Возможности искусственного интеллекта в сохранении языкового разнообразия для будущих поколений

Возможности искусственного интеллекта в сохранении языкового разнообразия для будущих поколений

Автор: Ермолова Т.В., Савицкая Н.В., Дедова О.В., Гузова А.В.

Журнал: Science for Education Today @sciforedu

Рубрика: Филология и культура для образования

Статья в выпуске: 1 т.14, 2024 года.

Бесплатный доступ

Проблема и цель. Актуальная и не до конца решенная проблема сохранения культурного наследия и языкового разнообразия в мире может получить дополнительные способы решения с помощью современных технологий, в частности активно осваиваемых возможностей искусственного интеллекта. Цель статьи - анализ полученных к настоящему моменту данных о возможности сохранения языкового разнообразия с помощью искусственного интеллекта и предварительная оценка их эффективности с учетом тенденций к языковым трансформациям, влияющим на само развитие искусственного интеллекта. Методология. Исследование носит обзорно-аналитический характер и направлено на изучение имеющихся в научной литературе данных о возможностях искусственного интеллекта в деле сохранения языкового разнообразия и существующих ограничениях в случае его применения к редким и исчезающим языкам.

Еще

Искусственный интеллект, языковое разнообразие, сохранение языков, языковая предвзятость, языковое неравенство, образовательные программы, обработка естественного языка

Короткий адрес: https://sciup.org/147242972

IDR: 147242972   |   DOI: 10.15293/2658-6762.2401.09

Список литературы Возможности искусственного интеллекта в сохранении языкового разнообразия для будущих поколений

  • Белов С. Д., Зрелова Д. П., Зрелов П. В., Кореньков В. В. Обзор методов автоматической обработки текстов на естественном языке // Системный анализ в науке и образовании. – 2020. – № 3. – C. 8–22. DOI: https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-3-8-22 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=44288349
  • Гойчета Л. И., Климова Д. А., Мазурова Д. А., Семенова А. Р., Позднякова А. А., Пономаренко А. С. Дискриминационная коммуникация или дискриминирующее речевое поведение. (обзор) // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. – 2023. – № 1. – С. 41–51. DOI: https://doi.org/10.31249/ling/2023.01.02 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50082764
  • Есионова Е. Ю. Искусственный интеллект как альтернативный ресурс для изучения иностранного языка // Гуманитарные и социальные науки. – 2019. – № 3. – С. 155–166. DOI: https://doi.org/10.23683/2070-1403-2019-74-3-155-166 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=39138327
  • Кармова М. Р., Логина М. В. Роль искусственного интеллекта в вопросе сохранения миноритарных языков (на примере абазинского языка) // Мир науки, культуры, образования. – 2023. – № 4. – С. 251–254. DOI: https://doi.org/10.24412/1991-5497-2023-4101-251-254 URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=54504954
  • Опарина Е. О. Сосуществование языков в условиях глобализации // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 6: Языкознание. – 2020. – № 2. – С. 44–49. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42854769
  • Berdasco A., López G., Diaz I., Quesada L., Guerrero L. A. User Experience Comparison of Intelligent Personal Assistants: Alexa, Google Assistant, Siri and Cortana // 13th International Conference on Ubiquitous Computing and Ambient ‪Intelligence UCAmI 2019. – 2019. – Vol. 31 (1). – P. 51. DOI: https://doi.org/10.3390/proceedings2019031051
  • Beukeboom C. J. Mechanisms of linguistic bias: How words reflect and maintain stereotypic expectancies // Social Cognition and Communication / J. Laszlo, J. Forgas, & O. Vincze (Eds.). – New York, NY: Psychology Press., 2014. – P. 313–330. URL: https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9780203744628-22/mechanisms-linguistic-bias-camiel-beukeboom
  • Cowls J., Morley J. The 2020 Yearbook of the Digital Ethics Lab // Digital Ethics Lab Yearbook / J. Cowls & J. Morley (Eds.). – Springer International Publishing, 2021. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-80083-3 URL: https://philpapers.org/rec/COWTY
  • Gerrand P. Estimating Linguistic Diversity on the Internet: A Taxonomy to Avoid Pitfalls and Paradoxes // Journal of Computer-Mediated Communication. – 2007. – Vol. 12 (4). – P. 1298–1321. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1083-6101.2007.00374.x
  • Kim D., Ruecker D., Kim D.-J. Mobile Assisted Language Learning Experiences // International Journal of Mobile and Blended Learning. – 2017. – Vol. 9 (1). – P. 49–66. DOI: https://doi.org/10.4018/IJMBL.2017010104
  • Lenci A., Padó S. Editorial: Perspectives for natural language processing between AI, linguistics and cognitive science // Frontiers in Artificial Intelligence. – 2022. – Vol. 5. – P. 1059998. DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2022.1059998 URL: https://mic.org.ru/phocadownload/yazyk-mpr_2011.pdf
  • Murphy R. F. Artificial Intelligence Applications to Support K–12 Teachers and Teaching: A Review of Promising Applications, Challenges, and Risks // RAND Corporation. – 2019. DOI: https://doi.org/10.7249/PE315
  • Reagan T. Why language endangerment and language death matter: “Took away our native tongue … And taught their English to our young” // Linguistic Legitimacy and Social Justice. – 2019. – P. 285–314. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-10967-7_9
  • Siu S. Ch. ChatGPT and GPT-4 for Professional Translators: Exploring the Potential of Large Language Models in Translation // SRN Electronic Journal. – 2023. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4448091 URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4448091
  • Weinstein J. Viewpoint discrimination, hate speech, and political legitimacy: A reply // Constitutional Commentary. – 2017. – Vol. 32. – P. 715. URL: https://constitutionalcommentary.lib.umn.edu/article/viewpoint-discrimination-hate-speech-and-political-legitimacy-a-reply/
  • Yano T., Resnik P., Smith N. A. Shedding (a thousand points of) light on biased language // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. – 2010. – Vol. 6. – P. 152–158. DOI: https://doi.org/10.5555/1866696.1866719 URL: https://dl.acm.org/doi/10.5555/1866696.1866719
  • Zhang D. T., Mishra S., Brynjolfsson E., Etchemendy J., Ganguli D., Grosz B., Lyons T., Manyika J., Niebles J. C., Sellitto M., Shoham Y., Clark J., Perrault R. The AI Index 2021 Annual Report. – AI Index Steering Committee, Human-Centered AI Institute, Stanford University, Stanford, CA, March, 2021. – P. 110. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.06312
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp