DoI:
https://doi.org/10.34130/2233-1277-2025-4-115
УДК:
811.161.1; 004.5; 800
Страницы:
115-133
Человек и искусственный интеллект: как понимает пословицы русского языка DeepSeek
Ольга Николаевна Иванищева
Мурманский арктический университет, Мурманск, Россия
oivanishcheva@gmail.com; http://orcid.org/ORCID: 0000-0001-8495-0502
Аннотация.
В статье представлены результаты сопоставительного анализа толкования пословиц чат-ботом DeepSeek и в словаре русских пословиц. Актуальность исследования обусловлена все возрастающим распространением нейросети DeepSeek и доверием к ее информации. Достоинства нейросетей в области преподавания языков давно оценены преподавателями и методистами. Анализа содержания собственно языковой информации до сих пор не проводилось. Цель статьи — определить отличие информации, представленной чат-ботом нейросети DeepSeek и в «Школьном словаре живых русских пословиц» В. М. Мокиенко. В статье были при-
менены метод интент-анализа дефиниции словаря и текста, созданного
чат-ботом нейросети DeepSeek в ответ на запросы об употреблении русских пословиц, отобранных методом сплошной выборки из словаря, а так-
же метод сравнения и анализа словарных дефиниций. Описание пословиц
основано на структурно-семиотическом и прагматическом подходах, при
которых пословица рассматривается как знак ситуации и анализируется
ее употребление в речевом акте. Анализ описания значения пословицы чат-ботом и в словаре показал, что искусственный интеллект представляет
информацию детализированно, с большей степенью конкретности, в отличие от словаря, дефиниция которого, отражая многовековой опыт человечества, характеризуется большей степенью абстрактности. При анализе описания ситуаций употребления русских пословиц в работе использована идея о том, что рассмотрение инвариантной пословичной ситуации
основывается на соотношении компонентов этой ситуации. Такой подход
позволяет выявить интенции (намерения говорящего). Определено, что искусственный интеллект представляет интенции с учетом конкретных
ситуаций, а словарь описывает основную интенцию, отражающую инвариантную пословичную ситуацию. Показано, что информация чат-бота
DeepSeek в этом случае будет более востребована для изучения русских пословиц ребенком или изучающим русский язык как неродной. Подчеркнуто,
что способ подачи информации чат-ботом DeepSeek в виде имитации реального общения с человеком при объяснении ситуации употребления пословиц будет содействовать успеху педагогического процесса.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, чат-бот, DeepSeek, пословицы, толкование пословиц
pdf-файл
Библиографический список:
1. Воскресенская Н. О., Ореховская Н. А. Образовательные технологии
в истории человечества: от загадок и инициаций к искусственному интеллекту и государственным экзаменам // Общество: философия, история, культура. 2024. № 4. С. 22–29. DOI: 10.24158/fik.2024.4.2
2. Галагузова М. А., Галагузова Ю. Н., Штинова Г. Н. Искусственный интеллект в педагогике: от понятия к функции // Педагогическое образование в России. 2024. № 2. С. 48–55.
3. Деникин А. А. Человеко-машинные взаимодействия и искусственный интеллект: к новому пониманию алгоритмических коммуникаций // Социология науки и технологий. 2024. Т. 15. № 4. С. 67–82. DOI:
10.24412/2079-0910-2024-4-67-82.
4. Ерещенко М. В., Богуславская В. В. Коммуникация с искусственным
интеллектом в социальной сети: информирование, самопрезентация, воздействие // Коммуникативные исследования. 2024. Т. 11. № 2. С. 255–270. DOI: 10.24147/2413-6182.2024.11(2).
5. Singer N. How Miami Schools Are Leading 100,000 Students Into the
A. I. Future. URL: https://www.nytimes.com/2025/05/19/technology/ aimiami-
schools-google-gemini.html (дата обращения: 20.05.2025).
6. Богомазова А. А. Способы внедрения искусственного интеллекта
в образовательный процесс в рамках преподавания английского языка в
неязыковых вузах // Мир науки, культуры, образования. 2025. № 2 (111).
С. 42–45.
7. Мокиенко В. М. Школьный словарь живых русских пословиц. СПб.:
Нева; М.: ОЛМА-ПРЕСС, 2002. 352 с.
8. Пермяков Г. Л. Пословицы и поговорки народов Востока. Система-
тизированное собрание изречений двухсот народов. М.: Наука, 1979. 671 с.
9. Байжанова Н. Р. О подходах к изучению пословиц // Гуманитарные
науки в Сибири. 2007. № 3. С. 63–67.
10. Сидоркова Г. Д. Прагматика паремий: пословицы и поговорки как
речевые действия : дис. … д-ра филол. наук. Краснодар, 1999. 322 с.
11. Черкасский М. А. Опыт построения функциональной модели
одной частной семиотической системы (пословицы и афоризмы) // Паремиологический сб. Пословица. Загадка (Структура, смысл, текст). М.: Наука, 1978. С. 35–52.
12. Гвоздев В. В. Место пословиц как структурно-семантических образований в языке : дис. … канд. филол. наук. М., 1983. 207 с.
13. Крикманн А. А. Опыт объяснения некоторых семантических механизмов пословицы // Паремиологические исследования: сб. статей. М.: Наука, 1984. С. 149–178.
14. Миронова А. А., Цзюй Чуаньтин. Семантическая структура пословиц в русском и китайском языках // Вестник Челябинского государственного педагогического университета. Филологические науки. 2016. № 7.
С. 170–173.
15. Мокиенко В. М. Русские пословицы в школе (опыт учебной лексикографии) // Вестник Кемеровского государственного университета. Языкознание. 2015. № 1 (61). Т. 1. С. 101–105.
16. Семененко Н. Н. Когнитивно-прагматическая парадигма паремической семантики (на материале русского языка) : автореф. дис. … д-ра филол. наук. Белгород, 2011. 46 с.
17. Шаронов И. А. Прагматические значения пословиц в диалоге // Вестник Российский государственный гуманитарный университет. Серия: Литературоведение. Языкознание. Культурология. 2022. № 8. Ч. 2. С. 193–
206. DOI: 10.28995/2686-7249-2022-8-193-206.
18. Ма Чао. О лингводидактическом потенциале чат-ботов в обучении русскому языку как иностранному // Мир науки, культуры, образования. 2025. № 2 (111). С. 5–7.
19. Федотова В. С., Федотова Н. С. Концептуальная модель технологии разработки образовательного чат-бота для сопровождения практической подготовки студентов // Педагогики. Вопросы теории и практики. 2025.
Т. 10. Вып. 2. С. 227–238.
20. Маслова А. Ю. Введение в прагмалингвистику : учеб. пособие. 4-е
изд., стер. М.: Флинта, 2014. 149 с.
21. Смирнова В. Н. Технология Deep Translate в переводе пословиц и поговорок (на материале английского языка) // Вестник Челябинского государственного университета. 2023. № 9 (479). С. 126–131. DOI:
10.47475/1994-2796-2023-479-9-126-131
22. Shalevska E., Kostadinovska-Stojchevska B., Janusheva V. et. al. AI in nonliteral language translation: Translating Macedonian proverbs and idioms
// International Journal of Education Teacher. 2025. No 29. Pp. 60–66. DOI:
10.20544/teacher.29.07.
23. Kim J., Shin Y., Hwang U. et. al. Memorization or reasoning? Exploring
the idiom understanding of LLMs. 2025. URL: http://arxiv.org/abs/2505.16216
(дата обращения: 14.06.2025).
24. Шабля В. О., Коноваленко С. А., Орлов Е. О., Галямин Н. А. Методы
семантического анализа на основе моделей машинного обучения с использованием искусственных нейронных сетей // Наука и реальность. 2025. № 1 (21). С. 113–122.
25. Телия В. Н. Предисловие // Большой фразеологический словарь
русского языка. Значение. Употребление. Культурологический комментарий / отв. ред. В. Н. Телия. 4-е изд. М.: АСТ-ПРЕСС ШКОЛА, 2021. С. 6–14.
26. Большой академический словарь русского языка Т. 1 А – Бишь / гл.
ред. К. С. Горбачевич. М.: Наука, 2004. 664 с.
27. Аванесян М. О. Роль образов в понимании метафоры // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 12: Социология. 2012. № 1. С. 32–41.
28. Хаялеева Ф. З., Мухаметзянова Ф. Г. Психологические механизмы
понимания детьми метафор, пословиц и поговорок в английском и русском языке // Казанский вестник молодых ученых. Педагогические науки. Лингвопедагогика. 2018. Т. 2. № 3 (6). С. 174–182.
|