摘 要:2016年AlphaGo的異軍突起引起了全社會對人工智能的廣泛關(guān)注,使其逐漸成為當前全球科技創(chuàng)新和社會變革的重要驅(qū)動力。文章從AlphaGo的發(fā)展、理論與應用分析為切入點,分析了人工智能的發(fā)展歷程與應用現(xiàn)狀,探討了人工智能給圖書館帶來的影響、發(fā)展機遇、發(fā)展所面臨的主要問題、應用內(nèi)容與未來發(fā)展的主要方向。
關(guān)鍵詞:圖書館;人工智能;AlphaGo;蒙特卡洛樹搜索
中圖分類號:G250.7 文獻標識碼:A DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2017049
Abstract In 2016, the sudden emergence of AlphaGo caused widespread concern of the governments and society for artificial intelligence, making it an important driving force of the current global scientific and technological innovation and social change. This paper starts from the development of AlphaGo, its theory and application, and then makes a brief analysis of the development of artificial intelligence and the present situation of its application, main problems, and an in-depth study of the influence of artificial intelligence on development opportunities, the main direction and main content of the application and future development.
Key words library; artificial intelligence; AlphaGo; Monte Carlo Tree Search
1 問題的提出
2016年以來,信息科學與圍棋領(lǐng)域最激動人心的事件莫過于AlphaGo橫掃棋壇各路高手。在過去短短的兩年時間里,AlphaGo不斷刷新著人類對人工智能的認知,創(chuàng)造了信息科學和圍棋史上新的里程碑。根據(jù)Google深度學習團隊2016年在《Nature》上發(fā)表的論文,可一窺AlphaGo的基本原理和設(shè)計思路,發(fā)現(xiàn)所有完全信息博弈過程都是一種搜索,其本質(zhì)是一個高性能的樹搜索引擎[1]。
事實上,自1956年John McCarthy、Marvin Minsky等首次是提出“人工智能”概念以來,經(jīng)歷了一甲子的風風雨雨,人工智能從Aristotle提出的三段式形式邏輯、Leibniz與Boole等提出的數(shù)理邏輯、Whitehead與Russell等提出的智能科學、Wiener與McCulloch等提出的認知科學、到現(xiàn)在的人工智能,經(jīng)歷了“哲學→科學→認知→應用”這一漫長的發(fā)展過程,才使得人工智能研究從Aristotle的三段式形式邏輯這一棵“嫩苗”長成了AlphaGo這一“參天大樹”。人工智能的研究與發(fā)展過程幾經(jīng)波折,自2006年開始逐漸走出“深谷”“寒冬”以來,《Nature》《Science》《中國科學》與《科學通報》等國內(nèi)外重要刊物就陸續(xù)發(fā)表過大量相關(guān)學術(shù)研究成果,尤其是自2016年AlphaGo異軍突起以來,更是成為學術(shù)界與工業(yè)界最為關(guān)注的焦點課題之一。而在2016年10月到12月期間,美國白宮更是連續(xù)發(fā)布了《The Administrations Report on the Future of Artificial Intelligence》[3]《The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan》[4]《Artificial Intelligence,Automation,and the Economy》[5]等一系列報告,將人工智能研究作為美國國家發(fā)展戰(zhàn)略進行研究。2016年5月,我國國務院亦發(fā)布了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》。同年8月,將其作為核心內(nèi)容列入《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》,并在2017年3月首次將人工智能、虛擬現(xiàn)實等寫入了政府工作報告。
圖書館作為信息科學領(lǐng)域和信息檢索技術(shù)應用的“前沿陣地”,信息科學理論、信息技術(shù)體系、信息服務模式的創(chuàng)新總會給圖書館學理論、應用與實踐研究帶來新的沖擊與機遇,數(shù)字圖書館與數(shù)字人文如是,云計算與大數(shù)據(jù)亦如是,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)與“互聯(lián)網(wǎng)+”更是如此。如何把握國際與國家發(fā)展的戰(zhàn)略發(fā)展機遇、學術(shù)界與工業(yè)界的研究發(fā)展機遇,對其社會與學術(shù)背景、理論與應用價值、與圖書館融合發(fā)展研究、未來發(fā)展的主要方向等問題進行初步探討就顯得非常有必要了。
2 AlphaGo和人工智能的理論與應用發(fā)展
AlphaGo是人工智能理論與應用研究最為成功的案例之一,其引起的社會效益與學術(shù)影響力,是人工智能理論與技術(shù)被普通民眾廣泛關(guān)注、接納的重要因素之一。對其學術(shù)與社會背景進行必要的分析與探討,有助于深入了解人工智能理論與技術(shù),對其在圖書館中的廣泛應用與深入推廣能起到積極作用和參考借鑒價值。
2.1 AlphaGo的理論與應用發(fā)展分析
自2015年8月5:0完勝三屆歐洲冠軍樊麾、2016年3月4:1力挫世界冠軍李世石、2017年1月60:0橫掃世界棋壇、2017年5月再次“約架”世界冠軍柯潔等四聲“春雷”炸響之后,AlphaGo迅速成為近兩年來信息科學、信息檢索領(lǐng)域最耀眼的“明星”。對于采用了深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與蒙特卡洛樹搜索[1,5]等新技術(shù)的AlphaGo而言,相較于1996年2月與1997年5月兩次擊敗西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫的IBM“深藍”(Deep Blue)、2007年獲美國國防部DARPA城市挑戰(zhàn)賽的自動駕駛汽車卡內(nèi)基梅隆大學開發(fā)的“格子賽車”(Tartan Racing)[6]、2011年在知識問答游戲《危險邊緣》中擊敗世界冠軍的IBM“沃森”(Watson)智能問答系統(tǒng)等[7]人工智能典型應用而言,AlphoGo在理論、技術(shù)、算法和應用等方面均有了巨大的進步。endprint
AlphaGo的基本設(shè)計思路其實質(zhì)就是一種復雜的信息搜索過程,其搜索的復雜在于它面臨著巨大的搜索空間,通過計算搜索空間的深度(信息博弈的步數(shù))與寬度(博弈步數(shù)的選擇落點數(shù)),來評估圍棋棋局的局面和選擇落子位置策略,其系統(tǒng)構(gòu)成主要包括四個部分:策略網(wǎng)絡(luò)(Policy Network)、快速走子(Fast Rollout)體系、估值網(wǎng)絡(luò)(Value Network)與蒙特卡洛樹搜索(Monte Carlo Tree Search)[8]。對于圍棋而言,其信息搜索深度約為150,寬度約為250。在具體實現(xiàn)與運行過程中,AlphaGo采用估值網(wǎng)絡(luò)來對其信息搜索深度進行降維或消除,采用策略網(wǎng)絡(luò)對其信息搜索寬度進行降維或消除,采用快速走子體系來評估其信息搜索策略與走子速度,進而確定其走子策略,采用蒙特卡洛樹搜索確定其信息搜索算法、策略與效率。
如果將AlphaGo拆開來對其理論、技術(shù)與算法等進行分析,實際上它每部分所對應的理論、算法與技術(shù)都已有較為成熟的體系,但AlphaGo對應的理論與應用研究最成功的創(chuàng)新之處在于,將這些已有的成熟理論、算法與技術(shù)等進行有機組合起來,并在具體行業(yè)、領(lǐng)域中,針對具體問題與應用加以優(yōu)化和改進。此外,與AlphaGo的成功經(jīng)歷類似,在德州撲克的“戰(zhàn)場”上,由美國阿爾伯塔大學Michael Bowling和卡內(nèi)基梅隆大學Tuomas Sandhilm團隊研發(fā)的Libratus依靠成熟的Good Old Fashioned AI技術(shù)戰(zhàn)勝了德州撲克人類頂級選手[9],也充分驗證了這一觀點。
AlphaGo、Libratus等為什么能夠擊敗人類頂級選手呢?其關(guān)鍵在于人工智能在信息搜索策略與搜索過程中的高效率,以及由之產(chǎn)生的超越人類計算能力與存儲能力策略的突破。因此,與其認為是AlphaGo、Libratus等擊敗了人類,倒不如說是學術(shù)界與工業(yè)界的聯(lián)合協(xié)作戰(zhàn)勝了行業(yè)、領(lǐng)域?qū)<?。由此可以看出相較于一般的人工智能應用而言,AlphaGo的“智慧之處”在于它可以采用Policy Network“智慧”地選擇應對策略,采用Value Network“精確”地評估形勢,采用Fast Rollout“快捷”地反饋,采用Monte Carlo Tree Search“精準”地搜索,從而在推動人工智能應用邁向了全新的領(lǐng)域達到了全新的境界。
2.2 人工智能的理論與應用發(fā)展
2016年是人工智能發(fā)展的60周年,AlphaGo的四聲“春雷”預示著人工智能發(fā)展的春天來臨。自1950年Turing首次提出“機器能思考嗎”揭開人工智能的神秘面紗[8];1956年Darmouth會議首次提出“Artificial Intelligence”概念以來,圍繞其發(fā)展形成了邏輯主義、連接主義、行為主義等學派[10],并在經(jīng)歷三次高潮、兩次低谷之后,人工智能理論與技術(shù)應用現(xiàn)已深入到了人們工作、生活和學習的各個領(lǐng)域中。
人工智能理論與應用研究的發(fā)展,也使得學術(shù)界、工業(yè)界對它的理解與思考越來越深刻,從1950年最簡單的疑問“機器能思考嗎”、1956年最直接的思考“機器或許能夠思考吧?”,到2014年Stephen Hawking、Elon Musk與Steve Wozaniak等擔心“人工智能可能會導致人類滅亡!”[11],逐漸提升至2015年“人工智能能否超越人類智能?”[12]、2016年“人工智能如何改變世界?”[13]等深層次理論與應用問題?;仡櫲斯ぶ悄芮鄣陌l(fā)展歷程,經(jīng)歷過20世紀50至60年代的“圖靈之問”、70年代的啟發(fā)式專家智能系統(tǒng)、80年代的復雜不確定性環(huán)境計算、90年代的模擬人腦升級與人類仿生智能技術(shù)、21世紀類腦人工智能技術(shù)等過程,其發(fā)展也依據(jù)“哲學→科學→認知”這一邏輯與問題的演化規(guī)律發(fā)揮了演變,按照“弱→強→高等→類人→超級→超級智能體”的發(fā)展趨勢逐步地前進和發(fā)展。目前,雖然人工智能正努力實現(xiàn)“高等人工智能→類人人工智能”這一過渡,也取得了一系列可喜的成績,但距離類人、超級、超級智能體的發(fā)展目標還有一段很長的距離。
然而,值得所有人深思的問題是,超級人工智能、超級智能體是否應該成為其發(fā)展的終極目標?一旦這樣的目標達成之后,人類能否掌控人工智能的發(fā)展與演變?一方面,或是像Hawking、Musk與Wozaniak等一大批科學家所擔憂的那樣,超級人工智能、超級智能體如何對待它們的創(chuàng)造者——人類,是否會脫離人類控制,促使人類走向滅亡?又或者,它會像人類對待地球上瀕臨滅絕的動植物那樣,將人類作為珍惜動物加以保護?另一方面,當然還有很多科學家還是相信人類能夠掌控人工智能的發(fā)展,Alan Bundy、李國杰、李德毅等認為現(xiàn)在的人工智能距離人們所擔心的超級人工智能、超級智能體,還有很長距離,即使未來人工智能理論與技術(shù)發(fā)展到一定階段,但人類的思維與智慧的進步速度并不落后于人工智能的發(fā)展,因此,相信未來人類有足夠的能力與水平來掌控這一切。另外,還有一種被許多人所接受的觀點:奇點論。1958年Stanislaw Ulam與Johnvon Neumann[14]在一次通話過程中,提出了“奇點論”(Singularity)這個概念,用來描述人工智能超越人類智能的臨界點;2015年Ray Kurzweil[15]經(jīng)過計算與分析,預測人工智能的奇點將會在2045年左右成為現(xiàn)實。但也有學者對“奇點論”進行了反駁,認為奇點是基于人工智能的線性模型進行計算得出的,但人工智能并不是按照這個線性模型來發(fā)展的。Aaron Slomon經(jīng)過計算和分析,提出人工智能發(fā)展模型是由多元的非線性復合空間所確定,其中包含了多元化、多種類、多領(lǐng)域的人工智能,這些因素將促使其向多元化方向發(fā)展[16]。
不管是哪一種觀點,都毫不例外的認可了人工智能理論與應用研究的前景,都認為人工智能將會成為學術(shù)界、工業(yè)界最值得關(guān)注的焦點課題之一,并認為伴隨著相關(guān)理論與技術(shù)的進步,人類將會看到更多類似于AlphaGo的人工智能應用出現(xiàn)。endprint
3 人工智能給圖書館帶來的影響與機遇
3.1 人工智能給圖書館帶來的影響
信息技術(shù)的飛速發(fā)展,在極大改變著圖書館知識管理與信息服務的同時,也極大地鍛造了知識服務結(jié)構(gòu)和服務主客體行為。鑒于摩爾定律已接近尾聲、通信技術(shù)已逼近香農(nóng)極限,再結(jié)合世紀之交的互聯(lián)網(wǎng)泡沫,21世紀初許多學者預測信息技術(shù)已完成其驅(qū)動社會經(jīng)濟發(fā)展的歷史使命,但近十年人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)卻不斷綻放出璀璨的光芒,驅(qū)動著全球經(jīng)濟社會的飛速發(fā)展[17]。AlphaGo、Libratus、無人駕駛汽車等新型應用是集云計算、大數(shù)據(jù)與人工智能等信息技術(shù)大成的知識產(chǎn)物,這類智慧型知識產(chǎn)物給社會帶來巨大震撼的同時,主導其發(fā)展的人工智能理論、技術(shù)與服務模式,也必然會給圖書館未來發(fā)展帶來較大影響。
(1)圖書館學研究方法論的創(chuàng)新突破。錢學森先生十分重視科學研究方法論在科學研究過程中的引領(lǐng)作用[18]。由于受到近代物質(zhì)科學研究方法的影響,“分而治之”已成為許多包括圖書館學在內(nèi)的各學科研究者的固定思維模式,即面對復雜的學術(shù)問題時,先將其劃分成若干個子問題,再分別對每個子問題進行解決,再將解決方法、過程與結(jié)果進行有機整合后,形成原問題的解決方法。在過去很長一段時間內(nèi),這種方法也在圖書館學研究過程中被廣泛應用,尤其是在數(shù)字圖書館領(lǐng)域。但在以數(shù)據(jù)科學、知識服務為主導因素的大數(shù)據(jù)、人工智能時代,這一方法論有著極大的缺陷,原因在于將原有學術(shù)生態(tài)體系、知識服務生態(tài)系統(tǒng)進行切割、劃分之后,子問題之間的知識關(guān)聯(lián)和資源交互便可能衰減或消失,當各分支子問題被分別解決,再重新進行組合后,已經(jīng)很難復原成為原有的學術(shù)生態(tài)體系和知識服務生態(tài)系統(tǒng)。從而使得圖書館學研究,尤其是數(shù)字圖書館研究出現(xiàn)了體系結(jié)構(gòu)分析、功能模塊構(gòu)建、系統(tǒng)行為分析與用戶行為分析等四種研究方法體系。但新型人工智能理論、技術(shù)與應用所擁有的,以“信息←→知識←→智慧”與“信息←→系統(tǒng)←→智慧”轉(zhuǎn)換為主要標志的科學研究方法論,就可以把圖書館學研究的這些“爭論”與“弊端”進行有效“隔離”,著重強調(diào)在智慧觀、服務觀和知識觀的有效約束下深入分析圖書館智慧管理與服務模式的創(chuàng)新機制。而這種創(chuàng)新發(fā)展結(jié)果能較好地實現(xiàn)人工智能在圖書館學研究與圖書館事業(yè)發(fā)展中的深度融合。
(2)圖書館服務模式的影響與再造。目前,人工智能理論與技術(shù)已在許多行業(yè)、領(lǐng)域得到了廣泛應用,并催生了一大批新興產(chǎn)業(yè)和典型應用,主要包括視覺內(nèi)容識別/視頻分析、語音識別/語音翻譯、情境感知/情境計算、推薦引擎/信息過濾、深度計算/機器學習、自然語言理解、人類手勢控制、虛擬私人助手與智能內(nèi)容助手等領(lǐng)域,典型應用主要包括(移動)視覺搜索/安防智能監(jiān)控、語音識別系統(tǒng)/視頻實時翻譯/無人駕駛汽車、可穿戴傳感器/智能家居、信息推薦系統(tǒng)、金融詐騙檢測/AlphaGo圍棋機器人、智能客服/智能企業(yè)形象代表、游戲軟件手勢操控/人眼運動跟蹤系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)客服助理/蘋果SIRI/百度度秘/微軟小冰等。而這些技術(shù)與應用都可以被廣泛應用于圖書館管理與服務過程中,一旦相關(guān)理論、技術(shù)與應用被圖書館所采納、使用,將會使得圖書館知識管理過程更加高效便捷、用戶行為分析更加精確、知識服務效果更加優(yōu)化,并對圖書館知識服務的內(nèi)容生產(chǎn)、服務主題設(shè)定、服務運轉(zhuǎn)方式等帶來革命性的變革。
(3)圖書館知識管理與知識服務的創(chuàng)新發(fā)展。人工智能理論、技術(shù)與應用在圖書館行業(yè)的全面滲透是未來值得期許的事情。未來圖書館知識管理與知識服務的發(fā)展,很可能會與人工智能緊密的關(guān)聯(lián)在一起。人工智能理論與技術(shù)不僅可能會重塑知識管理與知識服務的業(yè)務面貌,還可能會重塑其“知識獲取→知識生產(chǎn)→知識認知→知識體驗→知識推送”業(yè)務鏈。首先,通過物理和虛擬傳感技術(shù)拓展知識來源途徑,并不斷延伸知識獲取維度;其次,開發(fā)知識生產(chǎn)助手或智能機器人輔助完成知識生產(chǎn)過程,這樣不僅可以極大地提升知識整合、管理與生產(chǎn)速度,還可以降低知識管理與知識服務成本、消滅人為錯誤、提升知識內(nèi)容規(guī)模;然后,通過基于感知和認知邏輯的知識情境認知體驗環(huán)節(jié),推動用戶對知識可感知性、體驗性的需求;最后,采用智能化技術(shù)手段構(gòu)建知識推送與信息推薦的渠道、平臺、工具和方法,精確地將知識服務內(nèi)容與用戶進行智能匹配,從而為用戶提供個性化、人性化的知識服務。
3.2 人工智能給圖書館帶來的機遇分析
從近20年的社會發(fā)展軌跡來看,人類自進入21世紀以來,出現(xiàn)了“網(wǎng)絡(luò)社會時代→大數(shù)據(jù)時代→人工智能時代”三個彼此依存又有明顯差異的新時代,已跨越或正在跨越從“物理空間與虛擬空間廣泛連接→社會內(nèi)容形態(tài)與數(shù)字本位深度融合→社會變革創(chuàng)造與虛擬智能形態(tài)交互理解”這樣三個階段。從圖書館人文與信息技術(shù)發(fā)生的若干次重大變革、技術(shù)演化與文化進步的發(fā)展過程來看,圖書館領(lǐng)域的學者對二者之間的關(guān)系都會有著不一致的看法(如人文主導論、技術(shù)主導論或是二者共導論),但無論哪一種流派,都有一個共同的認識,就是人文演化與技術(shù)演化在圖書館事業(yè)、圖書館學理論與應用研究中呈現(xiàn)出共存、共生和共進的雙生演化關(guān)系。圖書館的生存與發(fā)展以一定的技術(shù)結(jié)構(gòu)為支撐,而新的技術(shù)體系又會因新型圖書館管理與服務體系而得到進一步的鞏固和發(fā)展。
(1)延續(xù)圖書館在信息技術(shù)領(lǐng)域的應用優(yōu)勢是圖書館人工智能體系發(fā)展的先決優(yōu)勢。一直以來,圖書館都是信息技術(shù)理論與應用研究的前沿戰(zhàn)場,許多圖書館學研究者也一直活躍于新型信息技術(shù)理論與應用研究的前線。如前所述,圖書館人工智能體系發(fā)展具有非常明顯的發(fā)展與戰(zhàn)略導向,也就是緊緊圍繞著國家與社會發(fā)展戰(zhàn)略,緊緊圍繞著知識管理與知識服務創(chuàng)新,緊緊服務于用戶個性化、人性化和智慧化服務需求。而這個體系發(fā)展的首要任務,就是要不斷在新的信息技術(shù)和時代發(fā)展環(huán)境下保持其理論與應用優(yōu)勢。
(2)促進圖書館學研究、圖書館事業(yè)發(fā)展是圖書館人工智能體系發(fā)展的核心支撐。毫無疑問,圖書館人工智能體系的發(fā)展,應時刻以圖書館學研究、圖書館事業(yè)發(fā)展為基礎(chǔ)。這意味著這個體系建設(shè)與發(fā)展并不是僅僅服務于時代和社會體系,更是要密切關(guān)注相關(guān)理論與技術(shù)是否能被充分應用于圖書館學研究和圖書館事業(yè)發(fā)展之中,將自上至下的“國家→圖書館”發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃和自下至上的“圖書館→國家”決策參考反饋,與社會、經(jīng)濟與文化體系有機融合,從而為圖書館學研究與圖書館事業(yè)發(fā)展創(chuàng)造全新的生命力。endprint
(3)高度重視國際、國家、社會發(fā)展的導向性和直接支持是圖書館人工智能體系的關(guān)鍵動力。國際發(fā)展形勢的變化、國家戰(zhàn)略規(guī)劃的制定與各種政策、經(jīng)濟的支持,為圖書館人工智能體系的建設(shè)與發(fā)展提供了強大的動力。與一般認為圖書館是被動服務需求導向不同,圖書館人工智能體系全面、系統(tǒng)的展現(xiàn)了其在主動化、嵌入式、協(xié)作化知識服務過程中的重要作用。在人工智能理論與應用研究發(fā)展的現(xiàn)階段,圖書館除了依托于國際、國家與社會發(fā)展趨勢,以及國家與社會在人力、時間和財力投入之外,還應在人工智能理論與應用方面給予先導型的開拓應用[19],為人工智能在經(jīng)濟、社會、教育和文化領(lǐng)域的應用與推廣起到表率作用。
(4)高度重視安全保護、道德倫理問題是確保圖書館人工智能體系生存和發(fā)展的基本條件。無論在任何時代、學科、行業(yè)和領(lǐng)域,道德倫理問題是無法回避的重要問題,而在大數(shù)據(jù)和人工智能時代,安全問題也是需要解決的基本問題。這就要求圖書館人工智能體系建設(shè)與發(fā)展必須要考慮到這兩個問題,確保其理論與應用研究不能對國家、社會和圖書館造成“傷害”。
(5)高度重視跨學科、跨行業(yè)和跨領(lǐng)域的協(xié)作融合是圖書館人工智能體系發(fā)展的有力保證。無論人工智能被應用于哪個學科、行業(yè)和領(lǐng)域,它都必然不會由單個學科、行業(yè)和領(lǐng)域獨立能夠完成的。圖書館在人工智能理論與技術(shù)面前,高度重視與其他學科、行業(yè)與領(lǐng)域的協(xié)同發(fā)展、深度融合,也能充分體現(xiàn)出圖書館人工智能體系建設(shè)與發(fā)展存在的價值與意義,促進其在知識管理與知識服務領(lǐng)域的中心地位和優(yōu)勢性位置。
3.3 圖書館與人工智能融合發(fā)展面臨的主要問題
如前所述,人工智能的發(fā)展給人類的生活、工作、學習與社交帶來了諸多便利,并在不同行業(yè)、領(lǐng)域、范圍和專業(yè)上給予了人類全新的能力與方法。正如云計算、大數(shù)據(jù)、數(shù)字人文與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)等給圖書館帶來的“雙刃劍”影響一樣,人工智能作為科學與技術(shù)融合發(fā)展的產(chǎn)物,在圖書館應用必然會帶來諸多便利和問題。因此,如何有效把握其帶來的發(fā)展機遇、應對隨之衍生的生存挑戰(zhàn),就需要進行深入探討。對此,本文認為要分別從人工智能與圖書館角度對其進行剖析,一是人工智能角度的“五化”問題;二是圖書館角度的“三心”問題。
(1)人工智能角度的“五化”問題[10]。毫無疑問,人工智能理論與應用研究必然會給圖書館帶來巨大的積極影響,并可在不同范圍、體系和領(lǐng)域中有效的提升圖書館的管理與服務能力。但從人工智能本體的生存與發(fā)展來看,一方面,它作為客觀事物而誕生在物理世界中,則必然與地球萬物存在著相同特性,其生存和發(fā)展必須符合“物競天擇,適者生存”這一基本規(guī)律,也必然具備著“進化”“退化”“異化”和“演化”等本體特征;另一方面,人工智能又是由人類創(chuàng)造出來的產(chǎn)物,其本身的發(fā)展軌跡與方向亦受到人類控制,如果其研究者違背道德、倫理、法律或規(guī)則,使其發(fā)展出現(xiàn)偏差,駛離了原有軌道,人工智能則可能會呈現(xiàn)相應的“黑化”特征。因此,圖書館一旦要開展人工智能理論與應用研究,就需要密切注意這五個問題。
其中,“進化”指的是圖書館人工智能體系能夠類似人類進化過程,通過技術(shù)與體系的不斷積累、更新,使相關(guān)應用、平臺或工具能自主更新和完善,從而具備人工智能載體的自我進化的線性能力;“退化”指的是圖書館人工智能體系具有相應的全生命周期,在管理與服務過程中,其所提供的服務必然會具備萌芽、發(fā)展、高峰、衰老,直至結(jié)束其本體能力而被廢置;“異化”指的是圖書館人工智能體系在建設(shè)與服務過程中,必然會出現(xiàn)與預期規(guī)劃、目標發(fā)生偏移的現(xiàn)象,從而導致相應的管理與服務脫離控制,甚至引發(fā)一定的災難性后果;“蛻化”指的是圖書館人工智能體系具有較強的自我學習的功能,能在管理與服務過程中自我完善、補充和提升,在面對不同問題和困難時,可通過更換載體、程序或知識達到向更高智能化形態(tài)的進化能力;“黑化”指的是圖書館人工智能體系終歸還是由人所創(chuàng)造,一旦被圖謀不軌、居心不良的人所利用和控制,就可能會給社會、人類、圖書館帶來較大的危害,且這種危害在其發(fā)作之前是難以被圖書館與用戶發(fā)現(xiàn)的。
(2)圖書館角度的“三心”問題。2016年美國發(fā)布了一系列人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃,將人工智能列入國家發(fā)展戰(zhàn)略,開始了面向人工智能時代的美國國家發(fā)展方向。其中2016年10月發(fā)布的《The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan》與《Preparing For the Future of the Artificial Intelligence》認為人工智能將會在各類政府、社會組織、公共文化服務體系中產(chǎn)生巨大作用,并建議政府、社會組織應該認真審視自身如何才能采用人工智能提升服務[19]。圖書館作為公共文化服務體系、社會組織的重要組成部分,未來必然會成為人工智能理論與應用研究的重要領(lǐng)域。
政策與機遇的存在是圖書館人工智能體系發(fā)展的基礎(chǔ),但道德與倫理的存在則是其生存的前提。前者讓圖書館產(chǎn)生“激動之心”,只因人工智能除了能夠給圖書館管理與服務、軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、資源建設(shè)帶來巨大的積極影響之外,也是圖書館、用戶、資源與設(shè)備供應商共同期待的結(jié)果,更是時代、國家與社會的召喚;后者讓圖書館產(chǎn)生“敬畏之心”,只因人工智能匯集了科學家、企業(yè)家和政府幾十年的努力,才換來了今日的興旺與繁華,圖書館能享受無數(shù)前人創(chuàng)造的理論與應用成果的基礎(chǔ)上,理應對其抱有敬畏之心。盡管人工智能有可能會給圖書館帶來巨大的利益和機遇,但楊振寧先生曾提出“科學發(fā)展需要一個‘傳統(tǒng)”[20],而圖書館學研究和圖書館事業(yè)發(fā)展的“傳統(tǒng)”是無數(shù)前賢們傳承下來的圖書館文化、價值、精神和權(quán)利,是無形的、無價的“圖書館基因”,圖書館學研究一旦“舍本逐末”,過分強調(diào)和重視人工智能,則必然會步入一個“死胡同”,因此,這就要求圖書館學研究者、圖書館與用戶對人工智能要存有“平常之心”,在對其飽含熱情和期許的同時,更要維護圖書館學研究和圖書館事業(yè)發(fā)展的“傳統(tǒng)”,用一顆平常之心來迎接人工智能的到來。endprint
3.4 人工智能在圖書館中的應用分析與發(fā)展方向
3.4.1 人工智能在圖書館中的應用分析
一旦確立了人工智能可被廣泛應用于圖書館管理與服務過程中之后,圖書館就應該全面開放或適當開發(fā)相應的數(shù)據(jù)資源、信息資源與知識資源,以進一步促進人工智能在圖書館的應用,并為社會、用戶提供相應的人工智能公共文化服務。從應用角度來分析,圖書館在人工智能的發(fā)展中應該起到以下作用。
(1)盡可能在人工智能理論、技術(shù)與應用研究尚未真正滲透到各個學科、行業(yè)和領(lǐng)域的各環(huán)節(jié)中的時候,盡快切入進去,成為人工智能理論、技術(shù)與應用發(fā)展的早期應用者,從而把握主動權(quán),更好地樹立圖書館在知識管理與知識服務的中心位置和優(yōu)勢性地位。
(2)結(jié)合圖書館管理與服務實際,開展理論與應用實驗性研究,開展試點、示范建設(shè)項目建設(shè),搭建管理與服務人工智能測試平臺。
(3)建立圖書館館藏文獻(尤其是特色館藏文獻)通用性元數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)及其標準規(guī)范,進一步開放有關(guān)數(shù)據(jù)、信息與知識,向用戶提供人工智能公共服務。
(4)確定并尋求圖書館人工智能理論與應用研究的“大挑戰(zhàn)”,為圖書館人工智能應用與實踐發(fā)展確立可操作性強、可行性強的戰(zhàn)略規(guī)劃與建設(shè)目標。
(5)為圖書館人工智能管理與服務體系建設(shè)提供支持,嚴格考察、評估其影響、投資回報率與成本效益。
(6)結(jié)合實際情況,開發(fā)可用于圖書館人工智能管理與服務的公共數(shù)據(jù)集、環(huán)境、平臺及工具。
(7)可從多個方面為圖書館人工智能建設(shè)與研究提供政策、制度與環(huán)境的支持。
3.4.2 圖書館人工智能體系發(fā)展的主要方向
結(jié)合以上分析,可認為圖書館人工智能體系的理論與應用研究的主要研究方向,應該包括以下七個方面:
(1)開發(fā)有效的圖書館人工智能體系的嵌入式、協(xié)作化的知識服務方法。主要應該包括:有效提升圖書館大數(shù)據(jù)知識服務能力的策略與方法;增強圖書館已有智能化管理設(shè)備與人工智能服務系統(tǒng)的智能感知能力;研究嵌入式、協(xié)作化的通用型、智能化的協(xié)作化管理體系與大數(shù)據(jù)知識服務模式;了解和掌握圖書館人工智能體系的局限性、可用性、有效性和理論能力。
(2)理解并解決圖書館人工智能體系的社會道德、倫理、法律與影響問題。主要應該包括:建立符合道德、倫理、法律和制度的圖書館人工智能體系;設(shè)計符合道德、倫理、法律和制度的圖書館人工智能道德倫理框架;制定圖書館人工智能體系的道德倫理的設(shè)計法則、約束條件與責任機制。
(3)確保圖書館管理與服務人工智能體系的安全,并提出解決策略。主要應該包括:圖書館人工智能體系的公平性、可理解性、透明度和安全性;提高用戶與圖書館人工智能體系之間的信任度和協(xié)作程度;增強圖書館人工智能體系的身份驗證體系、過程監(jiān)控體系與信息交互體系的安全性;增強圖書館人工智能體系的防攻擊性;著力實現(xiàn)長期、穩(wěn)定的圖書館人工智能體系的安全運行。
(4)研發(fā)圖書館人工智能體系的技術(shù)、工具、平臺與模式。主要應該包括:研發(fā)可操作性強、可拓展、可感知的大數(shù)據(jù)知識服務系統(tǒng)、平臺和工具;尋找、設(shè)計人工智能對圖書館用戶行為分析的高效算法與體系;開發(fā)增強圖書館管理與服務能力的人工智能技術(shù)、平臺和工具;研發(fā)智慧圖書館的嵌入式、協(xié)作化、可視化和人機交互強的交流平臺;研發(fā)更高效、智能化的圖書館空間資源、網(wǎng)絡(luò)資源、軟硬件資源的管理平臺。
(5)開放圖書館人工智能體系建設(shè)所需的公共數(shù)據(jù)集。主要應該包括:研發(fā)并推出圖書館人工智能應用所需的開放的人工智能數(shù)據(jù)集、元數(shù)據(jù)標準和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù);開放滿足嵌入式、協(xié)作化研發(fā)需求的管理、資源與服務數(shù)據(jù)集;開放能滿足用戶公共服務需求、協(xié)同科研需求的數(shù)據(jù)集;開發(fā)相應的人工智能所需的開源數(shù)據(jù)包和工具包。
(6)測定、評估并制定圖書館人工智能管理與服務的技術(shù)標準、規(guī)范。主要應該包括:設(shè)計能被廣泛采納和應用的圖書館人工智能體系的建設(shè)標準和規(guī)范;制定圖書館人工智能體系的資源建設(shè)、知識服務、業(yè)務管理、技術(shù)實施、軟硬件建設(shè)的標準和規(guī)范;增強圖書館人工智能體系的應用平臺建設(shè);促進用戶參與的圖書館人工智能體系建設(shè)的標準和規(guī)范的制定。
(7)探討圖書館人工智能類技術(shù)性人才、通用型人才、戰(zhàn)略型人才培養(yǎng)策略。針對圖書館人工智能體系,需要從人力資源建設(shè)方面進行研究,深入了解圖書館人工智能的人力需求,以便更好地使人工智能理論與技術(shù)在圖書館應用中滿足人才需求。而相應的人才培養(yǎng)策略研究應圍繞技術(shù)性人才、通用型人才和戰(zhàn)略型人才培養(yǎng)等三個方面開展。
4 結(jié)語
作為學術(shù)界、工業(yè)界最受關(guān)注的問題,人工智能已被視為當前人類所面臨的最重要的社會與技術(shù)變革之一。它是一個能對社會、文化和經(jīng)濟產(chǎn)生重大影響的關(guān)鍵性共性科學問題[21],其任何理論、技術(shù)與應用的進步,均有可能在一定程度上推動圖書館管理與服務能力的進步,并對圖書館學研究與圖書館事業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生一定的積極影響。因此,圖書館人工智能體系的創(chuàng)新研究是值得深入探討的課題。
本文關(guān)于人工智能在圖書館中的應用及其影響分析是相當粗淺的,盡管如此但這并不妨礙所研究問題的必要性與重要性,只有真正了解、重視、掌握并理解相關(guān)的理論與應用問題,才能判斷人工智能是否能夠在圖書館中得到應用與推廣,并保證它在圖書館中的應用是安全的,能夠避免在道德、倫理與法律等方面出現(xiàn)問題,從而使人工智能給圖書館帶來的是“光明”或正能量,而不是“黑暗”或負能量。鑒于此,本文從AlphaGo的產(chǎn)生與發(fā)展入手,引出了人工智能與圖書館的融合問題,以期為圖書館領(lǐng)域相關(guān)理論與應用研究提供一定的參考和借鑒。
參考文獻:
[1] Silver D,Huang A,Maddison C J,et al.Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search[J].Nature,2016,529(7587):484-489.endprint
[2] The White House.The Administrations Report on the Future of Artificial Intelligence[EB/OL].[2017-04-09].https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/10/12/administrations-report-future-artificial-intelligence.
[3] The White House.The National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan[EB/OL].[2017-04-09].https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/national_ai_rd_strategic_plan.pdf.
[4] The White House.Artificial Intelligence,Automation,and the Economy[EB/OL].[2017-04-09].https://obamawhitehouse.archives.gov/blog/2016/12/20/artificial-intelligence-automation-and-economy.
[5] Bae J,Cha Y J,Lee H,et al.Social networks and inference about unknown events: A case of the match between Google's AlphaGo and Sedol Lee[J/OL].Plos One,2017,12(2):1-25.http://journals.plos.org/plosone/article/file?id=10.1371/journal.pone.0171472&type=printable.
[6] Urmson C,Anhalt J,Bagnell D,et al.Tartan Racing: A multi-modal approach to the DARPA Urban Challenge[R/OL].[2007-04-13].http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1967&context=robotics.
[7] Bundy A.Smart Machines Are Not a Threat to Humanity[J].Communication of the ACM,2017,60(2):40-42.
[8] Chen J X.The Evolution of Computing :AlphaGo[J].Computing in Science & Engineering,2016,18(4):4-7.
[9] Brown N.Libratus: Beating Top Humans in No-Limit Poker[EB/OL].[2017-04-14].https://talks.cs.umd.edu/talks/1741.
[10] 孫振杰.關(guān)于人工智能發(fā)展的幾點哲學思考[J].齊魯學刊,2017(1):77-81.
[11] 中國日報.霍金警告:人工智能可能使人類滅絕[EB/OL].[2017-04-09].http://world.chinadaily.com.cn/2014-12/03/content
_19018257.htm.
[12] 王曉陽.人工智能能否超越人類智能[J].自然辯證法研究,2015(7):104-110.
[13] 翟振明,彭曉蕓.“強人工智能”將如何改變世界——人工智能的技術(shù)飛躍與應用倫理前瞻[J].人民論壇,2016(7):22-33.
[14] Ulam S.Tribute to John Von Neumann[J].Bulletion of the American mathematical society,1958,64(3):1-49.
[15] Kurzweil R.The Singularity is near[J].Penhuin USA,2013,85(1):160.
[16] Sloman A.Exploring design space and Niche space[C/OL].[2017-01-05].Proceedings 5th Scandinavian Conference on AI,Amsterdam,1995.http://pdfs.semanticscholar.org/6f12/3a5a782e776ae623fe751a14d906d6db3ec0.pdf.
[17] 李國杰,徐志偉.從信息技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢看新經(jīng)濟[J].中國科學院院刊,2017(3):233-238.
[18] 錢學森.關(guān)于新技術(shù)革命的若干基本認識問題[J].宏觀經(jīng)濟研究,1984(24):2-12.
[19] 何哲.通向人工智能時代——兼論美國人工智能戰(zhàn)略方向及對中國人工智能戰(zhàn)略的借鑒[J].電子政務,2016(12):2-10.
[20] 觀察者.楊振寧:中國發(fā)展最前沿基礎(chǔ)科學,需要慢慢建立“傳統(tǒng)”[EB/OL].[2017-04-12].http://www.guancha.cn/Science/2016_11_24_381759.shtml.
[21] 鄧志東.關(guān)于發(fā)展我國人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的建議[J].科技導報,2016,34(7):12-13.
作者簡介:張興旺(1982-),男,桂林理工大學圖書館副研究館員,研究方向:數(shù)字圖書館。endprint