人工智能在图书馆的应用

1956年，人工智能（Artificial Intelligence，AI）这一术语首次被提出。近年来，在大数据、深度学习算法等的催化作用下，AI技术迎来了发展的高潮期。2016年，AlphaGo在围棋人机大战中获胜;2017年，Libratus在德州扑克人机大战中获胜，使人工智能为大众所熟知。我国政府对人工智能的发展也给予了高度关注，2016年5月国务院发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，并于2017年首次将人工智能写入《政府工作报告》。党的十九大提出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，人工智能技术已经成为新时期驱动社会发展的重要引擎。在机器学习、知识表示、自然语言处理、计算机视觉等技术的驱动及智能设备、超级芯片等硬件设备发展的支撑下，人工智能在智能生活、教育、医疗等领域都展现出了巨大的发展潜力。

目前，人工智能已开始应用于众多的行业和领域，并催生了推荐引擎、自然语言理解等新兴产业，以及智能家居、人眼运动跟踪系统、智能客服、微软小冰等典型应用。图书馆界也掀起了人工智能的热潮，如：2017年9月，百度公司和武汉大学图书馆开展合作，共同建设人工智能图书馆;2018年6月25日，美国图书馆和信息技术协会在美国图书馆协会年会上推出了一项由University of Rhode Island图书馆技术负责人主持的人工智能项目，第一个高校图书馆的人工智能实验室即将开放。吴建中将人工智能作为中国图书馆发展的十大热点话题之一，并呼吁图书馆界重视人工智能在图书馆的应用。

人工智能在图书馆的应用

文献资源建设方式

“十一五”期间，我国数字出版的产品形态已经基本显现，数字化出版技术不仅带来出版模式的变革，也推动了从出版内容到生产模式、运作流程、传播载体和阅读消费全过程的数字化。文献资源建设方式经历了以纸质文献为主要对象的卡片目录、机读目录后，正向以数字资源为主的开放科学模式转变。传统的图书馆资源建设已无法适应新的出版模式和信息传播方式，也难以满足移动互联时代用户的新需求。图书馆传统馆藏资源建设主要依赖采编人员的经验，而在人工智能思维模式下可利用人工智能技术进行推理和大数据分析，实现馆藏资源配置最优化、效益最大化的文献资源采购。人工智能在图书馆资源订购中的应用主要表现在两个方面：一是利用人工智能技术特别是数据挖掘技术收集、整理、分析用户的文献需求，提高资源订购的效率。二是人工智能技术可根据地域文化特点、风土人情等选取符合地域特色的文献资源。

信息组织和服务方式

人工智能理论与技术不仅可能重塑图书馆管理与服务的业务全貌，还有可能重塑图书馆从知识获取到知识推广的整个业务链。在信息获取阶段，人工智能可利用物理和虚拟传感技术增加信息的来源途径，拓宽信息获取的宽度，丰富信息内容;在信息分类阶段，人工智能可利用深度神经网络模型，通过计算文献向量之间的类似度对其进行归类、再分类，实现文献的自动分类;在信息开发和生产阶段，图书馆可利用人工智能技术开发智能助手或智能机器人，辅助信息开发和生产，以此提升信息的整合与生产速度，减少人为错误，降低信息生产成本;在用户体验和信息需求挖掘阶段，人工智能可通过基于感知和认知逻辑的知识情境认知体验和知识图谱、机器学习等，借助大数据与计算能力勾勒出用户画像和用户意图，帮助图书馆挖掘潜在用户及实现精细化管理;在信息推送和服务阶段，基于用户服务数据和个体属性分析，人工智能可构建信息推送的渠道和方法，将知识服务内容与用户需求进行精确匹配，从而实现用户服务个性化。

网络安全管理

人工智能与大数据等联动将进一步打破“数据孤岛”现象，使各类数据更加开放，但这也会引发用户隐私与安全问题。因此，人工智能技术应用于图书馆网络安全是图书馆计算机网络安全建设的重要研究方向之一。图书馆将专家系统、人工免疫原理、人工神经网络等人工智能的主要研究引入入侵检测系统，形成智能防火墙技术、智能入侵检测技术，并将其应用到图书馆计算机网络中，可使图书馆的网络安全性得到显著提升。与传统防火墙技术相比，智能防火墙技术可以更加精确地识别恶意数据流量，阻止恶意数据攻击，阻断病毒传播，同时还可实现优化身份认证授权和审计管理等功能。

人工智能在图书馆应用中的挑战

缺乏人工智能思维

唐晓波、李新星等认为，人工智能深度融入图书馆信息服务过程将使信息服务思维模式由以往的经验主义转变为以数据驱动为主的智能化信息服务。现阶段，人工智能在我国图书馆的应用还处于初级阶段，如：南京大学图书馆的“图宝”、清华大学图书馆的“小图”、宁波大学园区图书馆的“旺宝”和上海图书馆的“图小灵”等参考咨询机器人和图书盘点机器人，仅实现了让书找到书架、让读者找到书以及简单的自动化知识问答等功能。总体而言，人工智能在图书馆的应用还未得到充分开发，图书馆还不习惯AI思维方式，未能深刻认识人工智能的巨大潜力。此外，对人工智能引发的职业消亡论造成图书馆员的内心抵触也是其在图书馆发展缓慢的原因之一。2015年，BBC列出在未来20年最有可能被人工智能所替代的20个职业中，图书管理员排名第11位。人工智能从被提出到被图书馆界接受，再到普及应用将是一个漫长的过程。

基础建设相对薄弱

人工智能应用的架构模型主要包含基础支撑层、技术驱动层和场景应用层等。基础支撑层以硬件和数据为核心，大数据建设是人工智能基础支撑层建设的基础，但目前图书馆对异构数据收集与管理还处于探索阶段，对基于异构数据的用户画像分析及应用服务仍是空白。图书馆在大数据建设上的滞后限制了人工智能在图书馆的应用与发展。

政策和制度匹配缺乏

当前，人工智能在各行各业的应用发展迅速，但相关产品和应用都面临政策和制度滞后的问题，缺乏相关政策和制度对其进行规范。鲁白提出将“数据隐私”和“数据权属”纳入人工智能继续发展中亟待解决的重要问题，说明与人工智能相匹配的政策和制度的缺失已成为阻碍人工智能发展与应用的重要原因。数据是支撑人工智能应用的根本，是人工智能时代图书馆实现智能化服务的基础。图书馆服务系统中存储的用户个人静态数据和动态信息等都是可收集和利用的数据，借助人工智能强大的数据收集与分析能力，图书馆获取和挖掘用户个人信息变得十分便利。因此，用户的隐私与安全成为人工智能在图书馆应用中需关注的焦点。对图书馆而言，其公共性、服务性和教育性等社会属性对人工智能应用合乎道德伦理的要求更加严格，同时也更难把控。图书馆应用人工智能要把握好界限，在用户数据分析领域实现价值理性和工具理性的统一，避免违背图书馆人文精神。

人才困境，经费制约

从人工智能在图书馆的应用实践看，现有成熟的相关应用绝大部分是由馆外机构单独开发或与图书馆合作开发的，由图书馆单独完成的应用十分少见。图书馆界AI人才缺乏是导致图书馆人工智能应用研发能力不足的关键因素，专业人才的缺乏导致图书馆在人工智能应用系统开发和利用上处于被动地位，只能使用企业开发的各类人工智能应用，致使一些人工智能应用无法与图书馆需求进行有效对接。此外，图书馆跟不上人工智能的最新发展趋势，缺乏参与人工智能应用的开发机会和能力，会导致创新能力不足甚至丧失。

智联招聘《2017人工智能就业市场供需与发展研究报告》显示，2017年AI方面的人才需求增长了近两倍。由此可见，图书馆在一段时间内仍将面临AI人才不足的困境。在AI专业人才普遍稀缺的情况下，图书馆应从内部着手，培养与提升馆员的继续学习能力和智能素养，积极与相关企业开展深度合作并高度参与人工智能的应用研究开发。此外，经费不足也是制约人工智能在图书馆发展应用的原因之一，人工智能应用的研发和维护对设备和技术要求较高，相应的资金需求量也较大。对大部分图书馆来说，其经费目前主要还是用于文献资源购置、读者服务和日常办公管理等，并没有专门用于人工智能应用的经费。

发展与展望

虽然人工智能在图书馆的应用发展面临重重困境，但以人工智能为代表的智慧化发展目标仍将是图书馆未来的发展方向，人机共存将成为图书馆建设的新态势，图书馆将在“互联网+”的基础上向“智能+”转变。图书馆引入“智能+”，用智能的方式管理各类信息和服务系统，从大数据中快速提取关键信息并进行推理、分析、归纳、总结;利用文本分析、心理语言学模型等深入分析用户数据，为用户提供个性化知识服务;利用强大的自然语言理解能力和数据处理能力，实现与用户的自由交互等。

图书馆要想实现与人工智能的深度融合，需进一步加快人工智能技术的场景应用和数据基础建设，重视以计算机视觉、智能语音处理、自然语言理解等技术为基础的图书馆人工智能软硬件基础设施的设计、开发及应用，建立人工智能图书馆云服务平台，推动人工智能技术在辅助服务、文献分类、智能咨询导航等领域的场景应用。此外，为夯实大数据建设，图书馆还需全面或适当开放、开发相应的数据信息资源，建立馆藏文献通用元数据及标准规范;加强人工智能科研人才的培养与引进，加强数据加密技术和访问控制;进一步完善隐私保护机制，提升馆员的读者服务意识和职业素养;统筹协调经费、空间、人力等资源要素，从各方面为图书馆人工智能建设与研究提供政策、制度及环境保障，从而推动新一代图书馆升级转型，催生图书馆新业态。

文章来源：参考网