Лингвистика и искусственный интеллект: новые горизонты в понимании языка и речевого взаимодействия
Аннотация: В статье рассматриваются новые направления развития лингвистики в контексте стремительного прогресса искусственного интеллекта. Анализируется, как большие языковые модели меняют представления о природе языка, коммуникации и речевой деятельности. Особое внимание уделяется тому, как ИИ позволяет лингвистике перейти от теоретических построений к масштабным эмпирическим исследованиям, основанным на анализе больших данных и автоматической обработке текстов. Показано, что нейросетевые модели не только расширяют возможности корпусной и когнитивной лингвистики, но и ставят новые философские и этические вопросы о границах машинного понимания языка. Отмечается, что интеграция ИИ в гуманитарные науки требует переосмысления роли исследователя и поиска баланса между человеческой интерпретацией и вычислительной аналитикой. В результате исследование показывает, что взаимодействие лингвистики и искусственного интеллекта ведёт к становлению цифровой лингвистики как новой исследовательской парадигмы, объединяющей гуманитарные и технологические подходы.
Ключевые слова: искусственный интеллект; цифровая лингвистика; большие языковые модели; обработка естественного языка; корпусные исследования; когнитивная лингвистика; этические аспекты ИИ.
Содержание не найдено
Литература
1. Бурнашев Р.Ф., Курбанова Ф.Х. Роль информационных технологий в развитии современной лингвистики //Science and Education. – 2023. – Т. 4. – №. 4. – С. 1321-1331. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-informatsionnyh-tehnologiy-v-razvitii-sovremennoy-lingvistiki/viewer (дата обращения: 27.09.2025)
2. Московская К.Э. Обучение студентов лингвистического профиля постредактированию машинного перевода // Вопросы методики преподавания в вузе. – 2022. – Т. 11. – № 1. – С. 74–86. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obuchenie-studentov-lingvisticheskogo-profilya-postredaktirovaniyu-mashinnogo-perevoda (дата обращения: 28.09.2025)
3. Первухина С.В. Цифроцентрическая научная парадигма в лингвистике: современность или будущее? // Вестник Челябинского государственного университета. 2020. № 12 (446). С. 73–80. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrotsentricheskaya-nauchnaya-paradigma-v-lingvistike-sovremennost-ili-buduschee (дата обращения: 28.09.2025)
4. Прошина М.В. Эволюция языковых моделей // Инновации и инвестиции: электронный научный журнал. – 2023. – № 10 – С. 230-235. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/evolyutsiya-yazykovyh-modeley (дата обращения: 27.09.2025)
5. Томарева И.Г. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ИИ И КОГНИТИВНОЙ ЛИНГВИСТИКИ: АКТУАЛЬНОЕ ПОЛОЖЕНИЕ
Как подчёркивает С.В. Первухина, современные качественные исследования в лингвистике практически невозможны без использования компьютерных методов, позволяющих работать с огромными массивами языкового материала и получать статистически значимые результаты [3, с. 75].
Искусственный интеллект и язык. Развитие языковых технологий началось с первых статистических подходов к моделированию языка. Андрей Марков в 1906 году предложил идею цепей Маркова — вероятностных зависимостей между элементами последовательности, впервые применив их к анализу текста Пушкина [4, с. 230–231]. Позже Клод Шеннон ввёл понятия энтропии и кросс-энтропии, заложив основы оценки качества языковых моделей [4, с. 232]. В середине XX века Ноам Хомский разработал иерархию грамматик, показав ограничения конечных автоматов и n-граммовых моделей для описания естественных языков. Это стало теоретическим фундаментом для синтаксического анализа и развития машинного перевода. С начала XXI века происходит переход к ней