ТехволнаУ 45 терминов ИИ лингвисты ТюмГУ нашли 391 междисциплинарный омоним
Аспирантка кафедры прикладной и теоретической лингвистики Тюменского государственного университета Анастасия Петрова вместе с коллегами разобрала слова, которыми описывают искусственный интеллект, и показала, что одинаковое звучание часто скрывает разные смыслы. Исследователи назвали это междисциплинарной омонимичностью терминов: одно и то же слово удерживается сразу в нескольких науках, но значения там близки, а не тождественны. Путаницу легко пропустить, если слушать только оболочку слова и не сверять, какой смысл вкладывает в него конкретная дисциплина.
Для лингвистов это не остроумная случайность и не огрех отдельного автора, а следствие того, как сегодня устроено знание: понятия переходят из области в область, и термины перемещаются вместе с ними. Такой переход ученые обозначают транстерминологизацией. Когда понятие покидает исходную науку, оно не обязательно сохраняет прежний объем.
В новом окружении у слова остаются узнаваемые черты, однако границы значения сдвигаются, и специалист соседней дисциплины может быть уверен, что говорит о том же, хотя описывает уже другое. Масштаб посчитали на узкой, но показательной выборке. В работу вошли 45 однословных английских терминов из сферы искусственного интеллекта.
У этого набора обнаружилось 391 междисциплинарное омонимичное соответствие: те же 45 слов в иных контекстах разошлись на 391 значение. Дальше лингвисты сравнивали не словари целиком, а степень родства этих двойников. Совпадение смыслов оказалось неравномерным: у части пар значения сходились полностью, у других лишь частично.
Число общих смысловых признаков у одного термина колебалось от 1 до 14, так что формальное тождество слова не гарантирует даже примерно одинаковую насыщенность понятия. Работа вышла в «Вестнике Тюменского государственного университета. Гуманитарные исследования».
Для прикладной лингвистики это не каталог редких курьезов, а замер того, насколько терминология искусственного интеллекта уже разъехалась по чужим дисциплинарным полкам и насколько опасно читать ее без оглядки на исходную область. Все 391 омонимичное употребление распределили по 37 подобластям, а те свели в пять крупных групп: естественные, формальные, социальные, гуманитарные и прикладные науки. Такая сетка показывает не отдельные совпадения, а то, с какими типами знания язык искусственного интеллекта соприкасается чаще и где риск подмены смысла выше.
Самые плотные переклички пришлись на социальные науки — 28,6 % связей — и на прикладные — 28,1 %. Гуманитарные дисциплины, напротив, почти не дали точек соприкосновения: на них пришлось 4,3 % связей. Словарь машинного интеллекта охотнее делит слова с описанием общества и практических задач, чем с традиционным гуманитарным аппаратом.
Петрова связывает такую плотность с тем, что терминология искусственного интеллекта складывается бессистемно. Область активно берет понятия из других наук, и из-за этого возникает семантическая расплывчатость. Одно и то же слово способно сбить с толку, потому что каждый специалист наполняет его собственным смыслом и не всегда замечает чужое прочтение.
Авторы видят в высокой междисциплинарной омонимичности признак периода становления, а не уже устоявшегося языка. Пока поле заимствует быстрее, чем договаривается о границах значений, общий термин не равен общему пониманию: читатель текста об искусственном интеллекте рискует перенести в него смысл из социологии, инженерии или формальной науки и не заметить подмены. Отсюда следует практический вывод без дополнительных цифр.
Если у одного английского слова в выборке может быть от одного до четырнадцати общих признаков с двойником из другой науки, спор о методе или результате легко начинается с ложного согласия. Собеседники произносят одно и то же, а обсуждают разные объемы понятия, и расхождение обнаруживается только при сверке признаков, а не при первом чтении.
