Структурные особенности терминологии искусственного интеллекта в английском языке Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

STRUCTURAL PECULIARITIES OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TERMINOLOGY IN THE ENGLISH LANGUAGE

Важной характеристикой терминологии искусственного интеллекта в английском языке является наличие гибридных терминов. В своей работе мы придерживаемся следующего определения гибридов — многокомпонентные терминологические сочетания, где в качестве одного или нескольких компонентов выступают инициальные сокращения [Беликова, 2004: 100]. Общее количество гибридных образований в терминологии искусственного интеллекта в английском языке составляет 27 единиц (1% от общей выборки). Примерами таких специальных лексических единиц могут служить следующие термины: AI programming (ИИ программирование), HTN planning (планирование в иерархической сети задач), logic based AI (искусственный интеллект, основанный на логике).

Аффиксальные термины представлены шире в исследуемой терминологии. Как отмечает В.М. Лейчик, среди производных терминов, т.е. полученных способами словопроизводства, подавляющее большинство специальных лексических единиц образовано с помощью деривации [Лейчик, 2007: 52]. Следует заметить, что аффиксация играет значительную роль в создании прозрачной структуры внутренней формы термина. Общее количество аффиксальных терминов в исследуемой выборке составляет 303 терминологические единицы (11% от общей выборки). Как суффиксы, так и префиксы являются средствами системного терминообразования.

Внутри терминологических сочетаний представляется возможным выделить элемент, который несет основную смысловую нагрузку, являясь смысловым центром этого сочетания. Такие элементы носят название ядерных терминов. Анализ выборки специальной лексики искусственного интеллекта в английском языке позволяет выделить наиболее продуктивные ядерные термины. К таким терминам относятся следующие специальные лексические единицы, расположенные в порядке уменьшения частотности образования многокомпонентных терминологических сочетаний: 1) algorithm (алгоритм) — 77 ТС; 2) model (модель) — 61 ТС; 3) function (функция) — 58 ТС; 4) problem (задача) — 54 ТС; 5) search (поиск) — 54 ТС; 6) system (система) — 50 ТС; 7) logic (логика) — 35 ТС; 8) set (множество) -34 ТС; 9) agent (agent) — 32 ТС; 10) rule (правило) — 30 ТС; 11) network (сеть) — 29 ТС; 12) language (язык) — 28 ТС; 13) relation (отношение) — 28 ТС; 14) method (метод) — 27 ТС; 15) state (состояние) — 26 ТС; 16) theory (теория) — 26 ТС; 17) reasoning (рассуждение) — 24 ТС; 18) heuristic (эвристика) — 23 ТС; 19) domain (домен, проблемная область) — 22 ТС; 20) learning (обучение) — 22 ТС; 21) variable (переменная) — 22 ТС; 22) planning (планирование) — 21 ТС; 23) knowledge (знание) — 18 ТС; 24) programming (программирование) — 17 ТС; 25) space (пространство) — 17 ТС.

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

4. Danilenko, V. P. Leksiko-semanticheskie i grammaticheskie osobennosti slov-terminov [Lexical-semantic and grammar peculiarities of term-words]. / V. P. Danilenko // Issledovanija po russkoj terminologii. [Researches on Russian terminology]. -M.: Nauka, 1971. — P. 7-67. [in Russian]

Продуктивность этой терминологической единицы объясняется тем, что компьютер является одним из основных объектов искусственного интеллекта, а специально создаваемые для него программы содержат функции. Примерами терминологических сочетаний, образованных с привлечением рассматриваемой терминологической единицей, могут служить следующие специальные лексические единицы: addictive function (аддитивная функция), computable function (вычислимая функция), explicit utility function (явная заданная функция полезности), function free literal (литерал, не содержащий функций), library function (библиотечная функция).

Можно предположить, что помимо стремления к языковой экономии, источниками аббревиации также являются интеграция наук, которая имеет место в настоящий момент и характеризует современные тенденции развития научной мысли, взаимопроникновение идей различных наук, междисциплинарные исследования.

Многие исследователи, в частности Санкин А.А., работая с терминологиями различных наук и направлений, приходят к выводу, что для английского языка наиболее характерным является образование терминологических сочетаний по модели «прилагательное + существительное» [Санкин, 1956: 34]. Как справедливо отмечает А.В.

Похожие темы научных работ по языкознанию и литературоведению , автор научной работы — Винокурова Т. Н.

Образование аббревиатур является достаточно простым по сравнению с образованием терминов посредством обычных способов терминообразования. Но использование буквенных сокращений кроет в себе некоторые трудности: 1) первоначальное освоение таких терминов сложнее, поскольку требуется не только освоение понятия, но и дополнительная расшифровка аббревиатуры; 2) буквенные сокращения сложнее запоминаются, чем словесные термины; 3) аббревиатуры не способны образовывать производные [Сухов, 1953: 1062].

Что касается терминологии искусственного интеллекта, 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, circuit — схема, event — событие, robot — робот, search — поиск, term -терм, word — слово.

Говоря о синтаксических отношениях внутри терминологических сочетаний, можно выделить особый тип сочетаний — фразовые. Особенностью таких терминологических сочетаний является схожесть структуры с фразой, а синтаксические отношения выражены с помощью союзов или предлогов. Общее количество фразовых терминологических сочетаний составляет 264 терминологические единицы (9,6% от общей выборки). Примерами фразовых терминологических сочетаний могут служить: algorithm with linear time complexity (алгоритм со сложностью, линейно зависящей от времени), depth of truth (степень истинности), game of chance (игра с элементами случайного выбора), reasoning by analogy (рассуждение по аналогии).

Считаем необходимым детально исследовать некоторые ядерные термины с точки зрения их этимологической природы, семантических особенностей. На наш взгляд, эти специальные лексические единицы обладают высоким терминообразовательным потенциалом, а развитие науки искусственного интеллекта будет способствовать увеличению терминологических сочетаний с участием этих терминов. Следует заметить, что рассматриваемые ядерные термины принадлежат к классу базовых терминов, под которыми в своей работе мы понимаем термины, обозначающие используемые в терминосистеме понятия базовых наук, т.е. наук и областей знания, которые формируют фундамент рассматриваемой науки [Лейчик, 2009: 127-128].

8. Sankin, A. A. O kharakternykh chertakh sostavnykh terminov tipa «prilagatel’noe + suschestvitel’noe» v angliiskom yazyke [Towards characteristic features of compound terms of «adjective + noun» type in the English language]. : dis. . kan d. filol. nauk / A. A. Sankin. — M., 1956. — P. 345. [in Russian]

Следующий продуктивный ядерный термин, который мы рассмотрим, — search (поиск). В искусственном интеллекте задачам и алгоритмам поиска уделяется серьезное внимание, поскольку рациональный агент должен находить наиболее подходящие и удачные решения. По данным Этимологического словаря английского языка, лексическая единица «search’ перешла в английский язык из французского в качестве глагола в XIV веке. В результате конверсии слово стало употребляться как существительное (early 14c., from O.Fr. cerchier «to search, » from L. circare «go about, wander, traverse,» from circus «circle» (see circus-). The noun is first recorded c.1400 [Walter, 2007: 543]). Примерами терминологических сочетаний, образованных с помощью ядерного термина search, могут служить следующие сочетания: associative search (ассоциативный поиск), backtracking search (поиск с возвратом), contingency search (поиск в условиях непредвиденной ситуации), depth limited search (поиск с ограничением глубины), exhaustive search (исчерпывающий поиск).

Аббревиация как способ терминообразования, по С.В. Гриневу-Гриневичу, представляет собой сложение слов или основ с их одновременным сокращением [Гринев-Гриневич, 2008: 146]. Несмотря на то, что аббревиация является достаточно распространенным способом терминологического образования, в исследуемой выборке она представлена не так широко, как в подъязыках наук, имеющих длительную историю. Д.С. Лотте еще в 30х годах ХХ столетия писал, что многокомпонентные терминологические сочетания имеют существенный недостаток, выраженный в длине, что ведет к нарушению языковой экономии [Лотте, 1961: 13].

Анализ терминов искусственного интеллекта в английском языке показывает, что значительное количество терминов представлено словосочетаниями — 2291 единица (84%). Терминологические сочетания можно рассматривать с точки зрения элементов, входящих в сочетание, что позволяет установить их приемлемую длину. Количественное соотношение терминологических сочетаний, рассматриваемых с точки зрения компонентов, входящих в их состав, представлено на диаграмме 2.