Содержание к диссертации
Введение
Глава Когнитивное исследование научно инновационного дискурса межкультурной коммуникации 9
1.1. 1.1. Когнитивно-коммуникативная парадигма современной лингвистики 9
1.2. Научно-инновационный дискурс в когнитивно-коммуникативной парадигме 24
1.3. Когнитивные матрицы многоаспектных знаний 34
1.4. Смешанная когниция и речемыслительная деятельность как инструменты актуализации когнитивных моделей лингвистики в межкультурной коммуникации 44
1.5. Научно-инновационный дискурс как комплекс моделируемых процессов функционирования языка в смешанной речемыслительной деятельности 50
1.6. Общая когнитивная модель смешанной дискурсивной межкультурной коммуникации 59
Выводы по главе 1 66
Глава Актуализация когнитивных моделей англоязычного научно-инновационного дискурса в смешанной речемыслительной деятельности 69
2.1. Особенности когнитивно-дискурсивных концептуальных моделей межкультурной коммуникации 69
2.2. Когнитивный механизм оценки соответствий и оптимизации сообщений межкультурной коммуникации 76
2.3. Общий сценарий понимания и интерпретации научно-инновационного дискурса смешанной когницией 86
2.4. Когнитивные аспекты жанра и идиостиля научно-инновационного дискурса межкультурной коммуникации в проекции искусственного интеллекта 93
2.5. Категориальные, когнитивно-семантические и стилистические особенности научно-инновационного дискурса монографии «Discrete-Event Modeling and Simulation» Gabriel A. Wainer 107
2.6. Экстралингвистические средства визуализации научно-инновационного дискурса 120
2.7. Комплексное исследование научно-инновационного дискурса 131
Выводы по главе 2 142
Заключение 146
Библиография 156
- Когнитивные матрицы многоаспектных знаний
- Научно-инновационный дискурс как комплекс моделируемых процессов функционирования языка в смешанной речемыслительной деятельности
- Когнитивный механизм оценки соответствий и оптимизации сообщений межкультурной коммуникации
- Когнитивные аспекты жанра и идиостиля научно-инновационного дискурса межкультурной коммуникации в проекции искусственного интеллекта
Введение к работе
Признание ученым сообществом антропоцентрической парадигмы знаний способствовало широкому распространению когнитивного подхода в научных лингвистических исследованиях. Рассматривая структуры знаний и ментальные процессы, свойственные человеку, когнитивная лингвистика выходит за рамки собственно лингвистики. Одной из ее отличительных особенностей становится междисциплинарный характер, стремление соединить в целое несколько направлений индивидуальных исследовательских программ. Научные интересы зарубежных и отечественных когнитивистов преимущественно сосредоточились на следующих проблемах: разработка типов понятийных структур фрейма и сценария (Р. Абельсон, М. Минский, Ч. Филлмор, Р. Шенк); изучение и интерпретация содержания концептов (Н.Д. Арутюнова, Г.С. Воркачев, В.И. Карасик, Н.А. Красовский, Е.С. Кубрякова, Д.С. Лихачев, И.А. Стернин, Ю.С. Степанов); рассмотрение принципов языковой категоризации (Е.С. Кубрякова, Дж. Лакофф); изучение систем когнитивно-семантических суперкатегорий языкового концептуального структурирования, пространственных отношений и типов концептуализации движения в языке, а также лингвосемантических структур имен и языков (А.П. Бабушкин, А.Н. Баранов, Н.Н. Болдырев, Г.В. Быкова, Р. Джэкендофф, Ю.Н. Караулов, Е.С. Кубрякова, Дж. Лакофф, Р. Лэнекер, З.Д. Попова, И.С. Стернин, Л. Талми, Е.В. Рахилина); исследование категории когнитивной метафоры (Л.М. Алексеева, Н.С. Болотнова, О.В. Орлова, Л.А. Шестак); когнитивное терминоведение и разработка лингвокультурологической концепции словаря культуры (С.Г. Воркачев, Т.В. Евсюкова, В.Ф. Новодранова, Г.Г. Слышкин, Г.В. Токарев); изучение связи языка и мышления, категорий антропоцентричности языка, устройства понятийного мира человека (Ю.Д. Апресян, Ф. Варела, М. Джонсон, Э. Рош); описание синтаксических моделей и концептов разных типов (Ю.С. Мартемьянов, И.П. Сусов); когнитивная трактовка фразеологических единиц (Н.Ф. Алефиренко); когнитивное моделирование, интерпретация и изучение текстов (С.А. Аскольдов, В.З. Демьянков, А.А. Кибрик).
В последние десятилетия вопросы дискурса интенсивно разрабатывались на материале различных языков такими учеными, как Р.С. Аликаев, Ю.Д. Апресян, Н.Д. Арутюнова, Р. Барт, В.З. Демьянков, Т.А. ван Дейк, Е.А. Земская, П.В. Зернецкий, К. Снайднер, Ю.С. Степанов, Ю.Н. Караулов, А.А. Кибрик и др. На современном этапе развития общества, характеризуемого новейшими технологиями в области науки и техники, возникает потребность выделения особого вида дискурса, репрезентирующего инновации и технологические процессы их реализации. Основанием для этого, мы полагаем, служит наличие единой терминологии, лексико-семантические, коммуникативные и прагматические характеристики, определяющие когнитивный стиль изложения уникальной научной информации. И если значительное число работ отечественных и зарубежных ученых посвящено изучению научного дискурса (Л.Г. Бабенко, Ч. Базерман, П. Баркер, О.О. Варнавская, Р. Глейзер, А. Гросс, М.Н. Кожина, М.П. Кульгав, Е.В. Михайлова, Н.М. Разинкина, Э.Г. Ризель, Е.С. Троянская, Л.В. Славгородская, О.Б. Сиротинина, Дж. Фенсток, Р. Л. Фляйшер, А. Харрисон), то дискурс научных инноваций не подвергался системному изучению.
Этим обусловлено наше обращение к заявленной теме, и прежде всего к базовым лингвокогнитивным моделям, принятым при разработке и внедрении научных инноваций. Особое внимание в диссертационной работе уделяется освещению вопросов когнитивного моделирования процессов взаимодействия естественного интеллекта с моделями класса «искусственный интеллект» в речемыслительной деятельности, а также анализу дискурса межкультурной коммуникации в области научных инноваций на основе современной дискурсивно-когнитивной парадигмы. Данный подход определяется тем, что в условиях расширения мирового рынка инноваций лингвистическая обработка растущего потока информации требует расширения сферы речемыслительной деятельности, где мышление и речь человека эффективно функционируют в компьютеризованной среде.
Актуальность темы диссертации определяется, с одной стороны, недостаточной исследованностью текстов инновационного дискурса в теоретическом аспекте, с другой стороны, практической потребностью в разработке лингвистического комплекса когнитивных моделей, способных выступать средствами интерпретации и позволяющих в короткие сроки анализировать большой корпус текстов научно-инновационного дискурса.
Объектом исследования является лингвокогнитивное моделирование дискурса научно-инновационной коммуникации.
Предмет исследования – когнитивные модели дискурса научно-инновационной профессиональной речемыслительной деятельности.
Гипотеза исследования. Актуализация моделей когнитивной лингвистики как средства исследования и осмысления англоязычного дискурса в области научных инноваций способствует эффективному решению прикладных проблем профессиональной коммуникации.
Цель диссертационного исследования – изучить схемы актуализации моделей когнитивной лингвистики применительно к научно-инновационной профессиональной деятельности в межкультурной коммуникации.
Сформулированная цель исследования обусловила постановку следующих задач:
-
охарактеризовать в общелингвистическом плане научно-инновационный дискурс;
-
обосновать понятия «смешанная когниция», «смешанная речемыслительная деятельность» как понятия, используемые для актуализации лингвокогнитивного моделирования речемыслительной деятельности в области научных инноваций;
-
исследовать когнитивную антропоцентрическую формализацию процесса осмысления многоаспектных знаний стилистики научно-инновационного дискурса;
-
разработать комплекс когнитивных моделей смешанной речемыслительной деятельности для моделирования дискурса межкультурной коммуникации в области научных инноваций и изучить особенности функционирования общей и частных моделей смешанной речемыслительной деятельности межкультурной коммуникации;
-
проанализировать англоязычный научно-инновационный дискурс и разработать технологические механизмы его лингвокогнитивного исследования, оценку эффективности смешанной речемыслительной деятельности межкультурной коммуникации.
Материалом исследования явилась монография известного американского ученого Габриеля А. Вайнера «Discrete-Event Modeling and Simulation. A Practitioner’s Approach/Computational Analysis, Synthesis, and Design of Dynamic Models Series» [Wainer 2009] с репрезентацией инновации «имитационное моделирование».
Для решения сформулированных задач в ходе исследования применялись следующие научно-исследовательские методы и приемы анализа языкового материала: метод дискурсивного анализа, метод контент-анализа, метод фреймового анализа; статистический и количественный методы.
Теоретической основой исследования послужили работы ученых в области когнитивной лингвистики (А.Н. Баранов, Н.Н. Болдырев, А.Е. Кибрик, Е.С. Кубрякова, В.А. Маслова, Ю.С. Степанов, Л. Талми), межкультурной коммуникации (В.Г. Зинченко, А.Е. Бочкарев, О.Л. Каменская, Н.В. Макшанцева, В.В. Петров,С.Г. Тер-Минасова), теории дискурса (Р.С. Аликаев, Н.Д. Арутюнова, П.В. Зернецкий, Ю.Н. Караулов, М.Л. Макаров, В.В. Петров), искусственного интеллекта (А.К. Жолковский, Ю.Н Марчук, Л.Л. Нелюбин, Р.Г. Пиотровский, И.И. Ревзин, И.П. Севбо, Г. Сомерс, Дж. Хатчинс), теории языковой личности (Г.И. Богин, Т.В. Евсюкова, В.И. Карасик, В.В. Красных).
Научная новизна диссертации заключается а) в выделении и рассмотрении научно-инновационного дискурса как особого типа дискурса научных инноваций; б) в обосновании понятий «смешанная когниция», «смешанная речемыслительная деятельность»; в) в исследовании когнитивной антропоцентрической формализации процесса осмысления многоаспектных знаний стилистики научно-инновационного, дискурса; г) в комплексном исследовании актуализации лингвокогнитивных моделей речемыслительной деятельности; д) в оптимизации смешанной речемыслительной деятельности в процессе межкультурной коммуникации.
Теоретическая значимость данного исследования состоит в разработке методических основ лингвокогнитивного моделирования смешанных процессов коммуникации и на их основе – когнитивных моделей и сценариев; в теоретическом обосновании методик представления многоаспектных знаний и понятий «научно-инновационный дискурс», «смешанная когниция», «смешанная речемыслительная деятельность», углублении уровня научных знаний о содержании и структуре международной коммуникации в научно-инновационной сфере; в определении основ описания и способа анализа дискурса научных инноваций; в разработке процедур оценки и оптимизации смешанной речемыслительной деятельности межкультурной коммуникации.
Практическая значимость. Результаты исследования могут быть использованы в лингвистическом обеспечении научно-исследовательской, инновационной деятельности, в практике преподавания ряда лингвистических дисциплин (общего языкознания, теории межкультурной коммуникации, теории дискурса, когнитивной лингвистики).
На защиту выносятся следующие положения:
-
«Научно-инновационный дискурс» – особый способ ментальной деятельности и общения в вербализованной форме, инструмент и результат научно-инновационной деятельности в сфере, связанной с разработкой, созданием и реализацией инноваций.
-
«Смешанная когниция» – синтез когнитивных способностей человека и возможностей моделей класса «искусственный интеллект»; «смешанная речемыслительная деятельность» – совокупность когнитивных инструментов осмысления, понимания, интерпретации дискурса на основе смешанной когниции.
-
Процессы и результаты осмысления многоаспектных знаний, составление их ментальных образов целесообразно осуществлять в когнитивном матричном и гипертекстовом виде.
-
Научно-инновационный дискурс профессиональной коммуникации моделируется комплексом когнитивных моделей смешанной речемыслительной деятельности в рамках различных формализованных сценариев.
-
Теоретические и экспериментальные исследования научно-инновационного дискурса необходимо осуществлять технологическими инструментами лингвокогнитивного моделирования с использованием персональных когнитивных интерфейсов.
Апробация промежуточных результатов исследования осуществлялась при обсуждении работы на заседаниях кафедры лингвистики и межкультурной коммуникации Ростовского государственного экономического университета (РИНХ), на международной научно-практической конференции преподавателей, аспирантов и студентов «Актуальные проблемы гуманитарных наук» в Южно-Российском государственном университете экономики и сервиса (апрель 2009 г., ЮГУЭС, Шахты,); на Всероссийской научно-практической конференции «Язык и коммуникация в контексте культуры» (март 2011 г., Ростов-на-Дону, РГЭУ (РИНХ); на международном семинаре «Intensive School in Machine Translation. European Association for Machine Translation South Ural State University» (16–20 мая 2011 г., ЮУрГУ, Челябинск); при проведении исследования в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2009–2013 гг.» (24–28 октября 2011 г., Национальный исследовательский томский политехнический университет, Томск); при участии в летней международной школе «Russian Summer School in Information Retrieval (RuSSIR)» (6–10 августа 2012 г., ЯрГУ им. П.Г. Демидова, Ярославль); на III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Иностранные языки в современном мире» (апрель 2012 г., РГЭУ (РИНХ), Ростов-на-Дону). По материалам диссертации выполнена конкурсная научно-исследовательская работа, отмеченная дипломом второй степени на Ежегодной Всероссийской Олимпиаде развития народного хозяйства России 2009 г. (г. Москва). Основные положения диссертации отражены в 10 научных статьях, в том числе в трех работах, опубликованных в ведущих рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК РФ.
Структура диссертации. Работа состоит из введения, двух глав, заключения, библиографии, списка сокращений и приложений.
Когнитивные матрицы многоаспектных знаний
Когнитивная лингвистика, рассматривая структуры и процессы свойственные человеку, выходит за рамки собственно лингвистики. В сферу ее интересов входят логика, психология, социология, философия, искусственный интеллект. Одной из отличительных черт когнитивной лингвистики является ее стремление соединить в единое целое несколько направлений, индивидуальных исследовательских программ:
1. Процессы производства и понимания естественного языка, связанные с компьютерным моделированием, пониманием и порождением текстов (наиболее значимы в этой области результаты исследований У. Чейфа, разработавшего категории текущего сознания и активации [Chafe 1996]).
2. Типы понятийных структур и их языковых соответствий искусственного интеллекта - категории фрейма и сценария (Р. Абельсон, М. Минский, Р. Шенк) и лингвистики (Ч. Филлмор).
3. Принципы языковой категоризации (Дж. Лакофф) (соотношения фонемы и аллофона, морфологических и синтаксических процессов, языка и диалекта и др.). Привилегированным категориям соответствуют концепты базового уровня категоризации, лингвистически более простые, культурно значимые, легче усваиваемые и вспоминаемые, охотнее используемые.
4. Иерархически упорядоченные образоформирующие системы когнитивно-семантических суперкатегорий языкового концептуального структурирования представлений о действительности (категории когнитивного состояния, конфигурационной структуры, динамики сил, распределения внимания, каждая из которых имеет свою сложную структуру) (Дж. Лакофф, Р. Лэнекер, Л. Талми).
5. Пространственные отношения и типы концептуализации движения в языке, затрагивающие все основные программы когнитивной лингвистики: понятие образных схем (image-schema, вместилище, часть-целое, путь, связь) и их языковые соответствия (Дж. Лакофф); разработка среди образоформи-рующих схем категории конфигурационной структуры (Л. Талми), с зафиксированными понятийными категориями: количество, разделейность, протя 11 женность, ограниченность, членение пространства и др.; пространственное сознание (Р. Джэкендофф, Р. Лэнекер).
6. Устройство понятийного мира человека, семантика естественного языка, языковые категории, обусловленные биологической природой человека, особенностями устройства и функционирования человеческого тела, его асимметрией и опытом взаимодействия с физическим и социальным миром (Ф. Варела, М. Джонсон, Дж. Лакофф, Э. Рош); в отечественной лингвистике данные представления отражены в категории антропоцентричности языка (Ю.Д. Апресян).
7. Трактование метафоры как инструмента осмысления новых понятий в терминах, стоящих ближе к непосредственному опыту человека (Дж. Лакофф).
По нашему мнению, в области когнитивной лингвистики существует целый ряд проблем, требующих поиска возможных решений:
1. Трудности в практике межкультурной коммуникации по обработке большого объема лингвистических данных различных концептосфер.
2. Использование когнитивных моделей класса «искусственный интеллект» (ИИ) с целью оптимизации процессов коммуникации.
3. Использование результатов когнитивных исследований с применением фреймовых структур в проекции искусственного интеллекта.
4. Применение ИИ в когнитивной лингвистике, оперирующей к ментальным структурам, что становится возможным, поскольку ментальные структуры находят свое выражение в знаке, а человек работает с этими знаками на данном историческом этапе, в том числе и в области ИИ.
5. Использование ИИ в концептуальном анализе как вспомогательного инструмента более полного понимания, обработки и накопления информации.
6. Исследование фреймовых структур когнитивной лингвистики, имеющих большое число слотов, с помощью ИИ, обладающего несоизмеримым по сравнению с интеллектом объемом накопленных знаний.
«Феномен сознания коррелирует лишь с представлением объекта, а не с его реальным бытием» [Макаров 2003: 30]. Инновационные информационные технологии и искусственный интеллект существенно влияют на человека, формируя у него новые когнитивные системы глубинных фреймов, меняя концептуальные основы деятельности, совместимые с новой интеракционнои моделью межкультурной коммуникации (МКК), понятием интерсубъективного феноменологического пространства смыслов, принадлежащего множеству коммуникантов, заявляющих о своем существовании постоянно продуцируемыми ситуативными смыслами.
Результат пересечения смыслов разных коммуникантов создает дискурс, обретающий общий смысл на основании стереотипов и конвенций. Любой коммуникант может активизироваться в общем феноменологическом пространстве (например, общаясь в Интернете), быть наблюдаем, услышан, доступен множеству адресатов. В результате интерпретации их смыслов, вызывается множество новых наполняющих феноменологическое пространство когнитивных смыслов, связанных в цепные, иерархические и рекуррентные последовательности.
Способы вербализации, передачи и понимания сообщения, коммуникативно обусловленные языковые структуры адресантов и адресатов находят свое отражение в моделях когнитивной лингвистики, в которых особую роль имеют сценарии передачи и интерпретации смыслов в зависимости от внутренней когнитивной структуры, знания языка адресанта и адресата. Структуры мышления, как и структуры процедурального знания ИИ могут быть описаны концептуальными моделями. Соприкосновение когнитивной лингвистики и ИИ проявляется в использовании моделей класса «искусственный интеллект» как средства понимания, пополнения и обработки знаний, решения задач концептуального анализа, представления и накопления многоаспектных знаний когнитивной лингвистики, анализа концептосфер различных языковых картин мира, оптимизации применения когнитивных моделей межкультурной коммуникации на основе эффективных сценариев и стратегий взаимодействии человеческого и машинного ресурсов. В этом состоят задачи актуализации моделей когнитивной лингвистики в межкультурной коммуникации как когнитивной практики управления коммуникацией на основе компьютеризации когнитивной лингвистики.
Научно-инновационный дискурс как комплекс моделируемых процессов функционирования языка в смешанной речемыслительной деятельности
Эффективность межкультурной коммуникации связана не только с исследованием методического потенциала компьютерных технологий, но и с интенсификацией процессов СРМД на основе совершенствования когнитивных моделей анализа и интерпретации научно-инновационного дискурса.
В структуре модели СРМД проявляется важнейшее свойство теории фреймов - наследование свойств по АКО-связям (А - Kind - Of = это), когда слот АКО маркирует фрейм более высокого уровня иерархии, свойства которого неявно наследуются [Минский 1978], что дает возможность использования сценариев предыдущих этапов СП в последующих.
Системы фреймов связаны сетью поиска информации, позволяющей выбрать более подходящий для данной ситуации фрейм. Подобные структуры позволяют использовать различные методы представления информации, способствующие разработке и совершенствованию механизмов понимания и интерпретации СП. Отдельные когнитивные сценарии естественного и искусственного интеллекта в зависимости от типа и объема дискурса, стратегии и особенностей СРМД, используются совместно или раздельно. В ряде случаев они совпадают по назначению, отличаясь по характеристикам, природе агента сценария, качеству результата, скорости процесса, объему обрабатываемой информации.
В зависимости от стратегии слоты заполняются определенными сценариями естественного интеллекта или ИИ, инструкциями, процедурами, правилами, описаниями, примерами. Подобные структуры актуализируются узуально закрепленными способами описания ситуации и организации дискурса, системными возможностями сопоставляемых языков. Особенности описаний выявляются, прежде всего, при сопоставлении сценариев СРМД разноязычных дискурсов.
Маркеры сценариев располагаются во фреймах по степени их преимущественного использования, в частности понимание, предшествует интерпретации. Ряд частных процедур осмысления осуществляется с помощью ИИ, снижающего когнитивные усилия естественного интеллекта, сокращающего время решения прикладных лингвистических задач. Подобие фреймовых структур естественного интеллекта структурам ИИ облегчает их усвоение, понимание и использование. Отдельные инструкции слотов терминалов естественного интеллекта актуализируются ИИ, осуществляется перманентный процесс трансформации когнитивных сценариев декларативных знаний в процедурные знания искусственного интеллекта. В последнем случае слоты естественного интеллекта находят свое отражение в слотах ИИ. Естественный интеллект верифицирует общую когнитивную и контекстную составляющие задачи СРМД.
Модель смешанной речемыслительной деятельности межкультурной коммуникации формализована и представлена в виде фреймов-сценариев, последовательности фреймовых ситуаций с заполненными и пустыми слотами и исследована посредством фреймового анализа (Приложение А, п. А. 1, таблицы А. 1-4).
В матричной модели фрейма интеракций СП (табл. 1) взаимодействие естественного и искусственного интеллектов представлено заполнением слотов виртуальными личностями СРМД и их интеракциями. Виртуальная личность Vn, отражает естественный интеллект, виртуальная личность V22 - искусственный интеллект различных видов, V12, V2i - интеракции естественного и искусственного интеллекта. Таким образом, модель смешанной речемыслительной деятельности строится в феноменологическом пространстве виртуальных личностей, где искусственный интеллект вместе с естественным интеллектом участвуют в трансформации и продуцировании знания.
В практике результаты трансформации дискурса искусственным интеллектом V22 без участия человека [Нелюбин 2003: 227] могут быть использованы для поверхностного ознакомления с содержанием сообщения на незнакомом языке, как сигнальная информация, не требующая тщательного редактирования (текущая документация, электронная почта) [Hutchins 1992: 149-150; Somers2003: 13].
В интеракции V -Vn естественный интеллект через вербальные сообщения виртуальной личности V22 получает ИТ и представление - образ ИИ. На данной основе ИИ вырабатывает управляющий текст для V22- В интеракциях V)2 по мере получения вербальных сообщений от V22, Vn вносит формальные и смысловые изменения и посылает откорректированный ПТ в виде сообщения обратно V22, либо включается в интеракции Vi2 сообщениями о настройке V22 или замене ее на другую виртуальную личность.
Вопрос оптимизации решается в интеракциях V12, V2i т.е. посредством управления Vn виртуальной личностью V22 и коррекцией виртуальной личностью Vn текста МП, соответственно. В основном, предпочтительнее оптимально управлять СРМД в интеракциях Vi2, чем корректировать интеракциями V2i возникающие несоответствия, так как обработка текста виртуальной личностью в интеракциях V21 когнитивно осложнена и связана с несколькими уровнями понимания, синтезом текста и его последующей стилистической обработкой. Преобразованию матрицы соответствует ряд когнитивно-коммуникативных операций и стратегий, оптимизирующих СРМД в условиях использования определённых целей и ситуаций [Приложение А, п. А. 2].
Сценарий СРМД (Приложение А, п. А. 3) моделирует динамику процессов на этапе ее постредактирования на основе статистических данных, определяемых при помощи визуального интерфейса исследования когнитивных процессов в лингвистике.
Таким образом, когнитивные модели отражают феноменологическое пространство смешанной речемыслительной деятельности с использованием ИИ, требуя при этом четкого представления виртуальных составляющих и рационального их использования.
Когнитивный механизм оценки соответствий и оптимизации сообщений межкультурной коммуникации
В когнитивной лингвистике полагается, что ментальность, концептуальное осмысление категорий опираются в значительной мере на образное содержание естественного языка, основанное на устойчивом сравнении — языковом явлении, особой языковой единице, наделенной значением и особой формой его выражения. Моделируя коммуникативную деятельность человека в рамках когнитивной научной парадигмы, используя в качестве основного термин «дискурс», нецелесообразно отказываться от термина «стиль». Для исследования идиостиля в ИТ и дальнейшей его репрезентации в ПТ необходимо установить доминирующие черты идиостиля. Анализ стиля и идиостиля ИТ позволяет сохранить их в ПТ, а также минимизировать влияние идиостиля посредника коммуникации.
НИД как когнитивное образование, репрезентирующее предметы, события, качества и т.д., используя присущие ему средства изложения на основе исходного языкового материала, соответствующего инновации, способствует созданию в языковой картине мира адресата адекватного и достаточно полного образа инновации. Из всех многочисленных построений естественного интеллекта в случае рассмотрения инновации, как правило, применение находят конкретные предметные построения, репрезентируемые недвусмысленными языковыми конструкциями. Необходимость однозначности терминов дискурса, его оптимальной вербализации налагает требования определенности, логичности, ясности изложения, что резко ограничивает образные средства естественного языка.
В этом аспекте интересно использование экстралингвистических средств визуализации дискурса - рисунка, эскиза-сравнения как компрессионного способа создания более точной проекции видения образа предметного и феноменологических миров, конкретизирующего и уточняющего видение адресата. В эскиз-сравнениях в силу обычной для человека способности воспринимать мир метафорически корпоративная связка и основание сравнения обычно исключены, что упрощает процесс сравнения для обыденного сознания.
Вызывая конкретную ассоциацию, эскиз-сравнение накладывает ограничения на языковую картину мира, сужает поле ее значений. Тем самым уточняется смысл, обеспечивается однозначное понимание, исключается влияние синонимии и омонимии, образ становится простым и лаконичным, приближаясь к графическому образу-символу идеи.
Семантика таких сравнений связана со спецификой содержания НИД, и обычно не требуют дешифровки, дополнительных знаний. Нечеткие образы, порожденные вербальной репрезентацией, редуцируются в один образ того или иного смысла, референта, каким его воспринимает и предлагает к восприятию автор. Прагматическая функция такого сравнения состоит в иллюстрации сложных и новых идей, помогающих осмыслению, усвоению и запоминанию, когда точные количественные и качественные данные отсутствуют. В этом случае эскиз-сравнение оказывается наиболее наглядным и детализирующим средством образной репрезентации предмета исследования.
В анализируемой работе, освещающей проблемы, задачи и практику применения имитационного моделирования, первый этап эскиза-сравнения связан с созданием начального ментального образа задачи и схематического его изображения:
«You might have started using this technique while thinking..., creating a mind picture ... You might even have started thinking about different... distributions and. You might have sketched your ideas on paper, even using a scale model...»; «models help us to think better about the problem we want to study (Figure 1.1).
На втором этапе эскиза-сравнения рассматривается ситуация, когда решение проблемы в предметной области происходит на основе формального моделирования, например, использования дифференциальных уравнений и сравнение поведений сущности и модели получает аналитический характер. Вследствие этого предыдущий образ трансформируется в новую более сложную структуру модели, отражающую ментальное образное представление вербальной репрезентации смысла:
«When we try to solve problems through formal modeling (using, for instance, differential equations), the scheme previously presented in Figure 1.1 must be extended as shown in Figure 1.2., Figure 1.2 also introduces an important concept: the behavior of the analytical model should match the one observed in the original entity. In this case, we say that the results given by the model are valid. To ensure this, a validation phase is required to check that the results given by the model match what we see in the original entity».
Дальнейшая эволюция знаний и технологий в предметной области приводит к компьютерному имитационному моделированию с более эффективным решением задач. Формируется последний когнитивный образ, завершающий эскиз-сравнение, которое подкрепляет ментальное представление вербальной репрезентации смысла фрагмента:
«The cycle for creating computer simulation (or simply simulation) studies can be also represented as in Figure 1.3, with the difference that now the computation model is executed by specialized devices (in the beginning of simulation history, analog computers were used for numerical approximation; today, we use digital computers). The computation EF is now a program that generates test cases for the computational approximation of the model. In this case, the verification activities also need to check the accuracy of the results».
Когнитивные аспекты жанра и идиостиля научно-инновационного дискурса межкультурной коммуникации в проекции искусственного интеллекта
Идиостилю адресанта присущи когнитивно-семантические признаки особенностей категоризации, использование когнитивных концептуальных моделей, репрезентирующих смыслы дискурсивных сообщений, особая частотность различных терминов, словосочетаний, специфические стилистические приемы и частое обращение к графическим образам, отражающим ментальные представления вербальной репрезентации дискурса.
Категория инновации «имитационное моделирование» {«simulation») рассмотрена в виде фрейма разных техник моделирования в зависимости от состояния переменных и времени. При категоризации методов инновации в качестве основы используется дихотомия: непрерывность/дискретность переменных, отражающих состояние объекта и представление времени. Процесс категоризации ассоциируется с образом матрицы второго ранга с онтологическим характером номинации систем, отражающим осмысление переменной состояния по типу темпоральной переменной.
Каждая категория репрезентируется встроенными временными диаграммами, образно отражающими осмысление вербальной репрезентации как текстовой проекции на плоские геометрические фигуры. Когнитивно-семантическим признаком идиостиля адресанта является развитие когнитивных ментальных конструкций с одновременной динамической трансформацией образных проекций в двумерном пространстве. Таким образом, осмысление дискурса происходит на основе когнитивных параллельных процессов текстовой репрезентации и синхронно развивающихся графических концептуальных образов, раскрывающих динамику развития моделей, соответствующих ментальным представлениям.
Специфика авторской репрезентации инновации проявляется также в ее стилистическом профиле как когнитивной модели дискурса, отражающей основные концепты инновации, а также необходимый минимум нечетких синтаксических и семантических объемов языковой репрезентации ментального образа когнитивной модели инновации. Профиль инновации в разных предметных областях остается неизменным, однако базисные предметные лексика и стилистика приложения инновации могут различаться, что необходимо учитывать для текущего моделирования СРМД.
Когнитивно-семантический анализ дискурса в пространстве электронного текста, способствующего возрастанию скорости коммуникации, ориентирован на осмысленнее научно-инновационного дискурса с использованием автоматически построенных семантических сетей. Синтез семантических сетей, семантический поиск, автоматическое реферирование с оптимальной степенью сжатия всесторонне охватывают лексику, доминантные предложения автоматического определения структуры контекстов понятий и на основании этого общих контекста и смысловой доминанты, что позволяет понять, сопоставить основные идеи, осмыслить языковую картину инновации в проекции искусственного интеллекта.
Стиль и идиостиль адресанта идентифицируются формально-стилистическим анализом дискурса, лексико-синтаксическим исследованием, определением частотности представления категорий и использованием стилистического профиля. Анализ, основанный на смешанной когниции, как комплексном взаимодействии когниции человека с потенциалом искусственного интеллекта, способствует повышению эффективности профессиональной коммуникации.
В базах знаний искусственного интеллекта происходит накопление многоаспектных знаний лексики, стиля и идиостиля (смыслоемких, стилистически окрашенных областей текста, с выделением терминологии, характерных слов, словосочетаний, предложений, билинговых соответствий, синтаксических конструкций) в виде стереотипов и регулярных выражений для извлечения новых знаний и последующей интерпретации НИД соответствующей тематики.
Особенностью идиостиля научно-инновационного дискурса является феномен крайне неравномерной визуализации по объему дискурса, заключающийся в использовании ассоциированных иллюстраций, продуцирующих множество когнитивных концептуальных моделей, репрезентирующих общие смыслы дискурсивных сообщений. Визуализация вербальных репрезентаций в научно-инновационном дискурсе, степень использования неравномерной визуализации и эскиз-сравнений коррелируют со сложностью нелинейных и итерационных процессов функционирования инновации, с трудностями ее вербальной репрезентации. Неоднократное обращение к одному и тому же сравнению, высокая частота сравнений, отражение ими динамики изменения объектов репрезентации составляют характерные особенности репрезентации.
Когнитивно-семантическим признаком идиостиля автора является использование стилистического приема эскиз-сравнения - наглядного и детализирующего средства описания. Этот стилистический прием при для осмысления понятий, исключения возможных противоречий, уточнения языковых значений, естественнонаучных, экономических сущностей и явлений, понятий, имеющих абстрактный характер и др.
Эскиз-сравнение используется повторно для выделения данной репрезентации во времени, а также в случае комплексного эскиз-сравнения. В последнем случае сравнение осуществляется по двум или нескольким атрибутам. Увеличение частоты использования эскиз-сравнений обусловлено усложнением вербальной репрезентации дискурса. Увеличение частоты использования эскиз-сравнений обусловлено усложнением вербальной репрезентации инновации, необходимостью повышения степени наглядности и рядом других факторов.
