Концептуалізація предметної області «штучний інтелект» з використанням інструментів великих мовних моделей

У статті розглянуто питання концептуалізації предметної області "штучний інтелект" з використанням великих мовних моделей та онтологічного моделювання. Проведено комплексний аналіз теоретичних аспектів і сучасних підходів до автоматичного виділення та структурування концептів у текстах. Особлива увага приділена проблемам, таким, як галюцинації мовних моделей, контекстуальна неоднозначність термінів, нестача спеціалізованих навчальних корпусів для гуманітарних наук та етичні виклики, що виникають у процесі використання автоматизованих систем аналізу текстів.

У практичній частині проведено експеримент із застосування великої мовної моделі GPT-4.5 для виділення ключових концептів із книги "AI and Machine Learning for Coders". Результати експерименту показали високу ефективність та швидкість автоматизації процесу, що дало змогу чітко визначити основні концепти, їх взаємозв’язки та структурувати у вигляді графу знань й онтології. Установлено, що використання онтологічного підходу дає змогу точніше та ефективніше формалізувати знання й робить інтерпретації інформації більш зрозумілим та структурованим.

Також було окреслено перспективи розвитку досліджень, серед яких –спеціалізація великих мовних моделей для гуманітарних дисциплін, удосконалення онтологічних баз і розвиток інтегрованих міждисциплінарних підходів. Запропоновано шляхи вирішення проблемних аспектів, зокрема поглиблення деталізації атрибутів концептів, розширення спектра аналізованих концептів, використання автоматизованих NLP-алгоритмів та вдосконалення етичних стандартів.

Результати дослідження мають значний потенціал для застосування в освіті та міждисциплінарних наукових дослідженнях, оскільки забезпечують структурованість, точність і глибоке розуміння складних концептів штучного інтелекту. Окрім того, розглянуті підходи можуть значно полегшити викладачам процес розробки адаптивних навчальних матеріалів, сприяти індивідуалізації освітніх програм та покращенню якості викладання складних технічних і гуманітарних курсів. Практичне впровадження отриманих результатів відкриває нові можливості для вдосконалення освітніх технологій, розвитку інноваційних наукових методик та підвищення ефективності використання штучного інтелекту в різних галузях знань.