.png)
УДК 81`2:004.8
Новикова Марина Львовна,
доктор филологических наук,
профессор кафедры русского языка и лингвокультурологии
Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы
e-mail: novikova-ml@rudn.ru
Новиков Филипп Николаевич,
кандидат филологических наук,
доцент кафедры иностранных языков
Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы
e-mail: philippnovikov@gmail.com
В период 2022–2023 гг. прогресс в области развития больших языковых моделей, основанных на технологиях машинного обучения и нейросетей, также именуемых искусственным интеллектом, вышел на беспрецедентно высокий уровень и позволил совершить качественный скачок, необходимый для использования алгоритмов обработки естественного языка в научной среде и повседневной жизни. В работе рассматриваются потенциал и актуальные проблемы использования данных технологий применительно к языкам народов РФ и СНГ в современном цифровом пространстве. Исследование затрагивает такие сферы, как перевод, лингвистический анализ, популяризация языков, разработка оригинальных языковых онлайн-сервисов.
Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, языки народов России, большие языковые модели.
Литература
1. Авраменко А.П., Тишина М.А. Дидактический потенциал лингвистических корпусов на базе технологий искусственного интеллекта для адаптации учебных материалов // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Педагогика. 2023. № 1. С. 29–38.
2. Бахтикиреева У.М. «Младописьменные языки»: о релевантности термина по отношению к тюркским языкам // Сохранение и развитие языков и культур коренных народов Сибири. Абакан, 2022. C. 7–12.
3. Бахтикиреева У.М. Размышления о билингвизме и трансъязычии // Лингвистика в диалоге с другими областями знаний: юрислингвистика и дискурсивная лингвистика, коммуникативная лингвистика и лингвокультурология. Витебск: ВГУ им. П.М. Машерова, 2022. C. 6–12.
4. Бурнашев Р.Ф., Аламова А.С. Квантитативная лингвистика и искусственный интеллект // Science and Education. 2022. № 3 (11). C. 1390–1402.
5. Athaluri S.A., Manthena S.V., Kesapragada V.K.M. Exploring the boundaries of reality: investigating the phenomenon of artificial intelligence hallucination in scientific writing through ChatGPT references. DOI 10.7759/cureus.37432 // Cureus. 2023. No. 15 (4).
6. Is it possible to preserve a language using only data? / J. Bensemann, J. Brown, M. Witbrock, V. Yogarajan. DOI 10.1111/cogs.13300 // Cognitive Science. 2023. No. 47 (6).
7. Biswas S. Role of Chat GPT in computer programming: Chat GPT in computer programming. DOI 10.58496/MJCSC/2023/002 // Mesopotamian Journal of Computer Science. 2023. March. P. 8–16.
8. How good are gpt models at machine translation? A comprehensive evaluation / A. Hendy, M. Abdelrehim, A. Shara et al. DOI 10.48550/arXiv.2302.09210 // arXivLabs. 2023. arXiv:2302.09210.
9. Hutchin W.J. Machine translation: History of research and applications // Routledge encyclopedia of translation technology. 2023. P. 128–144.
10. Low D.S., Mcneill I., Day M.J. Endangered languages: A sociocognitive approach to language death, identity loss, and preservation in the age of artificial intelligence. DOI 10.2478/sm-2022-0011 // Sustainable Multilingualism. 2022. Vol. 21. P. 1–25.
11. Probing GPT-3’s linguistic knowledge on semantic tasks / L. Zhang, M. Wang, L. Chen, W. Zhang // Proceedings of the Fifth Blackbox NLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP. 2022. P. 297–304.