汪飛飛
摘 要:隨著信息技術的發展、互聯網的普及以及大數據的涌現,人工智能進入2.0時代。文章首先概述了人工智能2.0下的大數據智能的概念,其次分析了圖書館知識服務面臨的大數據挑戰,最后對大數據智能在圖書館知識服務中的應用進行了思考。
關鍵詞:人工智能2.0;大數據智能;知識服務
中圖分類號:G250 文獻標識碼:A
潘云鶴院士于2016年12月在中國工程院院刊《信息與電子工程前沿(英文)》上出版了“Special issue on artificial intelligence 2.0”的專題報告。該報告提出了大數據智能、群體智能、跨媒體智能、混合增強智能和自主智能等人工智能可升級的技術。
數字時代下的圖書館已從單純地獲取信息轉變為提供特定的知識和服務來解決問題,從而達到知識創新。因此在人工智能2.0環境下,圖書館運用大數據智能能夠更好地實現知識服務。
1.大數據智能
大數據智能,顧名思義是指大數據時代下的人工智能。人工智能作為交叉學科,是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。現階段,人工智能已不再局限于模擬人的行為結果,而拓展到“泛智能”應用,即更好地解決問題、有創意地解決問題和解決更為復雜的問題。
大數據時代下,人工智能將在海量的數據中,運用強大的計算和處理能力,不斷地學習和解決問題。目前人工智能因其快速處理和自主學習的能力,被應用在計算機視覺、人臉識別、語音識別和無人駕駛等各個領域。未來,人工智能將無處不在。
2.圖書館知識服務
柯平教授認為:“圖書館的知識服務是圖書館運用知識資源和智慧開展的高層次信息服務。”融合人的智慧,圖書館將資源整合成為具有特定價值的解決方案,為讀者服務實現知識共享。近年來,圖書館知識服務研究從理論(概念、內容、原則)到知識服務平臺的構建、知識服務模式探析、技術支撐等角度進行研究。讀者利用知識服務平臺可以獲取、利用知識,而館員利用知識服務平臺可以實現數據挖掘,從而更好地為讀者提供服務。
3.圖書館知識服務面臨的大數據挑戰
一方面,隨著大數據時代的來臨,社交網絡、移動互聯網等領域的數據量正在快速地增長,圖書館的數據量也不可避免地急速膨脹。
另一方面,由于各種新技術的沖擊,知識服務的承受者、提供者、運營者及知識本身不僅覆蓋了圖書館基礎服務體系,還直指結構化、半結構化和非結構化數據的常規、廣度及深度分析。因此,面對這些大數據,圖書館知識服務面臨著以下挑戰:
(1)外部數據量的龐大導致現有的圖書館知識服務體系難以存儲、組織和利用大數據,也難以滿足讀者需求。
(2)數據結構的多樣性以及復雜性導致知識服務平臺現有的數據分析技術難以對大數據進行有效的數據建設和管理。
未來,知識服務平臺不僅要能存儲、處理以及應用這些大數據,還要能分析這些大數據的關聯性,并能分析和預測讀者的行為。顯然,數據分析已經成為圖書館知識服務體系創新與完善必不可少的支撐點。
4.大數據智能在知識服務中的應用思考
人工智能2.0時代大數據人工智能具體表現為:從淺層計算到深度推理;從單純依賴于數據驅動的模型到數據驅動與知識引導相結合學習;從領域任務驅動智能到更為通用條件下的強人工智能(從經驗中學習)。大數據智能在今后知識服務中的應用包括:①知識服務推薦平臺更加智能化。將人工智能技術應用在為讀者提供圖書推薦平臺,能夠使得知識服務推薦平臺更加智能。②提升知識服務平臺的搜索效率。使得知識服務平臺具有搜索結果更精準、交互體驗更智慧、搜索模式更豐富等優點。③促進知識服務的深度挖掘。由于傳統的數據分析技術只能常規地分析數據之間的關聯性,將大數據智能中的知識圖譜技術用于知識服務平臺,以便挖掘、分析、構建、繪制和顯示知識數據之間的相互聯系。
圖書館知識服務應當以大數據智能為契機,將人工智能的技術運用到知識服務體系的構建當中。未來圖書館知識服務體系也必將智能化。
參考文獻:
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