人工智能的迅猛发展对于图书情报来说意味着什么?刘浏博士、王东波副教授、黄水清教授的论文《机器学习视角的人工智能研究回顾及对图书情报学的影响》(《图书情报》2017 年第 6 期),从多个角度分析了机器学习对图书情报学科产生的影响和带来的机遇,并展望了两者充分结合的发展前景和未来趋势。在论文作者看来,机器学习将推动人文学科的复兴,而在这场复兴中,图书情报学将率先迎来全方位的新发展。

论文指出,在大数据时代,文献、信息、数据呈爆发式增长,这使得传统的以个案、抽样为主的研究方法越来越难以获得可靠的结论;而机器学习方法,则凭借其在处理海量数据的天生优势,以及不断提高的性能和效果,可以在图书情报学的未来发展中发挥重要作用。

论文详细梳理了人工智能的发展脉络,阐述了机器学习在人工智能中所处的地位,对机器学习中重要和常见的模型和算法作了简单的介绍,其中包括近年最为重要的深度学习。对于人工智能发展史,这是一项重要和出色的研究。论文指出,“随着计算机性能不断提高,大规模数据越来越普遍,一场属于深度学习(神经网络)的‘文艺复兴’席卷而来。“

深度学习正在给世界带来深刻的变革,图书情报学科有充分的理由在这场变革中迎来发展的机遇。论文写道:“将传统的信息服务和情报工作与新兴的深度学习技术有效结合,将为学科带来许多值得期待的新思路、新理念。如文本信息的自动化、数字化服务;智能的专家知识问答系统;以文本、语音、图像为对象的情报自动采集和加工技术;基于大数据的人工智能决策系统;以语义内容分析为基础的科研成果评价等。”

论文就机器学习在图书情报领域的应用路径提出了设想。这些路径包括:智能问答系统在图书馆中的应用,机器学习在文本信息处理中的应用,机器学习在学术评价中的应用,机器学习在信息服务方面的应用,以及机器学习在图书情报学人才培养上的应用。

机器学习和图书情报学“两者之间有价值的结合点较多,每一个结合点都值得研究者深入探究和挖掘”。论文认为,如果能够充分地、有效地借鉴和利用人工智能的新思路和新方法,图书情报学可以获得全方位的、值得期待的新发展。

古籍是图书情报机构的重要馆藏资源,古汉语文献的加工与处理是图书情报机构的一项重要工作内容,而机器学习可在其中扮演重要的角色。论文对机器学习视角下的古文信息处理进行了较深入的研究,涉及的内容包括:机器学习对古籍检索智能化的影响,机器学习应用于典籍知识库的构建及推广服务,机器学习在辨别古籍真伪等研究中的潜力。

“在古文信息处理方面,机器学习方法有着巨大的价值和潜力,不论是面向专业领域的古籍检索智能化,还是面向普及大众的中华文化知识传承,机器学习方法都能够发挥重要作用。”论文写道。目前以深度学习为主的机器学习方法在古文信息处理中还较少见,但作者表示,“可以期待古文信息处理在机器学习的引领下,将有一个更加智能化的前景和未来。”

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