компьютерная лингвистика — одна из наиболее популярных тем исследований искусственного интеллекта — область машинного перевода, а также разработка естественно-языкового интерфейса между человеком и машиной;
— игры;
— интеллектуальные роботы;
— интеллектуальное математическое моделирование [3, с. 27].
Что касается терминологии искусственного интеллекта и интеллектуальных систем, то она начала формироваться в 60-х годах ХХ столетия. Авторы первого словаря по искусственному интеллекту М. Г. Газе-Раппопорт и Д. А. Поспелов считают возможным выделить несколько периодов в процессе ее появления, развития и становления в английском языке [1, с. 3-4].
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК №1 (85) 2010 ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК № 1 (85) 2010
Первый этап отличается наличием многих синонимических терминов, которые используют различные школы и различные специалисты. На этом этапе термины возникают и часть из них быстро исчезает. К середине 70-х годов терминология в области искусственного интеллекта начала систематизироваться и унифицироваться. Появились термины, которые признавало подавляющее большинство специалистов. Все эти термины, за редким исключением, англоязычные, так как именно в США проводились интенсивные исследования в этой области. М. Г. Газе-Рап-попорт и Д. А. Поспелов полагают, что терминология искусственного интеллекта закрепилась в первой половине 80-х годов. С этого периода стали издаваться словари и энциклопедические справочники по искусственному интеллекту [1, с. 3].
Трудность создания словаря по искусственному интеллекту связана с междисциплинарным характером исследований в этой области. Так как в искусственном интеллекте используются методы, традиционно развиваемые в логике, психологии, лингвистике, кибернетике, дискретной математике и программировании, среди терминов искусственного интеллекта встречается немало терминов данных наук.
Исследование терминологии искусственного интеллекта строится на анализе выборки, составленной при помощи метода сплошного просмотра текстов научных монографий и публикаций по изучаемой теме на английском языке. Стоит отметить, что терминология искусственного интеллекта англоязычна, поскольку именно в США было дано название научному направлению, отделившемуся от кибернетических исследований, и подавляющее большинство разработок на этапе зарождения и становления науки проводилось в этой стране. Материалом для исследования послужила выборка, составленная путем сплошного просмотра фундаментальной монографии Рассела С., Норвига П. «Искусственный Интеллект. Современный подход» [2] и насчитывающая 2065 терминологических единиц. Такой объем исследуемого материала позволяет выявить особенности, закономерности и проблемы рассматриваемой терминологии, а также предположить возможные пути ее дальнейшего развития.
Исследование терминологии той или иной науки предполагает изучение терминологических единиц с точки зрения различных параметров, таких как происхождение, образование, форма, содержание и функциональные особенности терминов.
Вслед за С. В. Гриневым-Гриневичем, с точки зрения формы, т.е. морфологической структуры лексической единицы, термины можно разделить на однословные термины и терминологические сочетания. С. В. Гринев-Гриневич предлагает обозначать однословные термины как термины-слова, а терминологические сочетания — термины-словосочетания [4, с. 59]. В исследуемой выборке объёмом в 2065 терминологических единиц можно выделить 364 термина-слова. В состав однословных терминов входят следующие типы специальных лексических единиц: корневые (основа совпадает с корнем), аффиксальные (основа содержит, корень и аффиксы) и сложные (основа содержит, несколько корневых морфем).
К корневым терминам в составе терминологии искусственного интеллекта можно отнести 102 лексические единицы, например, atom. — атом, belief — убеждение, circuit — схема, event — событие, fact — факт. Аффиксальные термины представлены шире, их количество насчитывает 213 единиц. Наиболее
продуктивным суффиксом для образования терминологических единиц, выраженных именами существительными, является суффикс — tion/ ion (abstraction. — абстракция, action — действие, conjunction — конъюнкция, expansion — развертывание), с помощью этого суффикса образована 91 терминологическая единица. Вторым по частотности использования для образования терминов стал суффикс — ing, несущий значение процесса. Таким образом было образовано 23 термина. С суффикса -er/ -or, используемого для образования имен существительных, обозначающих деятеля или лицо, выполняющее определенное действие, образовано 17 специальных лексических единиц. Примером можно считать следующие термины: actor — актор, compiler — компилятор, deflector — дефлектор, planner — планировщик, quantifier — квантор.
Что касается наиболее продуктивных префиксов, чаще других используемых для образования терминологических единиц, то следует заметить, что данный способ образования новых терминов не является, по нашим данным, продуктивнм. Префикс sub-, несущий значение «под-», участвует в образовании всего 7 терминов, являясь при этом наиболее продуктивным. Приведем в качестве примера следующие термины, образованные с помощью приставки sub-: subevent — подсобытие, subgoal — подцель, subproblem — подзадача, subset — подмножество, substitution — подстановка, subsumption — обобщение, subtree — поддерево.
Таким образом, можно предположить, что суффиксальный способ образования новых терминов является основным способом при создании аффиксальных терминов-слов.
Сложные термины, в состав которых входит несколько корневых морфем, представлены в исследуемой выборке английских терминов искусственного интеллекта 49 единицами. Примерами сложных терминов могут служить belief-function — функция доверия, backjumping — обратный переход, frame-example — фрейм-образец.
Терминологические сочетания составляют большую часть исследуемой выборки терминов искусственного интеллекта, а именно 1701 единицу. Причем подавляющее большинство представлено двухкомпонентными терминологическими сочетаниями, их число составляет 1185 единиц, трехкомпонентные терминологические сочетания встречаются реже, составляя 378 единиц из всего объема терминологических сочетаний. Многокомпонентные терминологические сочетания, состоящие из четырех и более элементов, не характерны для терминологии искусственного интеллекта и представлены 138 единицами.
Говоря об особенностях терминологии искусственного интеллекта, стоит подчеркнуть, что большинство терминологических единиц представляют собой двухкомпонентные сочетания, образованные по модели прилагательное + существительное. Л. Б. Ткачева, исследуя 11 различных терминологий английского языка, пришла к выводу, что «наиболее характерным для английского языка является образование терминов из ресурсов самого языка по модели «прилагательное + существительное». [5, с.25] Справедливость данного предположения доказывает и терминология искусственного интеллекта: optimal solution — оптимальное решение, virtual memory — виртуальная память, casual rule — причинное правило. Но следует отметить, что для терминологии искусственного интеллекта характерны терминологические сочетания существительное + существи-
тельное, в которых первый компонент выступает в качестве определения: wave algorithm. — волновой алгоритм, utility function — функция полезности, toy problem. — упрощенная задача, time sharing — разделение времени. В качестве определения в терминологических сочетаниях такого типа часто выступают имена собственные, обозначающие имена ученых и изобретателей, работающих в этой области, Turing machine — машина Тьюринга, Skolem function — функция Сколема, Osgood, scale — шкала Осгуда.
Если мы говорим о наличии терминологических сочетаний, состоящих из двух и более компонентов, это позволяет выделить ядерные термины, т.е. те термины, которые являются образующими то или иное терминологическое сочетание. Для терминологии искусственного интеллекта представляется возможным выделение наиболее продуктивных ядерных терминов, тех терминов, которые чаще других употребляются для образования терминологического сочетания. К таким терминам следует отнести relation — отношение (21), inference — вывод (22), model — модель (27), state — состояние (30) , logic — логика (35), function — функция (40), system. — система (44), algorithm. — алгоритм. (50).
Помимо продуктивных ядерных терминов в терминологии искусственного интеллекта можно выделить наиболее частые определения, которые образуют терминологические сочетания с разными ядерными терминами. К их числу принадлежат abstract — абстрактный, agent — агент, artificial —искусственный, associative — ассоциативный, built-in — встроенный, closed. — замкнутый, data — данные, exten-sional — экстенсиональный, formal — формальный, frame — фрейм, general — общий, goal — цель, intelligent — интеллектуальный, knowledge — знание, learning — обучение, logical — логический, problem. — проблема.
Терминология искусственного интеллекта отражает междисциплинарный характер самой науки. Для данной терминологии характерна интерференция терминов разных областей знания, что объясняется интегральным характером самой науки. Термины, переходящие в терминологию искусственного интеллекта из других наук, сохраняют свое исходное лексическое значение, поскольку задачей искусственного интеллекта является создание машин, способных действовать, подобно человеку. Таким образом, заимствуя понятие, ученые не придают ему дополнительного значения, подтверждая справедливость предположения о том, что машины могут действовать как люди, соответственно, могут «мыслить». Однако не стоит забывать о том, что при терминологическом заимствовании термины проходят специализацию в подъязыке, меняя свое место в системе, связи с другими понятиями.
Анализ терминологических единиц выборки показал, что многие термины переходят из смежных областей, а также в подавляющем большинстве случаев термин позволяет понять, к какой области искусственного интеллекта он принадлежит: нейронные сети — neural net (нейронная сеть), neural net model of memory (модель памяти на основе нейронных сетей): компьютерная лингвистика — linguistic model (лингвистическая модель, formal grammar (формальная грамматика), text generation (порождение текс-
та): компьютерные игры и вирусы — game (игра), game theory (теория игр), game program (игровая программа). Встречаются терминологические единицы, принадлежащие к классу так называемых общенаучных терминов: algorithm, (алгоритм), analogy (аналогия), axiom (аксиома), concept (понятие), logic (логика). Для терминологии искусственного интеллекта характерно и переосмысление общеупотребительной лексики: action (действие), event (событие), knowledge (знание). Таким образом, наглядно показано, что терминология искусственного интеллекта комплексна по своему составу.
Проблема русской терминологии искусственного интеллекта заключается в том, что она синонимична и допускает наличие двух терминов для одного английского эквивалента. Например, concept — концепт, concept — понятие; fuzzy logic — размытая логика, fuzzy logic — нечеткая логика; perception — восприятие, perception — перцепция. Отсутствие синонимии — одно из важных требований, предъявляемых к терминологии любой науки, поэтому важной задачей специалистов в области искусственного интеллекта и терминологов выработать единую терминологию для избежания непонимания в процессе взаимодействия ученых. Учитывая то, что искусственный интеллект все больше проникает во все отрасли промышленности и сферы услуг, данная проблема требует немедленного решения. Для Омского региона разработки в области искусственного интеллекта имеют огромное значение, поскольку достижения этой науки широко применяются на таких важных предприятиях нашего города, как НИИ приборостроения, ГК «Титан» и завод «СК», которые начали строительство завода по производству полипропилена, в процессе изготовления которого используются высокотехнологичное оборудование. Современная медицина, а в особенности диагностика, также не обходятся без разработок искусственного интеллекта.
Библиографический список
1. Толковый словарь по искусственному интеллекту // А.Н. Аверкин, М.Г. Газе - Раппопорт, Д.А. Поспелов. — М., 1992. — 256 с.
2. Рассел С. Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. — 2-е изд. — М., 2007. — 1407 с.
3. Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект : учеб.-пособие для студ. высш. учеб. заведений. — М. : Издательский центр «Академия», 2005. — 176 с.
4. Гринев-Гриневич С.В. Терминоведение — М. : Издательский центр «Академия», 2008. — 304 с.
5. Ткачева Л.Б. Основные закономерности английской терминологии. — Томск : Изд-во Томского университета, 1987. — 200 с.
6. Будущее искусственного интеллекта : сб. ст. ; под ред. Левитина К.Е., Поспелова Д.А. — М. : Наука, 1991. — 302 с.
ВИНОКУРОВА Татьяна Николаевна, аспирантка, преподаватель кафедры иностранных языков. Адрес для переписки: e-mail: vintan26@mail.ru
Статья поступила в редакцию 09.09.2009 г.
© Т. Н. Винокурова
ОМСКИЙ НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК №1 (85) 2010 ФИЛОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
