ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МИФОЛОГЕМЫ ЗАПАДНОГО НАУЧНОГО КОНТЕНТА
DOI:
https://doi.org/10.22394/1996-0522-2023-1-16-25Ключевые слова:
НБИК-конвергенция, artificial intelligence, trend, mythologeme, NBIC convergenceАннотация
Введение. Искусственный интеллект является трендом НБИК-конвергенции и инфотехнологий в частности. С 70-х гг. XX в. он выступает в качестве предмета интенсивных дискуссий в научном сообществе. Непосредственным показателем значимости темы выступает публикационная динамика и ежегодный прирост числа индексируемых статей. Согласно статистике, западные общественные науки находятся в пятерке отраслевых лидеров. Цель статьи — аналитика базы данных Scopus и определение ключевых мифологем научного дискурса social sciences (в сфере искусственного интеллекта). Последние выходят за границы научно-исследовательских норм и стандартов и выражают нерефлексируемые исследовательские интенции. Методы. Референтная база научных статей включает в себя труды, опубликованные в течение десятилетия (2010—2020 гг.). В качестве методов были использованы методы обнаружения вербальных маркеров и контент-анализ. При этом ставка преимущественно делалась не на количественную, а на качественную аналитику. Основанием для выбора маркеров служила частотность их употребления в аннотациях (abstracts), заголовках (titles) и ключевых словах (keywords). Выборка вербальных маркеров производилась в соответствии с двумя условно обозначенными категориями: «тренды», или частотные инженерно-технические и социально-гуманитарные термины, выражающие направленность научно-исследовательских практик и «мифологемы», или элементы вторичной семиотической системы. Научная новизна исследования. Научная новизна обусловлена спецификацией предмета исследования. На Западе активно развивается направление т. н. «технологической мифологии», в фокусе внимания которой находятся преимущественно дискурсы искусства и идеологических документов. Аналитика научного контента позволяет снять сложившиеся исследовательские ограничения предмета и обозначить перспективы для дальнейшего изучения современной мифологии. Контент-анализ позволил обозначить некоторые предельно общие формулировки технологических мифологем, которые могут уточняться и конкретизироваться. Результаты. По результатам исследования произведена дескрипция трех метатрендов — технологического, социального и антропологического. Перечислены все ключевые направления в границах каждого тренда. При этом утверждается, что антропотренд имеет в дискурсе западных общественных наук сравнительно меньший удельный вес. В качестве дискуссионного аспекта исследования выявлено и условно обозначено пять научных мифологем. Предлагаются интерпретации и характерные примеры функционирования каждой. Выводы. Технологический тренд конституируется данными технических наук и инженерными разработками с социальной направленностью. Социотренд определяется спектром областей применения технологий. Сделан вывод о диффузии двух трендов и обслуживающих эти тренды дискурсов. В дискурсивном плане технотренд служит конструированию строго научного дискурса, основанного не на абстрактных, а на конкретных и точных пропозициях. Особое внимание уделяется дискурсивному мейнстриму «смартизации», характерному для научного контента второго десятилетия XXI в. Сделан акцент на антропологических рисках экстраполяции «смартизации» на специализированные практики.Скачивания
Библиографические ссылки
1. Аршинов, В. И. Социальное измерение NBIC-междисциплинарности / В. И. Аршинов // Философские науки. — 2010. — № 6. — С. 22—35.
2. Фейербах, Л. Сущность христианства / Л. Фейербах // Сочинения : в 2 т. Т. 2. — М.: Наука, 1995. — 425 с.
3. Шваб, К. Четвертая промышленная революция / К. Шваб. — М. : Эксмо, 2018. — 288 с.
4. Allam, Z. On big data, artificial intelligence and smart cities / Z. Allam // Cities. — 2019. — Vol. 89. — Pp. 80-91.
5. Brayford, K. Myth and technology: Finding philosophy’s role in technological change / K. Brayford // Human Affair. — 2020. — Vol. 30,
iss. 4. — Pp. 526-534.
6. Duan, Y. Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data — evolution, challenges and research agenda / Y. Duan // International Journal of Information Management. — 2019. — Vol. 48. — Pp. 63—71.
7. Farooq, A. Artificial intelligence based smart diagnosis of alzheimer’s disease and mild cognitive impairment / A. Farooq // 2017
International Smart Cities Conference (ISC2), 14—17 Sept. 2017.
8. Fjelland, R. Why general artificial intelligence will not be realized / R. Fjelland // Humanities and Social Sciences Communications. — 2020. — Vol. 7. — Iss. 1.
9. Goralski, M. Artificial intelligence and sustainable development / M. Goralski // International Journal of Management Education. — 2020. — Vol. 18. — Iss. 1.
10. London, A. J. Artificial Intelligence and Black-Box Medical Decisions: Accuracy versus Explainability / A. J. London // Hastings Center Republic. — 2019. — Vol. 49. — Iss. 1. — Pp. 15—21.
11. Makridakis, S. The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms / S. Makridakis // Futures. — 2017. — V. 90. — Pp. 46-60.
12. Miller, T. Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences / T. Miller // Artificial Intelligence. — 2019. — Vol. 267. — Pp. 1-38.
13. Mosco, V. The Digital Sublime: Myth, Power, and Cyberspace / V. Mosco. — Cambridge, MA : MIT Press, 2004. — 230 p.
14. Natale, S. Imagining the thinking machine: Technological myths and the rise of artificial intelligence / S. Natale // Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies. — 2020. — Vol. 26. —
Iss. 1. — Pp. 3—18.
15. Reis, J. Artificial Intelligence Research and Its Contributions to the European Union’s Political Governance: Comparative Study between Member / J. Reis // Social Science. — 2020. — Vol. 9. — Iss. 11. — Pp. 1—17.
16. Ryan, M. In AI We Trust: Ethics, Artificial Intelligence, and Reliability / M. Ryan // Science and Engineering Ethics. — 2020. — Vol. 26. —
Pp. 2749—2767.
17. Shneiderman, B. Human-Centered Artificial Intelligence: Reliable, Safe & Trustworthy / B. Shneiderman // International Journal of Human—Computer Interaction. — 2020. — Vol. 36. — Iss. 6.
18. Singh, S. Convergence of blockchain and artificial intelligence in IoT network for the sustainable smart city / S. Singh // Sustainable cities and society. — 2020. — Vol. 63. — P. 102364.
19. Timms, M. Letting Artificial Intelligence in Education Out of the Box: Educational Cobots and Smart Classrooms / M. Timms // International Journal of Artificial Intelligence in Education. — 2016. — Vol. 26. — Pp. 701—712.
20. Zawacki-Richter, O. Systematic review of research on artificial intelligence applicationsin higher education — where are the educators? / O. Zawacki-Richter // International Journal of Educational Technology in Higher Education. — 2019. — Vol. 16. — Iss. 39.
1. Arshinov V. I. (2010) Social’noe izmerenie NBIC-mezhdisciplinarnosti [The Social Dimension of the NBIC Interdisciplinarity]. Filosofskie nauki, no. 6, pp. 22-35 [in Rus].
2. Fejerbah L. (1995) Sushchnost’ hristianstva [The Essence of Christianity]. Moscow, Nauka, 425 p. [in Rus].
3. Shvab K. (2018) Chetvertaya promyshlennaya revolyuciya [The Fourth Industrial Revolution]. Moscow, Eksmo, 288 p. [in Rus].
4. Allam Z. (2019) On big data, artificial intelligence and smart cities. Cities, no. 89, pp. 80-91 DOI: 10.1016/j.cities.2019.01.032. [in Eng].
5. Brayford K. (2020) Myth and technology: Finding philosophy’s role in technological change. Human Affairs, no 30(4), pp. 526-534. DOI: 10.1515/humaff-2020-0045. [in Eng].
6. Duan Y. (2019) Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data — evolution, challenges and research agenda. International Journal of Information Management, no. 48, pp. 63-71. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021 [in Eng].
7. Farooq A. (2017) Artificial intelligence based smart diagnosis of alzheimer’s disease and mild cognitive impairment. 2017 International Smart Cities Conference (ISC2). DOI: 10.1109/ISC2.2017.8090871 [in Eng].
8. Fjelland R. (2020) Why general artificial intelligence will not be realized. Humanities and Social Sciences Communications, no. 7(1). DOI:
10.1057/s41599-020-0494-4 [in Eng].
9. Goralski M.A. (2020) Artificial intelligence and sustainable development. International Journal of Management Education, no. 18(1).
DOI: 10.1016/j.ijme.2019.100330 [in Eng].
10. London A. J. (2019) Artificial Intelligence and Black-Box Medical Decisions: Accuracy versus Explainability. Hastings Center Republic,
no. 49(1), pp. 15-21. DOI: 10.1002/hast.973 [in Eng].
11. Makridakis S. (2017) The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, no. 90, pp. 46-
60. DOI: 10.1016/j.futures.2017.03.006|[in Eng].
12. Miller T. (2019) Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences. Artificial Intelligence, no. 267, pp. 1-38 DOI:
10.1016/j.artint.2018.07.007 [in Eng].
13. Mosco V. (2004) The Digital Sublime: Myth, Power, and Cyberspace. Cambridge, MA: MIT Press, 230 p. [in Eng].
14. Natale S. (2020) Imagining the thinking machine: Technological myths and the rise of artificial intelligence. Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologies, no. 26 (1), pp. 3-18. DOI:
10.1177/1354856517715164 [in Eng].
15. Reis J. (2020) Artificial Intelligence Research and Its Contributions to the European Union’s Political Governance: Comparative Study between Member. Social Science, no. 9(11), pp. 1-17. DOI: 10.3390/socsci9110207 [in Eng].
16. Ryan M. (2020) In AI We Trust: Ethics, Artificial Intelligence, and Reliability. Science and Engineering Ethics, no. 26, pp. 2749—2767. DOI: DOI: 10.1007/s11948-020-00228-y [in Eng].
17. Shneiderman B. (2020) Human-Centered Artificial Intelligence: Reliable, Safe & Trustworthy. International Journal of Human—Computer Interaction, no. 36(6). DOI: 10.1080/10447318.2020.1741118 [in Eng].
18. Singh S. (2020) Convergence of blockchain and artificial intelligence in IoT network for the sustainable smart city. Sustainable cities and society, no. 63, p. 102364. DOI: 10.1016/j.scs.2020.102364 [in Eng].
19. Timms M. (2016) Letting Artificial Intelligence in Education Out of the Box: Educational Cobots and Smart Classrooms. International Journal of Artificial Intelligence in Education, no. 26, pp. 701—712 DOI: 10.1007/s40593-016-0095-y [in Eng].
20. Zawacki-Richter O. (2019) Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education — where are the educators? International Journal of Educational Technology in Higher Education, no 16 (39). DOI: 10.1186/s41239-019-0171-0 [in Eng].