邱均平，鄺玉林,b （杭州電子科技大學(xué)．中國(guó)科教評(píng)價(jià)研究院，b．管理學(xué)院）

在舉世矚目的圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中，韓國(guó)圍棋九段棋手李世石、中國(guó)圍棋九段棋手柯潔紛紛敗下陣來，讓大眾進(jìn)一步意識(shí)到了人工智能時(shí)代的到來。人工智能在理論和技術(shù)方面逐漸趨于成熟，機(jī)器學(xué)習(xí)、語言算法等技術(shù)正在強(qiáng)力滲透社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，旅游、教育、醫(yī)療、零售、物流等諸多傳統(tǒng)領(lǐng)域紛紛引入智能服務(wù)，以網(wǎng)絡(luò)信息為研究對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)也深受其影響。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，文獻(xiàn)、信息、數(shù)據(jù)井噴式爆發(fā)，傳統(tǒng)的以個(gè)案、抽樣為主的研究方法很難獲得十分準(zhǔn)確可靠的結(jié)論，而人工智能在處理海量數(shù)據(jù)方面有先天優(yōu)勢(shì)，發(fā)現(xiàn)和解讀網(wǎng)絡(luò)世界中的各種量化規(guī)律會(huì)更加便捷，機(jī)器學(xué)習(xí)的性能和效果也在不斷加強(qiáng)，人工智能的技術(shù)與方法推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)技術(shù)的更新?lián)Q代，本研究試圖從網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的研究對(duì)象、技術(shù)與應(yīng)用等方面論述人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的影響。

1 人工智能的概念和研究現(xiàn)狀

1.1 人工智能的概念和特征

人工智能融合了多種學(xué)科（哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、仿生學(xué)、生物學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、語言學(xué)等），是一種能夠感知外部環(huán)境從而做出成功率最高的選擇行為的智能個(gè)體的思想核心。［1］該智能個(gè)體以普通計(jì)算機(jī)為載體，通過觀察周遭環(huán)境，模仿人的推理、規(guī)劃、學(xué)習(xí)、交流、感知、邏輯推演等思考過程，以程序?yàn)槭侄?，解決事先制定好的問題以及目標(biāo)。模擬人類思維是人工智能技術(shù)的核心，其實(shí)現(xiàn)方法有兩種：① 結(jié)構(gòu)模擬，以人類思考的能力去設(shè)計(jì)解決問題的方案，憑借的是以大數(shù)據(jù)為核心的算法技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，造出類似人類大腦的技術(shù)載體；［2-3］②功能模擬，從其功能過程進(jìn)行模擬。前者的智能模塊能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況并做出當(dāng)前環(huán)境所需的行為，比后一種工程學(xué)方法更加省力。1943 年，科學(xué)家對(duì)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)邏輯計(jì)算能力的研究被公認(rèn)為是現(xiàn)代人工智能最早的經(jīng)典研究。［4］早期的人工智能技術(shù)在大量嘗試的基礎(chǔ)上尋求新的突破，20 世紀(jì)90 年代后期，人工智能技術(shù)搭載著計(jì)算機(jī)技術(shù)蓬勃發(fā)展的快車得到了新的突破，在機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等理論基礎(chǔ)下，人工智能在自動(dòng)規(guī)劃、智能控制、視網(wǎng)膜識(shí)別、指紋識(shí)別、博弈、智能駕駛等領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。

研究人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的影響，主要從人工智能大環(huán)境、技術(shù)特征、學(xué)科知識(shí)等方面進(jìn)行?！吨袊?guó)新一代人工智能發(fā)展報(bào)告》 指出，中國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)正在加快推進(jìn)，人工智能學(xué)科和專業(yè)建設(shè)被提上日程，智能機(jī)器人、自動(dòng)定理證明、專家知識(shí)系統(tǒng)、模式識(shí)別、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域?qū)υS多傳統(tǒng)學(xué)科產(chǎn)生了巨大沖擊。［5］這種對(duì)社會(huì)環(huán)境的顛覆性改變也波及到了以網(wǎng)絡(luò)信息為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)。人工智能的特征是用智能個(gè)體的創(chuàng)造替代人類生產(chǎn)生活中繁鎖重復(fù)的工作，一方面使人類擺脫重復(fù)繁瑣的工作，有精力去做更有挑戰(zhàn)性的工作以實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值，進(jìn)而提高人類的生活水平；另一方面提高現(xiàn)代從業(yè)人員的職業(yè)素養(yǎng)和專業(yè)知識(shí)，為人工智能時(shí)代的到來作準(zhǔn)備。溫斯頓教授認(rèn)為，人工智能是知識(shí)集合的效果，通俗來講就像是一個(gè)智者在教導(dǎo)計(jì)算機(jī)動(dòng)作只有人類才能動(dòng)作的行為范疇，通過判斷、識(shí)別、獲取和輸出，構(gòu)成類似人類思考的龐大世界結(jié)構(gòu)，［6］這需要與人工智能密切相關(guān)的各學(xué)科知識(shí)作支撐。［7］人工智能不僅在信息的識(shí)別、獲取和輸出中發(fā)揮重要作用，它對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的影響也并不只體現(xiàn)在對(duì)其研究?jī)?nèi)容的影響上，還對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量本身有更深層次的影響。

1.2 人工智能的研究現(xiàn)狀

1.2.1 人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

近年來，學(xué)術(shù)界對(duì)人工智能的研究熱情日益增長(zhǎng)，人工智能進(jìn)入了高速發(fā)展階段，語音識(shí)別、圖像處理、無人駕駛、專家診斷等領(lǐng)域的研究紛紛傳來捷報(bào)。為了更全面地分析人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀，筆者以“人工智能” 和 “應(yīng)用” 為關(guān)鍵詞在中國(guó)知網(wǎng)近五年的核心期刊中進(jìn)行檢索，并對(duì)檢索到的文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析（見圖1），最終發(fā)現(xiàn)目前的研究熱點(diǎn)主要包括數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)、知識(shí)工程、智能教育、用戶體驗(yàn)、智能機(jī)器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能決策系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺等。

圖1 人工智能應(yīng)用關(guān)鍵詞聚類

只有將技術(shù)應(yīng)用于實(shí)踐才能體現(xiàn)技術(shù)的價(jià)值。人工智能的研究成果對(duì)人類的生活已經(jīng)產(chǎn)生了積極而又深刻的影響，人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于生活的各個(gè)領(lǐng)域，如智能家居、安全監(jiān)控、交通運(yùn)輸?shù)?。為了更全面地探究人工智能的?yīng)用成果，筆者歸納整理了人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域（見下表），發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)在智能家居、安全監(jiān)控、交通運(yùn)輸、傳媒、電商、零售、金融、法律、審計(jì)、翻譯、醫(yī)療等領(lǐng)域具有非常多的應(yīng)用。

表 人工智能主要應(yīng)用領(lǐng)域

由上表可見：① 能夠被機(jī)器學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)行業(yè)容易受人工智能的影響，如人工智能能夠通過圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)24 小時(shí)多鏡頭監(jiān)控、能夠?qū)崿F(xiàn)無人駕駛、能夠撰寫體育新聞回顧、編寫財(cái)務(wù)摘要等；② 就本質(zhì)而言，人工智能是對(duì)人類思維信息處理過程的模擬，如，谷歌的恒溫系統(tǒng)根據(jù)大數(shù)據(jù)的支撐可以輕易得到服務(wù)對(duì)象的喜好并以此來調(diào)節(jié)辦公室的溫度，淘寶、京東、亞馬遜等電商平臺(tái)都有手機(jī)用戶數(shù)據(jù)自動(dòng)推薦系統(tǒng)，抖音能實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的個(gè)性化推薦等。

1.2.2 人工智能與計(jì)量學(xué)研究現(xiàn)狀

筆者于2020 年5 月10 日以 “人工智能” 和 “計(jì)量學(xué)” 為關(guān)鍵詞在中國(guó)知網(wǎng)中進(jìn)行檢索，共得到64條記錄。將這64 條數(shù)據(jù)在可視化軟件CiteSpace 中進(jìn)行關(guān)鍵詞聚類分析，發(fā)現(xiàn)人工智能在計(jì)量學(xué)的研究主要集中在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、引文分析和替代計(jì)量學(xué)等方面（見圖2）。其中，將人工智能應(yīng)用在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中的研究比較多，其他幾個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)研究有待加強(qiáng)。筆者搜索 “人工智能” 在網(wǎng)絡(luò)信息應(yīng)用中的相關(guān)研究文獻(xiàn)時(shí)，共獲得了665 條檢索結(jié)果，這說明將人工智能應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)信息的研究較多。網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)以網(wǎng)絡(luò)信息為研究對(duì)象，人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息中的應(yīng)用研究勢(shì)必會(huì)推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)在人工智能下的發(fā)展。此外，數(shù)據(jù)科學(xué)和引文分析等對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量的應(yīng)用也是在人工智能的影響下發(fā)展起來的，人工智能還使網(wǎng)絡(luò)計(jì)量對(duì)自然語言的理解和處理更加容易。

圖2 人工智能與計(jì)量學(xué)關(guān)鍵詞聚類

筆者于2020 年5 月10 日在Web of Science 中以“Artificial intelligence” 和 “Metrics” 為主題詞 進(jìn)行檢索，最終獲得47 條記錄。筆者對(duì)這47 篇文獻(xiàn)的作者進(jìn)行被引頻次的可視化處理（見圖3），發(fā)現(xiàn)被引前三名的作者分別是KPIZHEVSKY A （5 次）、SZEGEDY C（4 次）、KINGMA D （3 次），其余大多數(shù)作者的被引頻次均為2 次。這說明該研究領(lǐng)域還處于萌芽階段，進(jìn)行相關(guān)研究的人員還不是很多，尚未形成穩(wěn)定的學(xué)科交流群，有待于更多的學(xué)者進(jìn)行研究。

圖3 人工智能與計(jì)量學(xué)作者被引分析

已有研究的內(nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面。① 對(duì)人工智能理論和技術(shù)的研究與應(yīng)用。國(guó)內(nèi)的研究者意識(shí)到人工智能技術(shù)對(duì)圖情領(lǐng)域的影響，如在信息檢索、分析中的應(yīng)用。②對(duì)人工智能研究的計(jì)量分析。以某一主題的研究文獻(xiàn)為依據(jù)，利用文獻(xiàn)計(jì)量方法分析當(dāng)前該領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容，據(jù)此對(duì)該主題的未來研究趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)等。③ 從圖情領(lǐng)域出發(fā)，關(guān)注人工智能技術(shù)對(duì)情報(bào)學(xué)、圖書館學(xué)等學(xué)科未來發(fā)展方向的影響，如圖書館建筑布局的規(guī)劃、智能服務(wù)的提供等。④ 部分研究關(guān)注人工智能技術(shù)對(duì)知識(shí)管理的影響，如建設(shè)智能分析系統(tǒng)和平臺(tái)、探索知識(shí)發(fā)現(xiàn)與提供模式等。［8］

人工智能在傳統(tǒng)行業(yè)中的應(yīng)用既有技術(shù)的推動(dòng)，也有社會(huì)環(huán)境的拉動(dòng)，在計(jì)量學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用也同樣受到技術(shù)與社會(huì)環(huán)境的影響。但目前的研究仍圍繞著人工智能技術(shù)和技術(shù)的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢(shì)來展開。

2 人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)研究對(duì)象的影響

在信息化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化大背景下，以融合技術(shù)為手段，科學(xué)計(jì)量學(xué)、文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、信息計(jì)量學(xué)等演變出了網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)這一創(chuàng)新型學(xué)科，［9］網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)采用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的方法處理整合后的網(wǎng)絡(luò)信息資源，從而得到信息的內(nèi)在規(guī)律和數(shù)量特征。科學(xué)家們一般把網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的研究對(duì)象化分為三個(gè)層次：① 網(wǎng)絡(luò)多媒體信息本身的直接計(jì)量問題；② 網(wǎng)上文獻(xiàn)、文獻(xiàn)信息及其相關(guān)特征信息的計(jì)量問題；③ 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)單元的信息計(jì)量問題。［10］網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息的計(jì)量研究，為網(wǎng)上信息的有序組織與合理分布、網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化配置與有效利用以及網(wǎng)絡(luò)信息管理的規(guī)范化與科學(xué)化提供必要的定量依據(jù)，以提高網(wǎng)絡(luò)的組織管理和信息管理水平，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益最大化。除此之外，網(wǎng)絡(luò)計(jì)量需要以組織機(jī)構(gòu)為載體，針對(duì)不同的研究對(duì)象使用不同的研究方法，運(yùn)用揭示數(shù)據(jù)聚簇和分散的工具對(duì)站點(diǎn)上的各種特征進(jìn)行數(shù)據(jù)深度挖掘。［11］

方法論的基本原則是方法要適應(yīng)于對(duì)象。網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)是在文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的基礎(chǔ)上、在大數(shù)據(jù)和人工智能的大環(huán)境下發(fā)展起來的，在不同的時(shí)代背景下，網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的研究對(duì)象必然會(huì)發(fā)生變化，研究對(duì)象的變化也會(huì)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)自身的變革。清華大學(xué)和中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)發(fā)布的《2019 人工智能發(fā)展報(bào)告》 指出，不斷增強(qiáng)傳統(tǒng)行業(yè)與人工智能的聯(lián)系，發(fā)揮人工智能在傳統(tǒng)領(lǐng)域的作用。［12］如，新聞媒體業(yè)出現(xiàn)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)的個(gè)性化推薦，金融業(yè)運(yùn)用算法獲取股票市場(chǎng)規(guī)律，這些技術(shù)的應(yīng)用將對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)研究的智能化、發(fā)現(xiàn)及解讀分析網(wǎng)絡(luò)世界中的各種量化規(guī)律等帶來更大便利。正如圖書館在網(wǎng)絡(luò)數(shù)字環(huán)境下，與從以紙質(zhì)文獻(xiàn)為核心的文獻(xiàn)管理時(shí)代進(jìn)入到以信息為代表的網(wǎng)絡(luò)計(jì)量時(shí)代一樣，人工智能在為網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)帶來沖擊的同時(shí)，也可能開辟一個(gè)新時(shí)代。

從網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)對(duì)信息的處理過程來看，人工智能存在于信息流動(dòng)的每個(gè)環(huán)節(jié)。① 在收集、獲取信息時(shí)，信息渠道繁雜又缺乏權(quán)威認(rèn)證，而用戶的信息篩選、處理能力非常有限，導(dǎo)致用戶開發(fā)、利用網(wǎng)絡(luò)信息資源受到了很大的限制。［13］此外，人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合、學(xué)科交叉融合等使數(shù)據(jù)的復(fù)雜度進(jìn)一步提升。因此，網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)面對(duì)的不僅僅是單方面的數(shù)據(jù)，還要處理數(shù)量更為龐雜的數(shù)據(jù)集合單元，此時(shí)以人工智能為標(biāo)志［14］的高密集數(shù)據(jù)處理成為新的科學(xué)研究范式。［1］人工智能技術(shù)將傳統(tǒng)的信息收集處理步驟串聯(lián)成整體性的信息集合，在此環(huán)境下，研究傳統(tǒng)行業(yè)中人工智能化的程度，摸清其發(fā)展規(guī)律，能夠更好地以多維密集數(shù)據(jù)為依托、以研究對(duì)象邊界為契機(jī)，將各個(gè)研究領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)信息聯(lián)系起來，進(jìn)行定量描述和統(tǒng)計(jì)分析。② 解析、提取海量的網(wǎng)絡(luò)信息資源中的有用信息并對(duì)其進(jìn)行計(jì)量是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)。用戶需求和行為的差異性較大，導(dǎo)致用戶產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)信息資源內(nèi)容豐富、形式多樣且復(fù)雜，網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員需要通過了解信息的內(nèi)容分布并對(duì)信息進(jìn)行處理后，才能夠利用信息。而網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)服務(wù)者能夠?qū)⑹褂谜叩那闆r及特征詳細(xì)、系統(tǒng)地羅列出來，因此，在分析網(wǎng)絡(luò)信息時(shí)，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)服務(wù)者可以使用內(nèi)容分析法將網(wǎng)絡(luò)資源的傳播方式等內(nèi)容描述出來，并且這一優(yōu)勢(shì)在人工智能的蓬勃發(fā)展背景下正在逐步擴(kuò)大?；A(chǔ)性的分析步驟以及龐大的多維數(shù)據(jù)群在智能模塊的幫助下，［15］節(jié)省了大量的人力成本，同時(shí)，人工智能的語言識(shí)別算法還可幫助工作人員更好地理解專業(yè)詞匯。③網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的計(jì)量對(duì)象來源于網(wǎng)絡(luò)，而隨著上網(wǎng)人數(shù)的爆炸式增長(zhǎng)，隨意性的上網(wǎng)行為及不易記錄等特征給網(wǎng)絡(luò)計(jì)量研究帶來了困難。此時(shí)，一般采用兩種方法予以計(jì)量：① 網(wǎng)上進(jìn)行交互調(diào)查；［16］②專門軟件進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤。隨著人工智能技術(shù)的介入，網(wǎng)絡(luò)信息定量分析的精確度在不斷提升，用戶訴求和習(xí)慣的捕捉在人工智能的輔助下更為全面和精確，人工智能的發(fā)展為企業(yè)或機(jī)構(gòu)提供了一個(gè)更能貼近用戶需要的機(jī)會(huì)。

3 人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)方法的影響

網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)的研究方法及其在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的具體應(yīng)用長(zhǎng)期以來一直是學(xué)者研究的熱點(diǎn)，密切關(guān)注當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展水平、掌握最新的科研方法與技術(shù)、積極研究該技術(shù)在本學(xué)科的應(yīng)用是推動(dòng)該學(xué)科向前發(fā)展的重要思路之一。人工智能是近幾年比較熱門的研究領(lǐng)域，包含了許多新興技術(shù)，如包括深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等理論在內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、模式識(shí)別等一系列基礎(chǔ)技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)這個(gè)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)密切相關(guān)的學(xué)科理應(yīng)積極迎接時(shí)代的發(fā)展潮流，并在其中努力發(fā)展自我。

在對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行正式定量描述和統(tǒng)計(jì)分析之前，信息計(jì)量人員要對(duì)網(wǎng)上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和清洗，這個(gè)檢索篩選的過程需要信息計(jì)量人員依據(jù)自身經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行審查，判斷檢索結(jié)果是否符合研究需要，然后多次調(diào)整檢索條件以獲取更精準(zhǔn)的信息。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，可以運(yùn)用相關(guān)技術(shù)監(jiān)測(cè)信息計(jì)量人員的搜索習(xí)慣，再將搜索結(jié)果與其搜索習(xí)慣進(jìn)行對(duì)比，人工智能就可以從海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中選擇出符合信息計(jì)量人員需求的信息。［17］在引導(dǎo)人工智能學(xué)習(xí)后，可以進(jìn)一步擴(kuò)大信息篩選范圍，從而挑選出更多符合需求的內(nèi)容，拓寬研究范圍。如中國(guó)知網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)就是一種智能檢索的示范，這種功能大大提升了信息獲取效率。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能研究的熱點(diǎn)，尤其在自然語言處理、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域更是成為重要的支柱。自然語言處理是一種以詞向量為基礎(chǔ)，即將文本中的詞語分布在向量空間中，并直接將其運(yùn)用于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分析的方法，［18］其已在機(jī)器翻譯和情感分析等方面得到了很好的應(yīng)用。另一種傳統(tǒng)的語言處理方法是在語言學(xué)的基礎(chǔ)上從語義和語法入手，其在命名實(shí)體識(shí)別、語義分析等方面也有著良好的表現(xiàn)。［19］文字信息的處理通常情況下都是信息處理的主要任務(wù)，而人工智能技術(shù)恰恰提升了機(jī)器理解、認(rèn)知世界的能力，這也給信息計(jì)量技術(shù)的提升帶來了機(jī)會(huì)，若能將人工智能技術(shù)更多地應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)信息中，網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)將會(huì)得到進(jìn)一步發(fā)展。

機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)研究熱點(diǎn)是模式識(shí)別，其中尤以語音識(shí)別和圖像識(shí)別的應(yīng)用更為廣泛。在語音識(shí)別方面，Siri、訊飛輸入法等語音助手都是在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展下實(shí)現(xiàn)的，LSTM-RNN 方法逐漸在語音識(shí)別中占據(jù)主導(dǎo)地位。［20］在圖像識(shí)別方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使機(jī)器可以學(xué)習(xí)人臉特征，從而識(shí)別不同的人臉，如支付寶的人臉支付功能。模式識(shí)別技術(shù)的發(fā)展使信息管理技術(shù)得以升級(jí)換代，在缺少此類技術(shù)時(shí)，音頻和圖像等信息往往被排除在信息管理的內(nèi)容之外，而語音識(shí)別和圖像識(shí)別技術(shù)則打破了這種傳統(tǒng)，讓信息管理的內(nèi)容范圍更為廣闊，推動(dòng)了信息管理的發(fā)展。

4 人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)人員的影響

人工智能的發(fā)展不僅帶來技術(shù)上的變革，還對(duì)研究者的能力提出了更高的要求，而研究者的信息處理能力的提高又有助于整個(gè)學(xué)科發(fā)展水平的提高。英國(guó)智庫(kù)牛津經(jīng)濟(jì)咨詢社提出，到2030 年，預(yù)計(jì)將有兩千萬個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)的生產(chǎn)制造崗位被智能機(jī)器人所替代。［21］簡(jiǎn)單重復(fù)的勞務(wù)工作在被人工智能取代的同時(shí)，隨著人工智能發(fā)展起來的新產(chǎn)業(yè)開始展現(xiàn)活力，為人們提供新的工作崗位。大環(huán)境在推動(dòng)學(xué)科更新?lián)Q代的同時(shí)，也對(duì)信息計(jì)量人員提出了新要求。網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員要積極學(xué)習(xí)新技術(shù)以提高自己的技能水平。對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員來說，雖然人工智能的應(yīng)用可以有效分擔(dān)他們的信息處理任務(wù)，智能問答和智能檢索不僅為網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員減少了許多與信息分析無關(guān)的工作，也使簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析工作不再是網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員的主要目標(biāo)。但人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員來說依然是一個(gè)不小的沖擊和威脅，如果其不能積極提升自身能力，那么就很有可能被人工智能取代。當(dāng)然，這也在某種程度上優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人員隊(duì)伍，使其在提高工作效率的基礎(chǔ)上有更多的時(shí)間從事創(chuàng)造性和服務(wù)性的工作。

在人工智能時(shí)代，建設(shè)一個(gè)全面、多維、充滿人工智能元素的網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)教育系統(tǒng)，培養(yǎng)精通高端人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人才是十分重要的，設(shè)置與人工智能理論和技術(shù)相關(guān)的一系列課程是網(wǎng)絡(luò)計(jì)量人才教育培養(yǎng)的重要方式之一，也是推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)科建設(shè)和發(fā)展的重要一環(huán)。隨著人工智能時(shí)代的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)測(cè)量機(jī)構(gòu)面臨的信息將會(huì)越來越復(fù)雜，其類型和級(jí)別越來越多樣化和立體化，內(nèi)容更加的異構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化，開發(fā)利用難度勢(shì)必越來越大，由此，網(wǎng)絡(luò)測(cè)量機(jī)構(gòu)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的需要會(huì)越來越迫切。人工智能專業(yè)人才將成為當(dāng)前環(huán)境引領(lǐng)學(xué)科和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主力軍，對(duì)人工智能人才培養(yǎng)的看法和重視程度也將影響網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)未來的發(fā)展趨勢(shì)和方向。

5 人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)實(shí)踐與應(yīng)用的影響

網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)在研究網(wǎng)絡(luò)信息的知識(shí)結(jié)構(gòu)、指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)信息資源建設(shè)、促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)健康發(fā)展等方面具有廣闊的應(yīng)用前景。

（1） 從應(yīng)用的角度出發(fā)，人工智能技術(shù)帶動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息資源評(píng)價(jià)指標(biāo)向智能化和自動(dòng)化方向轉(zhuǎn)變。［22］網(wǎng)絡(luò)信息資源的自動(dòng)化和智能化是指在有特定問題和目標(biāo)的情況下，以人工智能系統(tǒng)或平臺(tái)為主要工具，從海量的數(shù)據(jù)中檢索出有用的信息，利用信息訓(xùn)練系統(tǒng)的自動(dòng)分析預(yù)測(cè)能力，自動(dòng)生成盡可能全面的分析報(bào)告或解決方案，最終實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)或平臺(tái)的智能化服務(wù)。此外，處理用戶信息的難度隨著信息數(shù)量的激增而迅速加大，在此背景下，國(guó)內(nèi)外專家從網(wǎng)絡(luò)信息資源的評(píng)價(jià)指標(biāo)出發(fā)探索這樣一種可行性：核心期刊的來源是否能夠利用引文分析進(jìn)行定位，網(wǎng)絡(luò)信息資源的專業(yè)性是否可以利用網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行確認(rèn)，這是值得思考的問題。在人工智能背景下，可以建立一個(gè)智能系統(tǒng)評(píng)估平臺(tái)，用以更新網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)指標(biāo)、調(diào)整網(wǎng)絡(luò)資源價(jià)值體系，并不斷優(yōu)化評(píng)價(jià)指標(biāo)。

（2） 在人工智能技術(shù)的作用下，可以更加人性化地研究科學(xué)信息交流在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的表現(xiàn)，打造智能對(duì)話平臺(tái)，討論各學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)，建立更加精準(zhǔn)且個(gè)性化的科學(xué)發(fā)展指標(biāo)，為相關(guān)科技決策提供參考。通過對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上各學(xué)科的網(wǎng)站、討論群和電子期刊進(jìn)行定量分析，可以掌握互聯(lián)網(wǎng)上科學(xué)信息的分布，互聯(lián)網(wǎng)上的科學(xué)信息交換可以通過分析相關(guān)網(wǎng)站之間的引用鏈接進(jìn)行，甚至可以通過特殊軟件分析特定對(duì)象的電子郵件使用情況來理解。在人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，可以建立專家診斷系統(tǒng)以及實(shí)時(shí)監(jiān)控對(duì)話平臺(tái)，從而對(duì)學(xué)科信息作出及時(shí)的判斷和意見交換。

（3） 人工智能技術(shù)的應(yīng)用極大地提高了網(wǎng)絡(luò)信息資源的檢索效率，加快了網(wǎng)站智能化建設(shè)與管理。［11］面對(duì)糅合語音、視覺、聽覺的綜合網(wǎng)絡(luò)信息資源，信息用戶通常使用搜索引擎進(jìn)行檢索。然而，龐大的用戶群缺乏清晰的信息檢索背景知識(shí)，加之信息資源魚龍混雜，導(dǎo)致用戶檢索信息的難度加大。［23］人工智能系統(tǒng)可以通過分析用戶對(duì)現(xiàn)有網(wǎng)站的點(diǎn)擊來統(tǒng)計(jì)分析其需求特點(diǎn)，從而建立一個(gè)容量大、語言多樣的大型數(shù)據(jù)庫(kù)檢索系統(tǒng)，使搜索引擎從單一的查詢工具向網(wǎng)絡(luò)全功能服務(wù)發(fā)展。另外，對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息資源進(jìn)行挖掘、過濾、排序等操作能夠促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)信息的安全發(fā)展，檢索技術(shù)、網(wǎng)頁主題及關(guān)鍵詞等定量分析會(huì)從側(cè)面促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)載體的進(jìn)步，而人工智能就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)信息以及分類的優(yōu)化，能夠利用智能程序?qū)ヂ?lián)網(wǎng)上的動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行捕獲、過濾、測(cè)量、分類和智能診斷。綜上所述，人工智能與搜索引擎和知識(shí)地圖相結(jié)合的應(yīng)用可以使大眾掌握的信息更加全面、詳細(xì)、準(zhǔn)確，從而做出更加科學(xué)的決策。

6 結(jié)語

人工智能是一個(gè)集合了多學(xué)科知識(shí)的復(fù)雜概念，是一種極具影響力的發(fā)展方向，已然形成了一個(gè)新的科學(xué)研究發(fā)展環(huán)境。它讓人們重新審視了 “五計(jì)學(xué)” 所處的環(huán)境，并思考 “五計(jì)學(xué)” 各學(xué)科的變化。此外，人工智能的發(fā)展源于技術(shù)的更新和計(jì)算機(jī)性能的提升，因此技術(shù)水平是其重要組成部分。網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)將在新技術(shù)的加持下步入一個(gè)新的智能時(shí)代，在應(yīng)用中融合多方面、多角度的信息，并借助智能化平臺(tái)的支撐實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)信息的智能化定量分析和統(tǒng)計(jì)。