Философские проблемы информационных технологий и киберпространства

Статья посвящена исследованию специфических черт отображения социальных сетей и компьютерных технологий в период конца 70‑х гг. ХХ в. – начала 20‑х гг. XXI в. в фантастической вселенной «Звездных войн», созданной американским кинематографистом Д. Лукасом. В данной научной работе аргументированы актуальность и научная новизна рассматриваемой проблемы; охарактеризованы особенности влияния социальных сетей и компьютерных технологий в условиях современности; приводится обоснование необходимости анализа отражения данной проблематики в фантастическом искусстве, как вспомогательном факторе развития прогностической функции науки. Авторы аргументированно объясняют выбор вселенной «Звездных войн» в качестве объекта исследования, с учетом ее значимости в фантастическом жанре, а также с целью опровержения стереотипов, согласно которым «Звездные войны» представляют собой совокупность развлекательных материалов, в которых полностью отсутствует смысловая нагрузка. В исследовании дан анализ принципиальных различий освещения изучаемой проблемы в таких жанрах искусства, как литература и кинематограф, в контексте «Звездных войн». В статье раскрыты особенности эволюции отображения кибернетических технологий и коммуникационных сетевых площадок во вселенной «Звездных войн» в середине 1970‑х – начале 2020‑х гг., как отражения реального развития научно‑технического прогресса, а также в качестве примера воздействия политических, социально‑экономических и нравственных факторов на применение онлайн‑площадок и компьютерной техники в течение исследуемого периода; на примере вселенной «Звездных войн» рассмотрены особенности трансформации роли специалистов в области высоких технологий через призму отношения к ним деятелей искусства – конкретнее, писателей и кинематографистов. Авторы обратились также к нравственно‑этическому аспекту применения компьютерных технологий и социальных сетей, который выявлен деятелями искусства, внесшими значительный вклад в развитие фантастической эпопеи «Звездных войн».

Сегодня большие языковые модели являются очень мощным информационно‑аналитическим инструментом, значительно ускоряющим большинство существующих методов и методологий обработки информационных процессов. Особую значимость в этом качестве получает научная информация, в которую постепенно вовлекаются мощности больших языковых моделей. Такое взаимодействие науки и качественно новых возможностей работы с информацией приводит нас к новым, уникальным научным открытиям, их большому количественному многообразию. Происходит ускорение научного поиска, сокращение временных затрат на его осуществление – высвободившееся время можно потратить как на решение новых научных проблем, так и на научное творчество, которое хотя может и необязательно привести к конкретному решению того или иного научного вопроса, но способно продемонстрировать красоту науки в различных дисциплинарных направлениях. В результате взаимодействие больших языковых моделей и научной информации – это одновременно и поиск‑решение научных проблем, и научное творчество. Решение задач науки требует возможности эффективной обработки больших данных, что нельзя осуществить без эффективного метода. Одним из значимых методов стала архитектура Transformer, представленная в 2017 году и комплексно интегрированная в модель GPT‑3, которая, по состоянию на сентябрь 2020 года, являлась самой крупной и продвинутой языковой моделью в мире. Поэтому GPT‑3 можно назвать базисом большинства научных разработок, осуществляемых в контексте использования больших языковых моделей. Взаимодействие науки и больших языковых моделей стало фактором возникновения большого количества вопросов, среди которых можно выделить такие: является ли результат анализа данных новым знанием, каковы перспективы научного творчества в эпоху больших вычислений. В настоящее время эти вопросы крайне значимы, поскольку именно они позволяют выработать основы эффективного взаимодействия человека и компьютера. Поэтому в данном исследовании производится анализ представленных вопросов.

В статье представлен новый способ получения аналогов слов, отличающийся простотой и отсутствием необходимости предварительного обучения на больших данных, как в существующих методах. В предложенном методе аналоги определяются по их синтаксическим предикатам с применением методов дистрибутивной семантики. В исследовании были получены и проанализированы аналоги прилагательных, существительных и глаголов. Это позволило прийти к результату, который не уступает результатам, полученным с помощью наиболее популярного нейросетевого подхода word2vec, при качественном сравнении аналогов. Демонстрируемый метод показывает, что получение аналогов возможно на методах дистрибутивной семантики с применением более интерпретируемого метода, что открывает возможность исследования семантической аналогии. Данный метод позволяет также определять аналоги по определенной тематике. На основе полученных экспериментальных результатов формулируется оригинальное определение аналогов и когнитивных схем. Также в статье анализируется и обосновывается возможность нового подхода для создания систем искусственного интеллекта на основе исследованного метода. По мнению авторов, это дает значительные преимущества для создания таких систем. В частности, предлагаемый метод позволяет создавать более широкие обобщения на порядки меньших данных, а также обучение во время использования, что недоступно для нейросетей.