AI智助 圖書館服務(wù)煥新

人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，旨在模擬與人類智能相似的行為反應(yīng)方式。隨著時代的發(fā)展和信息技術(shù)水平的演進，AI應(yīng)用范圍逐漸擴展，高校圖書館服務(wù)創(chuàng)新面臨前所未有的機遇和挑戰(zhàn)?，F(xiàn)通過探索AI賦能高校圖書館服務(wù)創(chuàng)新的可行路徑，明確AI工具在圖書館讀者服務(wù)中的應(yīng)用場景，以期更好地發(fā)揮高校圖書館的服務(wù)功能。

在信息技術(shù)持續(xù)演進的當下，AI技術(shù)正全方位滲透高校圖書館領(lǐng)域。從文獻資源的規(guī)劃構(gòu)建，到師生服務(wù)的供給；從深度數(shù)據(jù)分析工作，到智能化管理模式的落地，AI技術(shù)正深度重塑高校圖書館的服務(wù)生態(tài)。

為緊跟時代步伐，高校圖書館需主動出擊，積極擁抱AI技術(shù)在館內(nèi)的廣泛應(yīng)用。以此為契機，推動傳統(tǒng)圖書館朝著數(shù)字圖書館的方向轉(zhuǎn)型升級，進而達成“智慧＋”模式的融合與創(chuàng)新發(fā)展，開辟高校圖書館發(fā)展的全新局面。

人工智能（AI）概述

人工智能（Artifical Intelligence）簡稱AI，是計算機科學的一個分支，簡單來說，AI就是讓機器模擬人類的智能行為，像人類一樣去感知、思考、學習和決策。其發(fā)展歷程大致經(jīng)歷了以下幾個階段。

起步階段（20世紀40年代—60年代）

1943年，沃倫·麥卡洛克和沃爾特·皮茨共同發(fā)表了一篇開創(chuàng)性的論文《神經(jīng)活動中內(nèi)在思想的邏輯演算》，提出神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，為后來的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究奠定基礎(chǔ)。1956年，約翰·麥卡錫在達特茅斯會議上首次提出“人工智能”這一術(shù)語，標志著人工智能學科的正式誕生。當時的研究主要集中在簡單的邏輯推理和問題求解上，如早期的跳棋程序，它能夠通過搜索棋局的各種可能性來選擇最佳走法。

黃金時期（20世紀60年代—70年代）

這一時期出現(xiàn)了許多具有代表性的成果。例如，1964年，丹尼爾·鮑勃羅開發(fā)的“學生”程序能夠解答代數(shù)應(yīng)用題；1964年，約瑟夫·魏岑鮑姆開發(fā)的“ELIZA”機器人，能夠通過預(yù)設(shè)的規(guī)則與用戶進行簡單的對話。但是，由于當時的計算能力有限，數(shù)據(jù)量不足，以及對人工智能的期望過高，導(dǎo)致在70年代后期出現(xiàn)了第一次“AI寒冬”，研究進展緩慢，資金投入減少。

知識工程時期（20世紀80年代）

專家系統(tǒng)成為這一時期的主要研究方向。專家系統(tǒng)是基于知識的系統(tǒng)，它能夠模擬專家的決策過程來解決特定領(lǐng)域的問題。例如，MYCIN system，它是一個幫助醫(yī)生對住院的血液感染患者進行診斷和選用抗菌素類藥物進行治療的專家系統(tǒng)。同時，日本在這一時期啟動了第五代計算機項目，旨在開發(fā)具有人工智能功能的計算機，雖然沒有達到最終預(yù)期目標，但推動了相關(guān)技術(shù)的研究和發(fā)展。

機器學習興起（20世紀90年代—21世紀初）

隨著計算機性能的提升與數(shù)據(jù)量的增加，機器學習日益受到重視。作為人工智能的一個重要分支，機器學習通過數(shù)據(jù)驅(qū)動計算機自主學習規(guī)律和模式，而非依賴預(yù)設(shè)規(guī)則。例如，支持向量機（SVM）算法在圖像識別等領(lǐng)域取得了較好的效果，它能夠根據(jù)圖像的特征將不同的圖像進行分類。1997年，IBM公司的深藍計算機戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，成為人工智能史上的一個重要里程碑，展示了計算機在復(fù)雜決策領(lǐng)域的強大能力。

深度學習爆發(fā)（21世紀10年代至今）

深度學習是機器學習的一個子領(lǐng)域，它基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。2012年，亞歷克斯·克里熱夫斯基等人利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在ImageNet圖像識別大賽上取得了突破性的成績，將錯誤率大幅降低，引發(fā)了深度學習在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。例如，在語音識別方面，深度學習技術(shù)使語音識別的準確率不斷提高，像蘋果的Siri、谷歌助手等智能語音助手能夠較為準確地識別用戶的語音指令并做出相應(yīng)的回應(yīng)；在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習模型，如Transformer架構(gòu)的出現(xiàn)，推動了機器翻譯、文本生成等技術(shù)的發(fā)展，使機器翻譯的質(zhì)量有了質(zhì)的飛躍，能夠生成更加自然流暢的翻譯文本。

AI的主要技術(shù)基礎(chǔ)有機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺等。機器學習是通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練使計算機自主學習規(guī)律，并應(yīng)用于預(yù)測與決策的技術(shù)，主要包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等類型。深度學習是機器學習的一個分支，其依托深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取數(shù)據(jù)特征，在圖像、語音處理等領(lǐng)域表現(xiàn)突出。自然語言處理致力于使計算機理解和處理人類語言，實現(xiàn)文本生成、機器翻譯等功能。計算機視覺則聚焦于讓計算機能“看懂”圖像和視頻，完成目標識別、圖像分割等任務(wù)。

當前，AI的應(yīng)用范圍日益擴展，在醫(yī)療領(lǐng)域，可以輔助醫(yī)生完成疾病診斷、醫(yī)學影像分析、治療方案制定，甚至進行精細化手術(shù)等；在交通領(lǐng)域，通過實現(xiàn)自動駕駛與智能交通管理，提升出行效率與安全性；在金融領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于風險評估、投資決策、客戶服務(wù)等場景；在教育領(lǐng)域，提供個性化學習方案與智能輔導(dǎo)等。尤其是ChatGPT和Midjouney的出現(xiàn)，讓AI應(yīng)用深度融入人們的日常工作與生活。

當然，AI發(fā)展也面臨諸多挑戰(zhàn)與問題。例如，倫理層面，存在自動駕駛中的兩難決策，以及AI系統(tǒng)潛在的歧視等道德困境；隱私層面，大量數(shù)據(jù)的收集與使用涉及用戶隱私問題；安全層面，AI系統(tǒng)可能遭遇攻擊或被惡意利用，引發(fā)安全風險；社會層面，面臨傳統(tǒng)崗位減少帶來就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整壓力。

高校圖書館讀者服務(wù)工作現(xiàn)狀

服務(wù)內(nèi)容

以印刷技術(shù)為基礎(chǔ)，高校圖書館曾長期以提供到館文獻為主要的讀者服務(wù)內(nèi)容。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，高校圖書館除了提供紙質(zhì)文獻，還提供網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)。當前，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)的迅速發(fā)展，對高校圖書館的讀者服務(wù)提出新要求，讀者既需要獲得更全面、更精準的知識服務(wù)，也需要更及時甚至實時的內(nèi)容響應(yīng)，還期待圖書館提供經(jīng)過技術(shù)與智力加工后的專業(yè)化數(shù)據(jù)信息服務(wù)。

服務(wù)范圍

首先，高校圖書館受物理空間局限，服務(wù)范圍僅限于館內(nèi)，難以滿足當前讀者的多元化需求；其次，多數(shù)高校圖書館雖已開通線上服務(wù)，但功能仍不夠完善，如線上服務(wù)平臺功能單一，存在系統(tǒng)不穩(wěn)定、檢索精準度不足、遠程訪問受限等問題，難以為讀者提供便捷的“一站式”服務(wù)；最后，高校圖書館與校內(nèi)院系、科研機構(gòu)及校外圖書館、文化機構(gòu)等協(xié)同合作不足，資源共享和協(xié)同服務(wù)水平較低，制約了其服務(wù)范圍的拓展和服務(wù)模式的創(chuàng)新。綜上，需從用戶需求出發(fā)，推動高校圖書館的服務(wù)范圍從館內(nèi)延伸至館外，提升服務(wù)覆蓋面。

服務(wù)水平

高校圖書館服務(wù)人員素質(zhì)參差不齊，部分工作人員專業(yè)知識欠缺，專業(yè)技能薄弱，缺乏對新技術(shù)、新服務(wù)的了解和應(yīng)用的能力；部分工作人員缺乏服務(wù)意識，導(dǎo)致服務(wù)形式被動、服務(wù)程度有限，服務(wù)態(tài)度也有待提高。

利用AI技術(shù)創(chuàng)新讀者服務(wù)路徑

高校作為技術(shù)研發(fā)高地，匯聚了大量科研人才與前沿技術(shù)資源。圖書館作為高校知識傳播和學術(shù)交流的重要場所，應(yīng)依托學校的技術(shù)優(yōu)勢，引入AI技術(shù)賦能讀者服務(wù)創(chuàng)新，以緊跟時代發(fā)展步伐。

智能文獻檢索與推薦

精準檢索方面，通過引入自然語言處理和機器學習技術(shù)，高校圖書館可以開發(fā)智能檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠理解讀者的自然語言查詢，精準識別其查詢意圖，并從海量館藏資源中快速檢索出與查詢主題高度相關(guān)的文獻。例如，當讀者查詢“人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用”時，智能檢索系統(tǒng)不僅能檢索出標題含相關(guān)關(guān)鍵詞的文獻，還能結(jié)合摘要、關(guān)鍵詞、作者等信息綜合判斷文獻的相關(guān)性，為讀者提供更加精準的檢索結(jié)果。

個性化推薦方面，高校圖書館可基于讀者的歷史借閱記錄、檢索行為及興趣偏好等數(shù)據(jù)，借助機器學習算法為讀者提供個性化的文獻推薦。例如，針對經(jīng)常借閱計算機科學領(lǐng)域書籍的讀者，系統(tǒng)可以主動推送該領(lǐng)域的最新熱門書籍、前沿學術(shù)論文以及相關(guān)的學術(shù)會議信息等。這種個性化的推薦服務(wù)能幫助讀者及時掌握學科領(lǐng)域動態(tài)，拓寬學術(shù)視野，同時提升圖書館資源的利用率。

智能參考咨詢

智能問答系統(tǒng)方面，高校圖書館引進或開發(fā)智能問答機器人，讀者可以通過文字或語音的方式向其提問，如“圖書館的開放時間是什么時候？”“如何預(yù)約自習座位？”“我想找一本關(guān)于量子物理的入門書籍，你能推薦一下嗎？”等。智能問答機器人能夠?qū)崟r、準確地回答讀者的常見問題，為讀者提供便捷的咨詢服務(wù)。對于一些復(fù)雜的問題，機器人可以先進行初步解答，并引導(dǎo)讀者聯(lián)系圖書館的專業(yè)咨詢?nèi)藛T獲取更詳細的解答。

虛擬參考咨詢方面，高校圖書館利用虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)，結(jié)合AI的圖像識別和自然語言處理能力，為讀者提供沉浸式虛擬參考咨詢服務(wù)。例如，讀者在閱讀古代建筑類書籍時，通過手機或VR設(shè)備掃描書中的圖片，系統(tǒng)可以識別圖片中的建筑主體，并以AR的形式在圖片上疊加該建筑的歷史背景、建筑風格、建造工藝等相關(guān)信息注解，并同步提供語音講解，讓讀者更加直觀地理解書籍內(nèi)容，深化閱讀體驗。

智能借閱與管理

智能借閱設(shè)備方面，高校圖書館在借閱區(qū)域部署智能借閱設(shè)備，如自助借還書機、智能書架等。自助借還書機還依托RFID技術(shù)快速識別書籍，支持讀者自助完成借書和還書操作，既提升了借閱效率，還降低了人工操作的煩瑣度。智能書架則可以實時監(jiān)測書籍的在架狀態(tài)，當書籍被借走或歸還時，系統(tǒng)會自動更新書籍的位置信息，方便讀者查找和工作人員整理。

智能庫存管理方面，高校圖書館借助機器學習算法對館內(nèi)庫存數(shù)據(jù)進行深度分析和趨勢預(yù)測。通過挖掘歷史借閱、采購等數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以預(yù)測各類書籍的借閱趨勢和需求量，為采購決策提供數(shù)據(jù)支撐。例如，如果系統(tǒng)預(yù)測到某熱門學科領(lǐng)域書籍借閱量將大幅增長，圖書館可以提前采購相關(guān)書籍，以滿足讀者的需求。此外，智能庫存管理系統(tǒng)還可以對館藏資源進行定期盤點和分析，及時發(fā)現(xiàn)丟失、損壞的書籍，從而提升圖書館的管理效能與資源利用率。

AI工具在圖書館讀者服務(wù)中的應(yīng)用場景

自動化借還流程

AI工具能夠利用自然語言處理技術(shù)和機器學習算法，自動處理讀者借還書申請、協(xié)助預(yù)訂文獻資源，還會自動向讀者發(fā)送外借通知等，通過這些自動化操作，顯著提升了高校圖書館借還服務(wù)的效率。

文獻管理與檢索

從檢索方式看，當前高校圖書館的文獻管理與檢索多采用關(guān)鍵詞檢索模式，該模式對用戶的要求較高，需經(jīng)過專門培訓(xùn)才能熟練掌握。AI工具可以采用自然語言模式進行檢索，通過自動分析文獻的主題、關(guān)鍵詞等信息，快速完成文獻分類和索引工作。傳統(tǒng)檢索方式僅能呈現(xiàn)大量檢索條目，需用戶自行篩選、整合與編輯方可獲取所需信息。而如今借助AI技術(shù)，不僅能直接輸出精準答案，還可憑借AI獨有的多模態(tài)檢索、跨模態(tài)檢索功能，自動生成圖文并茂的結(jié)果。這既便于高校圖書館工作人員高效管理館藏資源、直觀呈現(xiàn)館藏全貌，也能讓讀者更便捷地獲取所需文獻資料。

在線咨詢服務(wù)

參考主流購物平臺的24小時智能機器人在線咨詢服務(wù)模式，高校圖書館可依托AI工具實現(xiàn)24小時智能咨詢；自動回復(fù)圖書館開放時間、館藏檢索、借閱規(guī)定等常見問題。此外，通過語音交互、文字聊天等方式，AI工具可以與讀者實時互動，確保讀者在需要時能夠獲得及時響應(yīng)。這不僅能幫助高校圖書館拓展服務(wù)范圍，豐富文化服務(wù)形態(tài)，還能提升服務(wù)水平與讀者滿意度。

輔助閱讀服務(wù)

在輔助閱讀服務(wù)方面，參考短視頻App為用戶推送個性化內(nèi)容，高校圖書館可借助AI工具深度解析文獻，精準概括文本內(nèi)容、提煉文本關(guān)鍵信息，同時精準捕捉讀者的閱讀習慣與偏好，打造具有交互性與個性化的閱讀體驗。例如，AI工具可自動生成書籍目錄、章節(jié)注釋，構(gòu)建知識圖譜。以某歷史書籍為例，AI工具生成的知識圖譜能清晰呈現(xiàn)不同歷史事件與人物的關(guān)聯(lián)，幫助讀者更透徹地理解書籍內(nèi)容。

此外，AI工具還具備強大的語言轉(zhuǎn)換能力，能自動將文本翻譯成多種語言，消除不同語種讀者的閱讀障礙。同時，它還能剖析文本的情感傾向，如在閱讀文學作品時，幫助讀者從情感維度深入理解作品蘊含的復(fù)雜情感與思想內(nèi)涵，全方位挖掘文獻價值，大幅提升閱讀效果與體驗，為用戶呈上高效優(yōu)質(zhì)的閱讀服務(wù)。

閱讀推廣服務(wù)

在閱讀推廣中，首先，AI工具能夠借助其先進的技術(shù)基礎(chǔ)，通過與讀者互動，分析其行為模式、興趣偏好及閱讀傾向，精準制定個性化書目推薦和閱讀指導(dǎo)方案。同時，AI工具還能深入挖掘讀者的社交網(wǎng)絡(luò)行為軌跡，搭建讀者間的交流橋梁，構(gòu)建生機勃勃的閱讀社群。在該社群中，讀者能夠毫無拘束地分享閱讀歷程、探討書籍感悟，甚至結(jié)識志同道合的朋友，這不僅提升了他們的閱讀參與度，也增強了其對圖書館的歸屬感與共同體意識。其次，AI工具憑借對讀者諸如評論、打分、點贊等反饋動作的細致剖析，得以精準挖掘讀者對特定書籍、作者、出版機構(gòu)的評價與看法，為高校圖書館精準把握讀者需求、完善閱讀推廣舉措提供了極具價值的數(shù)據(jù)支撐。最后，AI工具與虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等尖端技術(shù)融合，將為高校圖書館的閱讀推廣活動增添全新活力，為讀者打造更為豐富多彩、身臨其境的閱讀體驗，進而更有效地激發(fā)其閱讀積極性與熱情。

未來，依托AI技術(shù)，高校圖書館須錨定時代需求，創(chuàng)新讀者服務(wù)模式，為廣大師生提供更具價值的服務(wù)。高校圖書館館員也須與時俱進，向智能化、智慧化方向發(fā)展，持續(xù)提升專業(yè)能力，以此來契合高校圖書館智能化變革趨勢。

（作者單位：中北大學圖書館）