Публикации автора

Исследование является первым этапом экспериментального проекта по изучению процесса когнитивной обработки эмоциональных текстовых стимулов на L2 тюркско-русскими билингвами (в сравнении с носителями русского как родного). Используется специальный экспериментальный дизайн: информанту предлагается прочитать короткий эмоциональный текст и провести его эмоциональную разметку с помощью шести шкал. В процессе выполнения задания движения глаз информанта записываются с помощью айтрекера. В статье описаны результаты эксплораторного анализа данных, полученных в двух группах испытуемых - группе якутско-русских билингвов (n = 10) и носителей русского как родного (n = 10). Результаты анализа эмоциональной разметки текстов и окуломоторного поведения информантов позволили сделать следующие наблюдения. Согласованность эмоциональных оценок в группе монолингвов оказалась заметно выше, чем в группе билингвов, однако, несмотря на это, статистически значимых отличий между средними оценками билингвов и монолингвов выявлено не было, т. е. информанты в двух группах идентифицировали в текстах аналогичные эмоции. Что касается окуломоторного поведения, то у носителей русского как родного выявились закономерности, согласующиеся с другими исследованиями: на основе показателей средней длительности фиксации и времени первого прочтения текста можно судить о более быстрой обработке позитивных текстов по сравнению с негативными и нейтральными. Однако в группе якутско-русских билингвов мы не обнаружили статистически значимых отличий между параметрами глазодвигательной активности при чтении текстов разной валентности. Предположительно, эти отличия могли нивелироваться под влиянием межиндивидуальной вариативности экспериментальных наблюдений, полученных от информантов-билингвов. Для группы билингвов также было сделано наблюдение, касающееся количества саккад из зоны разметки в зону текста при проведении разметки: они возвращались к тексту значительно реже, чем монолингвы. Полученные наблюдения будут в дальнейшем проверены на расширенной выборке информантов - носителей как якутского, так и других тюркских языков.

Статья посвящена описанию различий в концептуализации пространства, наблюдаемых у информантов, генеративных языковых моделей и моделей компьютерного зрения, способных генерировать текст описания «увиденного». Мы используем понятие когнитивного агента и обосновываем различение «естественный vs искусственный когнитивный агент»: под первым понимается человек, под вторым – модель ИИ, способная принимать решения и выполнять задачи адекватно заданной ситуации. Цель исследования – сравнить способы осмысления местоположения объекта в пространстве, в том числе относительно других объектов, у естественных когнитивных агентов (ЕКА) и искусственных когнитивных агентов (ИКА) двух типов: больших языковых моделей, способных генерировать текст, и моделей, созданных для решения задачи Image to Text. Основными методами выступили метод лингвистического эксперимента и метод семантического описания на основе теории топологической семантики Л. Талми. В качестве стимульного материала использовались шесть картин из коллекции Государственного Эрмитажа, разделенные на три группы: портреты, монофигурные картины на мифологическую или религиозную тематику, многофигурные композиции. Участниками экспериментов выступили: 63 информанта (Mean age = 19,1, 48 девушек, 15 юношей), 5 мультиязычных генеративных моделей, 6 моделей Image to Text, основанных на технологии компьютерного зрения и способных генерировать описания распознанных изображений на английском языке. Используя типологию конфигурационных топологических схем и схем типа «фигура – фон» в концепции топологической семантики Л. Талми, мы сравнили способы осмысления пространства, на которые опираются а) большие языковые модели; б) модели Image to Text и в) информанты. В результате мы сформулировали ряд выводов, главный из которых заключается в том, что ЕКА отличаются от ИКА своей способностью интегрировать процесс концептуализации объекта в пространстве в другие когнитивные процессы: распознавания сущности и категоризации, механизма внимания, осознания причинно-следственных связей. ИКА только учатся такой интегративности и взаимной координации, например, когда генеративные модели концептуализируют те объекты, в которых они не уверены, поскольку это продукты галлюцинирования, как объекты с нечеткими границами, а модели Image to Text объединяют в единый неоднородный объект человека и наиболее яркую оригинальную деталь его окружения, поскольку «считают», что это самое важное для задач описания изображения.