CC BY
374
Л.Е. Малыгина ORCID iD: 0000-0002-0056-8160
московский государственный университет имени м.в. ломоносова, г. москва, Россия
УДК 81'2
ЧАТ-БОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ТЕЛЕВИЗИОННОГО ПРОМОДИСКУРСА DOI: 10.29025/2079-6021-2018-4(32)-47-54
В статье рассматриваются различные направления использования чат-ботов и искусственного интеллекта (на примере автоматической генерации осмысленных текстов) в телевизионном промодискурсе, анализируются ситуации, в которых использование чат-ботов оказывается эффективным, выявляются задачи, которые чат-боты решить не в состоянии; описываются способы обучения ботов и сам процесс проектирования личности бота, в том числе проектирование эмоций, присвоение человеческих мотиваций, убеждений и чувств роботу. Подобный антропоморфизм при проектировании чат-бота не означает воссоздание разработчиком всех нюансов человеческой личности, а предполагает проектирование только тех черт, которые необходимы для эффективного взаимодействия пользователя и бота. Специалисты, разрабатывающие дизайн личности чат-бота, привлекают к совместной работе профессиональных филологов, психологов, писателей, сценаристов и драматургов, способных выстраивать максимально эффективные сценарии общения, а также диалоги человека и компьютера.
Автор анализирует причины успехов и неудач применения чат-ботов и автоматической генерации осмысленных текстов в средствах массовой информации, в бизнесе и в образовании (на примере обучения телевизионных журналистов).
Цель исследования достигается путем применения методов дедуктивного и индуктивного логического анализа, описательного метода, стилистического анализа, сравнительного анализа, метода опроса информантов и метода глубинных интервью.
Исследование носит междисциплинарный характер, поскольку, анализируя использование искусственного интеллекта и чат-ботов в телевизионном промодискурсе, автор затрагивает актуальные проблемы медиапсихо-логии, психологии восприятия, коммуникативной стилистики и медиастилистики. Междисциплинарный подход помогает решить сложные вопросы взаимодействия психических процессов и их языковых коррелятов в деятельности телевизионных журналистов. Теоретические выводы, сделанные в ходе исследования проблемы использования чат-ботов и искусственного интеллекта в телевизионном промодискурсе, могут найти широкое применение в курсах преподавания таких дисциплин, как медиалингвистика, культура речи, язык телевидения, гуманитарные исследования искусственного интеллекта и др. Представленные автором результаты исследования будут также полезны практикующим телевизионным журналистам.
Ключевые слова: телевизионный промодискурс, телевизионный промоушн, искусственный интеллект, чат-боты, адресант, адресат, автоматическая генерация осмысленных текстов.
Введение. Современный телевизионный медиабизнес в России готовится работать в принципиально новых технологических условиях [7; 9; 10]. Это во многом связано с ориентацией медиаменеджеров на новый адресат телевизионного промодискурса - «цифровую молодежь» как перспективную целевую аудиторию российских телевизионных каналов. Данная аудитория интуитивно ориентируется в современных цифровых технологиях, в отличие от представителей «поколения адаптации», которые вынуждены специально осваивать, например, технологии искусственного интеллекта и чат-боты, примеры использования которых рассматриваются в настоящей статье. Чат-боты, или виртуальные собеседники, - компьютерные программы, предназначенные для автоматизации коммуникации и процесса общения, способны поддерживать диалог с человеком, используя технологии распознавания речи, либо работая по заранее настроенным сценариям «вопрос - вариант ответа». Активное внедрение телевизионными каналами технологии искусственного интеллекта, например, применение виртуальных помощников, способных персонально общаться с адресатом (зрителем) от лица медиабренда, относится к экстралингвистическим факторам, оказывающим существенное влияние на трансформацию телевизионного промодискурса.
Методы. В работе применяются такие методы исследования, как метод дедуктивного и индуктивного логического анализа промотекста как продукта промодискурса для выявления механизма воздействия на массового адресата; описательный метод (наблюдение, обобщение, интерпретация и классификация); стилистический анализ, сравнительный анализ, метод опроса информантов (пользователей
чат-ботов) и метод глубинных интервью с разработчиками чат-ботов и руководителями отделов маркетинга телевизионных каналов.
обзор литературы. Фактор массовости в направленности текстов телевизионного промодискур-са способствует реализации не только информационной, рекламной, творческой, но и семиотической, оценочной, интертекстуальной и др. функций дискурса СМИ, а также пропагандистской и суггестивной функций, доминирующих в настоящее время в коммуникативном пространстве [22-24]. При рассмотрении телевизионного промодискурса как разновидности дискурса СМИ и частного случая телевизионного дискурса [8] существенным оказывается фактор адресанта (непрямое, разделенное в пространстве и во времени воздействие адресанта на адресата; однонаправленность воздействия от адресанта к адресату); и фактор адресата (публичность - неограниченный, надперсональный круг потребителей; массовая разнородная и анонимная аудитория; непостоянный характер аудитории электронных СМИ; немедленное восприятие информации аудиторией; быстрая реакция на воспринятый креолизованный текст) [3].
Анализу проблем коммуникации, вопросам эффективного взаимодействия адресанта и адресата посвящено большое количество лингвистических исследований [1-5; 7-16; 18-20; 23 и др.]. В таких специфических характеристиках телевизионного промодискурса, как диалогичность, оценочность, агональ-ность, инсценированность, заложены основания для осуществления сильного воздействия на адресата [25], проявления суггестивности [3; 7], причем методы речевого воздействия [4], которые были эффективными для традиционной аудитории телевизионных каналов в возрастной группе 45+, оказываются неэффективными для «цифровой молодежи», не испытывающей стресса от вербального общения с роботами в процессе решения бизнес-задач, обучения и потребления медиапродукта.
результаты и дискуссия. история возникновения и развития чат-ботов. История развития виртуальных помощников началась в 1950 году, когда появился тест Тьюринга, позволяющий определять способность машины мыслить. На эту тему в журнале Mind была опубликована статья Сотрий^ Machinery and Intelligence. В 1961 году был создан первый виртуальный голосовой ассистент Shоebоx от IBM. В 1961 увидел свет первый виртуальный собеседник Элиза (Eliza), в 1972 году - Парри (Parry) -чат-бот, имитирующий собеседника с психическим расстройством. 1984 год был отмечен появлением бота Mark V. Shaney (Марк В. Шейн), созданного по технологии «цепь Маркова». В 1988 году появился чат-бот Джаббервоки (Jabberwacky) по кличке «Бот-Болтун». В 1990 году была учреждена Премия Лёбнера (Lоebner Prize) для чат-ботов. В 1995 году был разработан чат-бот A.L.I.C.E. - первый чат-бот на основе обработки естественного языка (natural language pracessing, NLP). В 1996 году компания Mi-crоsоft выпустила виртуальный помощник Клиппи (Clippy, Clippit). Конкурирующая компания Apple в 2010 году представила бота Сири (Siri) для системы iOS. В 2014 году на рынке чат-ботов появляются все более совершенные новинки: виртуальные помощники Алекса и Кортана от Amazоn и Micrоsоft. В 2015 году создается API для разработчиков ботов в Facebооk Messenger. В 2017 году появляются Бик-си (Bixby) от Samsung и Алиса от Яндекса, а в мае 2018 года - технология для добавления человеческого голоса виртуальному ассистенту Gооgle Assistant.
Термин чат-бот возник еще в 1994 году, но только через двадцать лет эта технологии стала трендом. В 2018 году уже существует множество чат-ботов, с которыми можно сыграть в шахматы, поговорить, заказать доставку продуктов питания на дом или обед в офис, вызвать такси. Чат-боты помогают подобрать тур, забронировать гостиницу, купить билеты на поезд или самолет. Роботы-дикторы заменяют ведущих информационных программ на телевидении и «пишут» финансовые новости в деловых онлайн СМИ. Все более популярными становятся обучающие чат-боты. С их помощью можно пройти курс дистанционного обучения, изучить необходимые материалы, выполнить тесты и сдать выпускной экзамен. Основная «среда обитания» чат-ботов - мессенджеры (Viber, Telegram, Facebооk Messenger), а также веб-чаты на Интернет-сайтах.
Проектирование личности чат-бота. На данном этапе развития технологий создание и полноценное функционирование чат-ботов, то есть программ, разработанных на основе технологий машинного обучения и нейросетей для достижения человеком определенных целей, требует значительного вмешательства человека (например, для подготовки корпуса, для прямого задания определенных шаблонов поведения, в том числе ответов на вопросы) [9; 10].
Отдельную проблему представляет проектирование (дизайн) личности чат-бота. Кандидат экономических наук, ректор КУ DreamStudy Юрий Белоножкин считает, что лучшей стратегией для создания
чат-бота является наделение робота чертами языковой личности человека, обладающего собственным стилем разговора. Специалисты, разрабатывающие дизайн личности чат-бота, занимаются в том числе проектированием эмоций, присвоением человеческих мотиваций, убеждений и чувств неодушевленным вещам. Но подобный антропоморфизм не означает учета всех нюансов человеческой личности, а предполагает использование только тех черт, которые будут необходимыми и полезными для взаимодействия человека и робота (компьютера).
Специалисты, разрабатывающие дизайн личности чат-бота, нуждаются в помощи профессиональных филологов, психологов, писателей, сценаристов и драматургов, способных выстраивать максимально эффективные диалоги человека и машины [1-6; 24].
Стандартная подготовка к созданию диалогового интерфейса включает создание личности чат-бота (сравните: образ оратора в античном риторическом каноне), определение цели диалога и особенностей диалога (сравните: этап инвенции в риторике), построение общей логики процесса общения (сравните: выбор риторической стратегии и речевых тактик), написание детального сценария диалога.
При создании «одушевленного» бота общие рекомендации практиков, специализирующихся на продвигающей коммуникации, сводятся к необходимости обращаться к адресату от имени бренда (например, телеканала), требованию приватного общения, требованию лаконичности диалога, требованию выдавать советы адресату частями, требованию соблюдать рамки приличия в шутках, а также требованию не пропускать реакцию персонажа (чат-бота) на слова и действия человека. Важно допускать изящное признание чат-ботом собственных ошибок, все сообщения бота, которые звучат как написанный текст, необходимо переписывать в разговорном стиле, живым человеческим языком. Кроме того, бот не должен слишком долго притворяться, что он печатает ответ на вопрос.
Говоря о перспективе использования чат-ботов и искусственного интеллекта в телевизионном про-модискурсе [8], целесообразно рассмотреть различные направления использования искусственного интеллекта в обучении, бизнесе и средствах массовой информации, чтобы проанализировать ситуации, в которых использование виртуальных помощников оказывается эффективным, а также выявить задачи, которые чат-боты решить не в состоянии.
использование чат-ботов в обучении (на примере корпоративного обучения телевизионных журналистов)
Самой сильной чертой обучающего бота является индивидуализация. Вместо традиционного потока информации сверху вниз от преподавателя к ученикам чат-бот создает эффект «индивидуального внимания каждому ученику», то есть направленности коммуникации на учащегося, создает иллюзию облегчения процесса обучения вместо усиления стресса от постоянного контроля преподавателя, обещает сформировать и закрепить новые навыки учащегося во время самого процесса обучения вместо обычного оценивания, осуществляет контроль нарушения цикла обучения и препятствует забыванию изученного материала.
К самому распространенному заблуждению, касающемуся использования чат-ботов и искусственного интеллекта в процессе обучения, например, телевизионных журналистов, относится миф о том, что искусственный интеллект обязательно сократит объем работы. Это утверждение справедливо только в ситуациях, когда происходит массовое обращение, например телевизионных журналистов, учащиеся задают одни и те же вопросы, на которые необходимо оперативно отвечать, а время специалиста (преподавателя) ограничено. Также распространен миф о том, что при массовом внедрении чат-ботов в процесс обучения потребность в формировании новых навыков отпадет. Создание сценариев для чат-ботов, анализ данных учащихся и создание самого обучающего контента останется необходимым даже при использовании искусственного интеллекта, кроме того, чат-боты не заменят саму необходимость обучения как такового.
Примерами чат-ботов, описанных в данном исследовании, являются Эффектикус, который способен рассказать об основах эффективного онлайн обучения, а также робот Продуктикус (для директора, например, телевизионного канала). Продуктикус для тележурналиста или менеджера телекананала и Про-дуктикус для инженера/технического специалистиа телеканала помогают менеджерам разных уровней изучать основы повышения производительности труда. Примечательно, что в процессе обучения для генерального директора телеканала создают одни темы и примеры, для руководителя отдела маркетинга - другие, а для главного редактора и журналистов - третьи, но сам бот при этом один и тот же.
К предварительным результатам использования ботов в корпоративном обучении телевизионных журналистов относятся: во-первых, успешное создание аналога тренера (на любые вопросы, касаю-
щиеся обучения, бот отвечает гораздо быстрее, чем специалисты, его создавшие); во-вторых, если бот обучен как тренер, то отпадает необходимость дополнительно планировать обучение; в-третьих, доступ к образовательным материалам и сам процесс обучения происходит так же, как и в системах дистанционного обучения (LMS), но без сложных интерфейсов или подписок на курс; в-четвертых, у учащихся возникает ощущение более персонализированного и эффективного обучения.
В практике применения чат-ботов в обучении (на примере, корпоративного обучения телевизионных журналистов) можно выделить три важнейшие составляющие эффективности процесса обучения. К ним относятся: цель - сделать процесс обучения захватывающим, запоминающимся и более эффективным; метод - дизайн личности чат-бота приближен к человеку, бот визуален и конструктивен; технология - готовность к мультимодальному (голос + текст) общению с функциями искусственного интеллекта и продуктивной аналитики.
использование чат-ботов для решения бизнес-задач
Чат-боты должны активно использоваться в различных сферах бизнеса (в страховых компаниях, банках, Интернет-магазинах), в службах технической поддержки, в тех ситуациях, когда у клиента компании есть типовой вопрос (например, чат-боты осуществляют круглосуточную информационную поддержку клиентов, обращающихся в колл-центры крупных компаний). Из любой точки земного шара клиент может обратиться в мессенджере к чат-боту и мгновенно получить ответ на запрос, исходя из заранее подготовленных вариантов ответа. Если в сценарии бота нет подходящего ответа на вопрос, то робот переключает клиента на дежурного оператора.
Благодаря чат-ботам также происходит автоматизация процессов бэк-офиса компании, что упрощает и ускоряет коммуникацию между сотрудниками внутри компании (например, сотрудник может оперативно выяснить, сколько осталось дней до отпуска, каков статус заявки на ремонт ноутбука, спросить о дате пролонгации контракта).
Применение чат-ботов на телевидении
чат-боты должны использоваться в любых сферах деятельности, коммуникации в которых можно описать с помощью алгоритма, поэтому в ближайшее десятилетие чат-боты могут найти активное применение в том числе и на телевидении. Это может быть не только контроль медиаменеджером исполнения поручений сотрудниками телеканала, но и регистрация участников рекламных игр (телезрителей) в целях продвижения телевизионного продукта, аутентификация зрителей на сайте телеканала, напоминание о выходе в эфир долгожданной программы или анонс премьеры сериала.
Наиболее ценным преимуществом использования чат-ботов на современном телевидении является возможность сохранить и проанализировать историю каждого диалога с телезрителем. Таким образом телекомпания формирует архив со всеми вопросами и ответами по каждому чату, касающемуся той или иной промокампании. Подобная информация позволяет на основании цифровых показателей анализировать структуру коммуникаций телевизионного канала в разных аспектах. У медиаменеджеров появляется дополнительная возможность видеть рейтинги наиболее популярных тем обращений телезрителей, списки самых активных телезрителей или самых востребованных телевизионных программ и сериалов. Также чат-боты могут использоваться для проведения опросов телезрителей и оценки удовлетворенности зрителей просмотренными программами.
Автоматическая генерация осмысленных текстов в сми как средство привлечения внимания адресата
Рассматривая проблему автоматической генерации осмысленных текстов, следует отметить, что первый в истории русскоязычной журналистики текст о любовных отношениях, целиком написанный роботом, был опубликован в журнале Elle в октябре 2017 года. После этого появилась колонка робота Дженни на главную тему номера (материалы «Elle колонки Дженни»: «Толерантность как понятие негативной свободы», «Семья будущего - какая она?», «Что такое фанатизм?»). «Работа» бота заключалась в том, чтобы на заданную тему найти в Интернете тексты с ключевыми словами, проанализировать их и передать содержание данных текстов методом рерайтинга («своими словами»). Создание текста в 4500 знаков (стандартная журнальная полоса текста) занимало около 30 минут. О результатах эксперимента научному сообществу рассказал Виктор Шкулёв - президент компании Hearst Shkulev Publishing, издающей и распространяющей в России журналы Elle, Psyctotogies, Maxim: «Оказалось, что робот может только генерировать текст, но не в состоянии сделать самостоятельный вывод».
Активное использование роботов в творческих видах деятельности (например, в журналистике) связано с модой и является, скорее, инструментом промоушна, средством привлечения внимания аудитории, а не производственной необходимостью. «В 2018 году все силы технологических компаний брошены на исследования в области ИИ, и мы не можем игнорировать глобальное внедрение систем машинного обучения во все сферы жизни. В то время как робот София ходит на свидания с Уиллом Смитом, а гуманоид Атлас Bоstоn Dynamics овладевает сальто, мы можем лишь начать осваивать автоматическую генерацию осмысленных текстов. Пока что они выглядят угловато и не совсем по-человечески, но даже на примере четырех колонок очевиден прогресс» [14], - говорится на сайте журнала Elle в материале Сергея Смицкого «В Elle появилась колонка, которую пишет робот. Зачем это происходит?».
Заключение. На настоящем этапе развития технологии искусственного интеллекта робот не может заменить человека (например, телевизионного журналиста, копирайтера) при решении задач, требующих творческого подхода. Кроме того, виртуальные собеседники (помощники) пока не способны распознавать иронию в речи и самостоятельно делать оригинальные выводы в созданном ими тексте.
Активное совершенствование технологий искусственного интеллекта и постоянное взаимодействие представителей «цифровой молодежи» с чат-ботами в повседневной жизни приводит к тому, что у людей формируется привычка общения с роботами, но из-за постоянных односложных ответов на стандартные вопросы чат-ботов речь человека становится все более «шаблонной» (примитивной и предсказуемой), в то время как робот в процессе развития технологий приобретает все больше различных черт языковой личности человека - роботы «очеловечиваются», люди «роботизируются».
Библиографический список
1. Бессер-ЗигмундК. Магические слова. СПб.: Питер Пресс, 1997. 224 с.
2. Буянова Л.Ю., Зеленская В.В. Эмоция, коммуникация, текст: Линии взаимокорреляции // Вербальные аспекты семантических архитектоник языка. Краснодар: КубГУ 1998. С. 69-91.
3. Желтухина М.Р. Тропологическая суггестивность масс-медиального дискурса: о проблеме речевого воздействия тропов в языке СМИ. М.: Ин-т языкоз. РАН; Волгоград: Изд-во ВФ МУПК, 2003. 656 с.
4. Иссерс О.С. Коммуникативные стратегии и тактики русской речи. 2-е изд., стер. М.: Едиториал УРСС, 2002. 284 с.
5. Карасик В.И. Языковая спираль: ценности, знаки, мотивы. Волгоград: Парадигма, 2015. 432 с.
6. Леонтьев А.А. Психолингвистические единицы порождения речевого высказывания. М.: Наука, 1969. 307 с.
7. Малыгина Л.Е. Современный телевизионный анонс: информирование или манипулирование? // Национальный психологический журнал. М.: Факультет психологии МГУ, 2011. № 2 (4). С. 60-63.
8. Малыгина Л.Е. Телевизионный анонс: лингвостилистическая трансформация жанра: монография. М.: Факультет журналистики МГУ, 2013. 311 с.
9. Никитинский Н.С. Чат-боты: обзор и состояние технологий в отрасли // NLPx Tales оf Data Science [Электронный ресурс]. URL: http://nlpx.net/archives/425 (дата обращения: 08.11.2018).
10. Носов Н.Ю., Соколов М.Д. Тенденции развития искусственного интеллекта // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/ issues/2016/05/68404 (дата обращения: 08.11.2018).
11. Поберезникова Е.В. Телевидение взаимодействия: интерактивное поле общения. М.: Аспект-пресс, 2004. 224 с.
12. Почепцов Г.Г. Коммуникативные аспекты семантики. Киев: Вища школа, 1987. 131 с.
13. Почепцов Г.Г. О коммуникативной типологии адресата // Речевые акты в лингвистике и методике: межвузовский сборник научных трудов. Пятигорск: Изд-во ПГПИИЯ, 1986. С. 10-17.
14. Смицкий С.А. В Elle появилась колонка, которую пишет робот. Зачем это происходит? // www. elle.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elle.ru/stil-zhizni/autо/elle-rоbоt-id6770141/ (дата обращения: 08.11.2018).
15. Сонин А.Г. Экспериментальное исследование поликодовых текстов: основные направления // Вопросы языкознания. 2005. № 6. С. 115-123.
16. Сорокин Ю.А. Зоны риска в средствах массовой коммуникации // Реальность, язык и сознание: межвузовский сборник научных трудов. Выпуск 1. Тамбов: Изд-во ТГУ им. Г.Р. Державина. 1999. С. 51-58.
17. Эко У. К семиотическому анализу телевизионного сообщения. М.: Прогресс, 1988. С. 103-121.
18. Grieswelle D. Rhetorik und Politik: Kulturwissenschaftliche Studien. München: Minerva, 1978. 155 p.
19. Hudson K. The Language of Modern Politics. L.; Basingstoke: Macmillan, 1978. 167 p.
20. Keyes D. Flowers for Algernon. London: Gollancz, 2006. 238 p.
21. Kress G., Hodge R. Language as Ideology. L. etc.: Routledge a. Kegan Paul., 1979. 163 p.
22. Repina E.A., Zheltukhina M.R., Kovaleva N.A., Popova T.G., Garcia Caselles C. International media image of Russia: trends and patterns of perception // XLinguae. 2018. Vol. 11, no 2. Pp. 557-565.
23. ZheltukhinaM.R., BusyginaM.V., MerkulovaM.G., Zyubina I.A., Buzinova L.M. Linguopragmatic aspect of modern communication: main political media speech strategies and tactics in the USA and the UK // XLinguae. 2018. Vol. 11, no 2. Pp. 639-654.
24. Zheltukhina M.R., Klushina N.I., Ponomarenko E.B., Vasilkova N.N., Dzyubenko A.I. Modern Media Influence: Mass Culture - Mass Consciousness - Mass Communication // XLinguae Journal. 2017. Vol. 10, issue 4. Pp. 96-105.
Малыгина Лидия Евгеньевна, кандидат филологических наук, доцент, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, факультет журналистики, кафедра стилистики русского языка; 125009, Москва, Моховая ул., д. 9, стр. 1; e-mail: admlikbez@gmail.com.
Для цитирования: Малыгина Л.Е. Чат-боты и искусственный интеллект: перспективы развития телевизионного промодискурса // Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики. 2018. № 4 (32). С. 47-54. DOI: 10.29025/2079-6021-2018-4(32)-47-54.
CHAT-BOTS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE: PROSPECTS FOR THE DEVELOPMENT OF TELEVISION PROMO DISCOURSE DOI: 10.29025/2079-6021-2018-4(32)-47-54
Lidia Y. Malygina ORCID iD: 0000-0002-0056-8160
Moscow State university, Moscow, Russia
The article discusses various areas of using chat bots and artificial intelligence (by the example of automatic generation of meaningful text) in a television promo discourse, analyzes situations in which the use of chat bots turns out to be effective, identifies tasks that chat bots - not able to sew; describes how to learn bots, and the process of designing the personality of the bot, including designing emotions, assigning human motivations, beliefs and feelings to the robot. Such an anthropomorphism when designing a chat bot does not mean that the developer has recreated all the nuances of the human person, but involves designing only those features that are necessary for effective interaction between the user and the bot. Specialists who develop the design of the chatbot personality attract to the joint work professional linguists, psychologists, writers, scriptwriters and playwrights who are able to build the most effective communication scenarios, as well as human-computer dialogues.
The author analyzes the reasons for the success and failure of the use of chatbots and the automatic generation of meaningful texts in the media, in business and in education (for example, training television journalists). The goal of the research is achieved by applying deductive and inductive logical analysis methods, a descriptive method, stylistic analysis, comparative analysis, an informant survey method, and in-depth interview method.
The study is of an interdisciplinary nature, since, analyzing the use of artificial intelligence and chatbots in a television promo discourse, the author addresses the urgent problems of media psychology, psychology ofperception, communicative stylistics and mediastylistics. An interdisciplinary approach helps to solve complex issues of interaction ofmental processes and their language correlates in the activities of television journalists.
The theoretical conclusions made during the study of the use of chatbots and artificial intelligence in television promotions can be widely used in the courses of teaching such disciplines as media linguistics, speech culture, television language, humanitarian studies of artificial intelligence, etc. Practicing television journalists will also be helpful.
Key words: television promo discourse, television promotion, artificial intelligence, chat bots, addressee, addressee, automatic generation of meaningful texts.
References
1. Besser-Zigmund K. Magicheskiye slova [Magic words], Saint-Petersburg: Piter Press, 1997, 224 p.
2. Buyanova L.Y., Zelenskaya VV Emotsiya, kommunikatsiya, tekst: Linii vzaimokorre-lyatsii [Emotion, communication, text: Lines of mutual correlation], Verbal'nyye aspekty semanticheskikh arkhitektonik yazyka [Verbal aspects of semantic architectonics of language], 1998, pp. 69-91.
3. Zheltukhina M.R. Tropologicheskaya suggestivnost' massmedial'nogo diskursa: o probleme rechevogo vozdeystviya tropov v yazyke SMI [Tropological suggestiveness of mass media discourse: on the problem of speech influence of tropes in the language of mass media], Moscow: In-t yazykoz. RAN; Volgograd: Izd-vo VF MUPK, 2003, 656 p.
4. Issers O.S. Kommunikativnyye strategii i taktiki russkoy rechi. 2-ye izd. [Communicative strategies and tactics of Russian speech. 2nd edition], Moscow: Editorial URSS, 2002, 284 p.
5. Karasik V.I. YAzykovaya spiral': tsennosti, znaki, motivy [Spiral language: values, symbols, and motives], Volgograd: Paradigma, 2015, 432 p.
6. Leont'yev A.A. Psikholingvisticheskiye yedinitsy porozhdeniya rechevogo vyskazyvaniya [Psychological units of creation of verbal statement], Moscow: Nauka, 1969, 307 p.
7. Malygina, L.Y. Sovremennyy televizionnyy anons: informirovaniye ili mani-pulirovaniye? [Modern television announcement: information or manipulation?]: Natsional'nyy psikhologicheskiy zhurnal [National Psychological journal], 2011, no 2 (4), pp. 60-63.
8. Malygina, L.Y Televizionnyy anons: lingvostilisticheskaya transformatsiya zhanra [TV announcement: linguistic transformation of the genre], Moscow: Fakul'tet zhurnalistiki MGU, 2013, 311 p.
9. NLPx Rasskazy o nauke. Chat-boty: obzor i sostoyaniye tekhnologiy v otrasli (NLPx Tales of Data Science. Chat bots: an overview and state of technology in the industry). Available at: http://nlpx.net/archives/425 (access at 8 November 2018).
10. Sovremennie nauchnye issledovaniya I innovatsii. Tendentsii razvitiya iskusstvennogo intellekta (Modern scientific research and innovation. Trends in the development of artificial intelligence) Available at: http:// web.snauka.ru/issues/2016/05/68404 (access at 8 November 2018).
11. Pobereznikova Y.V. Televideniye vzaimodeystviya: interaktivnoye pole obshcheniya [TV interaction: the interactive field of communication], Moscow: Aspekt-press, 2004, 224 p.
12. Pocheptsov G.G. Kommunikativnyye aspekty semantiki [Communicative aspects of semantics], Kiev: Vishchaya shkola, 1987, 131 p.
13. Pocheptsov G.G. O kommunikativnoy tipologii adresata [About communicative typology of the addressee], Rechevyye akty v lingvistike i metodike. Mezhvuzovskiy sbornik nauchnih trudov [Speech acts in linguistics and methodology. Interuniversity collection of scientific works], Pyatigorsk: Publishing house of Pyatigorsk state pedagogical Institute of foreign languages, 1986, pp. 10-17.
14. Elle. VElle poyavilas' kolonka, kotoruyu pishet robot. Zachem eto proiskhodit? (In Elle appeared the column, which writes by the robot. Why this happens?). Available at: https://www.elle.ru/stil-zhizni/auto/elle-robot-id6770141/ (access at 8 November 2018).
15. Sonin A.G. Eksperimental'noye issledovaniye polikodovykh tekstov: osnovnyye napravleniya [Experimental study ofpoly-pass texts: main directions], Voprosy yazykoznaniya [Issues of linguistics], 2005, no 6, pp. 115-123.
16. Sorokin Y.A. Zony riska v sredstvakh massovoy kommunikatsii [Areas of risk in mass media]: Re-al'nost', yazyk i soznaniye: Mezhvuzovskiy sbornik nauchnih trudov. Vypusk 1 [Reality, language and consciousness: interuniversity collection of scientific works. Issue 1], Tambov: Publishing house of Tambov State University named after G.R. Derzhavin, 1999, pp. 51-58.
17. Eko U. K semioticheskomu analizu televizionnogo soobshcheniya [To the semiotic analysis of the television message], Moscow: Progress, 1988, pp. 103-121.
18. Grieswelle D. Rhetorik und Politik: Kulturwissenschaftliche Studien [Rhetoric and politics: cultural studies], Munich: Minerva, 1978, 155 p.
19. Hudson K. The Language of Modern Politics, Basingstoke: Macmillan, 1978, 167 p.
20. Keyes D. Flowers for Algernon, London: Gollancz, 2006, 238 p.
21. Kress G., Hodge R. Language as Ideology. London: Routledge a. Kegan Paul., 1979, 163 p.
22. Repina E.A., Zheltukhina M.R., Kovaleva N.A., Popova T.G., Garcia Caselles C. International Media Image of Russia: Trends and Patterns of Perception, XLinguae, 2018, vol. 11, no 2, pp. 557-565.
23. Zheltukhina M.R., Busygina M.V., Merkulova M.G., Zyubina I.A., Buzinova L.M. Lin-guopragmatic Aspect of Modern Communication: Main Political Media Speech Stratgies and Tactics in the USA and the UK, XLinguae, 2018, vol. 11, no 2, pp. 639-654.
24. Zheltukhina M.R., Klushina N.I., Ponomarenko E.B., Vasilkova N.N., Dzyubenko A.I. Modern Media Influence: Mass Culture - Mass Consciousness - Mass Communication, XLinguae, 2017, vol. 10, issue 4, pp. 96-105.
Lidia Y. Malygina, PhD in philological sciences, Associate Professor, Department of Russian Language Stylistics, Journalism Faculty, Lomonosov Moscow State University (MSU); the address: 125009, Russia, Moscow, Mokhovaya street, 9; e-mail: admlikbez@gmail.com.
For citation: Malygina L.Y. Chatbots and artificial intelligence: future considerations of television promo discourse. Aktual'nye problemy filologii i pedagogiceskoj lingvistiki [Current Issues in Philology and Pedagogical Linguistics], 2018, no 4 (32), pp. 47-54 (In Russ.). DOI: 10.29025/2079-6021-2018-4(32)-47-54.
