автореферат диссертации по филологии, специальность ВАК РФ 10.02.04
диссертация на тему: Многопрофильность искусственного интеллекта как науки и особенности ее терминологического выражения в английском языке

Полный текст автореферата диссертации по теме "Многопрофильность искусственного интеллекта как науки и особенности ее терминологического выражения в английском языке"

005012681

ВИНОКУРОВА Татьяна Николаевна

МНОГОПРОФИЛЬНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КАК НАУКИ И ОСОБЕННОСТИ ЕЕ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКОГО ВЫРАЖЕНИЯ В АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ

Специальность 10.02.04 —«Германские языки»

АВТОРЕФЕРАТ Диссертация на соискание ученой степени кандидата филологических наук

1 2 [:!Д?

Омск 2012

005012681

Работа выполнена на кафедре иностранных языков Омского государственного технического университета

Научный руководитель: кандидат филологических наук, профессор

кафедры иностранных языков ОмГТУ Ткачева Людмила Борисовна

Официальные оппоненты: доктор филологических наук, профессор

кафедры общего и сравнительно-исторического языкознания МГУ им. М.В. Ломоносова Марчук Юрий Николаевич

кандидат филологических наук, доцент кафедры английского языка ОмГПУ Коновченко Наталья Дмитриевна

Ведущая организация: Омская академия МВД России

Защита состоится «20» марта 2012 г. в 10 ч. на заседании диссертационного совета КМ 212.178.06 в ФГБОУ ВПО «Омский государственный технический университет» по адресу: 644050 г. Омск, пр. Мира.11, 6-340.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ФГБОУ ВПО «Омский государственный технический университету).

Автореферат разослан: 17 февраля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат филологических наук, профессор

<<А' Л. К. Кондратюкова

е&ассеь-

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Настоящая диссертационная работа посвящена комплексному исследованию терминологии искусственного интеллекта (ИИ) в английском языке. ИИ 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 ИИ 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.

Развитие информационного общества выдвигает на передний план проблему ИИ, 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. Большое значение ИИ в современных условиях существования общества обусловливает необходимость тщательного изучения терминологии данной науки. Многопрофильность ИИ отражается в его терминосистеме, которая на настоящий момент нуждается в упорядочении и систематизации, поскольку большое число терминов-дублетов затрудняет взаимопонимание ученых разных стран. Кроме того, актуальность диссертационного исследования заключается в том, что английская терминология ИИ не становилась объектом целенаправленного научного изучения. Выявление структурно-семантических особенностей, специфики функционирования и экстралингвистических факторов, повлиявших на становление, формирование и развитие терминологии, определяют важность диссертационного исследования.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней впервые обращается внимание на английскую терминологию ИИ, которая прежде не являлась предметом комплексного лингвистического изучения. Впервые определяются лингвистические особенности терминов ИИ, рассматриваются их системные отношения, выявляются типичные для данной терминологии способы образования терминов, а также прогнозируется дальнейшее развитие терминологии изучаемой науки. Результаты исследования послужили основой для составления словаря терминов ИИ, в котором дается перевод и толкование научного понятия.

Цель реферируемого диссертационного исследования состоит в комплексном изучении формирования и становления английской терминологии

ИИ для выявления особенностей развития и экстралингвистической обусловленности терминологии на современном этапе, что позволяет прогнозировать ее дальнейшее развитие.

Поставленная цель диссертационного исследования предполагает решение следующих задач:

1. Изучить понятийный аппарат ИИ в английском языке и составить терминологическую выборку путем сплошного просмотра специализированных монографий и статей для ее комплексного изучения.

2. Проследить историю становления, формирования и развития английской терминологии ИИ и установить экстралингвистические факторы, влияющие на подъязык исследуемой науки.

3. Провести анализ английской терминологии ИИ на современном этапе и установить основные проблемы терминосистемы.

4. Установить системные связи английских терминов ИИ путем анализа семантических и словообразовательных отношений в терминосистеме.

5. Выявить основные семантические способы формирования английской терминологии ИИ.

6. Установить наиболее характерные структурные модели образования английских терминов ИИ и их взаимосвязь с семантикой терминов. Объектом исследования является терминология ИИ в английском языке. Предметом исследования является лингвистические и

экстралингвистические особенности английской терминологии ИИ.

Материалом для исследования для исследования является выборка английских терминов ИИ общим объемом 2729 терминологических единиц, составленная путем сплошного просмотра:

- монографии зарубежных и отечественных ученых, посвященные истории становления и развития, теоретическим и практическим вопросам исследуемой научной области;

- справочники по ИИ;

- статьи и материалы конференций по проблемам исследуемой науки;

- англоязычные толковые, этимологические и энциклопедические словари;

- ресурсы сети Internet.

Общий объем исследованных источников составляет 2882 печатных страницы.

Для решения поставленных задач применялись следующие методы лингвистического анализа:

- метод сравнения дефиниций;

- метод корреляции языковых и социальных явлений;

- статистический метод количественных и процентных характеристик;

- структурно-семантический анализ;

- сравнительно-сопоставительный метод;

Теоретическая значимость настоящего диссертационного исследования заключается в том, что оно вносит определенный вклад в развитие теоретического терминоведения современного английского языка, позволяет проследить особенности взаимодействия социальных и лингвистических

факторов, повлиявших на становление и развитие английской терминологии ИИ. В ходе изучения английской терминологии ИИ были выявлены и описаны особенности и закономерности формирования и развития и терминосистемы.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что был составлен первый англо-русский словарь терминов ИИ, в котором даются не только термины и их перевод, но и пояснения для пользователей. Полученные результаты исследования могут способствовать дальнейшему развитию терминоведения, терминографии, а также решить проблемы терминологии ИИ в английском языке. Результаты исследования могут быть использованы в курсе лекций по лексикологии и терминоведениго при подготовке переводчиков в сфере профессиональной коммуникации, бакалавров и магистрантов естественных специальностей, а также аспирантов, занимающихся исследованиями в области физики, математики, информатики и других естественных, а также гуманитарных специальностей.

Структура работы определяется целью настоящего диссертационного исследования и поставленными задачами. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложения. В реферируемом диссертационном исследовании представлено 4 таблицы, 3 схемы и 2 диаграммы. Общий объем работы составляет 153 страницы.

Библиография представлена 199 наименованиями, в число которых входят словари, энциклопедии, монографии по терминологии и ИИ.

Приложение включает в себя синонимические ряды, исследуемые в работе.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Социолингвистический подход к исследованию отраслевых терминологий позволяет определить экстралингвистические факторы, обусловливающие особенности исследуемого подъязыка, и прогнозировать дальнейшее развитие терминосистемы.

2. В процессе формирования и развития английской терминологии ИИ выявлены основные периоды становления и развития терминосистемы, определившие характерные особенности исследуемого подъязыка.

3. Структурно-системный подход к исследованию терминологии ИИ позволяет определить системные связи между терминами и выявить основные структурные особенности специальных лексических единиц исследуемого подъязыка.

4. Наиболее продуктивным способом образования терминов ИИ в английском языке является синтаксический способ с преобладанием двухкомпонентных терминологических сочетаний (ТС). Наиболее продуктивными моделями образования ТС являются модели АМ, NN.

5. Лингвистической особенностью терминологии ИИ в английском языке является синонимия и межотраслевое заимствование.

Основное содержание работы

Во Введении обосновывается выбор темы, раскрывается ее актуальность, определяются цели, задачи, материал и методы исследования, доказывается его научная новизна, теоретическая и практическая значимость диссертационной работы.

Первая глава «Теоретические и практические предпосылки исследования английской терминологии искусственного интеллекта»

посвящена раскрытию теоретических вопросов терминоведения; в ней исследуются социальные и исторические предпосылки возникновения науки «искусственный интеллект», доказывается его научный статус и объясняется взаимосвязь ИИ и лингвистики. Такое внимание уделяется рассмотрению вопросов, непосредственно связанных с ИИ, поскольку противоречивый характер самой науки вызывает много дискуссий, и до сих пор не все ученые готовы признать его научный статус.

ИИ можно определить как научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными, а также свойство интеллектуальных систем выполнять функции, например, творческие, которые традиционно считаются прерогативой человека. История попыток создания искусственного подобия человеческого разума насчитывает более 700 лет. Первую зафиксированную в истории попытку создания машины, моделирующую человеческий разум, связывают с именем испанского рыцаря, поэта, философа, богослова, алхимика, изобретателя Раймонда Луллия.

В 40-х годах XX столетия с появлением электронно-вычислительных машин ИИ обрел второе рождение. В это же время Н. Винер (1894 - 1964) создал свои основополагающие работы по кибернетике. Сам термин - "artificial intelligence" (ИИ) - был предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием в Станфордском университете в США для наименования новой науки, отделившейся от кибернетических исследований. Авторство термина приписывается Джону Маккарти, которого считают одним из пионеров ИИ в XX столетии.

Как справедливо отмечают авторы книги «Будущее искусственного интеллекта» К.Е. Левитин и Д.А. Поспелов, метафоричность названия науки сыграло отрицательную роль в развитии ИИ в нашей стране, поскольку вызывала негативные ассоциации, сходные с такими устойчивыми сочетаниями, как «искусственное сердце» и «искусственная почка».

Поскольку ИИ вырабатывает наиболее продуктивные способы общения человека и машины, опираясь на достижения лингвистики, то это и объясняет взаимосвязь этих двух наук. Передача знаний посредством языка является наиболее значимой для специалистов ИИ.

В реферируемом диссертационном исследовании под термином понимается слова и словосочетания, обозначающие понятия науки и техники, которые являются наиболее информативной частью лексической системы

языка. Теоретическую базу для развития терминоведения заложили следующие выдающиеся отечественные и зарубежные ученые: Авербух К.Я., Алексеева JI.M., Апресян Ю.Д., Арнольд И.В., Бархударов JI.C., Будагов P.A., Виноградов В.В., Винокур Г.О., Володина М.Н., Вюстер Э., Головин E.H., Гринев-Гриневич C.B., Даниленко В.П., Канделаки T.JI., Капанадзе Л.А., Кобрин Р.Г., Лейчик В.М., Лотте Д.С., Марчук Ю.Н., Пиотровский Р.Г., Поливанов Е.Д., Пумпянский А.Л., Реформатский A.A., Суперанская A.B., Татаринов В.А., Ткачева Л.Б., Хаютин А.Д., Шелов С.Д. и другие.

Значение термина для современной науки огромно, поскольку именно термин является носителем научного знания, закрепленного в виде конкретного понятия; с помощью терминов возможно сотрудничество ученых, работающих в той или иной области знания. Термин тесно связан не только с тем понятием, которое он передает, но и с системой терминов, в которой отражаются структурно-семантические особенности подъязыка определенной науки.

Важным аспектом в терминологии является мотивированность термина, под которой понимается семантическая и структурная соотнесённость составляющих его морфем с морфемами данного языка, позволяющая понять значение термина. Мотивированный термин, иначе говоря, термин с прозрачной внутренней структурой, выражает специальное понятие, называя его признаки.

К термину, как к объекту лингвистического изучения, предъявляются следующие требования: системность терминологии, независимость термина от контекста, краткость термина, его абсолютная и относительная однозначность, простота и понятность, степень внедрения термина. Но исследование терминологии искусственного интеллекта, в частности, показывает, что не все эти требования выполнимы на практике.

Терминологические системы многих развитых языков в большинстве областей знания не являются упорядоченными, поэтому внутри самих терминосистем встречаются такие негативные явления, как омонимия, различное толкование терминов представителями разных школ и направлений, синонимия, произвольная вариативность форм терминов, нечеткое определение многих терминов, необоснованное введение иноязычных терминов, отсутствие научно обоснованных общих принципов образования терминов и конкретных моделей образования терминов.

Во второй главе «Становление, формирование и развитие английской терминологии искусственного интеллекта в русле социолингвистического исследования» объясняется целесообразность исследования отраслевых терминологий в русле социолингвистического подхода, раскрываются основные этапы становления английской терминологии ИИ, затрагиваются аспекты этимологической характеристики терминологических единиц рассматриваемого языка.

Социолингвистика - раздел языкознания, изучающий связь между языком и социальными условиями его бытования. Важнейшие для современной социолингвистики идеи принадлежат таким выдающимся ученым XX в., как

Ахманова О.С., Белл Р.Т., Бондалетов В.Д., Будагов P.A., Виноградов В.В., Винокур Г.О., Дешериев Ю.Д., Звегинцев В.А., Лабов У., Поливанов Е.Д., Ткачева Л.Б., Филин Ф.П., Швейцер А.Д., Якубинский Л.П. и многим другим. Звегинцев В. А. отмечает, что социолингвистика стала одним из первых направлений в исследовании языка, обративших внимание на взаимосвязь языка и общества. У. Лабов считал, что именно социолингвистика способна предоставить эмпирическую основу для лингвистической теории, поскольку социальные факторы играют более важную роль в развитии языка, чем признается многими учеными-лингвистами.

Терминология является основным источником пополнения словарного состава языка и, как следствие, научный термин, который воплощает в себе результат развития науки и техники, проникает в общелитературный язык. Без соотнесения факта языкового и научно-технического факта, т.е. без установления экстралингвистической детерминированности лингвистических процессов невозможно исследование отраслевых терминологий.

На наш взгляд, можно выделить четыре периода в развитии данной науки. За основу периодизации мы взяли те направления исследований, которые наиболее активно развивались в течение каждого из них.

I период: 1950-е - сер. 1960-х - классический период: игры и доказательство теорем. В это время появляются такие термины, как state-space search - поиск в пространстве состояний, graph - граф, arc - дуга, depth-first search — поиск в глубину, theorem - теорема, axiom - аксиома. Первый этап характеризуется наличием многих синонимических терминов, которые используют различные школы и различные специалисты.

II период: середина 1960-х - середина 1970-х - романтический период: компьютер начинает «понимать». В это время внимание исследователей сосредоточилось в основном на проблеме машинного "понимания", т.е. способности воспринимать естественный язык человека. Этот период характеризуется появлением следующих терминов: procedural semantics -процедуральная семантика, script - сценарий, knowledge representation -представление знаний, logical reasoning - логическое рассуждение, semantic network - семантическая сеть. К середине 70-х годов терминология в области ИИ начала систематизироваться и унифицироваться. Появились термины, которые признавало подавляющее большинство специалистов.

III период: середина 1970-х - конец 80-х - период модернизма: технологии и приложения. Он характеризуется прогрессом в области экспертных систем, так называемой "зимней спячкой" в области "чистого" ИИ, интерес к которому возобновился с появлением Всемирной паутины. В этот период терминология ИИ обогатилась следующими понятиями: declarative knowledge - декларативное знание, inference engine - машина логического вывода, text generation - порождение текста, image processing - обработка изображений.

IV период: с 1990 г. - настоящее время - период постмодернизма.

Можно утверждать, что происходящее в нем во многом определяется развитием Internet-приложений, в частности интеллектуальных агентов и

советчиков, облегчающих и упрощающих извлечение информации при работе со средствами электронной коммерции.

Для ИИ характерно наличие общенаучных терминов в понятийном аппарате. В исследуемом подъязыке встречаются следующие термины, используемые учёными разных наук, школ и направлений, что и даёт право считать их общенаучными: abstract (abstractos) - абстрактный, analogy (ianalogía) - аналогия, axiom - аксиома, concept - понятие, theory (theoria) -теория. Данные термины перешли в английский язык в XV-XVI веках. Эти терминологические единицы возникли в греческом языке, потом - в ходе исторического развития и культурного обмена - они заимствуются латинским языком и используются римскими мыслителями.

ИИ (англ. Artificial intelligence) - наука и разработка интеллектуальных машин и систем, особенно интеллектуальных компьютерных программ, направленных на то, чтобы понять человеческий интеллект. Скорее всего, как устойчивое словосочетание artificial intelligence возникло, когда было дано специальное название научной дисциплине. Произошло это летом 1956 года в Дартмуте, когда был организован двухмесячный семинар, посвященный проблемам ИИ, который до этого времени расценивался как направление кибернетики.

Этимологически можно проследить, что корни данного ТС восходят к латинскому языку; компоненты, составляющие ТС, перешли в ходе исторического взаимодействия во французский язык, а уже из французского языка слова перешли в английский: - artificial - с. 1382, "made by man" (opposite of natural), from O.Fr. artificial, from L. Artificialis "of or belonging to art";

- Intelligence - 1390, "faculty of understanding," from O.Fr. intelligence (12c.), from L. intelligentia "understanding".

Третья глава «Структурно-семантические особенности терминологии искусственного интеллекта в английском языке» посвящена рассмотрению основным семантическим и структурным способам, характерным для образования терминологических единиц в английском подъязыке ИИ, выявляются наиболее продуктивные модели образования терминов, исследуется внутриотраслевая синонимия и полисемия.

При рассмотрении структурных особенностей терминологии в первую очередь обращается внимание на форму термина. По этому критерию можно разделить специальные лексические единицы на термины-слова и ТС. Из всего объема выборки, составленной путем сплошного просмотра специализированных монографий и статей и насчитывающей 2729 терминологических единиц, представляется возможным выделить 426 термина-слова, что составляет 16% от общего количества специальных лексических единиц.

Количественное соотношение простых терминов в английском подъязыке ИИ представлено на диаграмме 1.

Диаграмма I. Простые термины в английской терминологии искусственного интеллекта

Что касается терминологии ИИ, то к корневым терминам-словам принадлежат 134 специальные лексические единицы, составляющие 5% от общей выборки. Примерами таких терминов могут служить следующие лексические единицы: agent - агент, bunch - совокупность, chunk - чанк, data -данные, game - игра, node - узел, robot — робот, word - слово.

Аффиксальные термины представлены шире в исследуемой терминологии. Общее количество таких терминов в английском подъязыке ИИ составляет 249 специальных лексических единиц (9% от всей выборки). Как суффиксы, так и префиксы являются средствами системного терминообразования.

При изучении исследуемой терминологии представляется возможным выделить наиболее продуктивные суффиксы, участвующие в образовании терминов. Под продуктивными понимаются те аффиксы, которые являются наиболее частотными в исследуемой выборке. Результаты проведенного анализа представлены ниже в таблице 1 в порядке уменьшения продуктивности.

Таблица 1

Продуктивные суффиксы в терминообразовании английского подъязыка искусственного

интеллекта

Суффикс Количество терминологических единиц Пример

-tion/ ion 106 (4% от общей выборки) Abstraction (абстрагирование), causation (каузация), definition (определение).

-ing 33 (1% от общей выборки) Backjumping (обратный переход), expanding (развертывание).

Продолжение табл. 1

-y/ty 31 (1% от общей выборки) Continuity (непрерывность), equality (равенство), cyclidity (цикличность).

- ог/ег 17 (0,6% от общей выборки) Compiler (компилятор), demodulator (демодулятор), planner (планировщик).

-епсе/апсе 9 (0,3% от общей выборки) Equivalence (эквивалентность), intelligence (интеллект).

-ness/ ess 8 (0,2% от общей выборки) Conciseness (краткость), greediness (стремление к «жадности»).

-ment 5 (0,1 % от общей выборки) Argument (аргументация), environment (среда), judgment (суждение).

- ism 3 (0,1 % от общей выборки) Behaviourism (бихевиоризм), connectionism (коннекционизм).

• ure 1 (0,03% от общей выборки) Architecture (архитектура).

Префиксальным способом образовано 54 термина, что составляет 2% от общей выборки. Такой способ образования терминов является менее частотным по сравнению с суффиксальным. В таблице 2 представлены префиксы в порядке уменьшения частотности.

Таблица 2

Продуктивные префиксы в терминообразовании английского подъязыка искусственного

интеллекта

Префикс Количество терминологических единиц Примеры

Sub- 10 (0,4% от общей выборки) Subevent (подсобытие), subtree (поддерево), sunset (подмножество).

De- 7 (0,3% от общей выборки) Debugging (отладка), decomposition (декомпозиция).

Re- 7 (0,3% от общей выборки) Replanning (перепланирование), representation (представление).

Meta- 5 (0,2% от общей выборки) Metarule (метаправило), metalanguage (метаязык).

Dis- 4 (0,1% от общей выборки) Disequality (неравенство), disjunct (дизъюнкт), disjunction (дизъюнкция)

Un- 4 (0,1% от общей выборки) Uncertainty (неопределенность), unsatisfiability (невыполнимость)

Hyper- 3 (0,1% от общей выборки) Hyperlink (гиперссылка), Hypertree (гипердерево), hyperevent (гиперсобытие)

Pre- 3 (0,1% от общей выборки) Precondition (предусловие), presupposition (пресуппозиция).

Продолжение табл.2

Со- 3 (0,1 % от общей выборки) Cooperation (кооперация), coordination (координация), coroutines (сопроцедуры)

1п- 2 (0,07% от общей выборки) Incompleteness (неполнота), independence (независимость)

Non- 2 (0,07% от общей выборки) Nonidentity (неравенство), nonmonotonicity (немонотонность)

Super- 2 (0,07% от общей выборки) Superset (надмножество), supercategory (надкатегория)

Mega- 1 (0,03% от общей выборки) Megavariable (мегапеременная)

Under- 1 (0,03% от общей выборки) Underconstraint (недостаточное ограничение)

Semi- 1 (0,03% от общей выборки) Semidecidability (полуразрешимость)

Как видно из таблицы 2, среди префиксов, участвующих в образовании терминов, присутствуют элементы терминов, заимствованные из классических языков. К таким элементам относятся, например, приставка meta-, hyper-, and mega-.

Сложные термины в выборке ИИ в английском языке представлены всего 43 единицами (1,5% от общей выборки). Подавляющее большинство сложных терминов представляют собой специальные лексические единицы, состоящие из нескольких корневых морфем - 37 терминов. Примерами указанных единиц могут служить термины blackboard (доска объявлений), crossover (скрещивание), keystroke (нажатие клавиш). Термины-символослова, в состав которых входит буквенный или числовой символ, не являются частотными в исследуемой выборке. Таким структурным способом образовано всего 6 специальных лексических единиц, например, I- expression - 1-выражение.

ТС можно рассматривать с точки зрения элементов, входящих в сочетание, что позволяет установить их приемлемую длину. Количественное соотношение ТС, рассматриваемых с точки зрения компонентов, входящих в их состав, представлено на диаграмме 2.

□ двухкомпонентные ТС

□ трехкомпоиентные ТС

□ четырехкомпонентные ТС

□ пятикомпонентные ТС

□ шестикомпоиентные ТС

□ семикомпонентные ТС

Диаграмма 2. Многокомпонентные терминологические сочетания в английской терминологии искусственного интеллекта

Что касается терминологии ИИ в английском языке, то наиболее частотными оказались ТС, состоящие из двух компонентов. Их количество составляет 1463 единицы (53,5% от общей выборки). Двухкомпонентные сочетания характеризуются большей связью составляющих их компонентов и тенденцией к превращению в однословные обозначения. Многокомпонентные ТС по мере развития подъязыка той или иной науки нередко становятся аббревиатурами.

Основным типом двухкомпонентных сочетаний является атрибутивное словосочетание, в состав которого входит ядерный элемент, выраженный, как правило, именем существительным, и атрибутивный, определяющий элемент, их количество составляет 687 единиц (25% от общей выборки): abductive inference (абдуктивный вывод), chronological backtracking (хронологический поиск с возвратом), fuzzy inference (нечеткий вывод). Следующей наиболее продуктивной моделью является модель NN. По такой модели образовано 574 ('21% от общей выборки): belief logic (логика веры), chain rule (цепное правило), inference algorithm (алгоритм логического вывода). Перечисленные выше структуры терминов являются мотивированными, отражающими связь данного понятия с другими.

Трехкомпонентные ТС представлены в исследуемой выборке в меньшей степени, по сравнению с двухкомпонентными сочетаниями. Общее количество таких сочетаний составляет 552 (20% от общей выборки). Наиболее продуктивные модели образования трехкомпонентных ТС - ANN и NNN. По первой модели образовано 240 (10% от общей выборки): abstract data type (абстрактный тип данных), complete local search (полный локальный поиск), empirical gradient search (поиск по эмпирическому градиенту). Вторая из указанных моделей послужила основой для создания 119 (4% от общей выборки): action selection rule (правило выбора действия), data base machine (машина базы данных), time complexity analysis (анализ временной сложности).

Общее количество четырехкомпонентных ТС - 109 единиц (4% от общей выборки), пятикомпонентных - 18 единиц (0,6% от общей выборки), шестикомпонентных - 5 единиц (0,1% от общей выборки). В терминологии ИИ присутствует всего один семикомпонентный термин.

Анализ выборки специальной лексики ИИ в английском языке позволяет выделить наиболее продуктивные ядерные термины. К таким терминам относятся следующие специальные лексические единицы, расположенные в порядке уменьшения частотности образования многокомпонентных ТС:

- algorithm (алгоритм) -11 терминологических сочетаний;

- model (модель) - 61 терминологическое сочетание;

- function (функция) - 58 терминологических сочетаний;

- problem (задача) - 54 терминологических сочетания;

- search (поиск) - 54 терминологических сочетания;

- system (система) - 50 терминологических сочетаний;

- logic (логика) - 35 терминологических сочетаний;

- set (множество) - 34 терминологических сочетаний;

- agent (agent) - 32 терминологических сочетания;

- rule (правило) - 30 терминологических сочетаний;

- network (сеть) - 29 терминологических сочетаний;

- language (язык) - 28 терминологических сочетаний;

- relation (отношение) - 28 терминологических сочетаний.

Первым ядерным термином, создавшим наибольшее количество терминологических сочетаний, является термин Algorithm.

Термин algorithm (алгоритм) является базовым понятием подъязыка искусственного интеллекта, заимствованного из математики. Продуктивность этой специальной лексической единицы можно объяснить тем, что искусственный интеллект является прикладной наукой, и большинство его практических разработок действуют на основе набора инструкций, которые необходимо выполнить рациональному агенту, чтобы успешно справиться с решением поставленной задачи. Longman Dictionary of Contemporary English дает следующее определение рассматриваемому термину: algorithm - technical, a set of instructions for solving a mathematical problem, making a computer program etc that are followed in a fixed order [Longman, 1995: 31]. Таким образом, под алгоритмом понимается очный набор инструкций, описывающих порядок действий исполнителя для достижения результата решения задачи за конечное время.

Интересно происхождение специальной лексической единицы algorithm в английском языке. Этимологический словарь английского языка указывает на то, что само слово «алгоритм» происходит от имени персидского учёного Абу Абдуллах Мухаммеда ибн Муса аль-Хорезми и пришло в английский язык из французского, но изначально неверно связывалось с греческим понятием, обозначающим «число» [The Oxford Dictionary of English Etymology, 1960: 37]. Современное значение термина «алгоритм» датируется 19 веком. Algorithm -1690s, from Fr. algorithme, refashioned (under mistaken connection with Gk. arithmos "number") from O.Fr. algorisme "the Arabic numeral system" (13c.), from M.L. algorismus, a mangled transliteration of Arabic al-Khwarizmi "native of Khwarazm, " surname of the mathematician whose works introduced sophisticated mathematics to the West. The earlier form in M.E. was algorism (early 13c.), from Old French. Modern use of algorithmic to describe symbolic rules or language is from 1881.

Следующей по производительности идет специальная лексическая единица Model (модель). Этот термин пришел в английский язык из французского в эпоху Возрождения, когда возврат к идеалам античности дал толчок к развитию искусства, поэтому изначально "modelупотреблялся именно в данной сфере. Английская промышленная революция XVII века стимулировала развитие науки и техники, что привело к терминологическому заимствованию этой специальной лексической единицы в сферу производства путем расширения ее лексического значения. Это наглядно подтверждается данными Этимологического словаря английского языка, согласно которому model- 1570s, "architect's set of designs," from M.Fr. modelle (Fr. modèle), from It. modello "a model, mold, " from V.L. *modellus, dim. of L. modulus "measure, standard," dim. of modus "manner, measure". Sense of "thing or person to be

imitated" is 1630s [The Oxford Dictionary of English Etymology, 1960: 354]. В современном английском языке термин model в технической сфере употребляется в значении упрощенного представления реального устройства и/или протекающих в нем процессов, явлений (a simple description of a system or structure that helps people understand similar systems or structures) [Longman, 1995: 916]. Поскольку ученые искусственного интеллекта занимаются разработками устройств, моделирующих деятельность человека, то терминологическая единица model является продуктивной именно по этой причине.

Аббревиация, под которой понимается сложение слов или основ с их одновременным сокращением, также является предметом изучения. Общее количество аббревиатур в английской терминологии ИИ - 67 единиц (2,4% от общей выборки). В английской терминологии ИИ основным типом аббревиации выступает инициальная аббревиация, с помощью которой образовано 39 терминологических единиц (1,4% от общей выборки). Примерами таких терминов могут служить: ADL (Action Description Language) - язык описания действий; AI (Artificial Intelligence) - искусственный интеллект.

Важной характеристикой терминологии ИИ в английском языке является наличие гибридных терминов - многокомпонентных ТС, где в качестве одного или нескольких компонентов выступают инициальные сокращения. Общее количество гибридных образований в английской терминологии ИИ — 27 единиц (1% от общей выборки). Примерами таких специальных лексических единиц могут служить следующие термины: AI programming (ИИ программирование), FIFO queue (очередь first-in-first-out). Поскольку многокомпонентные ТС, состоящие более чем из 5 элементов, не характерны для терминологии ИИ в английском языке, то это и является причиной низкого процента аббревиатур в представленной выборке.

Терминологизация общелитературной лексики является наиболее распространенным семантическим способом образования специальных лексических единиц ИИ. Считается, что такие термины составляют самый древний пласт научной и технической лексики. В результате проведенного анализа было выявлено 118 общелитературных слов, перешедших в терминологическую лексику. Примерами таких специальных лексических единиц могут служить:

- action (действие) - the process of doing in order to deal with a problem or difficult situation [Longman, 1995: 13];

- blanket (покрытие) - a thick covering or area of something [Longman, 1995: 122];

- control (контроль) - the ability or power to make someone or something do what is needed [Longman, 1995: 295].

Метафора представляет собой перенос значения по сходству, что приводит к сближению двух предметов, абсолютно разных по своему происхождению и назначению, на основе какой-то общей черты. С помощью метафорического переноса в английском подъязыке искусственного интеллекта были образованы следующие терминологические единицы, общее количество

которых составляет 37 (1,3% от общей выборки) единиц. Таким способом были образованы, например, следующие термины:

\)tree (дерево) - термин используется в теории графов, поскольку изображение ациклических графов имеет древовидную структуру;

2) demon (демон) - для обозначения вредоносной программы, препятствующей нормальной работе других программ, было метафоризировано общеупотребительное значение «злой дух» (an evil spirit)-,

3) agent (агент) - термин употребляется в искусственном интеллекте для обозначения действующего объекта, способного принимать самостоятельные решения и действовать рационально в зависимости от ситуации, по аналогии с общеупотребительным понятием, обозначающим лицо, действующее по поручению кого-либо, представитель организации, учреждения и т. д., выполняющий поручения. Метафорический перенос осуществляется на основе сходства функций.

Некоторые термины ИИ были образованы с помощью расширения значения. К числу таких терминов относятся:

1) hierarchy - это понятие означало порядок подчинённости низших звеньев высшим в сфере духовенства, и только в XVII веке стало означать подчинительную структуру по отношению к любым предметам и лицам (mid-I4c., from O.Fr. ierarchie, from M.L. hierarchia "ranked division of angels" (in the system of Dionysius the Areopagite), from Gk hierarkhia "rule of a high priest, "from hierarkhes "high priest, leader of sacred rites," from ta hiera "the sacred rites" (neuter plural of hieros "sacred;" see ire) + arkhein "to lead rule". Sense of "ranked organization ofpersons or things" first recorded 1610s, initially of clergy)-,

2) map (карта) - первоначально этим термином называлась географическая карта (1520s, shortening ofM.E. mapemounde "map of the world" (late 14c.), from M.L. mappa mundi "map of the world, "first element from L. mappa "napkin, cloth" (on which maps were drawn), в искусственном интеллекте представляет собой намеченную траекторию, по которой движется агент.

Экстралингвистическое переплетение научной и производственной сфер приводит к тому, что в разных отраслях существуют одинаковые терминологические единицы. В таком случае речь идет о межотраслевой терминологической лексике, которая переходит из одной терминосистемы в другую вместе с переходом соответствующих реалий. Междисциплинарный характер искусственного интеллекта, его тесная связь со многими науками обусловливает частотность межотраслевого заимствования как способа пополнения исследуемой терминосистемы.

Собственных терминов ИИ, которые возникли именно в рамках этого научного направления, а не привлеченных из понятийного аппарата других наук, насчитывается 29 единиц (1% от общей выборки). К таким терминам относятся artificial intelligence (искусственный интеллект), logic-theoretic (логик-теоретик, название первой игры, созданной в рачках ИИ), Turing machine (машина Тьюринга), the wampus world (мир вампуса).

Ниже приведены термины, пополнившие терминологию ИИ путем межотраслевого заимствования.

Таблица 3

Межотраслевое заимствование в терминологии искусственного интеллекта

Область знания Количество Пример

Компьютерные науки 164 (6% от общей выборки) Available memory (доступная память), knowledge base (база знаний), digital computer (цифровой компьютер).

Программирование 31 (1% от общей выборки) Datalog (язык программирования Datalog), dynamic programming (динамическое программирование).

Математика 97 (3,5% от общей выборки) Calculus (исчисление),Eulerian graph (граф Эйлера), equation (уравнение).

Логика 207 (7,5% от общей выборки) Combinatorial logic (комбинаторная логика), evidence (свидетельство), fact (факт), /игу logic (нечеткая логика).

Кибернетика 63 (2% от общей выборки) Control theory (теория управления), robot (робот), robotics (робототехника)

Лингвистика 250 (9% от общей выборки) Clause (выражение), context (контекст), case (падеж), homophone (омофон), syntax (синтаксис).

Психология 38 (1% от общей выборки) Behaviorism (.бихевиоризм), emergent behavior (эмерджентное поведение), intelligence (интеллект), memory (память).

Философия 56 (2% от общей выборки) Heuristic (эвристика), general ontology (общая онтология,) hypothesis (гипотеза).

Имена собственные часто выступают в качестве определяющего компонента в ТС. Для английской терминологии ИИ также характерно образование ТС, в состав которых входит имя собственное. Такие термины часто называют фамильными терминами. Общее количество таких терминологических единиц составляет 62 единицы (2,2% от общей выборки). Анализ ономасионных терминов показывает, что в качестве имени собственного выступают:

1) фамилии изобретателей или ученых, открывших и объяснивших то или иное явление в исследуемой области знания. Примерами таких терминов служат Bayes' model (байесовская модель), Church thesis (тезис Черча), Eulerian graph (граф Эйлера). Такие термины образованы путем метонимического переноса. Поскольку можно четко понять семантическую природу понятия, то эти термины являются мотивированными.

2) географические названия, например Manhattan distance (манхэттенское расстояние). Термины этой группы также образованы с помощью метонимического переноса, но в данном случае семантическая структура термина не является очевидной, что свидетельствует о его немотивированности.

Под синонимией в терминологии понимается избыточность средств называния понятия, т.е. использование нескольких специальных лексических единиц для наименования одного понятия. Источниками синонимии в подъязыках различных наук и научных направлениях служат: 1) метадиалекты различных научных школ и идиолекты отдельных исследователей; 2) варьирование формы термина; 3) использование в номинации различных аспектов одного объекта; 4) заимствование термина с последующим появлением семантического дублета на родном языке;

5) одновременное заимствование двух разноязычных терминов;

6) параллельное существование официального и разговорного, современного и устаревшего, полного и краткого терминов.

Английская терминология ИИ не является еще окончательно унифицированной, что можно объяснить сравнительно молодым возрастом науки и тем скептицизмом научного сообщества по отношению к исследованиям в этой отрасли, который отрицательным образом отразился на развитии самой области исследования и, соответственно, ее подъязыка.

Исследование терминологической выборки по ИИ в английском языке показывает, что количество синонимичных терминов составляет 95 синонимических рядов. Самый протяженный синонимический ряд состоит из 5 элементов. Ярким примером использования терминов-дублетов представителями различных направлений исследований ИИ является синонимический ряд non-recursive rule (нерекурсивное правило) - conjunctive query (конъюнктивный запрос), последний термин используется в подъязыке баз данных.

В синонимическом ряду disequality - nonidentity для обозначения русского термина «неравенство» используются лексические единицы с равнозначным значением: equality - the state of being equal, identity - exact similarity between two things [Longman, 1995: 464, 710]. Значение отрицательности передается с помощью префиксов dis- и поп-, имеющих тождественное значение.

Аналогичными примерами дублетности служат:

- information search - information retrieval (информационный поиск) - в данном примере параллельно существуют общеупотребительная лексическая единица search и специальная лексическая единица retrieval, употребляющаяся в терминологии компьютерных наук: retrieval - the process of getting back information from a computer system", search - an attempt to find something or somebody [Longman, 1995: 1213, 1282];

- initial state - start state (начальное состояние) - в данном синонимическом ряду явление дублетности образуется за счет употребления тождественных дифференцирующих компонентов терминологического сочетания: initial - happening at the beginning, first; start —first, initial, being at the beginning [Longman, 1995: 732,1406].

Профессиональное просторечие также выступает в качестве источника синонимии. Следующий синонимический ряд, состоящий из трех элементов, демонстрирует именно такую ситуацию: naive Bayes' model (наивная

байесовская модель) - Bayesian classificator (байесовский классификатор) -idiot Bayes' model (идиотская байесовская модель). Некорректное употребление термина naive в первом ТС синонимического ряда побудило специалистов ИИ ввести в свой профессиональный обиход ТС с атрибутивным элементом, выраженным прилагательным idiot.

Для терминологии ИИ в английском языке характерным является наличие вариантов, образуемых путем варьирования формы термина параллельным существованием полной и краткой формы. Наглядно иллюстрируют параллельное существование полной и краткой формы термина следующие специальные лексические единицы: artificial intelligence = AI (искусственный интеллект), artificial intelligence programming = AI programming (программирование искусственного интеллекта).

Под варьированием формы термина понимается не только использование его полной и краткой формы, но и замещение одной части речи на другую, как правило, это происходит с дифференцирующими понятиями в целях экономии языковых средств, как например, в паре situation calculus - situational calculus (iситуационное исчисление), где прилагательное теряет свой парадигматический суффикс, что в результате приводит к изменению терминообразовательной модели и параллельному существованию двух терминов. Поскольку в именных словосочетаниях как прилагательное, так и существительное могут выступать в качестве атрибутивного элемента, то в данном случае замена является эквивалентной.

Справедливо заметить, что требование к термину, выдвинутое Д.С. Лотте, об отсутствии синонимов на настоящем этапе развития терминоведения можно свести к тому, что терминосистемам следует избавляться от частичных синонимов, наличие же эквивалентов и вариантов допустимо и не препятствует развитию и существованию подъязыка.

Полисемия терминов, принадлежащих к одной предметной области, представляет собой достаточно серьезную проблему терминоведения, поскольку приводит к многозначности и неточности значения термина. Когда речь идет о разных значениях, присущих одному термину, как правило, подразумеваются разные контексты его использования. Следует отметить, что явление полисемии представлено в исследуемой терминологии. Анализ выборки терминов показал, что из общего числа специальных лексических единиц полисемичными являются 17 терминов (0,6% от общей выборки).

Полисемичным является термин artificial intelligence, который употребляется для обозначения науки (a science that aims to create the intelligence of machines) и свойств интеллектуальных систем, способных выполнять функции, традиционно считавшихся прерогативой человека (property of intelligent systems to carry out functions which are traditionally thought to characterize a human being). Следовательно, в результате метонимического переноса объект исследования дал название целой науки.

Термин "tree" (дерево) также является многозначным и употребляется в следующих значениях:

1. (теория графов) - это связный ациклический граф (то есть граф, не содержащий циклов, между любой парой вершин которого существует ровно один путь) (bound acyclic graph in -which there is only one path between any pair of nodes)-,

2. (структура данных) - структура данных в информатике, эмулирующая древовидную структуру в виде набора связанных узлов (data structure in informatics, emulating tree structure in a set of bound nodes).

Терминологическая единица, пополнившая английский подъязык искусственного интеллекта в результате метафоризации общелитературного значения, стало многозначным внутри исследуемой терминологии.

Анализ выборки английских терминов искусственного интеллекта показывает, что, многозначность раскрывается в двух значениях, т.е. речь идет о бисемии.

В заключении подводятся итоги проведенного исследования и формулируются его основные результаты, предлагаются дальнейшие возможные пути исследования терминологии ИИ в английском языке.

Являясь смысловым ядром специального языка, термин передает основную содержательную информацию. Ввиду постоянно развивающейся науки, техники и технологии число специальных лексических единиц увеличивается быстрее, чем количество слов общеупотребительного языка. Образование новых научных дисциплин, направлений и областей знаний влечет за собой необходимость создания собственной терминологии, что подтверждает актуальность терминологических исследований на современном этапе развития научной мысли. Важной особенностью специальной лексики является специфичность связи ее единиц с понятиями и именуемыми объектами.

Одной из наиболее остро стоящих перед научным сообществом проблем является национализация и глобализация терминологии. С одной стороны, любые научные открытия и достижения принадлежат всему человечеству, поскольку цель науки - совершенствование, улучшение, модернизация и постоянное развитие существующих условий жизнедеятельности. С этой точки зрения, терминология имеет глобальный характер, что обеспечивает общение и взаимопонимание ученых разных стран. С другой стороны, научное открытие или изобретение имеет конкретного автора, поэтому в интересах каждого государства закрепить новое понятие в своем языке и, что важнее, добиться признания нового термина (как известно, за каждым новым предметом закрепляется понятие, что приводит к появлению нового термина). В данной оппозиции «глобализация - национализация терминологии» отразились две противоречивые тенденции современности. На наш взгляд, невозможно дать однозначного ответа на вопрос, должна ли терминология быть межнациональной или следует сохранять национальный характер данной науки. Полагаем, что следует учитывать особенности той науки, о терминосистеме которой идет речь. Так, исследуемая нами терминосистема имеет следующую особенность: большинство терминов искусственного интеллекта англоязычны по происхождению. Однако этимологический анализ

ядерных терминов показывает, что подавляющее большинство из них были заимствованы из классических языков (74%).

Как показал анализ английской терминологии ИИ, интерференция специальных лексических единиц различных областей знания является характерной чертой исследуемого подъязыка, отражая междисциплинарный характер самой науки. Принимая во внимание результаты проведенного исследования, справедливо предположить, что терминологическое заимствование будет основным источником пополнения терминосистемы искусственного интеллекта в английском языке.

Прогнозируя дальнейшее развитие английской терминосистемы ИИ, можно утверждать, что сохранится тенденция к образованию многокомпонентных ТС, поскольку такие специальные лексические единицы обладают высокой степенью мотивированности, так как они передают необходимые признаки выражаемых ими понятий. Двухкомпонентные ТС, построенные по модели AN и NN. будут превалировать в терминосистеме ИИ в английском языке, поскольку на настоящем этапе развития терминологии их количество составляет 53,5% от общей исследованной выборки.

Для возможного сокращения многокомпонентных терминологических сочетаний будет активнее использоваться аббревиация и краткие варианты полных терминов.

Синонимия как одна из характерных черт английской терминологии искусственного интеллекта будет развиваться за счет медиалектов различных школ и идиолектов отдельных исследователей, а также благодаря варьированию формы терминов. И если последняя причина объяснима с лингвистической позиции, то дублетность, возникшая в разных научных школах, наглядно доказывает необходимость исследования отраслевых терминологий в русле социолингвистического подхода, который позволяет глубже проникать в суть исследуемого подъязыка.

Поскольку, как уже не раз отмечалось в диссертационном исследовании, искусственный интеллект является наукой многопрофильной и каждое направление характеризуется интенсивными разработками, то целесообразно продолжать исследование терминологии рассматриваемой науки в рамках каждого из существующих направлений. Наиболее перспективными направлениями искусственного интеллекта являются компьютерная лингвистика, нейронные сети и экспертные системы, следовательно, терминологии именно этих областей исследования требуют более тщательного изучения. Совместная работа терминологов и ученых искусственного интеллекта могла бы способствовать унификации терминологии, например, по возможности избавить ее от синонимов.

Основные идеи диссертации отражены в следующих работах:

1. Винокурова, Т. Н. Англо-русский словарь терминов искусственного интеллекта [Текст] / Т. Н. Винокурова. - Омск : Полиграфический центр КАН, 2012.-424 с.

2. Винокурова, Т. Н. Заимствование общенаучных терминов греческого и латинского происхождения в английском подъязыке искусственного интеллекта [Текст] / Т. Н. Винокурова // Античный вестник = Nuntius antiquus : сб. науч. тр. / под ред. А. А. Елагиной. - Омск : Изд-во Омск, гос. ун-та, 2011. - Вып. IX. - С. 37-42.

3. Винокурова, Т. Н. Из истории становления и развития английской терминологии подъязыка искусственного интеллекта [Текст] / Т. Н. Винокурова // Иностранные языки в контексте культуры: сб. ст. по мат-лам VII Междунар. науч.-практ. конф. : в 2 т. / Перм. гос. ун-т. - Пермь,

2010. - Т. 1. Актуальные проблемы когнитивной лингвистики и лингводидактики. - 2010. - С. 230-235.

4. Винокурова, Т. Н. О необходимости исследования терминологии [Текст] / Т. Н. Винокурова // Актуальные проблемы лингвистики и методики преподавания иностранных языков : мат-лы Всерос. науч.-практ. конф. : в 3 ч. - Уфа : РИЦ БашГУ, 2010. - Ч. 1. - С. 66-70.

5. Винокурова, Т. Н. Особенности терминологии, передающей понятия искусственного интеллекта в английском языке [Текст] / Т. Н. Винокурова//Омский научный вестник.-2010.-№ 1 (85).-С. 113-115.

6. Винокурова, Т. Н. Признаки выделения английских терминов, передающих понятия искусственного интеллекта [Текст] / Т. Н. Винокурова // Университеты России и их вклад в образовательное и научное развитие регионов страны : сб. науч. тр. / Отв. ред. В. И. Разумов, В. И. Струнин, Н. А. Томилов. - Омск : Изд-во Омск. гос. ун-та, 2010. - С. 211-213.

7. Винокурова, Т. Н. Проблема синонимии в английской терминологии искусственного интеллекта [Текст] / Т. Н. Винокурова // Язык. Культура. Образование : мат-лы Всерос. науч.-практ. конф. с зарубежным участием. - Омск: Изд-во ИП Макшеевой Е. А., 2011. - С. 31 -35.

8. Винокурова, Т. Н. Становление, формирование и развитие терминологии искусственного интеллекта в английском языке [Текст] / Т. Н. Винокурова // Под ред. J1. Б. Ткачевой. - Омск : Омский научный вестник,

2011.-Т. IV.-С. 16-24.

9. Винокурова, Т. Н. Терминология искусственного интеллекта: диахронический аспект [Текст] / Т. Н. Винокурова // Вопросы филологии и методики и преподавания иностранных языков : межвуз. сб. науч. тр. -Омск : ИПК Макшеевой Е. А., 2010. - Вып. 8. - С. 124-127.

Ю.Винокурова, Т. Н. Термины искусственного интеллекта [Текст] / Т. Н. Винокурова // Из истории отдельных терминов ; коллективная монография / Под ред. Л. Б. Ткачевой. - Омск : Омский научный вестник, 2011.-Т. IV.-С. 15-23.

Подписано в печать 14.02.2012. Формат 60x84/16. Бумага писчая. Оперативный способ печати. Усл. печ. л. 1, 5. Тираж 100 экз. Заказ № 091

Отпечатано в «Полиграфическом центре КАН» тел. (3812) 24-70-79, 8-904-585-98-84.

E-mail: pc_kan@mail.ru 644050, г. Омск, ул. Красный Путь, 30 Лицензия ПЛД № 58-47 от 21.04.97

Текст диссертации на тему "Многопрофильность искусственного интеллекта как науки и особенности ее терминологического выражения в английском языке"

61 12-10/732

ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ ГУМАНИТАРНОГО ОБРАЗОВАНИЯ КАФЕДРА ИНОСТРАННЫХ ЯЗЫКОВ

На правах рукописи

ВИНОКУРОВА Татьяна Николаевна

МНОГОПРОФИЛЬНОСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА КАК НАУКИ И ОСОБЕННОСТИ ЕЕ ТЕРМИНОЛОГИЧЕСКОГО ВЫРАЖЕНИЯ В АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ

Специальность 10.02.04 - германские языки

Диссертация

на соискание ученой степени кандидата филологических наук

Научный руководитель: Кандидат филологических наук, Профессор Л.Б. Ткачева

Омск 2012

СОДЕРЖАНИЕ

Введение..............................................................................................................4

Глава I. Теоретические и практические предпосылки

исследования английской терминологии искусственного

интеллекта................................................................................................11

1.1. Предпосылки научно-технического развития в XX столетии.............12

1.2. История становления и развития искусственного интеллекта

как науки....................................................................................................14

1.3. Современное состояние науки и дальнейшие тенденции

развития искусственного интеллекта......................................................20

1.4. К вопросу о статусе искусственного интеллекта в парадигме научного познания....................................................................................28

1.5. К вопросу о связи искусственного интеллекта и лингвистики............32

1.6. Проблемы терминоведения как научно-теоретические предпосылки для исследования отраслевых терминологий.................37

Выводы по Главе I .........................................................................................48

Глава II. Становление, формирование и развитие

английской терминологии искусственного интеллекта в русле социолингвистического исследования...............................52

2.1. Исследование терминологии в русле социолингвистического подхода.......................................................................................................52

2.2. История становления и развития английского подъязыка искусственного интеллекта......................................................................56

2.3. Этимологическая характеристика английской

терминологии искусственного интеллекта............................................60

Выводы по Главе II.........................................................................................72

Глава III. Структурно-семантические особенности

терминологии искусственного интеллекта в английском языке..........................................................................................................74

3.1. Структурные особенности образования терминологии искусственного интеллекта в английском языке...................................74

3.1.1. Простые термины в английском подъязыке искусственного интеллекта..................................................................................................76

3.1.2. Терминологические сочетания в английской

терминологии искусственного интеллекта............................................80

3.1.3. Аббревиация как морфолого-синтаксический способ терминообразования в английском подъязыке искусственного интеллекта......................................................................99

3.2. Семантические особенности образования терминов искусственного интеллекта в английском языке.................................102

3.2.1. Семантические способы образования английских

терминов искусственного интеллекта..................................................102

3.2.2. Терминологическое заимствование как основной способ обогащения подъязыка искусственного интеллекта...........................105

3.2.3. К вопросу об ономасионных терминах в английском

подъязыке искусственного интеллекта.................................................109

3.3. Синонимия как одна из проблем изучения английской терминологии искусственного интеллекта..........................................110

3.4. Полисемия в английской терминологии искусственного интеллекта................................................................................................118

Выводы по Главе III.....................................................................................121

Заключение.....................................................................................................123

Список используемой литературы............................................................127

Приложение....................................................................................................146

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.

Большое значение искусственного интеллекта в современных условиях существования общества обусловливает необходимость тщательного изучения терминологии данной науки. Многопрофильность искусственного интеллекта отражается в его терминосистеме, которая на настоящий момент нуждается в упорядочении и систематизации, поскольку большое число терминов-дублетов затрудняет взаимопонимание ученых разных стран. Кроме того, актуальность диссертационного исследования заключается в том, что английская терминология искусственного интеллекта не становилась объектом целенаправленного научного изучения. Выявление структурно-семантических особенностей, специфики функционирования и экстралингвистических факторов, повлиявших на становление, формирование и развитие терминологии, определяют важность диссертационного исследования.

Научная новизна работы заключается в том, что в ней впервые исследуется терминология искусственного интеллекта в английском языке, которая прежде не являлась предметом комплексного лингвистического изучения. Впервые определяются лингвистические особенности терминов искусственного интеллекта, рассматриваются их системные отношения, выявляются типичные для данной терминологии способы образования терминов, а также прогнозируется дальнейшее развитие терминологии изучаемой науки. Результаты исследования послужили основой для составления словаря терминов искусственного интеллекта, в котором дается перевод и толкование научного понятия.

Цель настоящего диссертационного исследования состоит в комплексном изучении формирования и становления английской терминологии искусственного интеллекта, выявление особенностей развития и экстралингвистической обусловленности терминологии на современном этапе, что позволяет прогнозировать ее дальнейшее развитие.

Поставленная цель диссертационного исследования предполагает решение следующих задач:

1. Изучить понятийный аппарат искусственного интеллекта в английском языке и составить терминологическую выборку путем сплошного просмотра специализированных монографий и статей.

2. Проследить историю становления, формирования и развития английской терминологии искусственного интеллекта и установить экстралингвистические факторы, влияющие на подъязык исследуемой науки.

3. Провести анализ английской терминологии искусственного интеллекта на современном этапе и выявить основные проблемы терминосистемы.

4. Установить системные связи терминов искусственного интеллекта в английском языке путем анализа семантических и словообразовательных отношений в терминосистеме..

5. Выявить основные семантические способы формирования английской терминологии искусственного интеллекта.

6. Установить наиболее характерные структурные модели образования терминов искусственного интеллекта в английском языке и их взаимосвязь с семантикой терминов.

Объектом исследования является терминология искусственного интеллекта в английском языке.

Предметом исследования являются лингвистические и экстралингвистические особенности английской терминологии искусственного интеллекта.

Материалом для исследования является выборка английских терминов искусственного интеллекта общим объемом 2729 терминологических единиц, составленная путем сплошного просмотра:

- монографии зарубежных и отечественных ученых, посвященные истории становления и развития, теоретическим и практическим вопросам исследуемой научной области;

- справочники по искусственному интеллекту;

- статьи и материалы конференций по проблемам исследуемой науки;

- англоязычные толковые, этимологические и энциклопедические словари;

- ресурсы сети Internet.

Общий объем исследованных источников составляет 2882 печатных страницы.

Для решения поставленных задач применялись следующие методы лингвистического анализа:

- метод сравнения дефиниций;

- метод корреляции языковых и социальных явлений;

- статистический метод количественных и процентных характеристик;

- структурно-семантический анализ;

- сравнительно-сопоставительный метод;

Теоретическая значимость настоящего диссертационного исследования заключается в том, что оно вносит определенный вклад в развитие теоретического терминоведения современного английского языка, позволяет проследить особенности взаимодействия социальных и лингвистических факторов, повлиявших на становление и развитие терминологии искусственного интеллекта в английском языке. В ходе изучения английской терминологии искусственного интеллекта были выявлены и описаны особенности и закономерности формирования и развития терминосистемы.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что был составлен первый англо-русский словарь терминов искусственного интеллекта, в котором даются не только термины и их перевод, но и пояснения для пользователей. Полученные результаты могут способствовать дальнейшему развитию терминоведения, терминографии, а также решить проблемы терминологии искусственного интеллекта в английском языке. Результаты исследования могут быть использованы в курсе лекций по лексикологии и терминоведению при подготовке переводчиков в сфере профессиональной коммуникации, бакалавров и магистрантов естественных специальностей, а также аспирантов, занимающихся исследованиями в области физики, математики, информатики и других естественных, а также гуманитарных специальностей.

Апробация результатов работы по теме диссертационного исследования представлена в 11 публикациях: тезисах четырех научно-практических конференций, в том числе двух Международных («Актуальные проблемы лингвистики и методики преподавания иностранных языков» (г. Сибай, 2010), «Иностранные языки в контексте культуры. Актуальные проблемы когнитивной лингвистики и лингводидактики» (г. Пермь, 2010), «Язык. Культура. Образование» (г. Омск, 2011), а также на 1 Всероссийской научной конференции «Университеты России и их вклад в образовательное и научное развитие регионов страны», посвященной 35-летию Омского государственного университета им. Ф.М. Достоевского (г. Омск, 2009). По теме диссертации опубликовано 6 статей, среди них 2 в рецензируемом журнале из перечня ВАК («Омский научный Вестник», 2010, 2011), 1 статья в межвузовском сборнике «Вопросы филологии и методики преподавания иностранных языков» (Омск, 2010), 1 статья в журнале «Античный Вестник» из списка РАН (Омск, 2011), а также 2 статьи в коллективных монографиях «Из истории отдельных терминов» (Омск, 2011) и «Становление и развитие терминосистем в английском и немецком языках» (Омск, 2011). Выбранные для исследования термины искусственного интеллекта легли в основу англо-русского словаря.

Структура работы определяется целью настоящего диссертационного исследования и поставленными задачами. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографии и приложения.

Во введении обосновывается выбор темы, раскрывается ее актуальность, определяются цели, задачи, материал и методы исследования, доказывается его научная новизна, теоретическая и практическая значимость диссертационной работы.

Первая глава «Теоретические и практические предпосылки исследования английской терминологии искусственного интеллекта» посвящена раскрытию теоретических вопросов терминоведения, в которой исследуются социальные и исторические предпосылки возникновения новой науки «искусст-

8

венный интеллект», доказывается его научный статус и объясняется взаимосвязь искусственного интеллекта и лингвистики.

Во второй главе «Становление, формирование и развитие английской терминологии искусственного интеллекта в русле социолингвистического исследования» объясняется целесообразность исследования отраслевых терминологий в русле социолингвистического подхода, раскрываются основные этапы становления английской терминологии искусственного интеллекта, затрагиваются аспекты этимологической характеристики рассматриваемых терминологических единиц.

Третья глава «Структурно-семантические особенности терминологии искусственного интеллекта в английском языке» посвящена рассмотрению основных семантических и структурных способов, характерных для образования терминологических единиц в английском подъязыке искусственного интеллекта, выявляются наиболее продуктивные модели образования терминов, а также исследуется внутриотраслевая синонимия и полисемия, предлагаются возможные пути устранения проблем, вызванных этим лексическим явлением.

В заключении подводятся итоги проведенного исследования и формулируются его основные результаты, предлагаются дальнейшие возможные пути исследования терминологии искусственного интеллекта в английском языке.

Библиография представлена 199 наименованиями, в число которых входят словари, энциклопедии, монографии по терминологии и искусственному интеллекту.

Приложение включает в себя синонимические ряды, исследуемые в работе.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Социолингвистический подход к исследованию отраслевых терминологий позволяет определить экстралингвистические факторы, обусловливаю-

щие особенности исследуемого подъязыка, и прогнозировать дальнейшее развитие терминосистемы.

2. В процессе формирования и развития английской терминологии искусственного интеллекта выявлены основные периоды становления и развития терминосистемы, определившие характерные особенности исследуемого подъязыка.

3. Структурно-системный подход к исследованию терминологии искусственного интеллекта позволяет определить системные связи между терминами и выявить основные структурные особенности специальных лексических единиц исследуемого подъязыка.

4. Наиболее продуктивным способом образования терминов искусственного интеллекта в английском языке является синтаксический способ с преобладанием двухкомпонентных терминологических сочетаний. Наиболее продуктивными моделями образования двухкомпонентных терминологических сочетаний являются модели А1чГ, NN.

5. Лингвистической особенностью терминологии искусственного интеллекта в английском языке является синонимия и межотраслевое заимствование.

ГЛАВА I. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ИССЛЕДОВАНИЯ АНГЛИЙСКОЙ ТЕРМИНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Искусственный интеллект в настоящее время является одной из самых молодых и вместе с тем одной из самых перспективных наук. Научно-технический прогресс, который ознаменовал вторую половину XX в. и начало XXI в., немыслим без тех теоретических исследований и практических разработок, которые были получены учеными, занимающимися изучением искусственного интеллекта. Невозможно представить современную жизнь без таких понятий, как робот, компьютерный вирус, компьютерные игры, машинный перевод. Стоит отметить, что все перечисленные понятия являются предметом изучения искусственного интеллекта. Иссл