Архив статей журнала
Введение. Всеобъемлющее развитие цифровых технологий делает миры компьютерных игр не только моделями представлений о реальности, но и системами, обладающими с ней сходством. Хотя альтернативные симулированные миры могут значительно отличаться целями и логикой развития, репрезентация и экспериментирование с моральными системами в играх представляет богатый опыт построения цифровых моральных систем и их ограничений.
Материалы и методы. В рамках исследования использованы диалектический метод, системный анализ, интерпретация, сравнение и синтез. Использованы сравнительно-типологический и сравнительно-аналитический подходы при изучении систем морали в рамках игровых цифровых миров и цифровых социальных систем.
Результаты исследования. Во многих играх вводится количественный расчет морали – очки морали, кармы, чести или репутации, представляющие или оценку действий стоящими над игровыми событиями акторами (разработчиками или игровыми богами), или подразумеваемое отношение окружающих. Так как в параметре этика, в отличие от других характеристик аватара, сложно отделить протагониста и игрока, то системы морали легко перестраиваются на оценку поведения последнего и в целом могут стать определяющими в обычном мире, как показывает пример Китая. Однако многие современные игры отказываются от искусственной количественной надстройки в системе морали, демонстрируя вместо этого неоднозначность моральных решений и непредсказуемость последствий, представляя невозможность построения универсальной этической системы.
Обсуждение и заключения. Существующая неопределенность в оценке морали подчас служит основанием для предположения о роли искусственного интеллекта в построении моральной системы на основании противоречивых и неполных данных, однако в этом случае мы возвращаемся к модели, в которой моральная оценка передана возвышающейся над реальностью сущности, в качестве которой выступает искусственный интеллект.
Введение. Интенсификация и техническое развитие страны, пандемия COVID-19 и постковидный этап вызвали активную интеграцию цифровых средств в образовательный процесс, что привело к новому этапу развития современной российской системы образования – её цифровизации. В настоящее время разрабатываются и внедряются в обучение иностранным языкам новые цифровые технологии, в т. ч. технологии искусственного интеллекта. Данная статья рассматривает применение технологии text-to-speech с использованием нейросетей для совершенствования техники чтения на английском и немецком языках студентов языковых и неязыковых специальностей. Навыки чтения вслух на иностранном языке можно совершенствовать с помощью синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree, которые студенты могут использовать в автономной работе. В силу издания в 2018 года нового ФГОС ВПО, приведшего к уменьшению объема аудиторной работы со студентами, увеличению объема самостоятельной работы студентов и к увеличению наполняемости учебных групп, практическое использование синтезаторов речи на занятиях по иностранному языку представляется актуальным и важным.
Материалы и методы. Проведение эксперимента с целью определения эффективности использования синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree для совершенствования навыков чтения вслух студентов языковых и неязыковых специальностей, подсчет количества фонетических ошибок при чтении иноязычного текста до использования генератора голоса и после него, обобщение и интерпретация полученных результатов.
Результаты исследования. Список публикаций, изученных в процессе проведения научного исследования, составляет 40 российских и зарубежных работ. Данные материалы позволили изучить применение технологии text-to-speech с использованием нейросетей, а также синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree на занятиях по иностранному языку в вузе, что позволило доказать на практике эффективность применения анализируемых сервисов для совершенствования техники чтения на английском и немецком языках.
Обсуждение и заключения. По итогам теоретического исследования научных источников, а также изучения опыта практического применения синтезаторов речи Natural Reader и TTSFree формулируется вывод о большом дидактическом потенциале технологии text-to-speech. К возможным сферам применения технологии синтеза речи можно отнести создание аутентичного языкового окружения, автоматизацию навыков чтения вслух, аудирования и диалогической речи, а также самоконтроль обучающихся своей письменной речи, озвученной с помощью технологии text-to-speech.