人工智能：图书馆应用架构和服务模式的重塑

打开文本图片集

摘 要：[目的/意义]开展人工智能分析、研究与应用，可以深入探索馆藏知识结构与读者需求之间的内在规律，图书馆日常业务将逐步被人工智能接管和融合。[方法/过程]针对图书馆核心业务环节，通过图书馆大数据对机器学习应用展开分析，可以确立人工智能图书馆的关键指标以及架构模型。[结果/结论]在充分了解读者需求的基础上，开展更深层次的个性化知识服务。随着人工智能技术在图书馆不同领域的应用，图书馆的应用架构和服务模式，将发生巨大的革命性改变。

关键词：人工智能;大数据;图书馆;应用架构;服务模式

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2019.09.011

〔中图分类号〕G250.7 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2019）09-0101-08

Abstract：[Purpose/Significance]The analysis，research and application the development of artificial intelligence（AI）can deeply explore the internal rules between the knowledge structure of library collection and the needs of readers.The library"s daily business will be gradually taken over and integrated by AI.[Method/Process]Aiming at the library core business links，we can establish the key indicators and architecture model of the AI library by analyzing the application of machine learning through the library big data.[Result/Conclusion]Based on fully understanding the needs of readers，the library can carry out a deeper personalized knowledge services.Along with the application of AI technology in various fields of library，there will be a great change in the application architecture and service mode of library.

Key words：artificial intelligence;big data;library;application architecture;service mode

技术革命通过对社会领域的组织结构、存在形态和运行方式等的渗透与重构，不断引发社会格局出现重大变化[1]。图书馆作为社会知识中心和服务机构，既担负着利用新技术对知识数据管理与保护的职责，又承担着联结知识与读者、社会的传承与服务的职能，伴随着馆藏、馆员和读者的生长而生长。随着信息技术、自动控制技术的广泛应用，图书馆的运行已经开始逐渐摆脱对图书馆员直接的依赖，逐渐能够利用计算机自动处理和完成图书馆大量的事务性工作，通过人工智能技术，赋予图书馆学习能力和智力，替代人類的智力与体力劳动，独立完成馆藏建设以及读者服务等图书馆业务，自动调控图书馆环境状态，从根本上实现图书馆业务模式的转型发展。当前感知技术、大数据和机器学习等人工智能理论与技术飞速发展，预示着新一轮技术革命即将到来，人工智能将超越传统元数据、标签和关键词分析技术，进入语义层面进行内容评估。通过大数据和人工智能等颠覆性的创新型技术，图书馆的管理机制和服务模式，向智能化和智慧化方向发展[2]，将成为未来发展的必然趋势。

1 人工智能技术与图书馆

1.1 人工智能简介

现代计算机理论的奠基人之一图灵于上世纪1950年10月最早提出计算机可以拥有智能的思想。1956年达特茅思会议上，图灵以明斯基的Snare学习机、麦卡锡的α-β搜索法以及两蒙和纽厄尔的逻辑理论家（Logic Theorist）算法为基础，正式提出“人工智能”的概念[3]。人工智能技术与内涵，随着科技和时代的进步而不断发展和变化。在概念和定义上，人工智能尚没有统一的共识，伯克利的人类兼容人工智能中心Stuart J R教授和谷歌的计算机学者Peter N认为，人工智能应该具有像人类一样思考、像人类一样行动、理性地思考、合理行事等4条原则与要求[4]，与早期人工智能的先驱提出“让机器能够模拟人类的智能，拥有人类的思维”的思想更加接近，也成为人工智能判别的标准和在各个领域应用共同的追求目标。

随着计算机技术的飞速发展，机器模仿人类思维进行计算和信息处理，已经司空见惯。当前，人工智能的重点领域是机器学习技术，概括而言是指计算机通过输入一定量的数据作为历史经验，采用归纳演绎学习的算法，进行特征分类、策略选择、系统优化和最优输出，既能识别原有体系，又具有新的经验和技能。机器学习的思想虽然早在上世纪1959年就已经提出[5]，囿于计算机的处理能力，直到20世纪90年代才开始蓬勃发展，在图像识别、语音处理、获取用户阅读兴趣的信息过滤系统和自动行驶等领域，取得较为可喜的成果。

1.2 人工智能技术特征

人工智能技术近年来得到迅速发展的支撑，主要来自于计算机计算能力、数据采集处理能力和人工智能算法和模型3方面因素，计算能力主要指计算机CPU计算能力与处理速度、分布式技术以及云计算技术等多种基础设备计算能力的提升;数据处理与采集能力，广泛庞大的网络用户群体产生的海量数据，在传统关系型数据库基础上，催生了大量非关系型数据库，使数据处理能力得到无限的扩充，也为机器学习提供了充足的样本;算法和模型是人工智能的灵魂，当前人工智能主要体现为模仿人类学习特点，让机器通过学习形成并拥有知识领域，概括起来分为从样例中学习的统计学习两个方向[6]。神经网络算法和决策树算法是从样例中学习的代表，支持向量机是统计学习的代表。人工智能除了算法以外，还有一系列与之密切相关的周边技术，完成人工智能技术的运算结果和动作响应输出，包括采集多种数据的物联网感知技术以及自动控制技术，如机器人、自动驾驶、智能建筑等。

推荐访问： 人工智能 重塑 架构 和服务 图书馆

---