Recenzenci

Dr hab. Tomasz Szutkowski, prof. Uniwersytetu Szczecińskiego

Dr hab. Iwona Witczak-Plisiecka, prof. Uniwersytetu Łódzkiego

Wykonanie okładki i stron tytułowych

Przemysław Spiechowski

Zdjęcie na I stronie okładki

witsarut sakorn/iStock

Wydawca

Izabela Grabowska

Redakcja

Hanna Trubicka

Korekta

Bartosz Płotka

Koordynator produkcji

Mariola Grzywacka

Publikacja finansowana ze środków Uniwersytetu Szczecińskiego.

Copyright © by Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2025

ISBN 978-83-01-24877-2

DOI https://doi.org/10.53271/2025.149

eBook został przygotowany na podstawie wydania papierowego z 2025 r. (Wydanie I)

Warszawa 2025

Wydawnictwo Naukowe PWN SA

02-460 Warszawa, ul. Gottlieba Daimlera 2

tel. 22 69 54 321, faks 22 69 54 288

infolinia: 801 33 33 88

e-mail: pwn@pwn.pl

www.pwn.pl

Skład wersji elektronicznej na zlecenie Wydawnictwo Naukowe PWN S.A.
Michał Latusek

Fragment

Słowo wstępne

1. Sztuczna inteligencja

1.1. Krótka definicja sztucznej inteligencji

1.2. Sztuczna inteligencja w literaturze i kulturze

1.3. Sztuczna inteligencja w nauce i technice

1.3.1. Teoria informacji i cybernetyka jako podwaliny rozwoju AI

1.3.2. Narodziny AI

1.3.3. Współczesna AI

1.3.4. Ogólna a wąska i generatywna AI

1.3.5. Miejsce sztucznej inteligencji w procesach przekładu

2. Technologia w przekładzie – rys historyczny

2.1. Ewolucja i synteza

2.2. Początki tłumaczenia maszynowego

2.3. Rozwój narzędzi wspomagających tłumaczenie komputerowe

2.3.1. Komputer osobisty

2.3.2. Pierwsze narzędzia CAT

2.3.3. Proliferacja systemów CAT od lat 90. XX wieku

2.3.4. Kompatybilność i standaryzacja rozwiązań

2.3.5. Integracja CAT i tłumaczenia maszynowego

3. Etapowy rozwój tłumaczenia maszynowego

3.1. Tłumaczenie oparte na regułach

3.2. Tłumaczenie oparte na przykładach

3.3. Tłumaczenie oparte na statystyce (Statistical Machine Translation, SMT)

3.4. Tłumaczenie oparte na sieciach neuronowych (Neural Machine Translation, NMT)

3.5. Granice poznawalności: sieci neuronowe jako „czarna skrzynka”

4. Techniczne aspekty tłumaczenia maszynowego opartego na sieciach neuronowych

4.1. Sieć neuronowa

4.1.1. Sieć neuronowa i model: definicje

4.1.2. Uczenie sieci neuronowej

4.1.3. Typy uczenia maszynowego

4.2. NLP – przetwarzanie języka naturalnego

4.2.1. Duży model językowy (Large Language Model)

4.2.2. Osadzenia słów – wektorowa reprezentacja znaczenia

4.2.3. Trenowanie LLM

4.2.4. Uzyskiwanie pożądanej jakości tłumaczenia

4.2.5. Funkcjonowanie LLM

5. Tłumaczenie maszynowe a rola tłumaczki

5.1. Hybrydyzacja procesu przekładu

5.2. Wybór tekstów do tłumaczenia maszynowego

5.3. Pre-edycja tekstu

5.4. Post-edycja tekstu

5.5. Post-edycja a torowanie

5.6. Prognozy zapotrzebowania na usługi tłumaczeniowe w dobie sztucznej inteligencji

5.7. Wyzwania w nauczaniu tłumaczenia pisemnego

5.8. Strategie dydaktyczne na zajęciach z tłumaczenia

6. Specyficzne cechy językowe tłumaczeń automatycznych

6.1. Strategie tłumaczeniowe i zróżnicowanie stylistyczne tekstu

6.2. Rozpoznawalność tłumaczenia maszynowego

6.2.1. Gęstość leksykalna

6.2.2. Różnorodność leksykalna

6.2.3. Wyrafinowanie leksykalne

6.2.4. Interferencje syntaktyczne z języka źródłowego

7. Ocena jakości neuronowego tłumaczenia maszynowego

7.1. Metody zautomatyzowane a ocena dokonywana przez człowieka

7.2. Metryki oparte na tłumaczeniach referencyjnych

7.3. Metryki oparte na uczeniu nadzorowanym – prognozowanie jakości

7.4. Metryki do oceny jakości przez człowieka

7.5. Automatyczna ocena jakości bez udziału oceny przez człowieka

8. Ogólnospołeczne aspekty tłumaczenia maszynowego

8.1. Regulacja kwestii etycznych w tłumaczeniu maszynowym

8.2. Płeć w tłumaczeniu

8.2.1. Płeć jako problem w tłumaczeniu

8.2.2. Widoczność w języku

8.2.3. Tendencyjność w prezentacji mężczyzn i kobiet w tłumaczeniu maszynowym

8.2.4. Tłumaczenie maszynowe jako wzmacniacz różnic i stereotypów

8.2.5. Efekty społeczne niezrównoważonej reprezentacji płci w tłumaczeniu

8.3. Problem języków o niskich zasobach

8.4. Prawa autorskie

8.4.1. Potrzeba regulacji

8.4.2. Użytkowanie danych językowych w LLM

8.4.3. Autorstwo tłumaczeń maszynowych

8.5. Wpływ tłumaczenia maszynowego na język i społeczeństwo

9. Postscriptum. Varia

9.1. W kręgu tłumaczenia maszynowego: organizacje i wydarzenia

9.2. Jak stworzyć własne narzędzie NMT

9.3. Źródła i materiały do dalszej nauki

Bibliografia

Przypisy

Pozostałe rozdziały dostępne w pełnej wersji e-booka.

Słowo wstępne

Pod koniec 2022 roku uwagę wykładowców filologii angielskiej na Uniwersytecie Szczecińskim zwróciły niewiarygodne postępy poczynione przez kilkoro studentów w tworzeniu esejów na tematy literackie, złożonych jako prace domowe. Teksty te znacznie różniły się od prac pisanych na zajęciach, jeśli chodzi o poprawność i płynność wyrażania się, złożoności fraz, długości tekstu, kompletności tez, argumentacji i toku rozumowania. Dostępny w internecie automatyczny wykrywacz AI (artificial intelligence) pozwolił na zakwalifikowanie ich jako pisanych częściowo lub w całości przez narzędzie oparte na sztucznej inteligencji. Dla większości wykładowców obsługujących studia filologii angielskiej na Uniwersytecie Szczecińskim było to zarazem pierwsze zetknięcie z doskonałością sztucznej inteligencji w wersji umożliwionej przez powstanie jej zaawansowanej formy, jaką jest uczenie głębokie w sztucznych sieciach neuronowych.

W tym samym czasie na zajęciach z translatoryki zaczęły pojawiać się prace tłumaczeniowe, które okazywały się identyczne z tłumaczeniami generowanymi przez oparte na AI narzędzia językowe ostatniej generacji, takie jak ChatGPT, Google Translator i DeepL. Ponieważ identyczne przetłumaczenie złożonego tekstu przez człowieka i maszynę jest równie mało prawdopodobne jak dwa identyczne tłumaczenia pochodzące od dwóch różnych tłumaczy, prace te bez wątpienia nie zostały wykonane samodzielnie przez studentów. Ale czy to wystarczyło, by zdyskwalifikować je jako kolejne przypadki akademickiego oszustwa?

W przypadku eseju sprawa jest jednoznaczna. Umiejętność dokonania samodzielnej refleksji nad dziełem literackim i oddania jej na piśmie w formie przestrzegającej zasad gatunku, w tym przypadku eseju akademickiego, jest nieodzowną umiejętnością filologa. Napisanie eseju przy pomocy sztucznej inteligencji ani nie pomaga w nabyciu tej umiejętności, ani nie dowodzi jej opanowania przez studenta, tak więc nosi wszelkie znamiona oszustwa akademickiego i jest w każdym przypadku naganne (chyba że takie było przydzielone na zajęciach zadanie). W przypadku tłumaczenia sprawa jest bardziej złożona. W końcu w procesie tłumaczenia dozwolone jest korzystanie z różnych narzędzi, które mają zapewnić poprawność i płynność tekstu docelowego, takich jak słowniki frazeologiczne, słowniki synonimów, słowniki specjalistyczne, zbiory terminologii, korpusy równoległe, wreszcie – internet jako korpus danych, za pomocą którego można przekonać się o występowaniu i powszechności danej formy wyrazu, kolokacji czy idiomu. Sztuczna inteligencja wykorzystuje wielkie zbiory danych, by nauczyć się przekładu z języka na język, i ostatecznie jest tylko kolejnym narzędziem tłumacza, które można wykorzystać w procesie sporządzenia przekładu. Czy student będący zawodowym tłumaczem, mający w domu do dyspozycji profesjonalne narzędzie CAT (Computer-Assisted Translation, tłumaczenie wspomagane komputerowo), dokonuje nadużycia, posługując się nim przy wykonaniu pracy domowej? W końcu narzędzia takie powinny wchodzić w skład wyposażenia dostępnego na zajęciach z przekładu – a jeśli nie wchodzą, wynika to raczej z oszczędności niż z koncepcji nauczania. Tłumaczenie nie ma obowiązku wyróżniać się oryginalnością, nie zawsze też jest pracą wymagającą dużej kreatywności. Zajęcia translatorskie nie mają na celu ćwiczenia bądź sprawdzania umiejętności tworzenia płynnego, spójnego i poprawnego językowo i merytorycznie tekstu w języku obcym bez pomocy jakichkolwiek narzędzi tłumacza, gdyż do opanowania języka obcego służą inne zajęcia – zajęcia z praktycznej znajomości języka obcego, zajęcia specjalistyczne z pisania i pisania akademickiego, jak również do pewnego stopnia wspomniane na wstępie zajęcia z literatury.

Decyzje o dopuszczalności posłużenia się narzędziem do tłumaczenia maszynowego w ramach zajęć lub przygotowania pracy domowej w realiach uczelnianych podejmuje nauczyciel akademicki w zgodzie ze swoją interpretacją celu tych zajęć i wizją przyszłego praktycznego zastosowania nabytych przez studentów umiejętności (o ile interesują go przyszłość studentów i praktyczne cele nauki). Osobiście rozstrzygnęłam ten dylemat na korzyść studenta i nabywanych przez niego umiejętności. Proces tłumaczenia przy pomocy sztucznej inteligencji polega na przygotowaniu tekstu (na przykład przez usunięcie elementów graficznych i zmiany układu tekstu na stronie), a następnie – po uzyskaniu tekstu przełożonego maszynowo – opracowaniu go przez usunięcie błędów rzeczowych i językowych oraz innych licznych zabiegach, o których będzie mowa później w rozdziale poświęconym redakcji tekstu docelowego (post-edycji). Ostatecznie z procesu tego wyłania się końcowa postać tekstu. Prace złożone do oceny na moich zajęciach z translatoryki przez studentów, którzy posłużyli się tłumaczeniem maszynowym, pomijając etap edycji, zostały w pojedynczym przypadku ocenione pozytywnie, gdyż konieczna ingerencja tłumacza była niewielka i tekst docelowy w surowej formie prosto z maszyny dostatecznie wypełniał(by) funkcje określone w sformułowaniu zadania. W innych przypadkach zostały ocenione jako niedostateczne, gdyż wymagały rzetelnej i wieloskładnikowej edycji. W przypadku najbogatszego kulturowo tekstu w języku angielskim, felietonu o tematyce popularno-naukowej napisanego w tonie humorystycznym[1], surowy tekst polski wygenerowany przez narzędzie DeepL uzyskał 4 z możliwych 100 punktów.

Zamiast eliminować stosowanie narzędzi wspomagających tłumacza przez studentów, należy raczej pomóc im w zrozumieniu ich możliwości i ograniczeń. W moich oczach zadaniem nauczyciela akademickiego jest taki wybór tekstów, będących przedmiotem przekładu, który po pierwsze uzmysłowi studentom zasadnicze znaczenia post-edycji w procesie tłumaczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, po drugie – da im możliwość ćwiczenia umiejętności rozpoznawania braków tekstu przetłumaczonego maszynowego oraz ich eliminacji, jak również rozpoznania tekstów, których tłumaczeniu maszynowemu poddawać nie warto. Jest tak w przypadku, gdy skorzystanie z tłumaczenia maszynowego nie przynosi ani zysku na czasie, ani zmniejszenia wysiłku umysłowego wkładanego w zadanie przez tłumacza; albo jeśli obniża jakość przekładu poprzez sugerowanie suboptymalnych rozwiązań w sytuacji, gdy jakość ta – rozumiana na przykład jako bogactwo leksykalne i idiomatyczność wypowiedzi – odgrywa istotną rolę w zastosowaniach tekstu docelowego.

Zaistnienie dobrego jakościowo tłumaczenia maszynowego dzięki sztucznej inteligencji jest faktem, który stawia uczelnie i nauczycieli akademickich przed zadaniem dostosowania programów i sposobów nauczania do tej sytuacji. Konieczne jest włączenie go do procesu dydaktycznego, a więc również przybliżenie tak studentom, jak i wykładowcom technologii kryjącej się za dokonaniami sztucznej inteligencji w zakresie procesowania języka w ogóle i tłumaczenia w szczególności, jak również umiejscowienie tego zjawiska w szerszych ramach społecznych przez udostępnienie informacji na temat historii, teorii i badań z zakresu wykorzystania tłumaczenia maszynowego w pracy tłumacza i w dydaktyce przekładu. Taki właśnie cel stawia sobie niniejsza książka, przy czym jej tematyka ogranicza się do przekładu pisemnego.

Postęp w tłumaczeniu maszynowym był związany od zarania z rozwojem lingwistyki komputerowej, narzędzi przetwarzania języka naturalnego i sztucznej inteligencji. Choć jego zastosowania miały być praktyczne, było to również fascynujące zadanie, którego rozwiązanie obiecywało głębokie zrozumienie ludzkiego umysłu oraz języka, jednej z najwyższych manifestacji umysłu. Dlatego zawsze przyciągało specjalistów z różnych dziedzin, w tym inżynierii elektrycznej, fizyki, lingwistyki, tłumaczeń, logiki matematycznej i filozofii języka. W niniejszym opracowaniu temat ten został ujęty z perspektywy tłumacza-językoznawcy, zainteresowanego do pewnego stopnia historią tłumaczenia maszynowego i technologią, która je umożliwia, ale przede wszystkim zrozumieniem jego zastosowania i roli w kognitywnym, organizacyjnym i społecznym procesie przekładu.

Mimo wszelkich starań, aby zawartość była rzetelna i na czasie w momencie pisania, w miarę upływu czasu niektóre treści będą tracić na aktualności. Jako że sztuczna inteligencja to dziedzina, która rozwija się w bardzo szybkim tempie, a nowe odkrycia i przełomy następują w niej nieustannie, niektóre informacje zawarte w tej książce nieuchronnie zestarzeją się stosunkowo szybko, zwłaszcza te dotyczące rozwiązań technicznych i źródeł dostępnych w sieci.

Należy również wspomnieć, że koncepcje techniczne zostały tu przedstawione w uproszczony sposób – zrozumiały, mam nadzieję, dla humanistów – a jednocześnie dość szczegółowo, z myślą o tych, którzy nie będą chcieli poprzestać na roli użytkowników. Na tym polu pozostało bowiem jeszcze nieco do zrobienia, a dostępne w internecie materiały i źródła pozwalają na tworzenie własnych narzędzi tłumaczeniowych, np. do tłumaczenia tekstów specjalistycznych lub języków i dialektów o małych zasobach.

Książka skierowana jest również do studentów i językoznawców zainteresowanych pisemnym tłumaczeniem maszynowym jako dziedziną badań. Stąd uwzględnione są w niej wybrane aspekty specjalistyczne, takie jak na przykład rozwój metod ewaluacji jakości tłumaczenia maszynowego. Stąd też dbałość o szczegółowe informacje bibliograficzne.

By spełnić własne postulaty odnoszące się do manifestacji równości płci w języku (patrz podrozdział 8.2.1), zdecydowałam się używać w dalszej części form żeńskich: „tłumaczka”, „autorka” i „edytorka” – jako form generycznych, neutralnych w odniesieniu do płci (przejściowa lekka dezorientacja, jaką wywoła to u Czytelniczek i Czytelników, jest w moich oczach do przyjęcia). Dla równowagi inne rzeczowniki osobowe występują w tekście w formie generycznej męskiej. Użyte w tekście słowo „edytor” oznacza narzędzie elektroniczne.

Sztuczna inteligencja

1.1. Krótka definicja sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja (artificial intelligence – AI, w języku polskim również: SI) to po pierwsze gałąź informatyki poświęcona tworzeniu systemów obliczeniowych zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają inteligencji, gdy są wykonywane przez ludzi – takich jak rozumowanie, uczenie się, rozpoznawanie wzorców, podejmowanie decyzji, a także rozumienie języka naturalnego. Po drugie, nazywa się tak również efekty prac rozwojowych na tym polu, czyli różne formy symulacji ludzkich zdolności poznawczych za pomocą systemów obliczeniowych. Użycie tego terminu w kolejnych podrozdziałach nawiązuje do drugiego z tych znaczeń. Jest ono tłumaczeniem z angielskiego terminu „artificial intelligence” (AI), wprowadzonego do obiegu w roku 1955 i przypisywanego Johnowi McCarthy’emu[2].

1.2. Sztuczna inteligencja w literaturze i kulturze

Motywy myślących automatów i sztucznych tworów wyposażonych w umiejętności upodobniające je do człowieka pojawiły się w kulturze na długo przed tym, zanim stały się przedmiotem myśli naukowej i zanim powstał termin „sztuczna inteligencja”. I tak już w przysłowiowej starożytnej Grecji powstał mit o Talosie, metalowym robocie skonstruowanym przez Hefajstosa i zaprogramowanym do samodzielnej kontroli i ochrony wybrzeża Krety, a w roku 1770 węgierski arystokrata i wynalazca Wolfgang von Kempelen zbudował i publicznie demonstrował zafascynowanym widzom „mechanicznego Turka” grającego w szachy, co później okazało się oszustwem[3]. W roku 1920 w sztuce teatralnej czeskiego autora Karela Čapka pojawia się pojęcie robota[4] (od czeskiego robota – praca), jak również wizja konfliktu społecznego między człowiekiem a stworzoną przez niego maszyną wyposażoną w świadomość i buntu robotów, zaprzęgniętych do niewolniczej pracy na rzecz ludzi.

Wraz z rozwojem techniki temat interakcji i rywalizacji człowieka i inteligentnej maszyny zaczął pojawiać się coraz częściej w literaturze i filmie, przy czym inteligentne twory człowieka występują w nich alternatywnie jako zagrożenie albo ofiara ludzkiej pychy, niekiedy również obsadzają role narratorów[5].

Jedno z najbardziej oryginalnych dzieł Stanisława Lema, łączące science fiction, filozofię i groteskę, poświęcone jest w całości tematyce sztucznej inteligencji. Cyberiada[6] to zbiór opowiadań osadzonych w świecie inteligentnych maszyn, robotów i cybernetycznych wynalazków. Akcja dzieje się w galaktyce zamieszkanej przez mechaniczne istoty. Głównymi bohaterami są Trurl i Klapaucjusz – genialni konstruktorzy, którzy rywalizują w tworzeniu coraz bardziej zaawansowanych wynalazków, często wymykających się spod kontroli. W opowiadaniach Lem porusza tematykę sztucznej inteligencji, wolnej woli i granic techniki, w filozoficzny sposób eksplorując możliwości AI i zaawansowanej robotyki. Pojawiają się tu maszyny, które mają uczucia, ambicje, a nawet kompleksy. Lem zadaje pytania o moralność maszyn, ich zdolność do samodzielnego myślenia i konsekwencje tworzenia inteligentnych istot. Cyberiada to dzieło wyjątkowe pod względem językowym – zawiera liczne neologizmy, zabawy słowne i cybernetyczną poezję, co jednak nie powstrzymało tłumaczek przed przełożeniem jej na liczne języki, z chińskim włącznie[7]. Jedno z najbardziej kultowych opowiadań Cyberiady to Wyprawa pierwsza A, czyli Elektrybałt Trurla. Autor przewidział w nim koncepcję AI generującej teksty i piszącej poezje, czyli pierwowzór chatbota – programu do generowania na zawołanie tekstów o dowolnej treści i w dowolnej formie. Na żądanie Klapaucjusza Elektrybałt musi układać coraz trudniejsze i bardziej absurdalne wiersze, na przykład o miłości w języku wyższej matematyki. Ze wszystkich zadań wywiązuje się świetnie, doprowadzając do rozpaczy „prawdziwych” poetów, odartych tym samym z jakiegokolwiek splendoru.

Należy dodać, że wizje humanoidalnych maszyn odnoszą się do takiego rodzaju sztucznej inteligencji, którego zaistnienie w przyszłości pozostaje w sferze hipotez – tak zwanej sztucznej inteligencji ogólnej. Pojęcie to zostanie wyjaśnione w podrozdziale 1.3.4. Technologie tłumaczenia maszynowego obywają się dziś bez niej, a tym samym jak na razie nie mają z nią bezpośredniego związku.

1.3. Sztuczna inteligencja w nauce i technice

1.3.1. Teoria informacji i cybernetyka jako podwaliny rozwoju AI

Jako dziedzina nauki sztuczna inteligencja sięga korzeniami do teorii informacji oraz cybernetyki, która zaczęła się rozwijać w XX wieku dzięki pracom matematyków i informatyków. Za prekursora teorii informacji uważany jest Claude Shannon, który w swoim słynnym eseju z roku 1948 A Mathematical Theory of Communication wyjaśnił jej podstawowe pojęcia, takie jak entropia, redundancja i pojemność kanału, oraz zapoczątkował teorię kodowania[8]. Amerykański matematyk i filozof Norbert Wiener przeszedł do historii jako ojciec cybernetyki, czyli nauki o „sterowaniu i komunikacji w zwierzęciu i maszynie” (używając zwrotu z tytułu książki opublikowanej również w roku 1948) oraz w organizacjach[9]. Wiener pracował nad matematycznym ujęciem komunikacji, podejmując tematykę z zakresu procesowania sygnałów, stochastyki i mechanizmów sprzężenia zwrotnego, czym przyczynił się wydatnie do rozwoju teorii informacji. Jednym z pionierów na polu cybernetyki był również Alan Turing, autor słynnego testu, który zaproponował w roku 1950 jako sposób mierzenia inteligencji maszynowej[10]. Test ten to metoda oceny zdolności maszyny do wykazywania zachowania nierozróżnialnego od ludzkiego. W klasycznej wersji testu człowiek prowadzi rozmowę z dwoma uczestnikami: drugim człowiekiem i maszyną, komunikując się wyłącznie za pomocą tekstu. Jeśli nie potrafi jednoznacznie stwierdzić, kto jest maszyną, uznaje się, że maszyna przeszła test. Według najnowszych badań najbardziej znany ze współczesnych programów do prowadzenia konwersacji oparty o sztuczną inteligencję, ChatGPT 4.0, zdaje test Turinga, a od ludzi odróżnia go wyższy poziom altruizmu i gotowości do kooperacji[11].

Przypisy

[1] George Pullum, “The Great Eskimo Vocabulary Hoax”, w: Pullum, George, The Great Eskimo Vocabulary Hoax and Other Irreverend Essays on the Study of Language (Chicago: The University of Chicago Press, 1991), 159–167.

[2] Nils Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthesis (Burlington: Morgan Kaufmann, 1998); Nils Nilsson, The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements (Cambridge: Cambridge University Press, 2009).

[3] Rękami „mechanicznego Turka” poruszał z ukrycia operator-człowiek. Zob. Tom Standage, The Turk: The Life and Times of the Famous Eighteenth-Century Chess-Playing Machine (Walker & Company: Nowy Jork, 2002).

[4] Karel Čapek, R. U. R. (Praga: Aventinum, 1920), tłumaczenie polskie: R. U. R., tłum. Martyna M. Lemańczyk (wolnelektury.pl, 2022, https://www.legimi.pl/ebook-r-u-r-karel-capek,b724044.html).

[5] Zob. np. Isaac Asimov, I, Robot (Nowy Jork: Gnome Press, 1950); Arthur C. Clarke, 2001: A Space Odyssey (Nowy Jork: Hutchinson, 1968); Philip K. Dick, Do Adroids Dream of Electric Sheep? (Nowy Jork: Doubleday, 1968), filmy: Blade Runner (1982), Westworld (1973), Terminator (1984), RoboCop (1987), Matrix (1999), Ex Machina (2015), Ich bin den Mensch (2021).

[6] Stanisław Lem, Wyprawa pierwsza A, czyli Elektrybałt Trurla, w: Stanisław Lem, Cyberiada (Kraków: Wydawnictwo Literackie, 1965).

[7] Rui Mao, „Recepcja twórczości Stanisława Lema w Chinach i (nie)przetłumaczalność Cyberiady na język chiński”, Studia językoznawcze 21 (2022): 65–73.

[8] Claude Shannon, „A Mathematical Theory of Communication”, Bell System Technical Journal 27.3 (1948): 379–423, 27(4): 623–656.

[9] Norbert Wiener, Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine (Cambridge, Massatchusetts: The MIT Press, 1948).

[10] Alan Turing, „Computing Machinery and Intelligence”, Mind, LIX 236 (1950): 433–460.

[11] Mei Qiaozhu et al., „A Turing test of whether AI chatbots are behaviorally similar to humans”, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 121.9 (2024), https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2313925121.