圖書情報(bào)領(lǐng)域人工智能的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢(shì)

張撥群

（太原理工大學(xué) 山西省太原市 030024）

人工智能主要是針對(duì)人類智能理論、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)加以模擬、延伸和拓展的新型技術(shù)學(xué)科。隨著人工智能技術(shù)研究與應(yīng)用的成熟化發(fā)展，對(duì)于其在各行業(yè)、各領(lǐng)域中的優(yōu)化利用已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)熱議的焦點(diǎn)。如何將人工智能充分融入到圖書情報(bào)領(lǐng)域研究，為人們提供更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，值得我們深思。

1 研究起源與發(fā)展

自改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了一個(gè)跨越式發(fā)展階段，各行業(yè)發(fā)展十分迅速，然而與西方發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)在圖情領(lǐng)域的研究還不夠深入，對(duì)于人工智能技術(shù)的融合效果還有待提升。我國(guó)人工智能在圖情領(lǐng)域應(yīng)用的起源和發(fā)展過(guò)程主要包括三個(gè)時(shí)期：

1.1 起始時(shí)期

與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)圖情領(lǐng)域關(guān)于人工智能技術(shù)的研究起步較晚，開(kāi)始于上世紀(jì)80年代初，但出于科學(xué)技術(shù)以及研究經(jīng)驗(yàn)方面的制約，直至上世紀(jì)末發(fā)展過(guò)程十分緩慢。這個(gè)時(shí)期由于可借鑒經(jīng)驗(yàn)較少，研究人員所開(kāi)展的各項(xiàng)研究活動(dòng)大都集中于將人工智能應(yīng)用于信息搜索等方面，并且大部分研究主要停留于理論層面，只有少部分研究人員組織過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)。有研究人員就理論角度分析自然語(yǔ)言加工過(guò)程的的復(fù)雜性，推崇將人工智能融入到其中；分析在全文搜索中對(duì)自然語(yǔ)言處理應(yīng)用的相關(guān)問(wèn)題，并針對(duì)標(biāo)引和分析檢索等處理方式做出總結(jié)。

1.2 發(fā)展時(shí)期

步入新世紀(jì)的前十年，國(guó)內(nèi)科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展給圖情領(lǐng)域發(fā)展帶來(lái)的新的契機(jī)，人們更為關(guān)注對(duì)人工智能技術(shù)的優(yōu)化利用，相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量及研究深度持續(xù)上升，主要研究方向集中于實(shí)踐層面對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。有研究人員嘗試通過(guò)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)搜索過(guò)程的成本預(yù)測(cè)，并使其與線性回歸分析法之間展開(kāi)對(duì)比，從而說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際預(yù)測(cè)精準(zhǔn)程度更高。此外，圖情領(lǐng)域有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)方面的研究?jī)?nèi)容則聚焦于信息檢索和分類等方面，有人在對(duì)人工智能與信息理論加以綜合分析與研究的基礎(chǔ)之上，探索通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)得到檢索知識(shí)的方法，并獲得相應(yīng)的檢索模型。

1.3 成長(zhǎng)時(shí)期

從2011年開(kāi)始，信息技術(shù)的高速發(fā)展為圖情領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用提供了更好的技術(shù)支撐及制度保障，進(jìn)入到快速成長(zhǎng)時(shí)期，這一時(shí)期相關(guān)研究大幅增多，而研究方向也趨向于縱深化發(fā)展。以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為基礎(chǔ)在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行持續(xù)延伸，逐漸朝著智慧服務(wù)和數(shù)據(jù)挖掘等多個(gè)層次發(fā)展，各項(xiàng)研究活動(dòng)也更加關(guān)注于實(shí)踐層面的應(yīng)用。而深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，使人工智能所面臨的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法方面的問(wèn)題得以改善，實(shí)現(xiàn)了其在圖情方面研究深度與廣度上的進(jìn)一步拓展。有人提出以深度學(xué)習(xí)技術(shù)研究為依托，創(chuàng)建期刊同質(zhì)化發(fā)展模型，分析當(dāng)前國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)發(fā)展進(jìn)程中所呈現(xiàn)出期刊同質(zhì)化的問(wèn)題，繼而依據(jù)實(shí)證研究方式證明了此模型的可行性與有效性。此外，在電子商務(wù)領(lǐng)域?qū)eb 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，使其服務(wù)過(guò)程展現(xiàn)出更好的個(gè)性化與智能化特征。

2 研究熱點(diǎn)

進(jìn)入21 世紀(jì)以后，電子產(chǎn)品已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪械闹匾ぞ撸ㄟ^(guò)人工智能為人類提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)業(yè)成為各行業(yè)的研究重點(diǎn)，其在圖情領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.1 人工智能助力網(wǎng)絡(luò)輿情分析

在網(wǎng)絡(luò)輿情分析工作中對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用的研究重點(diǎn)在于輿情傳播規(guī)律、情感分析、監(jiān)測(cè)以及預(yù)警等各個(gè)方面。有人通過(guò)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)分析配合使用可視化分析軟件，研究學(xué)術(shù)網(wǎng)輿情信息的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境傳播規(guī)律，為網(wǎng)絡(luò)輿情傳播研究形成一種新穎的研究角度與分析方法；提出網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中各類輿情熱點(diǎn)問(wèn)題的精確預(yù)測(cè)與查找，繼而利用仿真實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)對(duì)模型效能的驗(yàn)證與分析；就認(rèn)知情感層面出發(fā)，針對(duì)感情規(guī)則加以構(gòu)建，通過(guò)深度學(xué)習(xí)建模與分析，實(shí)現(xiàn)事件的分類處理，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明分析效果要好于傳統(tǒng)模型。

2.2 人工智能對(duì)智能搜索與推薦服務(wù)的影響

比如在文化遺產(chǎn)領(lǐng)域，有人將視覺(jué)搜索應(yīng)用于數(shù)字圖書館，并對(duì)其進(jìn)行描述與分析，涉及相應(yīng)基本原理、服務(wù)模塊以及體系框架等方面；針對(duì)人工智能和信息推薦二者之間的深度融合與發(fā)展進(jìn)行研究，使信息智能獲取能夠完成全新業(yè)務(wù)鏈構(gòu)建與發(fā)展；因?yàn)閷?duì)圖書館服務(wù)所面對(duì)的用戶實(shí)際興趣點(diǎn)會(huì)受時(shí)間、頻率等諸多因素的協(xié)同影響，可通過(guò)本體相似度以及時(shí)間衰減為核心獲得相應(yīng)的推薦算法，這一算法具有良好的實(shí)效性與普適性。

2.3 人工智能應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析

對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中各類用戶所發(fā)布的評(píng)論進(jìn)行分析，研究其相應(yīng)屬性與特征，隨后采取Python 語(yǔ)言針對(duì)文本情感進(jìn)行量化分析，相比于機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析相比，其準(zhǔn)確性呈現(xiàn)出大幅度提高。隨著網(wǎng)絡(luò)社交技術(shù)與服務(wù)的逐步發(fā)展，其所產(chǎn)出的海量復(fù)雜化數(shù)據(jù)信息在一定程度上造成對(duì)用戶個(gè)性需求的覆蓋，為通過(guò)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析達(dá)到對(duì)用戶喜好精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的效果，有研究人員提出用戶喜好識(shí)別及預(yù)測(cè)模型，并驗(yàn)證其具有良好的實(shí)效性。

3 發(fā)展趨勢(shì)

雖然我國(guó)目前在圖情領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的研究與應(yīng)用已然獲得一定成效，但仍有很大的發(fā)展空間，依然需要廣大科研人員抓準(zhǔn)社會(huì)發(fā)展潮流，對(duì)其開(kāi)展更為深入的研究。目前的發(fā)展趨勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

3.1 視覺(jué)及語(yǔ)義搜索

近些年來(lái)，人們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)工具的應(yīng)用頻率越來(lái)越高，導(dǎo)致與圖像及視頻相關(guān)的各類資源數(shù)量迅速增長(zhǎng)，這也導(dǎo)致視覺(jué)資源成為一種最為重要的可視信息單元，在視覺(jué)資源檢索研究與應(yīng)用中對(duì)人工智能技術(shù)的融入將會(huì)變成情報(bào)學(xué)領(lǐng)域研發(fā)的全新內(nèi)容，這也將成為今后的重要發(fā)展趨勢(shì)。除此之外，語(yǔ)義搜索屬于網(wǎng)絡(luò)信息檢索中另外一個(gè)具有良好新穎性的研究領(lǐng)域。今后的研究活動(dòng)將集中于兩個(gè)方面：

（1）在針對(duì)視覺(jué)及語(yǔ)義搜索構(gòu)建相應(yīng)的框架或者模型構(gòu)建時(shí)，需要綜合考量多方面、多層次特征，比如高層語(yǔ)義特征、底層視覺(jué)特征等，繼而與機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行充分融合，促進(jìn)實(shí)際搜索質(zhì)量、效率以及精準(zhǔn)程度的進(jìn)一步提升；

（2）因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)搜索整體性能的優(yōu)化，可以將網(wǎng)絡(luò)中的各類數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)等應(yīng)用技術(shù)，能夠針對(duì)既有視覺(jué)搜索模型進(jìn)行科學(xué)改良與優(yōu)化，促進(jìn)其檢索準(zhǔn)確性的提升。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)文本或者圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)產(chǎn)出自動(dòng)標(biāo)簽，能夠改善信息檢索的整體效率，對(duì)檢索模型精準(zhǔn)性提升具有良好的促進(jìn)作用。

3.2 智慧圖書館服務(wù)

智慧圖書館屬于現(xiàn)代圖書館革新與發(fā)展的大趨勢(shì)，而在其中融入人工智能技術(shù)也成為目前圖情領(lǐng)域主要的研究方向。在對(duì)智慧圖書館進(jìn)行建設(shè)的過(guò)程中，需要從以下兩個(gè)方面入手：

（1）建立智能管理體系。以人工管理與信息管理為基礎(chǔ)，使人工智能技術(shù)和圖書館內(nèi)部信息資源之間進(jìn)行有效融合，以建立新型檢索與借閱管理系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)各類相關(guān)資源的智能化整合；

（2）供給個(gè)性化推薦服務(wù)。通過(guò)對(duì)讀者圖書查閱記錄的收集與綜合分析，結(jié)合各種新型應(yīng)用技術(shù)與算法，獲取廣大圖書館用戶的個(gè)性化需求，采取更具新穎化、個(gè)性化特征的形式為人們提供資訊服務(wù)。

此外，還可以結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及智能語(yǔ)音等新型技術(shù)，針對(duì)各類資源進(jìn)行有效連接，以構(gòu)建智能系統(tǒng)，為廣大圖書館用戶供給更具精準(zhǔn)性、實(shí)效性以及智能性的推薦服務(wù)。

3.3 社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息挖掘和分析

信息時(shí)代的到來(lái)和智能化技術(shù)的發(fā)展，使各類數(shù)據(jù)信息的增長(zhǎng)速度大幅提升，加之社交網(wǎng)絡(luò)所具有的特殊性，大部分現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)已經(jīng)不能有效滿足人們對(duì)于數(shù)據(jù)信息存儲(chǔ)、調(diào)用以及可視化等方面的需求。這也讓廣大科學(xué)研究人員深刻意識(shí)到社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息挖掘過(guò)程中人工智能技術(shù)的關(guān)鍵作用。需要關(guān)注以下兩個(gè)方面：

（1）針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過(guò)程中所產(chǎn)出的海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行可視化處理。通過(guò)自然語(yǔ)言處理等方式實(shí)現(xiàn)對(duì)海量數(shù)據(jù)信息開(kāi)展語(yǔ)義分析及處理，隨后結(jié)合數(shù)據(jù)聚類、認(rèn)知可視化等相關(guān)技術(shù)方法讓信息內(nèi)容呈現(xiàn)出更高的交互性與可視性特征；

（2）以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析法為依托，構(gòu)建起與之相應(yīng)的預(yù)測(cè)算法，研究社交媒體數(shù)據(jù)傳播范圍、主要熱點(diǎn)和社會(huì)影響力等。

3.4 對(duì)隱私和安全的影響

由于人臉識(shí)別、指紋識(shí)別以及機(jī)器學(xué)習(xí)等現(xiàn)代高新科技的成熟化發(fā)展，加之網(wǎng)絡(luò)空間與場(chǎng)景的逐漸豐富，使個(gè)人數(shù)據(jù)的收集與分享更加便捷，用戶身份編號(hào)過(guò)程更加簡(jiǎn)單，比如對(duì)用戶信用記錄、日常生活活動(dòng)軌跡等各類信息進(jìn)行存儲(chǔ)、分析和記錄。與此同時(shí)，會(huì)帶來(lái)一定個(gè)人信息泄露風(fēng)險(xiǎn)，并且其途徑與實(shí)際程度很難通過(guò)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)有效追蹤。所以，如何實(shí)現(xiàn)對(duì)人工智能技術(shù)的優(yōu)化利用，從而有效保護(hù)個(gè)人信息，成為日后主要的研究方向之一：

（1）在將人工智能作為主體技術(shù)支撐的現(xiàn)代智慧醫(yī)院中，針對(duì)患者電子病歷、數(shù)據(jù)調(diào)取與使用權(quán)限等，要開(kāi)展有關(guān)個(gè)人隱私保護(hù)與監(jiān)管機(jī)制的研究；

（2）從某種程度上講，在處理人機(jī)交互關(guān)系的過(guò)程中對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，會(huì)導(dǎo)致其關(guān)系出現(xiàn)一定變化，用戶和系統(tǒng)之間的交互會(huì)顯得日益頻繁，人們可以在虛擬與真實(shí)之間進(jìn)行隨意切換，而這也會(huì)導(dǎo)致諸多潛在風(fēng)險(xiǎn)的浮現(xiàn)。一些非法人員可能會(huì)利用人工智能更新自己的欺詐方法，以非法方式獲得相關(guān)權(quán)限或信息，繼而開(kāi)展各項(xiàng)欺詐活動(dòng)。因此，要積極構(gòu)建起將模糊邏輯為依托的模型，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信息安全風(fēng)險(xiǎn)的有效防范。

在逐步推動(dòng)我國(guó)圖情領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g(shù)深入應(yīng)用的過(guò)程中，還要將政策元素、人文元素等充分融入到治理機(jī)制當(dāng)中，繼而在多個(gè)領(lǐng)域切實(shí)反映出圖情學(xué)科特有的優(yōu)勢(shì)。除此之外，要促進(jìn)各相關(guān)學(xué)科間的交叉與融合，加強(qiáng)金融行業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)、旅游行業(yè)以及社會(huì)人文等各領(lǐng)域?qū)ΜF(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)方式的應(yīng)用。要積極結(jié)合工程化發(fā)展思維，使圖情領(lǐng)域中的人工智能研究跟現(xiàn)代工程領(lǐng)域、制造領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)有效融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖情學(xué)科研究方式的豐富化發(fā)展。以圖情學(xué)科的深入研究為基礎(chǔ)，充分融入多種現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，優(yōu)化現(xiàn)代人才培養(yǎng)體系，培養(yǎng)出更多創(chuàng)新型人才。

4 結(jié)束語(yǔ)

總而言之，人工智能技術(shù)在圖書情報(bào)領(lǐng)域中的應(yīng)用依然是目前科研領(lǐng)域的研究重點(diǎn)，也是促進(jìn)人類社會(huì)發(fā)展的關(guān)鍵，需要在其中投入更多的人力、物力和財(cái)力，以優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展。積極培養(yǎng)符合各行業(yè)發(fā)展需求的復(fù)合型人才，促進(jìn)人工智能技術(shù)在圖情領(lǐng)域的進(jìn)一步融合，通過(guò)實(shí)踐創(chuàng)新為國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)注入源源不斷的活力。