□ 季 秋，李煒卓

(南京郵電大學(xué)，江蘇 南京 210003)

1 引言

自1956年達(dá)特茅斯會議首次正式提出人工智能以來，雖然幾經(jīng)起伏，但是隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、計算機(jī)通信、計算機(jī)軟硬件等的發(fā)展，人工智能已經(jīng)進(jìn)入繁榮發(fā)展時期。我國的人工智能研究雖然起步較晚，但是在國家的大力支持下，也取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展，特別是2015年國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》，提出將“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能等11項重點行動作為未來三年及十年的發(fā)展目標(biāo)，2017年發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出人工智能是國際競爭的新焦點。在國家的這些政策指引與資金支持下，人工智能技術(shù)快速地進(jìn)入到各行各業(yè)。例如，很多高校紛紛成立了單獨的人工智能學(xué)院，添加了更多的人工智能課程，還把人工智能作為全校的任選課，將人工智能的知識覆蓋各個專業(yè)的學(xué)生；商場、餐飲場所、火車站和機(jī)場等地方有越來越多的機(jī)器人為人們提供導(dǎo)航和答疑等服務(wù)；網(wǎng)購或網(wǎng)絡(luò)訂餐等頁面總能出現(xiàn)個性化的推薦等。人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)隨處可見、深入人心。因此，如果將人工智能技術(shù)跟課程緊密耦合起來，不但能提升學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性和主動性，還能夠拓展學(xué)生的知識面。

截至目前，人工智能在高級編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、離散數(shù)學(xué)等很多課程中已經(jīng)得到了一定的應(yīng)用[1-3]，但是還有較大的提升空間，例如人工智能領(lǐng)域中重要的自然語言處理技術(shù)和語義網(wǎng)技術(shù)還沒有被應(yīng)用。另外，傳統(tǒng)的物流管理課程往往比較單調(diào)乏味，很難勾起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，考試前讀讀背背就可以。為了提升物流管理課程的趣味性，充分彰顯學(xué)生的主體地位，激發(fā)教學(xué)過程中師生雙方的創(chuàng)造力與活力，人們已經(jīng)提出結(jié)合翻轉(zhuǎn)課堂[4]、采用參與式教學(xué)[5]、線上線下的混合式教學(xué)[6]等方式，但是人工智能技術(shù)在物流管理課程中具體應(yīng)用的研究還較少。因此，本文旨在探討如何從更多角度將自然語言處理和語義網(wǎng)等人工智能技術(shù)應(yīng)用到物流管理課程中，同時從物流管理課程內(nèi)容本身提取人工智能元素，提升課程的趣味性，拓展課程的知識面。

2 人工智能技術(shù)

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，涉及到計算機(jī)、心理學(xué)、哲學(xué)等諸多學(xué)科，可用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法、技術(shù)與應(yīng)用系統(tǒng)。該領(lǐng)域的研究包括自然語言處理、語義網(wǎng)、圖像識別、語言識別、專家系統(tǒng)等內(nèi)容。下面簡要介紹本文將要用到的技術(shù)：自然語言處理技術(shù)與語義網(wǎng)技術(shù)。

自然語言處理(Natural Language Processing)研究利用計算機(jī)對自然語言的信息進(jìn)行各種處理與加工，讓計算機(jī)幫助人們有效地處理自然語言相關(guān)的任務(wù)，便于人們使用最習(xí)慣的語言來利用計算機(jī)，屬于計算機(jī)科學(xué)、人工智能、語言學(xué)、心理學(xué)和數(shù)學(xué)等多領(lǐng)域的交叉學(xué)科[7]。在計算機(jī)的各種應(yīng)用中，大部分都是用于自然語言的信息處理，以至于語言信息處理的技術(shù)水平和每年所處理的信息量成為當(dāng)前信息化社會中國家現(xiàn)代化水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。自然語言處理的用途很廣泛，在人們的日常應(yīng)用中存在諸多自然語言相關(guān)任務(wù)。自然語言處理技術(shù)主要包括語音分析、詞法分析、句法分析、語義分析和語用分析，其中，語音分析是通過語音學(xué)和音系學(xué)建立語音信號與詞序列之間的聯(lián)系，詞法分析主要是從自然語言表示的句子中切分出一個個的詞并判斷出詞素、詞性、類別和內(nèi)部結(jié)構(gòu)等，句法分析主要分析句子中詞與詞之間的聯(lián)系，語義分析主要是研究某個語言單位的意義，語用分析則是將句子的內(nèi)容與現(xiàn)實生活中的細(xì)節(jié)聯(lián)系在一起。截至目前，研究人員已經(jīng)開發(fā)出不少自然語言處理工具。由于課程的內(nèi)容都是用自然語言表示的，因此在課堂上使用一些自然語言工具輔助教學(xué)會使課堂更加生動。

語義網(wǎng)(Semantic Web)是由萬維網(wǎng)之父Tim Berners-Lee于2001年提出的，其目的是為了擴(kuò)充當(dāng)前的萬維網(wǎng)，為Web頁面提供良定義的語義，促使計算機(jī)和人們可以更好地協(xié)同工作[8]。作為語義網(wǎng)的數(shù)據(jù)描述語言，本體(Ontologies)是特定領(lǐng)域共享的概念化的顯式規(guī)約，為不同領(lǐng)域提供共享的詞匯，為計算機(jī)處理Web信息提供了方便。本體可以用來定義概念和實例以及概念之間的關(guān)系(即角色)。這里的實例指的是論域中的具體個體，如“張三”“王老師”“南京”；概念是抽象的，某個概念就是某類個體構(gòu)成的集合，如“學(xué)生”和“城市”都是概念；角色表示的是二元關(guān)系，例如概念“教師”與“學(xué)生”之間可以有角色“指導(dǎo)”，概念“人”可以有“身高”這個角色。通過本體來表示知識，會使得這些知識具有良好的層次結(jié)構(gòu)和關(guān)系，便于梳理與記憶。

3 基于人工智能的物流管理課程教學(xué)改革思路

本文從三個方面探討如何將人工智能與物流管理課程密切結(jié)合起來：首先研究如何從這門課程中提取人工智能相關(guān)的知識，作為亮點進(jìn)行講解；其次探討如何具體使用自然語言處理技術(shù)協(xié)助教師傳授物流管理方面的知識；最后給出如何運(yùn)用語義網(wǎng)中的本體表示物流管理方面的知識，用嶄新的模式展示與梳理知識。

3.1 物流管理課程中人工智能元素的提取

一提到物流與人工智能的結(jié)合，很自然地就想到智能物流與智慧物流這兩個比較相似的概念。本文不細(xì)分二者的區(qū)別(下文以智慧物流為主)，只是從總體來看人工智能在物流管理中的應(yīng)用，為授課過程中提取人工智能元素做好鋪墊工作。智慧物流是2009年12月由中國物流技術(shù)協(xié)會信息中心、華夏物聯(lián)網(wǎng)、《物流技術(shù)與應(yīng)用》編輯部聯(lián)合提出來的[9]，指的是利用集成智能化技術(shù)的物流系統(tǒng)能夠具有思維、感知、學(xué)習(xí)和推理等能力，包含了智能運(yùn)輸、智能倉儲、智能配送、智能包裝和智能信息獲取、加工與處理等多項基本活動。由此可見，人工智能與物流各個環(huán)節(jié)都有著緊密的聯(lián)系。

具體來講，在物流中心選址、配送路線優(yōu)化和倉庫儲位優(yōu)化等方面，涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以運(yùn)用一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行求解；在物流信息獲取與共享等方面，可以使用本體進(jìn)行表示與推理；在智慧物流企業(yè)介紹方面，可以以零售巨頭沃爾瑪為例講述如何合理安排運(yùn)量和路程，以國際性速遞公司FedEx為例講述如何快速處理大量來自不同國家的包裹，以天貓為例講述它如何與菜鳥合作對商家名單、備貨量等信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析預(yù)測來應(yīng)對“雙十一”活動?？偠灾?，現(xiàn)代的物流管理與人工智能技術(shù)有著緊密的聯(lián)系，用心挖掘，可以找到更多的耦合點與實際用例，來提升課程中新技術(shù)的學(xué)習(xí)，同時可以讓學(xué)生看到物流管理方向光明而遠(yuǎn)大的前途。

3.2 自然語言處理技術(shù)在物流管理課程中的應(yīng)用探索

自然語言處理技術(shù)的應(yīng)用無處不在，因此在課程中的應(yīng)用也是可行又具有實際意義的。首先，在學(xué)習(xí)物流管理課程中的信息處理部分，基于信息源獲取有用的信息是一個重要的任務(wù)，其中的信息可以是結(jié)構(gòu)化信息或文本信息。對于文本信息，教師可以指導(dǎo)學(xué)生使用一些自然語言處理工具，自動地從這些文本信息中獲取一些有用的信息，其中中文語義開放平臺BOSON就提供了一個很好的在線演示工具。該工具以一段自然語言文本為輸入，提交文本后會將文本中的詞抽取出來，給出詞的詞性、類別和關(guān)系等。以圓通速遞官網(wǎng)的一段新聞為例(如圖1所示)，將該文本復(fù)制粘貼到BOSON演示頁面，提交后可以看到用不同顏色標(biāo)注出的信息。從該界面可以看到，該工具將“圓通”與“上?！弊鳛榈孛?，將“電商”“服務(wù)”和“分公司”等標(biāo)記為名詞。除此之外，該演示界面還提供依存文法，用于解釋句子中詞之間的關(guān)系，還給出了新聞分類與關(guān)鍵詞提取等功能。

圖1 BOSON演示工具提供的自然語言處理功能

其次，在學(xué)習(xí)物流管理課程中的專業(yè)英文詞匯時，如logistics(物流)與transportation(運(yùn)輸)，可以借助英文詞典WordNet進(jìn)行詞語解釋。該詞典不同于傳統(tǒng)的在線英文詞典，它除了提供英文單詞的解釋和詞性外，還提供上下位詞等信息，即一個概念的父概念和子概念，使得對該詞的理解更加深入、系統(tǒng)。如圖2(上)所示，搜索“transportation”時，會展示出每個解釋，如第一個解釋是“transportation system”(運(yùn)輸系統(tǒng))，標(biāo)記為名詞(即n.)，當(dāng)點擊最開始的“S”后，下面會顯示出所有的語義關(guān)系，如direct hyponym(直接下位詞)和full hyponym(全部下位詞)。當(dāng)點擊“full hyponym”時，顯示的信息如圖2(下)所示，即顯示出transportation所有的下位詞。具體來說，其直接下位詞有“air transportation system”(航空運(yùn)輸系統(tǒng))、“highway system”(公路系統(tǒng))和“public transit”(公共交通)等，“public transit”又有“rapid transit”(高速交通)這個下位詞。

圖2 WordNet中詞語解釋與其上下位

從上面兩個自然語言處理工具的具體應(yīng)用我們可以看出，這種方式打破了傳統(tǒng)的物流管理課程的知識傳授方式，不僅更形象地展示了所學(xué)內(nèi)容，增加了學(xué)習(xí)的趣味性，還極大地豐富了學(xué)生的視野。

3.3 語義網(wǎng)技術(shù)在物流管理課程中的應(yīng)用探索

語義網(wǎng)技術(shù)涉及到本體構(gòu)建、本體匹配、本體調(diào)試和修補(bǔ)等諸多方面。為了不增加學(xué)生的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，同時又可以受益于語義網(wǎng)技術(shù)，可以選擇最基礎(chǔ)的本體構(gòu)建技術(shù)進(jìn)行輔助教學(xué)。教師一方面可以通過本體向?qū)W生展示物流管理領(lǐng)域的主要概念以及概念之間的關(guān)系，使學(xué)生從抽象到具體、從孤立到聯(lián)系對其有個清晰的認(rèn)識，降低學(xué)習(xí)理解的難度與記憶負(fù)擔(dān)，幫助學(xué)生有效地梳理知識；另一方面可以讓學(xué)生親自動手構(gòu)建相關(guān)本體，便于檢驗學(xué)生是否真正掌握相關(guān)概念。在本體構(gòu)建方面，推薦使用最為流行的本體編輯器Protégé。該工具是由斯坦福大學(xué)使用Java語言開發(fā)的，具有靈活的架構(gòu)和強(qiáng)大的功能，并且可以提供友好的圖形用戶界面，便于用戶具體操作，也為開發(fā)者提供插件開發(fā)的架構(gòu)。

具體來講，教師在授課時通過本體展示出整個課程的內(nèi)容及其關(guān)系，或者某個章節(jié)、某個部分中的主要概念及其聯(lián)系。如圖3所示(用OntoGraf插件進(jìn)行本體展示)，現(xiàn)代物流管理課程的主要內(nèi)容包括物流設(shè)備、物流職能、物流技術(shù)、物流管理和物流系統(tǒng)，物流職能又包括包裝、倉儲、流通加工、裝卸搬運(yùn)、運(yùn)輸、配送和信息處理等環(huán)節(jié)，包裝既可以分為運(yùn)輸包裝和商業(yè)包裝，也可以分為單個包裝、內(nèi)包裝和外包裝。除了這些內(nèi)容之間的層次關(guān)系之外，還可以定義它們之間的關(guān)系。如圖4所示，物流系統(tǒng)可以分為國際物流、國內(nèi)物流和地區(qū)物流，國際物流可以定義同國內(nèi)物流不相交，即用Protégé本體構(gòu)建界面的“Disjoint With”這個詞來定義。類似的，也可以限定內(nèi)包裝與外包裝是不相交的。另外，學(xué)生可以自定義一些關(guān)系，如運(yùn)輸與配送之間有“范圍大于”和“價格大于”等關(guān)系。這是因為，配送更多的是指同城配送，而運(yùn)輸更多的是在兩個城市、省份甚至國家之間；運(yùn)輸是大批量物品的空間轉(zhuǎn)移，整體價格要高，而配送則是小批量甚至單件物品的配送，外加一些客戶要求的服務(wù)內(nèi)容，整體價格要低。從上述例子可以看出，用本體定義物流管理課程中的主要概念以及這些主要概念之間的關(guān)系，可以更直觀地把知識點連接起來，用圖的形式更形象地展示出來。

圖3 物流管理本體層次結(jié)構(gòu)的部分展示

圖4 物流管理本體中約束定義的展示

對于學(xué)生，可以親自使用工具瀏覽老師構(gòu)建的本體或構(gòu)建自己的本體。在OntoGraf這個界面，學(xué)生可以通過雙擊帶有加號的方框來展開它所包含的內(nèi)容，也可以再雙擊收縮這些內(nèi)容；還可以通過放大、縮小按鈕對界面的本體字體大小進(jìn)行設(shè)置。除了這些基本展示功能外，Protégé還提供推理、查詢等功能。學(xué)生可以通過調(diào)用推理機(jī)對本體進(jìn)行推理，觀察推理機(jī)如何從已經(jīng)明確定義好的知識中推出一些新的知識；還可以通過查詢，獲取本體中相應(yīng)的信息。這些功能對學(xué)生學(xué)習(xí)、記憶和理解相關(guān)概念起到了很好的輔助作用。Protégé簡單易用，學(xué)生可以快速地構(gòu)建出符合要求的本體。如果某個學(xué)生在構(gòu)建中遇到了困難，意味著該學(xué)生沒有正確理解相關(guān)概念，需要加強(qiáng)復(fù)習(xí)。

4 結(jié)束語

人工智能為物流管理課程的講授與知識拓展提供了豐富的信息，是增加學(xué)習(xí)趣味性與提高學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的法寶。在物流管理課程的內(nèi)容方面，從運(yùn)輸、配送、信息處理等多方面挖掘人工智能元素；在自然語言處理方面，利用BOSON演示和WordNet等工具從物流信息或?qū)I(yè)英文詞匯中獲取更多有價值的信息；在語義網(wǎng)方面，利用本體生動展示與有效梳理物流管理方面的知識。