ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МИФОЛОГЕМЫ ЗАПАДНОГО НАУЧНОГО КОНТЕНТА

Авторы

  • Артур Александрович Дыдров Южно-Уральский государственный университет, Челябинский государственный университет, профессор кафедры философии, доктор философских наук, доцент (Челябинск, Россия) Автор https://orcid.org/0000-0002-3288-8724 (неаутентифицированный)

DOI:

https://doi.org/10.22394/1996-0522-2023-1-16-25

Ключевые слова:

НБИК-конвергенция, artificial intelligence, trend, mythologeme, NBIC convergence

Аннотация

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.
Поступила в редакцию: 12.01.2023

Скачивания

Данные по скачиваниям пока не доступны.

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].

Загрузки

Опубликован

2023-01-15

Выпуск

Раздел

Статьи

Как цитировать

Дыдров А.А. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МИФОЛОГЕМЫ ЗАПАДНОГО НАУЧНОГО КОНТЕНТА // Социум и власть. 2023. Т. 95, № 1. С. 16–25. https://doi.org/10.22394/1996-0522-2023-1-16-25