Когнитивная метафора в научном дискурсе и ее функции

Данная статья посвящена комплексному исследованию когнитивной природы метафоры в научном дискурсе, а именно ее роли при изучении искусственного интеллекта (ИИ), что особенно актуально в ситуации быстрого развития ИИ и расширения областей его применения. Исследователи на различных уровнях небезосновательно отмечают, что когнитивная метафора используется при описании ИИ в текстах различных жанров, от художественных до научных; тем не менее большинство масштабных исследований в данной области сосредоточенно на описании ИИ в средствах массовой информации и популярной культуре. В данной статье мы решили рассмотреть когнитивные метафоры, которые используются при описании ИИ в научном дискурсе, и выяснить, какие функции выполняют метафорические модели не только в описании сложных концепций ИИ, но и в их когнитивной обработке, концептуализации и определении вектора развития научной мысли. Целью данного исследования является выявление основных когнитивных метафор, используемых при описании ИИ, критический анализ их функциональной нагрузки и изучение особенностей их использования в современном научном дискурсе. Один из основных вопросов исследования заключается в том, чтобы определить, насколько общие метафорические модели применимы к научному контексту и выявить уникальные особенности научной когнитивной метафоры. В процессе выполне- ния данной работы мы решили ряд задач, а именно: провели подробный системати- ческий анализ современной научной литературы, посвящённой ИИ, сформулировали определение когнитивной метафоры, описали её структуру и метод образования, определили функции когнитивной метафоры в языке; выявили роль когнитивной метафоры в языке определённой научной области, отобрали и проанализировали когнитивные метафоры, используемые при описании ИИ в составленном корпусе, используя методику Дж. Лакоффа и М. Джонсона. Теоретическую основу исследования составляют научные труды Т. Н. Винокуровой, В. П. Даниленко, Л. М. Алексеевой, Д. В. Василенко, С. В. Гринёва-Гриневича, Дж. Лакоффа, М. Джонсона, П. Норвига, С. Рассела, и других авторов, а также материалы проекта “Portrayals and perceptions of AI and why they matter”.

1. Пятунина А.А. О когнитивном потенциале метафоры в научном дискурсе. Вестник РГГУ. Серия «Психология. Педагогика. Образование». 2021;(3):120-129.

2. Filipczuk-Rosińska S. Analysing Metaphorical Political Discourse in the L2 Academic Classroom. Procedia. Social and Behavioral Science. 2016;228: 329-334.

3. Маккормак Э. Когнитивная теория метафоры. Москва: Прогресс; 1990:358-386.

4. Lakoff G., Johnson М. Metaphors We Live By. Chicago: The University of Chicago Press; 2003:256.

5. Телия В.Н. Метафоризация и её роль в создании языковой картины мира. Роль человеческого фактора в языке: Язык и картина мира: сб. статей. Москва: Наука; 1988:173-204.

6. Кривошлыкова Л.В. К определению понятия «Дискурс». Вестник Российского университета дружбы народов. Сер. Теория языка. Семиотика. Семантика. 2010;(3):42-47.

7. Красных В.В. Основы психолингвистики и теории коммуникации. Курс лекций. Москва: ИТДГК «Гнозис»; 2001: 270.

8. Майкова Т.А. Концептуальная метафора в терминологии социологии. Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Теория языка. Семиотика. Семантика. 2015;(3):65-72.

9. Арутюнова Н.Д. Метафора и дискурс. Сборник. Теория метафоры. Москва: Прогресс; 1990:5-32.

10. Chudinov AP, Solopova OA. Linguistic Political Prognostics: Models and Scenarios of Future. Procedia. Social and Behavioral Science. 2015;200:412-417.

11. Mishankina NA, Zheleznyakova AN. The Problem of Linguistic Analysis of Musical Metaphors at Lessons of Russian as a Foreign Language. Procedia. Social and Behavioral Science. 2015;215:316-321.

12. Tarev B.V. Lexical borrowings: linguistic and didactic aspects. Журнал СФУ. Гуманитарные науки.2012;7:944-950.

13. Roldán-Riejos AA, Plaza SM. Taste of the Technical Cuisine: Metals and Other Ingredients. Procedia. Social and Behavioral Science. 2015;178:201-206.

14. Ahrens K, Zeng WH. Referential and evaluative strategies of conceptual metaphor use in government discourse. Journal of Pragmatics.2022;188:83-96.

15. Antonova T. Social Conflict through Conceptual Metaphor in Media Discourse. Procedia. Social and Behavioral Science. 2014;154:368-373.

16. de la Rosa VM, Lázaro LM. Legitimating meritocracy as part of the American Dream through the ritual of commencement speeches. Linguistics and Education. 2022;72:101-107.

17. Torregrosa G, Sánchez-Reyes S. Raising Metaphor Awareness in English for Law Enforcement. Procedia. Social and Behavioral Science. 2015;212:304-308.

18. Marugina, NI. Conceptual Metaphor as a Model Generating Literary Discourse. Procedia. Social and Behavioral Science. 2014;154:112-117.

19. Filipczuk-Rosińska S. Analysing Metaphorical Political Discourse in the L2 Academic Classroom. Procedia. Social and Behavioral Science. 2016;228:329-334.

20. Mishankina, NA, Panasenko EA. Metaphorical Modelling of the Concept “Technology”. Procedia. Social and Behavioral Science. 2016;236:101-106.

21. Portrayals and perceptions of AI and why they matter. 2018:28. URL: https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/ai-narratives/AI-narratives-workshop-findings.pdf (Дата обращения: 4.07.2025).

22. Bewersdorff A. Assessing student errors in experimentation using artificial intelligence and large language models: A comparative study with human raters. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;5. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000565. (Дата обращения: 11.07.2025).

23. Peretz-Andersson E. Artificial intelligence implementation in manufacturing SMEs: A resource orchestration approach. International Journal of Information Management. 2024;77. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026840122400029X. (Дата обращения 03.07.2025).

24. Lee J. AI as “Another I”: Journey map of working with artificial intelligence from AI-phobia to AI-preparedness. Organizational Dynamics. 2023;3.URL:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0090261623000384 (Дата обращения: 28.06.2025).

25. Amariles DR. Promises and limits of law for a human-centric artificial intelligence. Computer Law & Security Review. 2023;48. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364923000067 (Дата обращения: 14.06.2025).

26. Coeckelbergh M. Climate change and the political pathways of AI: The technocracydemocracy dilemma in light of artificial intelligence and human agency. Technology in Society. 2023;75. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0160791X23002117 (Дата обращения: 20.06.2025).

27. Quan Y. Societal impacts of artificial intelligence: Ethical, legal, and governance issues. Societal Impacts. 2023;3. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949697724000055 (Дата обращения: 19.06.2025).

28. An H. Forecasting daily extreme temperatures in Chinese representative cities using artificial intelligence models. Weather and Climate Extremes. –2023;42. URL:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212094723000749 (Дата обращения: 16.06.2025).

29. Vo V. Multi-stakeholder preferences for the use of artificial intelligence in healthcare: A systematic review and thematic analysis. Science & Medicine. 2023;338. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953623007141 (Дата обращения: 25.06.25).

30. Su J. Artificial Intelligence (AI) Literacy in Early Childhood Education: The Challenges and Opportunities. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;4. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000036 (Дата обращения: 27.06.2025).

31. Bhattacharya S. Applications of artificial intelligence in closed-loop supply chains: Systematic literature review and future research agenda. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review. 2024;184. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1366554524000450 (Дата обращения: 18.06.2025).

32. Rizvi S. Artificial Intelligence teaching and learning in K-12 from 2019 to 2022: A systematic literature review. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2023;4. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666920X23000243 (Дата обращения: 10.07.2025).

33. Chen X. Information fusion and artificial intelligence for smart healthcare: a bibliometric study. Information and Processing & Management. – 2023;1. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S030645732200214X (Дата обращения: 10.07.2025).