УДК 81:3.9
DOI: 10.18698/2306-8477-2022-3-787
Анализ современных тенденций формирования концепта «интеллект» в английском языке на основе методов лексикографии и корпусной лингвистики
© Н.О. Труфанова, Е.В. Морозова
МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, 105005, Россия
Исследовано лексическое наполнение концепта «интеллект» в англоязычной картине мира на основе современных онлайн-словарей и корпусов английского языка. Проанализированы теоретические подходы к изучению понятия «концепт» и концептуальных структур. С помощью лексикографических и корпусных методов исследования выявлены ключевые репрезентанты концепта. Результатом поиска номинативных единиц, тематически связанных с понятием «интеллект», стали 272 лексические единицы. Значительное число идеографических, стилистических и контекстуальных синонимов, выявленных с помощью лексикографического и корпусного исследования, а также частотность их употребления являются свидетельством особой коммуникативной значимости данного концепта для англоязычной лингвокультуры. Рассмотрение наиболее частотных словосочетаний ядерных субстантивных и адъективных репрезентантов концепта свидетельствует о современной трансформации концепта «интеллект». Расширение понятия интеллектуальных способностей напрямую связано с развитием психологии и появлением новых теорий интеллекта. Кроме того, наряду с традиционным лексическим слоем, обозначающим умственные способности человека, формируется пласт лексики, связанный с функциональными возможностями новых технологий и теориями технических систем. Это происходит в связи с повсеместным использованием «умных устройств», в частности, мобильного телефона, а также с появлением новых научных направлений, изучающих способности интеллектуальных систем выполнять когнитивные функции вместо человека. Практическая значимость работы заключается в возможности применения результатов исследования в преподавании английского языка студентам лингвистических специальностей, а также в учебных курсах по лингвокультурологии, когнитивной лингвистике и межкультурной коммуникации.
Ключевые слова: концепт, языковая картина мира, языковой корпус, цифровая лексикография, электронные словари
Процессы концептуализации взаимодействия человека, принадлежащего определенной культуре, с внешним миром уже более двух десятилетий находятся в поле зрения исследователей языка. Концепт «интеллект» входит в состав суперконцепта «человек», что подчеркивает значимость его изучения, поскольку антропоцентрический подход к изучению языковой личности является одним из важнейших направлений современного языкознания. Кроме того, в последнее время возникают новые теории и научные направления, в которых
понятие «интеллект» все чаще ассоциируется с новыми технологиями, позволяющими интеллектуальным системам выполнять творческие функции, традиционно считавшиеся прерогативой человека.
Таким образом, актуальность данного исследования обусловлена высокой значимостью концепта «интеллект» благодаря его динамичной содержательной трансформации и мировоззренческой важности для англоязычной лингвокультуры.
Целью исследования является анализ современных тенденций развития концепта «интеллект» в англоязычной картине мира посредством моделирования его структуры на материале электронных словарей и корпусов английского языка.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи:
1) выявить сущность понятия «концепт»;
2) определить основные методы изучения структуры и содержания концепта;
3) разработать и описать методику лексикографического и корпусного анализа, позволяющего моделировать содержание концепта «интеллект»;
4) проанализировать и структурировать содержание концепта «интеллект» в английском языке на основе лексических значений его репрезентантов, определив область ядра и периферии;
5) изучить особенности вербализации концепта с помощью синонимических рядов и устойчивых словосочетаний.
Результаты исследования концепта «интеллект» можно использовать в дальнейшем в практических и теоретических курсах по языкознанию и лексикологии, лингвокультурологии и когнитивной лингвистике, а также в практике преподавания английского языка студентам лингвистических специальностей.
Материалом исследования послужили данные онлайн-версий англоязычных толковых словарей издательств Longman, Метат-Webster, Macmillan, Collins, Cambridge и Oxford: Cambridge English Dictionary (CED), Cambridge Essential British English (CEBE), Cambridge Learner's Dictionary (CLD), Cambridge Essential American English (CEAE), Collins English Online Dictionary (CEOD), Longman Dictionary of Contemporary English Online (LDCEO), Macmillan Dictionary/Free English Dictionary and Thesaurus Online (MDO), Merriam Webster Dictionary (MWD), Oxford Advanced Learner's Dictionary (OALD), Oxford Advanced American Dictionary (OAAD).
Корпусное исследование проводилось на материале Британского национального корпуса английского языка (British National Corpus, BNC) с базой данных, насчитывающей примерно 96 млн слов, и англоязычного корпуса English Web 2015, включающего подкорпуса
UK domain.uk и US domain.us с базами данных, составляющими 830 и 214 млн токенов соответственно. Указанные корпуса поддерживаются платформой Sketch Engine.
Принципы описания концепта «интеллект». Понятие «концепт» является одним из ключевых в когнитивной лингвистике, его изучением занимались многие языковеды и культурологи. Можно выделить два основных подхода к исследованию концептов: когнитивная теория социума и когнитивния теория личности [1, с. 54]. В когнитивной теории социума (лингвокульторологический подход) концепт понимается как базовая единица культуры общества. В когнитивной теории личности (лингвокогнитивный подход) «концепт» представляет собой «оперативные содержательные единицы памяти, ментального лексикона, концептуальной системы и языка мозга, всей картины мира, отраженной в человеческой психике» [2, с. 90-92]. Следует отметить, что лингвокогнитивный и лингвокультурологический подходы взаимосвязаны. При лингвокогнитивном подходе задается вектор движения от индивидуального сознания к культуре, при лингвокуль-турном подходе движение обратное — от культуры к индивидуальному сознанию. Взаимосвязь подходов также отражена в определении Ю.С. Степанова: «Концепт — это как бы сгусток культуры в сознании человека; то, в виде чего культура входит в ментальный мир человека. И, с другой стороны, концепт — это то, посредством чего человек — рядовой, обычный человек, не "творец культурных ценностей" — сам входит в культуру, а в некоторых случаях и влияет на нее» [3, c. 42].
Для целей данного исследования наиболее подходит семантико-когнитивный подход в трактовке З.Д. Поповой и И.А. Стернина, который представляет собой определение концепта через «совокупность языковых средств, объективирующих его в определенный период развития обществ» [4, c. 47]. Совокупность языковых средств возникает на основе интерпретаций самого понятия в определенной лингвокультуре.
Большое число научных теорий и подходов, посвященных анализу понятия «интеллект», порождают широкий спектр интерпретаций этого феномена. Например, психолог Ч. Спирмен считал, что интеллектуальная деятельность человека содержит общее начало. В рамках данного подхода выделяется генерализующий фактор, который описывает всю интеллектуальную деятельность человека, так называемый фактор «G». Он представляет собой «умственную энергию», которую определяют при решении тестовых заданий [5].
На основе теории Ч. Спирмена психолог Ганс Юрген Айзенк разработал тестовые задания, определяющие индивидуальный уровень интеллекта, или коэффициента интеллекта (Intelligence Quotient, IQ) [6].
Кроме того, в противовес тестовым теориям об интеллекте в середине ХХ в. появляется понятие социального интеллекта (social intelligence), который обозначает дальновидность в межличностных отношениях [7].
Говард Гарднер в 1983 г. ввел понятие множественного интеллекта (multiple intelligence) [8]. Согласно теории множественного интеллекта Гарднера, существует несколько разновидностей интеллекта: лингвистический, музыкальный, логико-математический (способность к абстрактному мышлению), пространственный, телесно-кинестетический (отвечает за движения тела), внутриличностный и межличностный. Тот или иной тип интеллекта может проявляться в разной степени и при разных обстоятельствах.
В начале 1990-х годов на базе понятия социального интеллекта и множественной теории Гарднера складывается теория эмоционального интеллекта (Emotional Intelligence, EI), в основе которой лежит способность управлять своими и чужими эмоциями с целью решения практических задач [9].
В попытках искусственно воссоздать работу головного мозга возникла теория искусственного интеллекта (artificial intelligence) [10]. В то же время, в связи с популярностью использования и применения интеллектуальных систем, в 1998 г. появился новый термин «окружающий интеллект» (ambient intelligence), который обозначает окружающую среду, насыщенную электронными устройствами, реагирующими на присутствие людей [11].
Разнообразие подходов к понятию «интеллект» объясняет много-слойность и многокомпонентность структуры исследуемого концепта. Для его описания в данном исследовании была использована полевая модель концепта по аналогии с полевой теорией значения слова. Основной идеей такой организации является то, что значение слова имеет архисему в ядре, дифференциальные семы на ближней периферии и скрытые семы на дальней периферии. Таким образом, концепт получает полевое описание в терминах ядра и периферии. Наряду со словарным распределением лексем З.Д. Попова и И.А. Стернин вводят понятие чувствительно-наглядной конкретности, рассматривая ядро концепта как наиболее яркий образ в сознании носителя языка, а периферию концепта — как более абстрактные и менее актуальные признаки концепта [4, с. 114]. Таким образом, авторы включают в описание концепта и лексикографические, и психолингвистические параметры.
В настоящем исследовании также используются два подхода к анализу тенденций формирования концепта «интеллект»: лексикографическое исследование и концептуальный анализ корпусных данных.
Процедура лексикографического анализа. Процедура лексикографического анализа концепта в данном исследовании включает
несколько этапов: выбор ключевого слова, анализ толкований ключевых репрезентантов концепта, построение номинативного поля концепта.
Выбор ключевого репрезентанта концепта был осуществлен по принципу, описанному З.Д. Поповой и И.А. Стерниным, согласно которому ключевое слово концепта должно быть наиболее употребительным, стилистически нейтральным и желательно многозначным [4]. При выборе субстантивного репрезентанта следует помнить об адъективной составляющей концепта, которая его весомо обогащает.
Анализ толкований предполагает изучение всех указанных в исследуемых словарях определений ключевых слов, выделение их интегрального компонента.
Номинативное поле строится по принципу частотности появления того или иного репрезентанта концепта в словарях. Репрезентантами концепта можно назвать синонимы его ключевого репрезентанта, указанные в словарной статье или в разделе тезауруса. При этом наиболее близкими к ядру будут те репрезентанты, которые встретились во всех словарях, предпочтительно в списке основных синонимов. Движение от ядра к периферии концепта прямо пропорционально уменьшению количества словарей, в которых встречается соответствующая лексема.
Результаты лексикографического исследования. Согласно принципу частотности употребления, многозначности и стилистической нейтральности, ключевыми репрезентантами концепта были выбраны intelligence и intelligent.
Анализ толкований ключевого репрезентанта концепта intelligence выявил в качестве наиболее частотного значения «способность учиться, думать, понимать». В некоторых словарях это толкование дополнено «способностью запоминать и использовать полученные знания» (ODME, MWD), или «способностью иметь мнение или суждения, основанные на здравом смысле» (CED). Кроме того, в словарях CEOD (британская версия), LDCEO и OALD, OAAD имеется дополнительное значение — «хорошие умственные способности».
Словари MWD и CEOD (американский вариант) тоже имеют дополнительные толкования. В словаре MWD, помимо уже описанных значений, встречаются следующие: «способность применять знания для управления окружением или решения задач и тестов», «острота ума, проницательность», «основное вечное качество божественного разума (религ.)». В CEOD (американская версия), помимо основного значения, можно выделить следующие дифференциальные семы: «способность быстро и успешно реагировать на новую ситуацию», «использование способности разума в решении проблем, руководстве поведением», «оценка успешности использования этих способностей
для выполнения определенных задач (психея)», «любая степень остроты ума, сообразительности, проницательности».
Лексикографический анализ субстантивных репрезентантов выявил следующие ядерные элементы: intelligence, ability, intellect. Распределение субстантивных репрезентантов концепта принимает вид, показанный на рис. 1. Лексикографический анализ адъективных репрезентантов концепта определил следующие ядерные элементы: intelligent, clever, smart, bright, brilliant.
Рис. 1. Распределение субстантивных репрезентантов концепта INTELLIGENCE
Лексикографический анализ субстантивных и адъективных репрезентантов концепта «интеллект» позволил выявить порядка 270 входящих в него лексических единиц.
Следует отметить, что при анализе адъективных ядерных репрезентантов концепта помимо значений, характеризующих свойства человека, были обнаружены значения, относящиеся к техническим системам. Так, в словарях CEOD, LDCEO, ODME, OALD, OAAD присутствует специализированное значение для лексемы intelligent применительно к области компьютерных технологий, т. е. относящееся к машине или аппарату, а именно «умеющий хранить информацию и использовать ее в новых ситуациях», а в MWD — «управляемый компьютером».
В словаре LDCEO для лексемы clever было обнаружено значение «устройство, выполненное или сделанное необычно, но эффективно», например: What a clever little gadget!/ It is a clever device that can chop onions in seconds.
Для прилагательного smart в словаре ODME приводятся два значения, связанные с техническими системами. Первое значение —
«умные машины, которые используют компьютерные технологии» (energy-saving smart appliances), и второе — «информационная среда, управляемая удаленно с помощью Интернета» (These days more and more people are opting for a smart home). Для прилагательных bright и brilliant никаких значений, связанных с техническими системами, в словарях не было обнаружено. Особенности употребления прилагательных intelligent, clever, smart, относящихся к техническим системам, показаны в таблице.
Употребление прилагательных intelligent, clever, smart в значении «умные технические системы»
Лексема Эффективное устройство, придуманное человеком Устройство, управляемое компьютером Устройство, способное учиться (подобие человека) Информационная среда, управляемая удаленно
Intelligent - + + -
Clever + - - -
Smart + + - +
Процедура корпусного исследования. Для достижения цели предпринимаемого исследования была выбрана платформа Sketch Engine, которая имеет широкий спектр инструментов корпусного анализа, наиболее значимыми из которых являются word sketch («эскиз» слова), thesaurus (тезаурус) и concordance (конкорданс).
Процедура корпусного исследования концепта включала следующие этапы:
1) выбор корпуса;
2) работа в word sketch;
3) выбор и настройка параметров анализа;
4) выбор основных семантических модификаторов для проведения анализа и исследование номинативного поля.
Результаты корпусного исследования. Анализ ключевого слова intelligence c помощью инструмента Word Sketch в BNC и сравнение полученных результатов с данными конкорданса выявил наиболее частотное словосочетание artificial intelligence (частотность 163). Такой же результат был получен в британском подкорпусе UK domain.uk и в американском подкорпусе US domain.us корпуса English Web 2015 (частотность 1027 в UK domain.uk и 331 в US domain.us). Таким образом, это еще раз подчеркивает роль и значение искусственного интеллекта на современном этапе развития общества. Наряду со сходными тенденциями в корпусах в BNC и подкорпусах
English Web 2015 были найдены различия. Так, в UK domain.uk и US domain.us выявлены словосочетания, которые не были обнаружены в BNC, обозначающие различные разновидности интеллекта, такие как emotional intelligence (частотность 613 в UK domain.uk и 87 в US domain.us), multiple intelligence (частотность 76 в UK domain.uk), fluid intelligence (частотность 48 в UK domain.uk), ambient intelligence (частотность 44 в UK domain.uk). Появление вышеперечисленных словосочетаний в UK domain.uk и US domain.us можно объяснить тем, что данные подкорпуса динамично пополняются, в то время как BNC представляет собой образец британского языка 1990-х годов.
Расхождения в результатах, полученных в BNC и English Web 2015, также видны при анализе прилагательных clever, smart, intelligent. В более современных корпусах наблюдается значительное уменьшение употребления clever наряду со значительным ростом употребления прилагательного smart. Анализ показывает, что рост употребления smart связан с появлением так называемых умных устройств, в частности смартфона. И в британском, и в американском подкорпусах English Web 2015 самым высокочастотным словосочетанием является smart phone (частотность 2299 в UK domain.uk и 939 в US domain.us), а также smart card (частотность 752 в UK domain.uk), smart device (частотность 270 в UK domain.uk и 193 в US domain.us). Анализ наиболее частотных словосочетаний в BNC и English Web 2015 также выявил ряд различий в употреблении прилагательного intelligent. Так, в BNC наиболее частотными словосочетаниями являются an intelligent man (частотность 66), intelligent people (частотность 57), an intelligent woman (частность 33), в то время как в современном подкорпусе UK domain.uk наиболее частотным словосочетанием оказалось intelligent system (частотность 486).
С помощью тезауруса было построено номинативное поле распределения субстантивных репрезентантов концепта «интеллект» в BNC, которое представлено на рис. 2. Самым близким к ядру оказывается существительное ability (частота употребления — 10 394). Этот результат совпадает с данными лексикографического исследования. Тем не менее все остальные приближенные к ядру репрезентанты, полученные при лексикографическом исследовании, в рамках корпусного анализа уходят на дальнюю периферию номинативного поля. В ядерном компоненте, по данным проведенного анализа, были отмечены следующие когнитивные признаки: skill, expertise, motivation. К ближней периферии, вызывающей достаточно устойчивые ассоциации с традиционным представлением об интеллекте, можно отнести следующие признаки: talent, competence, knowledge, energy, personality, strength, engineering, imagination, security, learning, communication. Дальняя периферия обнаруживает менее устойчивые
связи с характеристиками человека и в большей степени соответствует обобщенному пониманию интеллекта как основе планирования ресурсов и построения стратегии достижения цели: planning, understanding, awareness, science, finance.
T H ESAU RU S Brit'sh National Corpus (BNC) intelligence as noun 3,444*
communication
Finance
awareness
¿M strength
energy Щ ^^^
expertise
planning
science
knowledge intelligence
skill ability
security
imagination
learning
motivation ta|em competence understanding
personality engineerjng
Рис. 2. Распределение субстантивных репрезентантов концепта INTELLIGENCE в BNC
Следует отметить, что ряд существительных (security, finance) не являются релевантными для данного исследования. Так, присутствие существительного security в числе репрезентантов объясняется вторым значением intelligence — «разведка». Существительное finance попало в распределение, потому что оно, как и intelligence, имеет высокую степень сочетаемости с общеупотребимыми глаголами be и have.
Результаты исследований показывают, что наряду с некоторым сходством в описании ядерных репрезентантов концепта в корпусном и лексикографическом исследованиях были обнаружены значительные различия в наборе и распределении репрезентантов концепта. Эти различия обусловлены разными подходами в определении синонимии. Так, при лексикографическом исследовании синонимию определяет близость значений, а при корпусном исследовании действует принцип взаимозаменяемости компонентов словосочетаний. Принцип взаимозаменяемости может в некоторых случаях приводить к противоречивым результатам из-за неспособности корпусных систем автоматически распознавать разные значения слов. Поэтому результаты построения номинативного поля при корпусном исследовании необходимо проверять с помощью контекстуального анализа.
Однако совокупность методов электронной лексикологии и корпусной лингвистики позволила комплексно и всесторонне оценить содержание такого сложного и многослойного концепта, как «интеллект» в англоязычной картине мира. Концепт имеет достаточно сложную структуру, вербализуемую лексемами intelligence, ability, intellect, skill, mind, judgment, wisdom, acumen, insight, brainpower, brain, smarts, expertise, motivation, talent, competence, knowledge и др. Ядерными концептуальными признаками являются признаки «образованность (эрудиция)», «способность (талант)», «сообразительность», «разумность (здравомыслие, мудрость)».
Следует отметить, что корпусное исследование в явной степени раскрыло современные тенденции в изменении содержания концепта «интеллект» в англоязычной картине мира. С развитием психологии и значительной ее популяризации в обществе произошли расширение и детализация современного содержания концепта «интеллект». Кроме того, результаты проведенного анализа подтвердили гипотезу о том, что концепт «интеллект», который ранее рассматривался почти исключительно как составная часть суперконцепта «человек», в последнее время значительно расширил свое содержание за счет развития теории искусственного интеллекта и внедрения в повседневную жизнь так называемых умных устройств.
ЛИТЕРАТУРА
[1] Труфанова Н.О., Ражева Е.С. Репрезентация концепта «увольнение» в современном английском языке. Вестник Московского государственного областного университета. Сер. Лингвистика, 2020, № 4, с. 53-60. DOI: 10.18384/2310-712X-2020-4-53-60
[2] Кубрякова Е.С., Демьянков В.З., Лузина Л.Г., Панкрац Ю.Г. Краткий словарь когнитивных терминов. Москва, Изд-во Московского государственного университета, 1996, 245 с.
[3] Степанов Ю.С. Константы: Словарь русской культуры. Москва, Академический проект, 2004, 991 с.
[4] Попова З.Д., Стернин И.А. Когнитивная лингвистика, Москва, АСТ, Восток-Запад, 2007, 250 с.
[5] Spearman C. "General intelligence" objectively determined and measured. URL: http://www.yorku.ca/pclassic/Spearman (дата обращения 01.11.2021).
[6] Айзенк Г. Тесты Айзенка. IQ. Перезагрузка мозга. Лучший способ развить свои интеллектуальные способности. Москва, Эксмо-Пресс, 2016, 256 с.
[7] Люсина Д.В., Ушаков Д.В., ред. Социальный интеллект: Теория, измерение. Москва, Изд-во «Институт психологии РАН», 2004, 176 с.
[8] Gardner H. Multiple Intelligences: The Theory in Practice. New York, Basic Books, 1993, 304 c.
[9] Гоулман Д. Эмоциональный интеллект. Почему он может значить больше, чем IQ. Москва, Манн, Иванов и Фербер, 2021, 544 с.
[10] Russell Stuart J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Hoboken: Pearson, 2021, 1136 p.
[11] Aarts E.H.L., Harwig R., Schuurmans M.F.H. Ambient Intelligence. The Invisible Future: The Seamless Integration Of Technology Into Everyday Life. New York, McGraw-Hill Companies, 2001, 250 p.
Статья поступила в редакцию 21.04.2022
Ссылку на эту статью просим оформлять следующим образом: Труфанова Н.О., Морозова Е.В. Анализ современных тенденций формирования концепта «интеллект» в английском языке на основе методов лексикографии и корпусной лингвистики. Гуманитарный вестник, 2022, вып. 3. http://dx.doi.org/10.18698/2306-8477-2022-3-787
Труфанова Наталия Олеговна — канд. филол. наук, доцент, заведующая кафедрой «Английский язык для приборостроительных специальностей» факультета «Лингвистика» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сфера научных интересов: социолингвистика, терминология, цифровая терминография, преподавание иностранного языка для специальных целей. e-mail: [email protected]
Морозова Елизавета Вадимовна — преподаватель английского языка кафедры «Английский язык для приборостроительных специальностей» факультета «Лингвистика» МГТУ им. Н.Э. Баумана, аспирант. Сфера научных интересов: социолингвистика, терминология, преподавание языка для специальных целей, цифровая среда.
N. O. Troufanova, E. V. Morozova
Development of the lexical concept of "intelligence" in the English language: modern trend analysis based on the methods of lexicography and corpus linguistics
© N.O. Troufanova, E.V. Morozova Bauman Moscow State Technical University, Moscow, 105005, Russia
This study deals with lexical content of the concept "intelligence" in the Anglophone worldview based on the contemporary on-line dictionaries and corpora of the English language. Theoretical approaches to studying the notion of "concept" and conceptual structures are analyzed. The key representatives of the concept are discovered with the help of lexicographical and corpus methods. The search for nominative units topically related to the concept of "intelligence " resulted in 272 lexical units. A significant number of ideographical, stylistic and conceptual synonyms discovered by means of lexicographical and corpus methods, as well as the frequency of their usage, are the evidence of a particular communicative significance of this concept for the Anglophone linguoculture. The analysis of the most frequently used word combinations of the nuclear nominal and adjectival representants of the concept suggests modern transformation of the concept "intelligence". The extension of the concept of intellectual capabilities is directly linked with the development of psychology and emergence of new theories of intelligence. In addition to the traditional lexical layer associated with human mental capabilities, another layer of vocabulary is formed that is related to the functional features of modern technologies and technical system theories. This stems from the increasing widespread usage of so-called smart devices, specifically, mobile phones, as well as from the emergence of new scientific areas that study the capacity of intellectual systems to perform cognitive functions instead of human being. The practical relevance of the study lies in the applicability of the findings for the purposes of teaching English to linguistics undergraduates, as well as for courses in cultural and cognitive linguistics and cross-cultural communication.
Keywords: concept, language worldview, language corpus, digital lexicography, electronic dictionaries
REFERENCES
[1] Troufanova N.O., Razheva E.S. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo oblastnogo universiteta. Ser.: Lingvistika — Bulletin of the Moscow State Regional University, Series: Linguistics, 2020, no. 4, pp. 53-60. DOI: 10.18384/2310-712X-2020-4-53-60
[2] Kubryakova E.S., Demyankov V.Z., Luzina L.G., Pankrats Yu.G. Kratkiy slovar kognitivnykh terminov [A concise dictionary of cognitive terms]. Moscow, MSU Publ., 1996, 245 p.
[3] Stepanov Y.S. Konstanty: Slovar russkoy kultury [Constants: dictionary of Russian culture]. Moscow, Akademicheskiy proekt Publ., 2004, 991 p.
[4] Popova Z.D., Sternin I.A. Kognitivnaya lingvistika [Cognitive linguistics]. Moscow, AST, Vostok-Zapad Publ., 2007, 250 p.
[5] Spearman C. "General intelligence" objectively determined and measured. Available at: http://www.yorku.ca/pclassic/Spearman (accessed November 1, 2021).
Development of the lexical concept of "intelligence" in the English language...
[6] Eysenck H. Know Your Own IQ. The easy way to find out how smart you really are. Penguin, reissue ed., 2017, 192 p. [In Russ.: Eysenck H. Testy Ayzenka. IQ. Perezagruzka mozga. Luchshiy sposob razvit svoi intellektualnye sposobnosti. Moscow, Eksmo-Press Publ., 2016, 256 p.].
[7] Lyusin D.V., Ushakov D.V., eds. Sotsialny intellekt: Teoriya, izmerenie, issledovaniya [Social intelligence: theory, measurement, research]. Moscow, Psychology Institute RAS Publ., 2004, 176 p.
[8] Gardner H. Multiple Intelligences: The Theory in Practice. New York, Basic Books, 1993, 304 p.
[9] Goleman D. Emotional Intelligence: Why It Can Matter More Than IQ. Bloomsbury Pub Ltd, new ed., 1996, 350 p. [In Russ.: Goleman D. Emotsionalny intellekt. Pochemu on mozhet znachit bolshe, chem IQ. Moscow, Mann, Ivanov i Ferber Publ., 2021, 544 p.].
[10] Russell S.J., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Hoboken, Pearson, 2021, 1136 p.
[11] Aarts E.H.L., Harwig R., Schuurmans M.F.H. Ambient Intelligence. The Invisible Future: The Seamless Integration of Technology into Everyday Life. New York, McGraw-Hill Companies, 2001, 250 p.
Troufanova N.O., Cand. Sc. (Philolog.), Head of the Department of English for Instrument Engineering Specialties, Bauman Moscow State Technical University. Research interests: sociolinguistics, terminology, digital terminography, ESP teaching. e-mail: [email protected]
Morozova E.V., Lecturer, Department of English for Instrument Engineering Specialties, Bauman Moscow State Technical University, post-graduate student. Research interests: sociolinguistics, terminology, ESP teaching, digital environment.