В статье приведены предварительные результаты концептуального анализа механистического профиля компьютерной метафоры. Механицизм – это особое направление компьютерной метафоры, укоренившейся в различных исторических формах словоупотребления. Прослеживаются этапы формирования принципов переноса свойств механической вычислительной машины на свойства тела и разума человека и выявляются базовые принципы смыслового переноса, сохранившиеся и по сей день в дискурсе современного компьютационализма. Проанализированы причины, из-за которых традиционная для Нового времени метафора «Человек (тело) – машина» трансформировалась в более сложный вариант «Разум – машина». Что стало с понятиями «разум» и «машина»? Как изменились представления о свойствах вычислительных процедур? Что обеспечивает жизнеспособность контринтуитивной компьютерной метафоры сегодня? Ответы на ряд этих вопросов и описание теоретических путей решения указанных проблем содержатся в данном исследовании.
В исследованиях, посвященных технологиям, многое достигнуто в области визуального и аудиального анализа в сравнении с восприятием запахов. В данной статье рассматриваются последние достижения в сфере электронных технологий (E-nose), применяемых для распознавания ольфакторного кода. Все исследования условно можно разделить по целям на: 1) направленные на практическое применение электронных систем в таких областях, как пищевая промышленность, медицина, окружающая среда и т.д.; 2) имеющие целью изучение когнитивных процессов и психоэмоциональных реакций человека при ольфакторном опыте, а также способности машины предопределять реакции человека на различные запахи. В данном случае важную роль играет язык, выступающий в роли репрезентации ольфакторных ощущений. Все более востребованными становятся методы концептуально-семантического анализа в работах, посвященных машинному распознаванию ольфакторного кода.
Научно-технический прогресс неумолимо поглощает все сферы общества вне зависимости от их желания. Информационные технологии преобразовывают ежедневный быт каждого человека настолько, что само общество принято называть информационным. Исследование процессов информационного общества невозможно без качественного понимания сути самого понятия. Это создает базу для анализа механизмов динамики трансформационных процессов, эволюционирующих вместе с развивающимся обществом. Решение данной задачи возможно только при формировании комплексного системного подхода, основанного на синтезе теорий, принципов, приемов исследования, способного обеспечить как приращение социально-философского знания, так и утилитарную эффективность практического конструирования и управления трансформационными процессами.
Это формирует цель статьи – сформулировать собственное описание информационного общества, включающее определение и перечисление ключевых характеристик. Цель является базой для задачи статьи: подготовить теоретическую базу для дальнейшего, более углубленного исследования перспектив развития информационного общества.
В статье рассматриваются стратегии перевода «машинных текстов» на примере генеративных трансформеров (GPT). В настоящее время изучение и разработка генерации машинных текстов стали важной задачей для обработки и анализа текстов на разных языках. Современные технологии искусственного интеллекта и нейронных сетей позволяют создавать мощные инструменты для деятельности в этой сфере, которые с каждым годом становятся все более эффективными. Одним из таких инструментов являются генеративные трансформеры. Изучение генеративных трансформеров также позволяет разработчикам создавать более точные и эффективные алгоритмы машинного перевода, что повышает качество переводов и улучшает пользовательский опыт. В этом контексте особого интереса заслуживают особенности машинных текстов, созданных генеративными трансформерами, их закономерности, погрешности и несовершенства, которые требуют особых стратегий перевода. Сегодня можно говорить о том, что генерация уникальных и релевантных текстов – это рутинная задача, которую удалось автоматизировать. Тем не менее, определенные ограничения для использования таких текстов все еще существуют, в частности их использование требует применения соответствующих стратегий перевода. В работе предложена авторская типология стратегий перевода, куда с учетом особенностей АСТ предложено добавить подстратегию терциарно-модерационного перевода.
Промышленность последних десяти лет отличается высоким уровнем цифровой трансформации, затрагивающей все слои производства и все сферы экономики. Одним из ключевых трендов цифровизации промышленности является цифровой двойник – система, сочетающая в себе физический объект, его цифровую модель и непрерывную связь между ними. Однако интеграция такого комплексного технологического решения сопряжена с рядом барьеров, так или иначе возникающих на пути пользователей технологии. Авторами статьи было проанализировано 100 примеров использования цифрового двойника в промышленности по 7 критериям, среди которых выделены сфера применения технологии, самый проблемный этап ее интеграции, ключевые технологические, организационные, экосистемные и экономические барьеры, а также примененные или находящиеся в процессе применения рекомендации по преодолению этих барьеров. В статье присутствует пласт статистических данных и инфографика, подтверждающие ключевые выводы по основным барьерам в интеграции цифровых двойников, среди которых на первое место выходят отсутствие устройств и оборудования с необходимой мощностью, отсутствие существующих стратегий внедрения технологии, отсутствие стандартов для регулирования отрасли и высокие начальные инвестиции. Каждый блок барьеров сопровождается реальными примерами (кейсами) использования цифрового двойника в отечественной и зарубежной промышленности, среди которых фигурируют такие компании, как КамАЗ, «ОДК-Климов», Tesla, Volvo, Norske Shell и другие.
