Для цитирования:
Дыдров А. А. Искусственный интеллект: мифологии social studies // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Философия. Психология. 2023. Т. 23, вып. 3. С. 262-266. DOI: 10.18500/1819-7671-2023-23-3-262-266, EDN: IJIVHU
Искусственный интеллект: мифологии social studies
Социальная интеграция комплексных трендовых технологий перманентно сопровождается мифологизацией инноваций и созданием особых дискурсов, функционирующих на основе вторичных семиотических систем. Традиционно тенденция связывается с обывательскими (пользовательскими) дискурсивными практиками. Гипотеза исследования заключается в том, что мифологизация – сложный процесс, протекающий не только в границах непрофессиональных сообществ, но и в научном мире. Теоретический анализ. Мифология технологий (technological mythology) возникла на Западе в контексте общественных наук и носит преимущественно эмпирический, научно-исследовательский бэкграунд. На сегодняшний день разработано несколько вариаций концептуализации мифологии в отношении к технологиям, которые необходимо существенно дополнять и уточнять. Эмпирический анализ. Генеральным методом исследования является контент-анализ научной базы данных Scopus в сфере общественных наук (social sciences). В фокусе внимания находилась тематика искусственного интеллекта как титульной конвергентной технологии. Референтная база включает научные труды за десятилетие (2010–2020 гг.), объединенные тематикой, предметом и ключевыми словами. Заключение. Исследовательские практики в области искусственного интеллекта имеют практически 60-летнюю историю, что позволяет в перспективе сопоставить результаты аналитики, выявить генетические закономерности и особенности научного дискурса, сопоставить результаты анализа западного контента с российским, определив ключевые дискурсивные спецификации.
- Дэвис Э. Техногнозис: миф, магия и мистицизм в информационную эпоху. М.: АСТ, 2008. 408 с.
- Дери М.Скорость убегания: киберкультура на рубеже веков. М. : АСТ МОСКВА, 2008. 478 с.
- Mosco V. The Digital Sublime. Myth, Power, and Cyberspace. Massachusetts: The MIT Press, 2005. 230 p.
- Singh S. Convergence of blockchain and artifi cial intelligence in IoT network for the sustainable smart city // Sustainable Cities and Society. 2020. № 63. Article number 102364. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102364
- Natale S., Ballatore A. Imagining the thinking machine: Technological myths and the rise of artificial intelligence // Convergence: The International Journal of Research into New Media Technologiesm. 2020. № 1. P. 3–18. https://doi.org/10.1177/1354856517715164
- Duan Y. Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challenges and research agenda // International Journal of Information Management. 2019. Vol. 48. P. 63–71. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021
- London A. J. Artificial Intelligence and Black-Box Medical Decisions: Accuracy versus Explainability // Hastings Center Republic. 2019. № 49 (1). P. 15–21. https://doi.org/10.1002/hast.973
- Reis J. Artificial Intelligence Research and Its Contributions to the European Union’s Political Governance: Comparative Study between Member States // Social Science. 2020. № 9 (11). P. 1–17. https://doi.org/10.3390/socsci9110207
- Goralski M. Artificial intelligence and sustainable development // International Journal of Management Education. 2020. Vol. 18. I. 1. Article number 100330. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2019.100330
- Timms M. Letting Artificial Intelligence in Education Out of the Box: Educational Cobots and Smart Classrooms // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2016. № 26. P. 701–712. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0095-y