Ключевое слово: «алгоритм»

Актуальность исследования обусловлена востребованностью внедрения в современный переводческий процесс алгоритма, разработанного на основе искусственного интеллекта, ChatGPT. Целью исследования является рассмотрение перспектив использования алгоритма обработки естественного языка в контексте современного переводческого процесса. В статье дан анализ работы модели ChatGPT и эффективности её использования на практике, что включает в себя оценку преимуществ и недостатков, влияющих на последующее расширение области её применения в переводческой деятельности. В результате было установлено, что ChatGPT как переводческий инструмент приносит значительные выгоды в плане профессиронального перевода ввиду способности к анализу контекста и созданию фраз с учётом заданных параметров. Особо отмечено, что данный алгоритм сегодня является наиболее ярким примером использования искусственного интеллекта в качестве вспомогательного инструмента на уровне с другими видами переводческих программ, поскольку он обеспечивает оперативный и высококачественный доступ к переводам и информации, что демонстрируется на примерах в статье.

В статье рассмотрен алгоритм расчета количественных характеристик подготовки обучающихся в одном семестре. Объем знаний, получаемый обучающимися в ходе подготовки в отдельном семестре, представлен в виде де-терминированной матричной модели. В основе построения алгоритма предлагается использовать функционально-структурный подход, при котором образовательный процесс в военных образовательных организациях высшего образования разбивается на структуру из последовательных и функционально завершённых циклов подготовки, обучающихся по специальности. Исходными данными для алгоритма являются распределение учебного времени по дисциплинам одного семестра обучения из учебного плана по специальности, а также данные о квалификации преподавательского состава. Предусмотрен учет дополнительных источников знаний, учтена возможность забывания полученных знаний обучающимся. Реализация предложенного алгоритма позволит на количественном уровне оценить качество процесса обучения в семестре и влияние на него объективных и субъективных факторов.