ГИЗАУРУС базовых понятий искусственного интеллекта. (Для пользователей и пол (ь) зователей). Том 1 (проспект)

Лесников С. В. Курс лекций дисциплины «Системное программирование и безопасность сетей»; Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В.Ломоносова. Коряжма: Филиал САФУ в г. Коряжме, 2015. 180 с. – EDN VPKCVS.

Лесников С. В. Лексико-семантическая основа тезауруса метаязыка лингвистики: рефрейминг дефиниций / С. В. Лесников // Освоение семантического пространства русского языка: Сборник научных и научно-методических статей. – Нижний Новгород: Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н. А. Добролюбова, 2024. – С. 153—165. – DOI 10.48612/govor/vfkh-9mzp-bbz3. – EDN HUJAJW.

Лесников С. В. Лингвистические основы информатики (теория, алгоритмы и лингвистические программы): учебное пособие. Часть 1 / Под ред. проф., д. филолог. н. Г.И. Тираспольского. Рецензенты: д. филолог. н. В.М.Андрющенко, д. филолог. н. С.А.Мызников, д. ф- м. н. А.С.Певный, д. филолог. н. А.А.Поликарпов. // Рекомендовано УМС по математике и механике УМО по классическому университет-скому образованию РФ в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям: «Математика», «Прикладная математика и информатика», «Механика». Сыктывкар: Изд-во Сыктыкарского гос. ун-та, 2009. 292с. ISBN 978-5-87237-682-8.

Лесников С. В. Лингвистические основы информатики (теория, алгоритмы и лингвистические программы): учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям и специальностям «Математика», «Прикладная математика и информатика», «Механика» / под ред. Г. И. Тираспольского. Сыктывкар: Сыктывкарский гос. ун-т, 2011. 99 с. ISBN 978-5-87237-802-0. – EDN QXWVZH.

Лесников С. В. Метаязык лингвистики / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2024. – №8. – С. 462—470. – DOI 10.48612/govor/r1av-tpg5—6zpd. – EDN TELYSM.

Лесников С. В. Основные латинские терминоэлементы и термины метаязыка лингвистики // Научные ведомости БелГУ. Серия: гуманитарные науки. Белгород: БелГУ, 2011 г. №12 (107). Вып.10. С.37—45.

Лесников С. В. Парадигматические отношения метаязыка металингвистики / С. В. Лесников // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. – 2024. – Т. 15, №3. – С. 974—999. – DOI 10.22363/2313-2299-2024-15-3-974-999. – EDN KIFMQP.

Лесников С. В. Ранг базисных источников терминов, понятий и терминологизмов методики преподавания русского языка / С. В. Лесников // Освоение семантического пространства русского языка: Сборник научных и научно-методических статей. – Нижний Новгород: Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н. А. Добролюбова, 2024. – С. 221—228. – DOI 10.48612/govor/1174-drvf-285u. – EDN UQKCAZ.

Лесников С. В. Тезаурус как отражение системности языка // Вестник Челябинского госу-дарственного университета. Серия: филология, искусствоведение. Вып.59. №28 (243). Челябинск: ЧелГУ, 2011. С.52—61. ISSN 1994—2796.

Лесников С. В. Теория алгоритмов. Сыктывкар: Сыктывкарский государственный университет, 2012. 85 с. – EDN IUGVQI.

Лесников С. В. Учебно-методический комплекс «Мультимедиа технология» зарегистрирован в №2810 ОФАП Мин. Образования РФ 29 августа 2003 и в Информационно-библиотечном фонде РФ №50200300798 20 октября 2003. М.: ОФАП, 2003. Компакт-диск. 32 с.

Лесников С. В. Формирование и применение базового гипертекстового реестра стоп-слов русского языка: обоснование, методология и практическое использование / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2025. – №6. – С. 457—489. – DOI 10.48612/govor/6u76—85zf-7t16. – EDN GQLNBE.

Лесников С. В. Фреймовое конструирование тезауруса метаязыка лингвистики // Вестник Поморского университета. Серия «Гуманитарные и социальные науки». №4. Архангельск: ПГУ, 2011. С.84—89. ISSN 1728—7391. – EDN: OHYGNF.

Лесников С. В. Хронологический реестр оцифрованных базисных источников гизауруса метаязыка лингвистики / С. В. Лесников. – Москва – Санкт-Петербург: Альманах «ГОВОР», 2024. – 90 с. – DOI 10.48612/govor/tgxk-txpx-191e. – EDN WCEYFS.

Лесников С. В. Цифровые коды источников генерального реестра лексических единиц русского языка / С. В. Лесников // Говор: альманах. – 2024. – №8. – С. 757—765. – DOI 10.48612/govor/rk3h-de93-hv9d. – EDN QIMCFG.

Лесников С. В., Одинцова Т. С. Алгоритм создания «закрытого» электронного учебника // Сборник материалов научно- практической конференции, профессорско-преподавательского состава и ас-пирантов Сыктывкарского лесного института по итогам научно-исследовательских работ за 2002 год / Отв. ред. Т. А. Киросова. Сыктывкар: СЛИ, 2003. С.234—238. ISBN 5- 89804-031-5.

Мински М. Фреймы для представления знаний. М.: Мир, 1979. 151с.

Наумов В. Б. Право в эпоху цифровой трансформации: в поисках решений // Российское право: образование, практика, наука. 2018. №6 (108). С.4—11.

Незнамов А. В. О концепции регулирования технологий ИИ и робототехники в России // Закон. 2020. №1. С.171—185.

Никифорова А. Азбука искусственного интеллекта: 33 термина, чтобы разобраться в технологии. hightech.fm/2024/02/07/abc- artificial-intelligence.

Нильсон Н. Искусственный интеллект: методы поиска решений. М.: Мир, 1973. 272с.

Пенроуз Р. Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики. М.: Издательство ЛКИ, 2008. C.328.

Попов Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, Физматлит; 1982. 350с.

Пул Д; Макворт А; Гобель Р.и (1998). Вычислительный интеллект: логический подход. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. ISBN 978-0-19-510270-3.

Разумникова О. М. Что такое интеллект? Новосибирск: НГТУ, 2018. 78с. 50экз. Словарь терминов.

Родзин С. И. Теория принятия решений: Конспект лекций. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2017. 315с. ISBN 978-5-8327-0372-5. Глоссарий.

Серль Дж. Р. Сознание, мозг и программы // Аналитическая философия: Становление и развитие: Антология / Общ. ред. и сост. А. Ф. Грязнов. М., 1998. 528 с.

Смагин А. А. Интеллектуальные информационные системы / А. А. Смагин, Липатова С. В., Мельниченко А. С. Ульяновск: УлГУ, 2010. 136 с. 100экз. Глоссарий.

Турчин А. В. Футурология. XXI век. Бессмертие или глобальная катастрофа? / А. В. Турчин, М. А. Бахтин. Москва, 2013. libking.ru/books/nonf-/nonf-publicism/205876-aleksey-turchinrossiyskaya-akademiya-nauk.html.

Тьюринг А. Может ли машина мыслить. М.: Едиториал УРСС, Ленанд. 2016. 128 с.

Тьюринг Алан (Октябрь 1950 г.). Вычислительная техника и интеллект. С.433—460. doi:10.1093/mind/LIX.236.433. ISSN 1460—2113. JSTOR 2251299. S2CID 14636783.

Broadhurst R., Brown P et al. Artificial Intelligence and Crime / R. Broadhurst, P. Brown, D. Maxim, H. Trivedi, J. Wang // Research Paper, Korean Institute of Criminology and Australian National University Cybercrime Observatory, College of Asia and the Pacific. Canberra, 2019. Pp.1—70.

Crawford K. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press, 2021. 336 с. ISBN 978 —0300209570.

Goertzel B. Artificial General Intelligence: Concept, State of the Art, and Future Prospects // Journal of Artificial General Intelligence. 2014. Vol. 5 (1). Pp.1—46.

Kaplan A., Haenlein M. On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. sciencedirect.com/science/article/abs/pii/ S0007681318301393.

Kurzweil R. The Age of Intelligent Machines. Cambridge, MA: MIT Press, 1990. 565 p.

Legg S., Hutter M. A collection of definitions of intelligence / In B. Goertzel, P. Wang (Eds.) // Advances in artificial general intelligence: concept, architectures and algorithms. Amsterdam: IOS Press., 2007. Vol.157. Pp.17—24.

Luger George; Stubblefield William (2004), Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving (5th ed.), The Benjamin/Cummings Publishing Company, Inc., p. 720, ISBN 0-8053- 4780—1

MacNish C., Pearce D., Pereira L.M. Logics in Artificial Intelligence / C. MacNish, D. Pearce, L.M. Pereira // European Workshop JELIA ’94, York, UK, September 5—8, 1994. 413 p.

McCarthy J. What is Artificial Intelligence? // Stanford University. – 2007. www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai.

Murphy R.F. Artificial Intelligence Applications to Support K- 12 Teachers and Teaching // A Review of Promising Applications, Opportunities, and Challenges. RAND Corporation. www.rand.org/content/dam/rand/pubs/perspectives/PE300/PE315/R AND_PE315.pdf

Nilsson Nils (1998), Artificial Intelligence: A New Synthesis, Morgan Kaufmann Publishers, ISBN 978-1-55860-467-4

Nilsson Nils. Искусственный Интеллект: Новый Синтез. Морган Кауфман. 1998.

Norvig P. Paradigms of Artificial Intelligence Programming: Case Studies in Common Lisp // Morgan Kaufmann. 1991. 948p.

Poole David; Mackworth, Alan; Goebel, Randy (1998), Computational Intelligence: A Logical Approach, New York: Oxford University Press

Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2

Ryan M. In AI we trust: Ethics, artificial intelligence, and reliability // Science and Engineering Ethics. 2020. Vol. 26. – Pp. 2749 —2767.

Stone P., Rodney B. Artificial intelligence and life in 2030 / P. Stone, B. Rodney, B. Erik, C. Ryan, О. Etzioni // One-hundred-year study on artificial intelligence: Report of the 2015—2016. Stanford, Stanford University. http://ai100.stanford.edu/2016-report

Turing A. Computing machinery and intelligence (англ.) // Mind: журнал. Oxford: Oxford University Press, 1950. No. 59. P.433—460.

Turing A. Computing machinery and intelligence // Mind. 1950. Vol. 59. Pp.433—460.

Wiener N. The human use of human beings: cybernetics and society / N. Wiener. Boston: Houghton Mifflin, Second Edition Revised, NY: Doubleday anchor, 1954. 344 p.

Контент ГИЗАУРУСа

§1. Пролегомены

– 1.1. Актуальность: эволюция цифрового неравенства: от проблемы доступа к технологиям к проблеме понимания их принципов. «Чёрный ящик» ИИ как вызов личности.

– 1.2. Обзор источников: критический анализ ГОСТ Р, корпоративных глоссариев (Google, Microsoft) и академических работ. Выявление дефицитов: экспертоцентричность и отсутствие связи с практикой.

– 1.3. Проблема исследования: отсутствие лингвистического инструмента «первого касания» для непрофессионала.

– 1.4. Цель и задачи: разработка модели ГИЗАУРУСа, интегрирующей теорию с немедленной практической апробацией в сервисах.

§2. Материалы и методы

– 2.1. Критический дискурс-анализ: деконструкция мифов ИИ.

– 2.2. Концепт-анализ: выделение ядра и периферии понятий «интеллект», «обучение», «агентность».

– 2.3. Дельфи-метод: трехэтапный экспертный опрос для верификации состава.

– 2.4. Матрица оценки AI-сервисов: критерии отбора (бесплатность, русский язык, безопасность).

– 2.5. Юзабилити-тестирование: апробация прототипа на фокус-группах (метод «мысль вслух»).

2.1. Критический дискурс-анализ (КДА): деконструкция мифов ИИ

AI Washing (практика приписывания ИИ продуктам, где его на самом деле нет).

Автоматизация (дискурс угроз) (связь ИИ с потерей рабочих мест).

Автономное оружие (роботы-убийцы как главная страшилка ИИ-дискурса).

Авторское право (в эпоху ИИ) (конфликт между генератором и творцом).

Агент влияния (личность или бот, распространяющий мифы об ИИ).

Агентность ИИ (приписывание нейросетям способности действовать самостоятельно, снимающее ответственность с разработчиков).

Аксиология (ценностная составляющая дискурса об искусственном разуме).

Алармизм (нагнетание паники вокруг «смерти профессий» из-за ИИ).

Алгоритмическая справедливость (идеал равенства в ИИ-дискурсе).

Алгоритмическая цензура (скрытое ограничение дискурса со стороны платформ).

Алгоритмический надзор (использование ИИ для слежки за сотрудниками).

Алгоритмический объективизм (миф о том, что алгоритмы всегда нейтральны и свободны от человеческих предвзятостей).

Алгоритмическое управление (использование ИИ как инструмента дисциплины и надзора).

Аллегория (использование ИИ как образа для других социальных процессов).

Альтернативный дискурс (мнение независимых исследователей и активистов).

Антропоморфизм (приписывание ИИ человеческих качеств, чувств и намерений в описательных текстах).

Аргументация (система логических доводов в пользу безопасности или опасности ИИ).

Аудит алгоритмов (процедура проверки дискурса на соответствие нормам).

Безопасность ИИ (AI Safety) (дискурс о предотвращении экзистенциальных рисков).

Бинарная оппозиция (упрощенное деление на «умный/глупый», «эффективный/бесполезный»).

Большие данные (Big Data) (дискурс о количестве, переходящем в качество).

Бот-дискурс (специфика текстов, генерируемых самими нейросетями).

Брутфорс (дискурсный аспект) (критика подхода «сила есть – ума не надо»).

Бум ИИ (текущий период чрезмерных ожиданий и инвестиций).

Варваризм (неоправданное использование англицизмов в ИИ-дискурсе).

Венчурный капитализм (двигатель хайпа в ИИ-дискурсе).

Вербализация (выражение функций ИИ в словах).

Властный ресурс (способность контролировать дискурс, принадлежащая крупным тех-корпорациям).

Галлюцинация (термин дискурса) (метафора для обозначения фактических ошибок нейросетей).

Гегемония (доминирование определенного дискурса, при котором он воспринимается как единственно верный «здравый смысл»).

ГИЗАУРУС (как метод) (инструмент системной деконструкции и упорядочивания ИИ-дискурса).

Гипербола (преувеличение возможностей ИИ в рекламе).

Глобальный Юг (в дискурсе ИИ) (страны, потребляющие чужой ИИ-дискурс).

Глубокое обучение (маркетинговый термин, подчеркивающий сложность, но не суть).

Голосовой интерфейс (дискурс о «слышимом» ИИ, например, Алиса или Сири).

Дата-центризм (установка на то, что данные важнее алгоритмов).

Деконструкция (разбор структуры текста для выявления скрытых противоречий и идеологических установок).

Делегитимация (дискредитация критиков ИИ как «луддитов» или «ретроградов»).

Демократизация ИИ (дискурс о том, что технологии теперь доступны каждому).

Демократическая легитимность (вопрос о том, кто разрешил внедрять ИИ).

Денотация (прямое значение термина ИИ, часто подменяемое в медийном дискурсе).

Дипфейк (символ недостоверности визуального дискурса в эпоху ИИ).

Дискриминация алгоритмическая (реальное последствие предвзятого дискурса).

Дискурс (речевая практика, рассматриваемая как форма социального взаимодействия и отражение властных отношений).

Дискурс-аналитическая карта (визуализация связей между ключевыми мифами ИИ).

Дискурсивная борьба (конфликт мнений о будущем технологий между учеными и бизнесом).

Дискурсивная инерция (сохранение старых мифов об ИИ, несмотря на новые факты).

Дискурсивная компетенция (умение эффективно участвовать в спорах об ИИ).

Дискурсивная ниша (специфическая область обсуждения, например «ИИ в медицине»).

Дискурсивная практика (процесс создания, распространения и восприятия сообщений об ИИ в медиа и науке).

Дискурсивная стратегия (линия поведения автора текста для достижения нужного эффекта у читателя).

Дискурсивная формация (система правил, определяющая, что можно и что нельзя говорить об ИИ в конкретную эпоху).

Дискурсивное поле (пространство борьбы смыслов об ИИ).

Дискурсивное событие (важный инфоповод, меняющий отношение к ИИ, например, релиз GPT-4).

Дискурсивный барьер (трудность понимания ИИ из-за сложности экспертного языка).

Дискурсивный узел (точка пересечения разных тем, например, «ИИ и приватность»).

Дискурс-сообщество (группа людей, говорящих на одном языке об ИИ).

Дистопия (противоположность утопии, дискурс тотального контроля и гибели человечества).

Дихотомия «Человек – Машина» (противопоставление, на котором строится большинство дискуссий об ИИ).

Доверие (Trustworthy AI) (центральный концепт европейского дискурса об ИИ).

Дополнение (Augmentation) (оптимистичный дискурс о расширении возможностей человека).

Жаргонизация (проникновение ИТ-сленга в обыденную речь).

Запрет на ИИ (мораторий) (попытка остановить развитие дискурса через закон).

Зеленый ИИ (Green AI) (дискурс об энергоэффективных алгоритмах).

Зима ИИ (исторический период затишья и разочарования в технологиях, ставший частью дискурса).

Знак (единство означающего слова и означаемого понятия об ИИ).

Идеология (система взглядов, представляющая интересы определенных групп как универсальную истину).

ИИ-гонка (метафора соревнования вооружений применительно к коду).

Иллокутивная сила (намерение, с которым произносится фраза об ИИ).

Имитация (суть работы ИИ, часто выдаваемая за понимание).

Инженерия знаний (старый термин, вытесненный «машинным обучением»).

Инклюзивность (обеспечение доступа к ИИ для всех социальных групп).

Инновация (как фетиш) (поклонение новизне ИИ без оценки последствий).

Институциональный дискурс (язык официальных документов, отчетов корпораций и законов об ИИ).

Интеллектуальная собственность (правовая рамка для ИИ-результатов).

Интеллектуальная честность (признание ограничений ИИ в публичном поле).

Интенциональность (наличие намерений, отрицаемое у ИИ критиками).

Интердискурсивность (смешение разных типов дискурса, например, использование религиозных терминов в ИТ-маркетинге).

Интертекстуальность (связь между текстами, когда идеи из научной фантастики проникают в технические описания ИИ).

Информационная гигиена (защита от манипулятивных мифов об ИИ).

Информационная повестка (то, о чем говорят эксперты сегодня).

Информационная энтропия (хаос в дискурсе при избытке ИИ-данных).

Информационный шум (избыток генерируемого ИИ контента, затрудняющий анализ).

Ирония (использование юмора для деконструкции ИИ-мифов).

Калькирование (прямой перевод терминов, порождающий путаницу).

Квалиа (философский термин, подчеркивающий отсутствие чувств у ИИ).

Кибервойна (дискурс об использовании ИИ как оружия).

Кибернетика (предшественник ИИ-дискурса, заложивший его базу).

Кибер-оптимизм (вера в освободительную силу интернета и ИИ).

Киберпанк (культурный код, формирующий дискурс о мрачном будущем с ИИ).

Кибер-реализм (критический взгляд на ограниченность и риски технологий).

Киборгизация (дискурс о сращивании человека и ИИ-интерфейсов).

Китайская комната (эксперимент Сёрля, критикующий дискурс о «понимающем» ИИ).

Кликбейт (заголовки-мифы для увеличения трафика).

Когнитивная рамка (шаблон восприятия, заставляющий видеть в ИИ «помощника» или «врага»).

Коллаборация (дискурс о партнерстве человека и ИИ).

Коммуникативная неудача (непонимание между разработчиком и пол (ь) зователем).

Коннотация (добавочное значение слова, создающее позитивный или негативный ореол вокруг термина).

Концептуализация (процесс перевода технологических фактов в понятные образы).

Концептуальная метафора (глубинная связь, например, «Разум – это компьютер»).

Концептуальный сдвиг (изменение смысла слова «интеллект» из-за ИИ).

Корпоративный сленг (специфический язык ИТ-гигантов, маскирующий коммерческие цели).

Корпусная лингвистика (метод анализа больших объемов текстов об ИИ для выявления частотных мифов).

Креативность ИИ (дискурс споров) (может ли машина творить?).

Критическая дистанция (способность не поддаваться хайпу и панике).

Критический дискурс-анализ (междисциплинарный подход, исследующий, как текст формирует и поддерживает социальное неравенство).

Критическое мышление (главный инструмент деконструкции мифов).

Культурный код (национальные особенности восприятия ИИ-мифов).

Легитимация (обоснование необходимости внедрения ИИ через ссылки на «прогресс» или «эффективность»).

Лексический выбор (использование эмоционально окрашенных слов для создания образа «всемогущего» ИИ).

Лингвистическая относительность (идея о том, что язык об ИИ определяет наше мышление о нем).

Лингвистическая репрезентация (способ отображения ИИ в языке).

Лингвистическая экология (забота о чистоте и понятности языка об ИИ).

Литота (преуменьшение рисков ИИ в официальных отчетах).

Локуция (сам факт произнесения слов о технологиях).

Лудитство (неолуддизм) (сознательное разрушение ИИ-инфраструктуры).

Макроструктура (общий план содержания текста об ИИ).

Манипуляция (использование дискурса для изменения сознания масс в интересах элит).

Машинное обучение (как метафора) (приравнивание статистической подгонки к человеческому познанию).

Медиа-дискурс (язык СМИ, склонный к упрощению и сенсационности в темах нейросетей).

Медиаобразование (система подготовки пользователя к жизни в мире ИИ).

Мейнстрим (господствующее направление в ИИ-дискурсе).

Метафора (перенос смысла, например, «нейронная сеть» как подобие биологического мозга).

Метаязык (язык второго порядка, используемый для описания самого ИИ).

Метод Фэрклафа (трехмерная модель анализа, включающая текст, дискурсивную практику и социальную практику).

Метонимия (замена целого частью, например, «алгоритм решил» вместо «программист прописал»).

Механистическое мышление (взгляд на человека как на сложный ИИ).

Микроструктура (конкретные слова и грамматические формы в описании нейросетей).

Мировоззренческая установка (база, на которой строится восприятие текстов об ИИ).

Миф об ИИ (устойчивое ложное представление о технологиях, упрощающее их реальную природу).

Мифологема (минимальная единица мифа, например, образ «восстания машин»).

Модальность (степень уверенности в тексте, выраженная через слова «должен», «неминуемо», «вероятно»).

Монополизация знаний (сосредоточение ИИ-дискурса в руках 3—5 компаний).

Надзорный капитализм (термин Зубофф о монетизации поведения через ИИ).

Нарратив (линейная история о развитии ИИ, задающая рамки его восприятия обществом).

Натурализация (представление искусственных алгоритмов как «естественного» этапа эволюции).

Научно-популярный дискурс (попытка перевода экспертных знаний на язык пол (ь) зователя с риском мифологизации).