ГРАММАТИЧЕСКИЕ КАТЕГОРИИ В ПОНИМАНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Текст научной статьи по специальности «Языкознание и литературоведение»

Литература:

1. Боголюбов, Н.С. Формирование творческих способностей учащихся средней школы средствами изобразительного искусства с учетом индивидуального подхода: дис. ... д-ра. пед. наук / Н.С. Боголюбов. - М., 1993. - 387 с.

2. Выготский, Л.С. Воображение и творчество в детском возрасте /Л.С. Выготский. - М.: Просвещение, 1991. - 95 с.

3. Гегель, Г.В.Ф. Энциклопедия философских наук. Т.З / Г.В.Ф. Гегель. - М.: Мысль. - 1977. - 471 с.

4. Кант, И. Критика чистого разума / И. Кант. - СПб., 1993.

5. Петровский, A.B. Общая психология: учеб. для студентов пед. ин-тов / Под ред. A.B. Петровского. 2-е изд., доп. и перераб. - М., 1976. - 479 с.

6. Рубинштейн, С.Л. Основы общей психологии / С.Л. Рубинштейн. - СПб: Издательство «Питер», 2000. - 712 с.

7. Юм, Д. Исследование о человеческом разумении / Д. Юм // Сочинения в 2 т. Т. 2. / Пер. с английского С.И. Церетели и др.; Записки И.С. Нарского. - 2-е изд., англ. и преп. - М.: Мысль, 1996. - 799 с.

УДК 37.02

ГРАММАТИЧЕСКИЕ КАТЕГОРИИ В ПОНИМАНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Назметдинова Ирина Сайрановна кандидат педагогических наук, доцент Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение инклюзивного высшего образования «Московский государственный гуманитарно-экономический университет» (г. Москва);

Столярова Светлана Сайрановна кандидат психологических наук, магистрант группы МЖУР-0222 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение инклюзивного высшего образования «Московский государственный гуманитарно-экономический университет» (г. Москва);

Цуканов АртемАндреевич студент группы ПО Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение инклюзивного высшего образования «Московский государственный гуманитарно-экономический университет» (г.Москва)

Постановка проблемы. В лингводидактике большое внимание уделяется поиску и разработке методов обучения грамматической стороне речи, то есть развитию грамматической компетенции. Именно грамматические значения, не меньше чем лексические, формируют целостное значение высказывания. Под данным понятием И.Ф. Мусаелян понимает «совокупность языковых знаний в области грамматики, а также грамматических навыков и умений во всех видах речевой деятельности, способствующих их дальнейшей реализации в речи с целью коммуникации в соответствии с языковыми нормами изучения языка»[3]. Маслов Ю.С. относительно данной темы уточняет: «Своеобразие грамматических значений состоит в том, что они, в отличие от лексических значений, не называются в нашей речи прямо, а выражаются попутно, как бы мимоходом» [1].

Выяснить в какой степени происходит влияние грамматических значений на понимание смысла предложения предоставляется возможным путем проведения эксперимента. В его основание мы возьмем интересное предложение, созданное Л.В. Щербой в 1925 году для занятий со студентами на дисциплине «Языкознание».

Звучит оно следующим образом: «Глокая куздра штеко бодланула бокра и кудрячит бокрёнка».

С первого взгляда на данное предложение невозможно определить его смысл. Корни «Глок», «куздр», «штек», «бодл», «бокр», «кудр» - не существуют ни в русском, ни в любом другом языке. Эти лексические единицы - вымышленные. Щерба взял «чучела» слов, присоединил служебные части слов: русские суффиксы и окончания и создал «макет русской фразы».

Бели разобрать данное предложение в соответствии с его грамматическими формам, то нам удастся извлечь из него смысл:

• Куздра.

Главное действующее лицо - Куздра, обладающая характеристикой «глокая». Она играет роль подлежащего, выражена существительным женского рода, в именительном падеже и единственном числе.

• Бодланула.

Куздра произвела действие: «бодланула», - глагол совершенного вида, соотносится в форме с Куздрой, произведен в прошедшем времени.

• Бокр.

«Бодланула бокра». Бокр - дополнение, выраженное существительным в единственном числе в винительном падеже, поскольку отвечает на вопрос «Кого?». Соответственно, Бокр - очередное действующее лицо, ведь если бы он был предметом, то словосочетание звучало: «бодланула бокр».

• Кудрячит.

Куздра также «кудрячит» - глагол, несовершенный вид, настоящее время, имеет продолжительный характер.

• Бокрёнок.

«Бокрёнка» - существительное в родительном падеже, образовано от слова «бокра» при помощи суффикса «ёнок», который показывает принадлежность существа к потомству, младшему поколению существ. Например, корова - телёнок.

Таким образом, при анализе предложения мы получаем следующее: некое существо женского рода, обладающее определенным качеством, совершило действие над существом мужского рода, а теперь совершает в протяженной форме действие над его потомством.

Благодаря определению грамматических значений слов и их осмыслением, данное предложение стало яснее.

Изложение основного материала исследования. Мы поинтересовались, что будет если нейронная сеть, способная создавать картинки из текста, получит данное предложение в качестве основы для изображения.

Мы предполагали, что нейросетям недоступно понимание грамматических значений, и они опираются только на его совокупность с лексическим. Соответственно, мы думали, что нейросети не смогут обработать предложение и в результате предоставят нам нелогичное сочетание форм и цветов, однако мы ошибались.

Для эксперимента были взяты следующие популярные нейросети-художники:

• Midjourney

• RuDALL-E

• DALL-E Mini

• Starryai

• WOMBO Dream

• Deep Dream

• Gaugan2

К сожалению, не все нейросети смогли дать нам результаты. Так, Deep dream, изучив предложение, дала неоднозначный результат, - зимний пейзаж в серых тонах, усеченная квадратом местность, кривая дорога, утлые строения.

Результат обработки Deep Dream.

Данная нейросеть была создана на базе данных на английском языке. Deep dream прошла технологию глубокого обучения и научилась «мыслить по-английски». Имея под собой «американские корни», нейросеть не способна взаимодействовать с предложением, не поддающееся переводу на её родной язык.

Нейронная сеть обязана дать результат, и, не обладая ни грамматическими, ни лексическими значениями слов заданного предложения, она опирается на единственное ей доступное знание: язык предложения - русский.

База данных нейросети была построена из примеров, данных ей американскими разработчиками, и, отталкиваясь от них, она соотнесла русское предложение и первое, что связывают с понятием «русский» - зиму.

Таким образом, мы можем сказать, что Deep dream мыслит стереотипами, или уместнее сказать «нейросетестереотипами». Она не справилась с поставленной задачей.

Мы опробовали еще несколько нейросетей. Например,

Gaugan2, созданная для отражения пейзажей. К сожалению, она отказывается изображать куздру в качестве фона.

Artbreeder, идеальный для портретов, не принимает текста, поэтому мы никогда не увидим куздру, как аниме-персонажа.

Midjourney - самая художественная нейросеть. Основанная на боте в Discord проста и удобна в освоении. Можно увидеть множество запросов других пользователей. К сожалению, она приспособлена только для английского текста. Выражение «Глокая куздра штеко боканула бокра и кудрячит бокрёнка» она воспринимает только как либо что-то русское, связанное с кремлём и красным цветом, либо как что-то чрезмерно сюрреалистичное.

Аналогичные результаты и у других нейросетей. Не выполнили поставленную задачу.

• DALL-E Mini (результат - деревянные храмы среди зеленых лугов).

• Starryai (результат - пародия на русские новогодние блюда).

• Midjourney (результат - картина с Кремлем).

• Gaugan (результата не последовало вообще).

А некоторые нейросети думают «нейросетевыми стереотипами» и изображают подобие самовара при виде русских

Однако, когда мы обратились к ruDALL-E были приятно удивлены. Нейросеть была создана командой разработчиков Sber AI в ноябре 2021 года. Российские специалисты самостоятельно обучали нейросеть с нуля. Разработчики заявляют, что процесс обучения ruDALL-E стал самой большой вычислительной задачей в России [2].

Получив предложение «Глокая куздра штеко бодланула бокра и кудрячит бокрёнка», в качестве результата нейросеть предоставила нам не просто изображение, а изображение в цвете.

Результат обработки нейросети ruDALL-E.

По росту мы можем догадаться, что куздра находится справа, в то время как бокрёнок слева. Сеть определила по грамматическим формам столь непонятных слов, что куздра - это мать, а бокрёнок - её дитя (подобие коровы и телёнка, но в сказочном отображении).

На изображении мы четко можем определить действующие лица: в левом нижнем углу находится существо похожее на мальчика. У него присутствуют уши, глаза, нос, рот, волосы. Его «удивленный взгляд» направлен на второе существо.

Второе существо. Низ существа очень похож на развевающееся платье или фартук, наверху что-то, смутно напоминающее женскую голову с копной волос. Мы можем предположить, что по логике нейросети ruDALL-E это -существо женского рода, то есть - куздра. Она не обладает явными человеческими чертами, в отличие от мальчика. Возможно, это - проявление попытки нейросети изобразить «глокость».

Фартук куздры развевается, а над головой видны полосы, показывающие движение. Это - проявления выполнения куздрой действия: «бодлания» или же «кудрячения». Можно предположить, что действие в данный момент производится над бокром, пока его детёныш (мальчик) наблюдает за исполнением действия.

Определить где находится бокр тяжело. Возможно, это прямоугольный предмет справа от куздры, или это то, что держит куздра в её измененных руках, занося вверх (видны эффекты движения). Факт остается фактом: бокр есть и его «штеко бокает».

Нейросети не только удалось изобразить основные действующие лица, связь между ними, наделить их признаками и показать выполнение действия, но и наполнить изображение смыслом.

«Штеко боканула» было изображено ruDALL-E с негативным аспектом, так как на подобии лица бокрёнка изображено удивление или ужас. Нейросеть придала отрицательное значение всему предложению и справилась с поставленной задачей.

Каждый увидит своих героев картины. Но мы знаем точно: нейросеть умеет изобразить то, о чем даже не знает, используя лишь словоформы русского языка.

Данный результат может быть вызван тем, что нейросеть обучали именно российские разработчики. Тем самым, у неё есть способность осознавать грамматическое значение предложения и самостоятельно дополнять его лексическим:

• бокрёнок - мальчик,

• куздра - существо в платье,

• глокая - признак, обозначающий странную скрученную форму.

С тем же успехом справилась и нейросеть WomboDream, также изобразившая трех действующих лиц, выполнения одним из них действия, принадлежность бокренка к бокру и т.д.

Выводы. Таким образом, мы можем сделать вывод: нейросети, созданные на базе русского языка, способны наполнить смыслом слова, не обладающие лексическим значением, но имеющими только грамматическое значение. Это подводит нас к тому, что лексический компонент языковой компетенции не настолько важен, как грамматический, а грамматика значительно влияет на понимание всего предложения.

Аннотация. В статье рассматривается проблема отношения нейросетей к предложениям с несуществующими аффиксами. Нейронная сеть, способная создавать картинки из текста, получила выбранное нами предложение в качестве основы для изображения. Мы предполагали, что нейросетям недоступно понимание грамматических значений. Они опираются только на его совокупность с лексическим. Соответственно, нейросети не смогут обработать предложение. В результате они могут предоставить нам нелогичное сочетание форм и цветов, однако мы ошибались. Эксперимент дал интересные результаты.

Ключевые слова: отношения нейросетей к предложениям, нейросетям доступно понимание грамматических значений.

Annotation. The article deals with the problem of the relationship of neural networks to sentences with non-existent affixes. A neural network capable of creating images from text has received our chosen proposal as the basis for the image. We assumed that neural networks could not understand grammatical meanings. They rely only on its combination with the lexical one. Accordingly, neural networks will not be able to process the offer. As a result, they can provide us with an illogical combination of shapes and colors, but we were wrong. The experiment yielded interesting results.

Keywords: the relationship of neural networks to sentences, neural networks have an understanding of grammatical meanings.

Литература:

1. Маслов, Ю.С. Введение в языкознание / Ю.С. Маслов 11 Издательство «Высшая школа». - Москва, 1987. - URL -https://www.bsu.ru/content/page/1415/hecadem/maslov_us/maslov.pdf (дата обращения: 01.12.2023)

2. Морковкин, Е.А. Искусственный интеллект как инструмент современного искусства / Е.А. Морковкин, А.А Новичихина, И.С. Замулин 11 Вестник ХГУ им. Н.Ф. Катанова. - 2021. - №1 (35). - URL: https://cyberleninka.rU/article/n/iskusstvennyy-intellekt-kak-instrument-sovremennogo-iskusstva (дата обращения: 01.12.2023)

3. Мусаелян, И.Ф. Формирование лексико-грамматической составляющей языковой компетенции / И.Ф. Мусаелян 11 Ярославский педагогический вестник. - 2011. - №3. - URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-leksiko-grammaticheskoy-sostavlyayuschey-yazykovoy-kompetentsii (дата обращения: 01.12.2023)

УДК 372.881.111.1

РАЗНООБРАЗНЫЕ ВИДЫ ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ЕЕ ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ В ОБУЧЕНИИ

Останова Хатидже Сергеевна аспирант

Гуманитарно-педагогическая академия (филиал) Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего образования «Крымский федеральный университет имениВ.И. Вернадского» (г. Ялта)

Постановка проблемы. Любое средство наглядности ускоряет образовательный процесс, повышает его эффективность и делает более увлекательным. Именно по этой причине затруднения, связанные с прочтением или пониманием визуализированной информации, в первую очередь должны связываться с неправильной обработкой мысли или правила именно учителем, а уже затем - учениками. Для успешной работы с визуализацией обучающему как минимум стоит изучить ряд публикаций и учебников, объясняющих принцип ее работы. Но наиболее рациональным решением было бы предоставление им специализированного курса о визуализации учебного материала, которое, зачастую, образовательная организация дополнительного образования не рассматривает.

Изложение основного материала исследования. Любое изображение или продукт, нацеленное на упрощение предоставляемой информации, не должно быть перегружено деталями и, собственно, самой информацией. Так, при создании ментальных карт по грамматическим правилам английского языка, каждое изображение должно быть посвящено только одному правилу, а не нескольким. В любом средстве наглядности на первое место всегда должна вставать логика кодирования информации, а уже затем - эстетическая составляющая.

Подспорьем для младших школьников становятся и специализированные сайты, так как они располагают большим количеством шаблонов, которые необходимо лишь заполнить нужным учебным материалом. Однако, в первую очередь, при работе с визуализацией каждый обучающий должен отталкиваться от потребностей детей младшего школьного возраста, а желательно от каждого обучающегося отдельно, так как они характеризуются индивидуальными темпом работы, уровнем креативности и складом ума, к которым и должны адаптироваться средства наглядности [3].

Оценка же эффективности визуализации после непосредственного применения средств наглядности на уроке в начальной школе, может проводиться любым из существующих в педагогике методов оценивания. К таким методам могут относиться опрос, анкетирование, таблицу самоанализа, консультацию с учителем. Понимание и владение обучающимся той информацией, которая пройдена, готовность ее воспроизвести и применить на практике также является показателем эффективности выбранного метода работы с учебным материалом. Вовлеченность обучающихся в образовательный процесс в дополнительном образовании, активность на занятии, качество и количество ответов на уроке, аналогично могут дать