Современные технологии и герменевтический анализ поэтического текста

Чемезова Екатерина Рудольфовна ORCID: 0000-0002-6229-2243 кандидат филологических наук доцент кафедры иностранной филологии и методики преподавания, Гуманитарно-педагогическая академия (филиал), Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского в г. Ялте 298600, Россия, республика Крым, пгт. Массандра, ул. Стахановская, 11, кафедра филологии и методики преподавания Chemezova Ekaterina Rudol'fovna PhD in Philology Associate professor, Department of Foreign Philology and Teaching Technique, Academy of Pedagogy and Humanities (branch) of V. I. Vernadsky Crimean Federal University in Yalta 298600, Russia, Republic of Crimea, village. Massandra, Stakhanovskaya str., 11, Department of Philology and Teaching Methods chemezova4@gmail.com Другие публикации этого автора

Введение. На сегодняшний день литературные дисциплины продолжают использовать классические научные методы. Несмотря на обилие инновационных технологий, анализ текста любого характера зависит от мастерства литературоведа и его стремления к изысканиям.

Цель данной статьи – сформировать педагогическую технологию литературоведческих методов анализа поэтического текста и современных технологий искусственного интеллекта. Новаторские возможности в связи с качественным техническим оснащением большинства высших учебных заведений дает возможность использовать подобные педагогические технологии как самостоятельно, так и на практических занятиях при изучении филологических дисциплин, благодаря адаптивности предлагаемой технологии.

Изложение основного материала статьи. Как отмечает В. Зайцев, педагогическая технология – «это строго научное проектирование и точное воспроизведение гарантирующих успех педагогических действий. Поскольку педагогический процесс строится на определенной системе принципов, то педагогическая технология может рассматриваться как совокупность внешних и внутренних действий, направленных на последовательное осуществление этих принципов в их объективной взаимосвязи, где всецело проявляется личность педагога» ^[1]. Достижение образовательных целей в педагогической технологии обусловлено, прежде всего, возможностью гибкой адаптации для более корректного планирования и включения технологии в любую форму обучения. Так, педагогическая технология в качестве выстроенной системы может быть оптимизирована под любой материал. как в очном, так и в дистанционном формате обучения.

Филологическое образование обладает потенциалом в варьировании средств и методов с целью формирования общих и профессиональных компетенций специалиста. Из-за высокой адаптивности любого логического процесса в гуманитарном знании именно современная технология AI (искусственный интеллект) предлагает широкую базу словесного материала, который, благодаря развитию профессиональных навыков филолога, можно сделать одним из источников для усовершенствования анализа текста.

AI — это отрасль информатики, которая занимается разработкой алгоритмов и систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как понимание естественного языка, распознавание закономерностей и принятие решений. В последние годы растет интерес к применению AI в области литературы, включая создание поэзии.

Значимость AI, применение его в образовательной среде и внедрение в любую научную сферу подтверждается Указом Президента РФ «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» от 10.10.2019, N 490. В нем отмечается, что AI как «комплекс технологических решений позволяет имитировать когнитивные функции человека, включая самообразование и поиск решений без заранее заданного алгоритма, получая при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе, в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений. Использование технологий ИИ (искусственного интеллекта) в социальной сфере способствует созданию условий для улучшения уровня жизни населения, в том числе за счет повышения качества услуг в сфере образования (включая адаптацию образовательного процесса к потребностям обучающихся и потребностям рынка труда, системный анализ показателей эффективности обучения для оптимизации профессиональной ориентации и раннего выявления детей с выдающимися способностями, автоматизацию оценки качества знаний и анализа информации о результатах обучения)» ^[5]. Отсюда следует, что применение AI в филологическом образовании является актуальным.

Частым примером применения AI (искусственного интеллекта) является использование его в мультимедиа. Текстовые взаимодействия искусственного интеллекта и специалиста-филолога прежде осуществлялись лишь в процессе воспроизведения голосовым помощником образовательных фрагментов, особенно в нише инклюзивного образования, и обучения машинному переводу. Развитие AI (искусственного интеллекта) имеет быстрое развитие, и на сегодняшний день мы можем видеть, как «машинные» переводы представляются целостно сформированным текстом, последовательным и полным уместно примененных художественных средств.

Как отмечает в своем исследовании М. Овос, «стремительный прогресс привел к существенным изменениям в образовании, открывая новые возможности и задачи для преподавания и обучения, <…> чему способствует применение методов AI. В любом направлении образования следует разработать стратегию, которая определяет цели в отношении внедрения AI и предоставляет алгоритм для управления полученными результатами преподавателем и обучающимися» ^[9]. Некоторые исследователи также подчеркивают, что в настоящее время уровень полученного прогресса AI меньше человеческого интеллекта и всегда «требует дополнительной коррекции и анализа при переработке получаемого контента» ^[8].

В настоящее время AI «умеет» создавать тексты, адаптируемые по ключевым словам или по ключевой фразе. Наиболее часто используемые ресурсы с AI (искусственным интеллектом), работающим с текстом, являются следующие:

1) Балабоба – с помощью нейросетей семейства YaLM можно продолжать тексты на любую тему, сохраняя связность и заданный стиль. Носит скорее развлекательный характер и сложно адаптируется для научного текста.

2) ruGPT-3 XL – модель ruGPT-3 XL содержит 1,3 млрд параметров и умеет продолжать тексты на русском и английском языках, программный код, который может быть постепенно обучен и адаптирован под научный стиль.

3) Anyword – ресурс создает сгенерированный AI-текст, который можно подстроить под свою целевую аудиторию. Способен к «обучению», может быть ориентирован на научный текст на английском языке.

4) CopyMonkey – стартап, который создает текст по указанной теме и ключевым словам на русском и английском языках. Изначально адаптирован для SEO и ecommerce, быстро и качественно адаптируется под научные и художественные тексты.

5) Inkforall – ресурс, которые нацелен на медиа-контент и информационные тексты. Он адаптивен к работам обучающихся на английском и китайском языках и способен анализировать любой академический текст.

6) Gerwin.AI – сервис, который адаптирует тексты, выполняя рерайт и подбирая текст по тематике, заданной пользователем на русском и английском языках.

Это лишь небольшой исследованный и апробированный список ресурсов с AI. Несмотря на обилие подобных сервисов, взаимодействие с ними человека как реципиента и корректора не исключается. Говоря о роли подобных ресурсов в педагогической науке, стоит отметить необходимость комплексного применения методов работы с AI и классических методов. Одним из таких методов, который мы рассмотрим, является герменевтический анализ текста.

Литературная герменевтика – это научный метод, который позволяет интерпретировать явления в художественном тексте. Герменевтический анализ текста становится универсальным благодаря своим принципам – целостности, эмоциональности, контекстуальности, вариативности, диалогичности ^[2]. Уникальность герменевтического анализа заключается в том, что в его основу могут быть положены архетипические, общекультурные, национальные и субъективные знания реципиента. Герменевтический анализ всегда предпогает многоуровневость и исследовательский поиск такого характера может быть беспрерывным, учитывая привлечение к интерпретации текста более первоисточников и исследований различных направлений. Несмотря на это, первичный (проведенный при первом прочтении текста) и непрерывный анализ текста в учебном процессе может осуществляться при обращении к культурологическому словарю символов и субъективных знаний.

Задача такого варианта литературоведческого анализа априори решает проблему «герменевтического круга»: трудность перехода к общему смыслу на основе изучения фрагментов текста и обратное движение от определяемого исследователем общего смысла к интерпретации деталей, что может быть систематизировано с применением AI. Благодаря герменевтическому анализу мы можем искать семантический детонат при систематизации всех имеющихся коннотаций и выбирать наиболее релевантные относительно общей смысловой нагрузки при анализе текста непосредственно вместе с обучающимися.

Применение AI в процессе герменевтического анализа при преподавании филологических дисциплин может быть уместным как один из элементов педагогической технологии.

Китайская поэзия представляет собой богатую и разнообразную литературную традицию, которая имеет долгую историю, восходящую к ранним китайским династиям. Тексты ранних династий характеризуются использованием образов, метафор и аллюзий для передачи сложных эмоций и идей. Традиционные формы китайской поэзии, такие как ши, ци и цюй, имеют строгие структурные правила, касающиеся количества символов в строке и использования рифмы..

Исследователи разработали модели искусственного интеллекта, которые могут не только адаптировать имеющиеся тексты под современного пользователя, но и генерировать китайскую поэзию с использованием различных методов, таких как статистический машинный перевод, нейронные сети и системы, основанные на правилах китайского поэтического языка.

Эти модели обучаются на больших наборах данных существующей китайской поэзии и могут генерировать новые стихи и их интерпретации, которые придерживаются традиционных форм и стиля китайской поэзии. Однако качество и креативность созданной поэзии все еще являются предметом споров, а потенциальное влияние AI на область китайской поэзии остается открытым вопросом.

Изучение китайской поэзии с помощью AI – это новая область, которая сочетает в себе традиционное изучение китайской литературы с передовыми методами искусственного интеллекта. Основная цель этой области – разработка моделей AI, которые могут понимать, генерировать и анализировать китайскую поэзию. Это исследование можно разделить на три основных направления:

1. Понимание поэзии: эта область направлена на разработку моделей AI, которые могут понимать значение, структуру и стиль китайской поэзии. Исследователи используют такие методы, как обработка естественного языка и машинное обучение, для анализа текста китайской поэзии и извлечения семантических и синтаксических характеристик. Эти модели можно использовать для таких задач, как адаптация стихов для современного китайского языка, перевод и определение авторского стиля.

2. Генерация поэзии: эта область направлена на разработку моделей AI, которые могут генерировать новую китайскую поэзию, придерживающуюся традиционных форм и стиля. Исследователи используют такие методы, как нейронные сети, системы, основанные на правилах китайского языка, и статистический машинный перевод, чтобы обучать модели на больших наборах данных существующей китайской поэзии. Сгенерированные стихи затем оцениваются экспертами-людьми на креативность и качество, что может помочь при выстраивании новых образных систем исторической китайской поэзии.

3. Анализ поэзии: эта область направлена на разработку моделей AI, которые могут анализировать литературное и культурное значение китайской поэзии. Исследователи используют такие методы, как анализ тонов и форм стихосложения, тематическое моделирование и сетевой анализ в Интернете, для изучения тем, стиля и исторического контекста китайской поэзии. Эти модели можно использовать для таких задач, как литературная критика и сохранение культурного наследия.

Изучение китайской поэзии с помощью AI – это междисциплинарная область, в которой участвуют разработчики информационных технологий, литературоведы и лингвисты. Она может дать новый взгляд на понимание и оценку китайской поэзии, но также поднимает важные этические и культурные вопросы о роли AI в области литературы.

Основываясь на теоретических и практических знаниях литературной герменевтики и современных ресурсах AI, мы можем предложить педагогическую технологию непрерывного анализа поэтического текста по дисциплине «История китайской литературы» на примере стихотворения Ду Фу «玉华宫 (溪回松风长)» в переводе В. Алексеева:

«溪回松风长，苍鼠窜古瓦。

不知何王殿，遗构绝壁下。» ^[4] –

«Поток все кружит, в соснах все время ветер.

Здесь серая мышь в древний спаслась черепок.

И мне неизвестно: зала какого владыки

осталась стоять там, под отвесной стеной» ^[3].

Герменевтический анализ – это метод интерпретации текстов, который направлен на понимание смысла и значения произведения путем изучения его исторического, культурного и литературного контекстов. Для стихотворений Ду Фу герменевтический анализ будет включать изучение исторического и культурного наследия Китая династии Тан, а также литературных условностей и методов, используемых Ду Фу.

Чтобы провести герменевтический анализ стихов Ду Фу, нужно начать с изучения исторических и культурных традиций династии Тан, включая политические, социальные и экономические условия того времени. Это послужило бы основой для понимания тем и мотивов, присутствующих в поэзии Ду Фу, таких как акцент на быстротечности жизни и борьбе простых людей.

На следующем этапе необходимо изучить литературные приемы Ду Фу, такие как использование им образов, метафор и аллюзий, а также его приверженность традиционным формам поэзии, таким как ши и ци. Это дало бы представление о том, как Ду Фу использовал литературные условности, чтобы передать смысл и выразить свои идеи. Наконец, можно читать и интерпретировать стихи Ду Фу в свете исторического и культурного контекста и литературных приемов, стремясь понять общий смысл и значение поэзии. Эта интерпретация будет подкреплена внимательным чтением и анализом конкретных строк, фраз и образов в стихах.

Изучение поэзии Ду Фу посредством герменевтического анализа может обеспечить более глубокое понимание его творчества и его места в литературном и культурном контексте династии Тан. Это междисциплинарный подход, который включает изучение литературы, истории и культуры.

С учетом системы работы с поэтическим текстом, мы предлагаем следующие этапы применения педагогической технологии работы с помощью AI:

1. Ознакомительный этап. Этот этап предполагает прочтение реципиентами исследуемого материала для дальнейшего детального анализа. В качестве примера рассматривается фрагмент стихотворения Ду Фу.

2. Выявление общих точек культурного образа. Такие точки всегда могут быть расшифрованы и интерпретированы неподготовленным читателем. Изучив текст произведения построчно на языке оригинала и в переводе В. Алексеева, обучающимися выделяются ключевые образы.

3. Реконструкция архетипических образов. Такие образы могут привлечь нас к той стихии, носителями которой мы являемся, вне зависимости от национальной и культурной принадлежности. Анализ архетипических образов привлекает учащихся к источникам, близким к фольклору и мифологии, стимулирует применение ранее полученных знаний. Каждый выявленный ранее образ обрабатывается с применением уже полученных знаний и составляется система образов.

Например, согласно словарю символов, мышь (鼠) «символизирует робость. <…> В народных поверьях мыши – это души, которые выбегали изо рта мертвых (красные – если покойные были добродетельны, черные – если грешны), подобно голубям, которые, как утверждалось, вылетают изо рта святых, когда их души покидают мертвые тела. <…> мышей используют для предсказаний, так как полагают, что те знают тайны загробного мира» ^[4]. Также анализируем остальные выделенные образы-символы с применением дополнительных источников.

4. Применение аналитических инструментов AI. Обратимся к ресурсу CopyMonkey ^[6], проводя построчный анализ стихотворения Ду Фу. Вводя в поле тематики «Поток все кружит, в соснах все время ветер», мы получаем ответ: «Издавна считается, что ветер – это дух, который кружит по миру. И в соснах он всегда присутствует, потому что это древо силы и мудрости. Хотя сосны могут расти в любом месте, в них всегда будет дух ветра». Далее продолжаем осуществлять построчный анализ через CopyMonkey:

«Здесь серая мышь в древний спаслась черепок» ^[2] – «Древний черепок на месте серой мыши. Здесь она спаслась от кошек, от зубров и от других врагов. Каждый день она выходила из своей норки и проводила время в тени деревьев. В ночное время она выходила на поляну и искала еду. Однажды мышь увидела кошку. Кошка была большая и сильная, и она подбежала к мыши. Мышь попыталась убежать, но кошка быстро схватила ее. Мышь попыталась заплакать, но кошка была слишком быстра. Мышь попыталась бежать в свою норку, но кошка схватила ее и сожрала. Мышь была мертва. Древний черепок остался на месте серой мыши. Она больше не выходила из своей норки, и ее тело покрылось плесенью. Черепок остался на месте, пока не покрылся пылью» ^[6].

«И мне неизвестно: зала какого владыки / осталась стоять там, под отвесной стеной» ^[2] – «С тех пор прошло много времени, но зал остается неизменным. Кто знает, когда он был построен? Наверное, это были древние времена. Владыка, которому принадлежал этот зал, должен был быть очень могущественным человеком. Сейчас зал пуст, и никто не знает, когда он снова примет жизнь» ^[6].

Текст, полученный через CopyMonkey предполагает дальнейшую переработку обучающимися. Так, следует обратить внимание на те образы, которые представлены в интерпретации AI.

5. Проведение парадигмы между образами, полученными при первичном прочтении обучающимися, и образами, выделенными после анализа текста через AI-ресурс CopyMonkey. Обучающимися отмечаются их коннотационные уровни с целью сбора целостной картины художественного мира анализируемого текста, исследуются новые, предложенные AI, значения, а также проводятся параллели в прочтении между каждым фрагментом.

6. Итоговый анализ. Обучающиеся систематизируют полученные данные, группируя поуровневые значения образов по принципу дедукции, формируя общую интерпретационную картину в стихотворении Ду Фу. Примером такого итогового анализа могут стать утверждения: «В стихотворении Ду Фу «玉华宫 (溪回松风长)» определяется мотив смерти, который выявляется в каждом анализируемом фрагменте. Образы, выделенные в ходе интерпретации, при герменевтическом анализе обращают нас к образу смерти, забытия, бренности. Деревья, которые качает ветер, имитируют шепот, обращающий нас к потустороннему мира, который живому человеку недоступен. В то же время сами деревья могут быть срублены человеком или повалены стихией, которая также заложена в образе ветра. Образ мыши, столь популярный и архетипичнный, – это образ собирателя, который накапливает зерна на холодную зиму. Предлагаемая разработка AI образа мыши описывает смерть мыши, которая не запасла ничего на зиму. При этом этот образ антиномичен: сбор зерен в период урожая обращает нас к сбору душ во время аллегорической Жатвы – Страшного Суда, но в то же время мышь лишь бренное существо, прячущееся от малейшего шороха. Автор обращает нас к величественной зале за отвесной стеной следом за описание образа мыши, используя художественный троп противопоставления большого (правителя) и малого (мыши), одновременно уравнивая их пред лицом высшего Суда, Смерти». Пример такого итогового анализа фрагмента стихотворения Ду Фу – это репрезентация примененной педагогической технологии герменевтического анализа поэтического текста, которая совершенствуется благодаря использованию AI.

Одним из способов проведения герменевтического анализа поэзии Ду Фу с использованием AI является применение методов обработки естественного языка (НЛП) для анализа текста. Алгоритмы НЛП можно задействовать для выявления паттернов и тем в поэзии, таких как адаптация образов, метафор и аллюзий. Это может дать представление о глубинном, общекультурном значении символов китайской поэзии, анализ которой может быть усовершенствован благодаря AI.

Выводы. Таким образом, AI может быть ценным инструментом в герменевтическом анализе поэтических текстов, таких как поэзия Ду Фу. Используя такие методы, как переработка художественной речи и постоянное машинное обучение, AI может помочь в определении закономерностей и тем в поэзии, обеспечивая более глубокое понимание литературных условностей и методов, используемых поэтом. Кроме того, AI может помочь в анализе исторического и культурного контекста поэзии, обеспечивая вычислительную поддержку для таких задач, как анализ данных и анализ текста. Однако важно отметить, что использование AI в герменевтическом анализе не должно заменять традиционные методы интерпретации, а скорее дополнять и поддерживать их. Окончательную интерпретацию всегда должен делать исследователь, который может учитывать более широкий контекст и нюансы произведения и культуры, к которой оно принадлежит. Разработанная педагогическая технология работы с AI при анализе поэтического текста может быть адаптирована как для аудиторных практических занятий, так и для самостоятельной работы обучающихся. Избранный нами материал (фрагмент стихотворения китайского поэта эпохи Тан Ду Фу) и ресурса, основанного на AI, CopyMonkey могут заменяться другими ресурсами и текстом любого характера. Подобного рода педагогическая технология может стать новой вехой в методике преподавания через интерпретационные инструменты литературной герменевтики.