從“互聯網+”到“人工智能+”：不斷升級的圖書館發展引擎

摘 要：“互聯網+”改變了生產關系、升級了傳統行業生產、推動了跨界融合與創新，而“人工智能+”則顛覆了社會生產方式與思維認知，并驅動著社會向智能化、智慧化方向發展，是諸多行業發展的新引擎。文章在概述“互聯網+”“人工智能+”“人工智能+圖書館”的基礎上，設計了“人工智能+圖書館”的三層結構模型。分析認為，“人工智能+圖書館”有虛擬助理、虛擬服務、精準化管理等8個應用場景，“人工智能+圖書館”建設也面臨著理念、大數據建設基礎薄弱等障礙。

關鍵詞：互聯網+；人工智能+；人工智能+圖書館；機器學習；自然語言處理

中圖分類號：TP18；G250.7 文獻標識碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017113

Abstract Internet+ has changed relations of production， upgraded traditional industries， and promoted creation and cross-border integration. Now the artificial intelligence+ is， as a new engine， subverting social production methods and the way of thinking， and driving society to intelligent and smart direction. A three level model of intelligence+ library is constructed by the author and it is believed that precise management，virtual assistance and virtual service can be realized in the new library， but many problems are to be solved before its realization.

Key words internet+； artificial intelligence+； artificial intelligence+ library； machine learning； processing of natural language

1956年，“達特茅斯人工智能夏季研究項目”（Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）研討會首次提出了“人工智能”（Artficial Intelligence，AI）這一術語，發展至今，隨著AlphaGo的人機大戰獲勝而廣為大眾熟知。AI在諸多領域如醫療、交通等方面的成功應用，以百度、阿里巴巴、騰訊為首的互聯網巨頭公司在AI領域的布局，以及包括我國政府在內的多國將其上升到國家科技發展戰略，均標示著AI時代的即將到來。作為新工業革命基礎的AI，在驅動產業升級、推動技術創新展現出的絕對競爭力，也讓AI為我國的新一輪社會發展和供給側改革提供了一個彎道超車的機會。毫無疑問，諸如工業4.0、智能家居、無人駕駛、智能監控、智能醫療等呈現的“人工智能+應用場景”發展形態，正在改變我們的生活、工作、學習環境，也在改變著我們的生活、工作、學習模式。通過“互聯網+”（先進社會生產關系）向“人工智能+”（先進社會生產力）的引擎過渡及“人工智能+互聯網”的有效實施，變革即將到來的AI時代的社會生產方式，已成為包括圖書館界在內的行業發展共識。

1 “互聯網+”和“AI+”

1.1 “互聯網+”與“互聯網+”行動計劃

眾所周知，“互聯網+”概念在我國的提出源于2015年初李克強總理所做的《政府工作報告》，而“互聯網+”產生的背景，則是21世紀以來以“云物移大智”（云計算、物聯網、移動互聯網、大數據和智能化）為代表的新一代信息技術的迅猛發展，進而驅動的產業價值鏈體系重構和互聯網潛力的進一步釋放[1]。世界主要發達國家基于積極應對互聯網發展帶來的變革挑戰和對信息技術應用模式的創新需求，也相繼出臺了一系列行動計劃和戰略，如美國的《先進制造業伙伴計劃》及《網絡空間國際戰略》、英國的《信息經濟戰略2013》等，我國也將“互聯網+”行動計劃上升至國家戰略。自2015年7月4日《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》（國發〔2015〕40號）出臺以來，截至2017年12月1日，僅國務院發布的有關“互聯網+”行動計劃的指導意見、工作通知就達7項，這在充分說明“互聯網+”行動計劃是我國新時期的發展戰略的同時，也說明我國正積極、深入地推進“互聯網+”行動計劃，并逐一落實和向《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中所提出的“到2018年，互聯網與經濟社會各領域的融合發展進一步深化，基于互聯網的新業態成為新的經濟增長動力，互聯網支撐大眾創業、萬眾創新的作用進一步增強，互聯網成為提供公共服務的重要手段，網絡經濟與實體經濟協同互動的發展格局基本形成”“到2025年，網絡化、智能化、服務化、協同化的“互聯網+”產業生態體系基本完善，‘互聯網+新經濟形態初步形成，‘互聯網+成為經濟社會創新發展的重要驅動力量”[2]戰略目標邁進。國家戰略的政策覆蓋與全社會“互聯網+”思維的日益普及和應用，也推動著“互聯網+”日益成為支撐社會各行各業發展的基礎設施之一，為此我們也看到了“互聯網+交通”“互聯網+金融”“互聯網+教育”等傳統行業與互聯網的融合發展欣欣向榮之新業態。

1.2 “人工智能+” 與“人工智能+場景應用”

大規模并行計算、大數據、深度學習算法和人腦芯片這四大催化劑的發展，以及計算成本的降低，使得AI在其概念提出的六十年后迎來了一個發展爆發期，典型AI已應用在了自然語言處理（包括語音和語義識別、自動翻譯等）、計算機視覺（如圖像識別）、知識表示、自動推理（包括規劃和決策）、機器學習和機器人學等方面[3]，實踐應用如AlphaGo、無人汽車、微軟語音助手小冰、阿里智能家具等。與“互聯網+”類似的是，隨著2017年7月20日國務院印發了《新一代AI發展規劃》標志著AI同樣上升到了國家戰略以來，黨的十九大也提出要“加快發展先進制造業，推動互聯網、大數據、AI和實體經濟深度融合”[4]，可見以深度學習為代表的AI技術無疑是新時期驅動社會發展的重要引擎。與《新一代AI發展規劃》所制定的“到2030年AI核心產業規模超過1萬億元，帶動10萬億產業規?！盵5]戰略目標相比較的一組數據則是：2016年我國的體育產業規模為1.7萬億元[6]；2016年我國的高新技術（主要包括電子及通信設備制造業、生物工程、新材料等領域）產業規模為15.24萬億元[7]；上半年中國電子商務交易規模為10.5萬億元，網絡零售市場交易規模2.3萬億元[8]。據此可以看出AI對于產業結構調整等所帶來的巨大價值。與“互聯網+”主要助推我國制造業轉型升級不同的是，AI通過場景應用可以改變和提升任何一個行業，其不僅能改變傳統行業、創造新的品類，也能激發新的需求[9]。如“AI+醫療”所變革的是從基于醫生經驗醫學到循證醫學（統計學+小樣本數據）的階段再進一步進化到基于大數據以及AI的個性化診療。endprint

1.3 從“互聯網+”到“人工智能+”

2015年，李克強總理的報告倡導提出了“互聯網+”，兩年后的十九大報告又提出將AI上升為國家戰略，由此可見，在技術和需求的雙重驅動下國家戰略發生了改變，從相對更加強調基于互聯網廣泛、實時連接的“互聯網+”，向更加強調數據分析、深度計算的“人工智能+”方向發展和轉移。如科大訊飛等一批AI公司“人工智能+”產品的多領域成功應用，說明“人工智能+”產品具有的應用普適性及競爭性，也就不難理解業界專家如工程院院士李伯虎認為“互聯網+大數據+人工智能+”時代正在到來。通過中國互聯網大會、全球機器智能峰會（GMIS）、中國（深圳）IT領袖峰會等重量級IT會議的IT巨頭討論主題及AI的應用展示，就可窺見一斑。從國家層面來看，為落實《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，加快AI產業發展，國家發改委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦于2016年5月18日印發了《“互聯網+”AI三年行動實施方案》（國發〔2015〕40號），明確提出“到2018年，將打造出AI基礎資源與創新平臺，并基本建立AI產業體系、創新服務體系等；在重點領域將培育若干全球領先的AI骨干企業，初步建成基礎堅實、創新活躍的AI產業生態，形成千億級的AI市場應用規?！盵10]。綜上，從應用實踐、發展態勢及國家戰略來看，AI時代即將來臨，并在“互利網+”升級傳統行業生產、推動跨界融合與創新的基礎上，“人工智能+”將進一步推動社會生產方式實現智能化、智慧化，并將顛覆原有的生產關系及思維認知。

2 “人工智能+”與圖書館

緣何AI能如此占據市場并成為驅動社會快速發展的下一個風口？除了能讓AI技術落地的大數據支撐和社會運算、深度學習等技術的突破，最大的驅動就是用戶基于大數據挖掘計算的實現個性化服務的潛在需求日益強烈。對圖書館來說，其用戶讀者的需求就是圖書館積極迎接AI時代的最大驅動因素。那么，找準AI時代圖書館的定位和角色，進而在這一定位認知基礎上構建“AI+圖書館”應用框架，尋求AI時代圖書館的發展和服務增長點，在AI時代來臨之際就顯得非常必要和重要。

2.1 人工智能應用的三層結構模型

從AI的應用結構和產業發展來看，AI應用的架構模型主要包括基礎支撐層、技術驅動層和場景應用層（見圖1）。其中，基礎層以硬件和數據為核心，通過云計算提供專業化、加速化的運算能力，以及通過框架平臺支撐并行計算、深度學習需求是關鍵；技術層專注通用平臺，以算法、技術、模型為關鍵，即通過依托基礎層的運算平臺和數據資源進行海量識別訓練和機器學習建模，以及開發面向不同領域、包含感知智能（如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等）和認知智能（如機器學習、預測類API和AI平臺等）兩個階段的應用技術，在此基礎上通過掌握“看”與“聽”的基礎性信息輸入與處理能力，向用戶層面演變出更多的應用型產品；應用層主要是AI與傳統產業/行業/領域進行深度融合，最終提供消費級終端應用（如智能咨詢、客服機器人等）或行業場景應用（如無人駕駛、機器翻譯、智慧醫療、智慧教育等）。

2.2 “人工智能+圖書館”應用框架設計與構建

參照AI產業結構三層模型，本文構建了“AI+圖書館”應用框架（見圖2）。在該框架下，包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神經網絡芯片、傳感器與中間件，以及云計算平臺構成了支撐AI在圖書館多領域應用的硬件基礎前提。但來自于行為數據抓取設施，如監控、攝像頭，傳統結構化數據來源，如文獻數據庫、書目數據庫，以及主要用于挖掘分析的科學數據、網絡數據等異構數據，則是AI應用于圖書館的數據基礎，也是技術層感知分析，如機器學習（主要包括深度學習、對抗學習、強化學習、遷移學習）的對象和基礎；在技術層，感知智能階段通過傳感器、搜索引擎和人機交互等實現人與信息的連接，獲得建模所需的數據，如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等；認知智能階段對獲取的數據進行建模運算，利用深度學習等類人腦的思考功能得出結果，如機器學習、預測類 API 和AI平臺等[11]。在應用層，智能機器人（如已經在較多圖書館應用于圖書整理、聊天及“迎賓”的機器人）與智能硬件是“人工智能+圖書館”應用層消費級終端的兩大服務、產品輸出方向，場景應用則主要是對接各類外部行業的AI應用場景，如圖書館虛擬助理、圖書文獻分類等。

2.3 “人工智能+圖書館”的應用場景

機器人在圖書整理、導航咨詢等圖書館諸多服務領域的應用，及智能芯片RFID等智能硬件在圖書館硬件建設領域的應用，為圖書館的AI消費級終端應用和場景應用積累了經驗，圖書館對技術的快速接受及靈活應用，也為不斷發展的AI技術在圖書館應用提供了廣闊空間。本文通過借鑒已有的AI圖書館典型應用，如上海圖書館的“圖小靈”，以及AI在社會廣泛應用的語音搜索、遠程認知、個性化內容推薦、門店精細化管理等場景[12]，認為AI于圖書館應用場景而言，主要分布于圖書館的事業管理、用戶精準服務、資源自動化建設三個方面。具體來說，AI在圖書館的應用場景主要有虛擬助理、文獻分類等（見表1）。

2.4 “人工智能+圖書館”發展面臨的問題

早在2016年AlphaGo因人機大戰獲勝而廣為大眾熟知、大眾眾對AI熱捧之時，英國的《新科學家》周刊網站就刊發文章，對AlphaGo的獲勝是不是表示機器即將獲得類人智能表示了懷疑。AI在智能設備、GPU/FPGA、超級芯片、中間件等硬件設備發展的支撐，以及機器學習、自然語言處理等技術的驅動下，確實已在醫療、教育、零售等領域展現出了發展潛力。然而，我們也應該看到AI還處于寒武紀的大爆發與弱AI應用階段，還未達到通用智能、強人工智能應用階段。

伴隨著互聯網的高速發展和底層技術的不斷進步，以及國際互聯網巨頭紛紛布局AI，AI重構人類生活的數據量、深度學習算法、高性能計算、基礎設施成本都正在趨向完善，但AI仍然面臨著理論鴻溝問題、知識表達問題、人才問題、資本化問題與安全問題五大考驗。其中，關于理論鴻溝問題，目前AI在學習上遵循的理論依然是上20世紀80年代提出的，人們并沒有從本質上理解人類的學習原理，從監督學習到無監督學習的方法還在探索；關于知識表達問題，正如海云數據的首席數據科學家趙丹所言，“目前大公司基本上通過知識圖譜來解決知識表達的問題，但這不是根本的解決方法；深度學習的研究一定程度上已經到達瓶頸期，現在到了需要將深度學習現有的成果轉化成產品的時候”[13]；關于人才問題，根據智聯招聘《2017AI就業市場供需與發展研究報告》顯示，2017年AI人才需求增長近2倍，企業在追逐人才時出現高薪難求的狀況[14]；關于資本化問題，目前AI還是巨頭公司的天下，所以被并購是許多初創公司的宿命。同時，谷歌等互聯網科技巨頭間的競爭布局，也正在引發一場全球范圍內的AI投資收購熱潮；關于安全問題，不少人信任和支持的摩爾定律、奇點理論、AI毀滅人類論等過度擔憂AI的思維或觀點，也在一定程度上阻礙著AI的實際進步。于圖書館而言，AI的應用除了上述五大考驗外，圖書館界目前缺乏AI思維理念，相對薄弱的AI基礎建設，尚未得到重視和應用的AI技術與平臺，缺乏與AI相匹配的政策、標準、規范、制度等，也都對AI在圖書館快速應用造成障礙。特別是AI基礎設施建設中的大數據建設，由于當前圖書館對來自于智能終端設備的半結構化數據、非結構化數據收集與管理還處于探索階段，對基于這些異構數據的用戶畫像分析及應用服務都屬于空白，可以說，大數據建設的滯后從基礎上就限制了AI在圖書館的快速發展與應用。endprint

3 結語

“互聯網+”的出現和發展，改革了社會生產關系，但在連接、交互、計算的推動下，“人工智能+”也已來到我們的身邊。AI對于各行業各領域的賦能，在生產環節表現為生產效率的提升和生產成本的降低；在賦能效果方面表現為傳統行業的升級、新興行業的出現，最終導致相關產業鏈的整體變化。然而，目前AI應用既存在著人的思維難以描述與模仿、無法保證AI技術合乎道德應用等一時難以攻克的難題，也存在著諸如理論鴻溝、人才困境等普適性問題和機器學習算法存在局限、人機交互的用戶體驗不夠等技術性問題。對圖書館來說，其公益性、公共性和教育中心等組織社會屬性，以及在大數據建設方面的滯后，更是在一定程度上放大了AI應用在圖書館存在的相關問題，也需要我們圖書館從業者及研究者更加深入地探究。

參考文獻：

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[3] 人工智能現在的發展前景如何？[EB/OL].[2017-10-18].https：//www.zhihu.com/question/20102212.

[4] 推動互聯網與實體經濟深度融合[EB/OL].[2017-10-18].http：//news.xinhuanet.com/2017-12/09/c_1122083907.htm.

[5] 趙青暉.重磅 | 國務院新一代人工智能戰略：2030年帶動10萬億產業規模[EB/OL].[2017-10-18].https：//www.leiphone.com/news/201707/gzFZqkEfntzNAvSq.html.

[6] 2016年我國體育產業總規模已經達到1.7萬億元[EB/OL].[2017-10-18].http：//www.sohu.com/a/122825597_115239.

[7] 鄒長森.中國創新力驚艷世界 高技術產業規模超15萬億[N/OL].[2017-10-18].http：//tech.southcn.com/t/2017-02/24/content_165827436.htm.

[8] 中國電子商務研究中心.2016年（上）中國電子商務市場數據監測報告[EB/OL].[2017-10-18].http：//www.100ec.cn/zt/upload_data/B2B/EC.pdf.

[9] 任翀.2020年，中國這個產業的規模能達到10萬億級！[EB/OL].[2017-10-18].http：//web.shobserver.com/news/detail？id=70393.

[10] 中華人民共和國發展和改革委員會.“互聯網+”人工智能三年行動實施方案[EB/OL].[2017-10-18].http：//www.ndrc.gov.cn/zcfb/zcfbtz/201605/t20160523_804293.html.

[11] 人工智能熱背后的產業鏈布局分析[EB/OL].[2017-10-18].http：//www.sohu.com/a/197384863_104110.

[12] 你想實現的AI場景[EB/OL].[2017-10-18].https：//ai.baidu.com/scenarios.

[13] 2016年人工智能領域的總結與思考：未來將面臨的五大考驗[R/OL].[2017-12-18].http：//www.iheima.com/zixun/2016/1230/160609.shtml.

[14] 智聯招聘.2017人工智能就業市場供需與發展研究報告[R/OL].[2017-12-18].http：//www.sohu.com/a/210275820_102681.

作者簡介：蘇云（1963-），男，蘭州大學管理學院教授，研究方向：社區治理、知識管理。endprint