ВЛИЯНИЕ ЯЗЫКОВОЙ ОТНОСИТЕЛЬНОСТИНА ОБУЧЕНИЕ И РАБОТУ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Статья посвящена анализу влияния лингвистической относительности на существующие нейросети и прогнозу потенциально возможного влияния данного принципа в будущем на более совершенные нейросети. В статье приводится анализ языковых ситуаций при работе с нейросетями и демонстрация конкретных примеров влияния языка на работу ИИ, разбираются возможные случаи получения положительного эффекта при обучении нейросетей и учёта влияния принципа языковой относительности. Описаны проведённые над нейросетями эксперименты, демонстрирующие существование такого влияния. Сформулированы принципы, позволяющие начать работу по формированию рамок взаимодействия с ИИ. Принцип вовлечённости, предполагающий учёт фактора вовлечённости ИИ при работе с естественным языком не только в смыслы, но и коннотации. Принцип Каи: избегать наделения ИИ сознанием и внутренним миром и не использовать подобные метафоры.

The article analyses influence of linguistic relativity on existing neural networks, as well as to the forecast of the potential influence of this principle in the future on more advanced neural networks. The investigation provides an analysis of language situations when working with neural networks and a demonstration of specific examples of the influence of language on the work of AI, as well as possible situations of obtaining a positive effect when training neural networks considering the influence of linguistic relativity. Experiments conducted on neural networks demonstrating the existence of such an influence are described. The principles that allow to begin work on the formation of a framework for interaction with AI are formulated. The principle of engagement, which assumes that the factor of AI involvement in working with natural language not only in meanings, but also in connotations is to be taken into account. The principle of Kaja: to avoid endowing AI with consciousness and private world and not to use such metaphors.