人工智慧將助推圖書情報學實現全方位發展

人工智慧的迅猛發展對於圖書情報來說意味著什麼？劉瀏博士、王東波副教授、黃水清教授的論文《機器學習視角的人工智慧研究回顧及對圖書情報學的影響》（《圖書情報》2017年第6期），從多個角度分析了機器學習對圖書情報學科產生的影響和帶來的機遇，並展望了兩者充分結合的發展前景和未來趨勢。在論文作者看來，機器學習將推動人文學科的復興，而在這場復興中，圖書情報學將率先迎來全方位的新發展。

論文指出，在大數據時代，文獻、信息、數據呈爆髮式增長，這使得傳統的以個案、抽樣為主的研究方法越來越難以獲得可靠的結論；而機器學習方法，則憑藉其在處理海量數據的天生優勢，以及不斷提高的性能和效果，可以在圖書情報學的未來發展中發揮重要作用。

論文詳細梳理了人工智慧的發展脈絡，闡述了機器學習在人工智慧中所處的地位，對機器學習中重要和常見的模型和演算法作了簡單的介紹，其中包括近年最為重要的深度學習。對於人工智慧發展史，這是一項重要和出色的研究。論文指出，「隨著計算機性能不斷提高，大規模數據越來越普遍，一場屬於深度學習（神經網路）的『文藝復興』席捲而來。「

深度學習正在給世界帶來深刻的變革，圖書情報學科有充分的理由在這場變革中迎來發展的機遇。論文寫道：「將傳統的信息服務和情報工作與新興的深度學習技術有效結合，將為學科帶來許多值得期待的新思路、新理念。如文本信息的自動化、數字化服務；智能的專家知識問答系統；以文本、語音、圖像為對象的情報自動採集和加工技術；基於大數據的人工智慧決策系統；以語義內容分析為基礎的科研成果評價等。」

論文就機器學習在圖書情報領域的應用路徑提出了設想。這些路徑包括：智能問答系統在圖書館中的應用，機器學習在文本信息處理中的應用，機器學習在學術評價中的應用，機器學習在信息服務方面的應用，以及機器學習在圖書情報學人才培養上的應用。

機器學習和圖書情報學「兩者之間有價值的結合點較多，每一個結合點都值得研究者深入探究和挖掘」。論文認為，如果能夠充分地、有效地借鑒和利用人工智慧的新思路和新方法，圖書情報學可以獲得全方位的、值得期待的新發展。

古籍是圖書情報機構的重要館藏資源，古漢語文獻的加工與處理是圖書情報機構的一項重要工作內容，而機器學習可在其中扮演重要的角色。論文對機器學習視角下的古文信息處理進行了較深入的研究，涉及的內容包括：機器學習對古籍檢索智能化的影響，機器學習應用於典籍知識庫的構建及推廣服務，機器學習在辨別古籍真偽等研究中的潛力。

「在古文信息處理方面，機器學習方法有著巨大的價值和潛力，不論是面向專業領域的古籍檢索智能化，還是面向普及大眾的中華文化知識傳承，機器學習方法都能夠發揮重要作用。」論文寫道。目前以深度學習為主的機器學習方法在古文信息處理中還較少見，但作者表示，「可以期待古文信息處理在機器學習的引領下，將有一個更加智能化的前景和未來。」

【數字敘事 維此】

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