人工智能在高校智慧图书馆创新应用研究*

郭丽杰

(沈阳体育学院图书馆，辽宁 沈阳 110032)

1 研究背景

习近平总书记在2018年世界人工智能大会的贺信中指出：“新一代人工智能正在全球范围蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生活方式。人工智能的发展应用将有利于提高经济社会发展的智能化水平，有效增强公共服务和城市管理水平。”。2017年，乌镇互联网大会的所有主题发言都在讨论或围绕人工智能进行，人工智能已经成为现代经济发展的主要动力之一。为落实人工智能国家战略，打造人工智能时代的“人才矩阵”，2019年9月将有第一批学生就读浙江大学人工智能专业，2020年全国有130所高校新增人工智能专业。人工智能这一富有科幻色彩的词语，逐渐由设想变为现实。人工智能时代的到来，带动了整个社会的变革，也使图书馆迎来了一场智能化、智慧化“再造”。基于人工智能的高校图书馆服务使图书馆的个性化、主动性服务更加体现出以读者为中心的服务理念。

2 人工智能路径下的智慧图书馆

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年8月，在汉诺斯镇的达特茅斯学院，约翰·麦卡锡、马文·明斯基和克劳德·香农等科学家首次聚集在一起讨论“使用机器模仿人类学习和其他方面的智能”，并将讨论的内容命名为“人工智能”。自那一年起，人工智能正式成为一门学科。通俗的讲，人工智能是让计算机完成过去只有人才能做的，即利用计算机软硬件模拟人类活动和智能行为的一系列理论、方法和技术。但是，由于缺乏计算机技术和大数据技术的有效支撑，直到迈入新世纪以后，随着大数据、云计算、智慧算法三大核心技术的飞跃发展，特别是大数据技术、数据仓储、数据分析、数据挖掘等围绕每天PB、EB级大数据的分析处理，巨大的信息增值逐渐成为各行业人士争相追捧的焦点，人工智能才进入第二次发展热潮。2003年，芬兰奥卢大学图书馆正式提出“智慧图书馆”概念，并提供了一项名为“Smart Library”的服务，指出“Smart Library”是一项不受空间限制、可被感知的移动图书馆服务，在任何有互联网和浏览器的地方都可以使用。人工智能融入图书馆，构建基于人工智能的图书馆服务辅助管理系统，可以有效地扩大图书馆的服务领域，提高图书馆的服务水平和效率。

3 人工智能在智慧图书馆建设中的应用

我国智慧图书馆的研究受智慧城市发展影响，创建一个标准、系统、可操作的智慧图书馆系统，需要在理论和知识层面开展详细研究和顶层设计。基于物联网、RFID等技术，人与资源、资源和资源相互联系，通过空间再造建立了图书馆新模式。目前，图书馆在人工智能的应用上主要还是一些浅层次、弱智能设备，如智能书架、通用型服务机器人、信息咨询智能自动应答系统等，从严格意义上讲这些设备是一种低层次的智慧化设备。图书馆引入人工智能，不是让人工智能取代馆员，而是借助人工智能技术更好地帮助馆员高效地做好工作，让读者有更好的体验。为此，人工智能在高校智慧图书馆建设中应进行创新应用。

3.1 助力打造全新的智慧服务新模式

生物识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种识别技术，即用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。机器视觉系统一直是人工智能研究领域的重点之一。最初的人脸识别被用于考勤机的处理，是人脸识别系统的初级阶段，这种基于可见光图像的人脸识别也是人们最熟悉的识别方式。但是，这种方式有难以克服的缺陷，识别效果难以满足大数据、多系统、跨平台的业务需要。目前，人像识别与应用的有效结合和人脸识别算法技术日臻成熟，广泛应用在公安天眼系统、高铁进站验票，无人超市、刷脸取现的银行以及充满黑科技感的无人值守的酒店等实际应用领域。图书馆要在需要身份识别应用环境中使用这种人工智能技术，使读者能够更好地体验阅读服务。

3.1.1 在读者借阅环节的识别技术应用。目前，越来越多的高校图书馆将RFID技术应用于读者借阅环节，在现有技术环境下进行这种人脸识别的技术应用，图书馆应该比其他行业更有基础。因RFID本身就是一种弱型人工智能设备，在此基础上进行必要的环节改进和设备、软件更新就能让这种技术在图书馆得到快速部署，如：在办证环节应增加自助办证设备人像获取功能，并将人像作为提取读者证号的关联之一，使其成为二维码之后的又一个重要数据关联，这是实现图书馆借阅服务人工智能应用的重要环节，是基础性的工作。另外，要实现无人超市化的借阅应用，还有一个重点环节就是图书馆对RFID的标签选择问题，图书馆现有的高频读取设备对于距离超过30厘米以上高频标签(13.56MHz)的识别率很低，无法达到无人超市式的应用效果。而860～960MHz的超高频标签识别率高、识别时间短，是目前无人超市采用的超高频标签作为商品身份证的主要原因。随着技术的不断成熟，超高频标签应用的技术要求已经降低，越来越多的高校图书馆选择超高频标签，这就为实现读者“无感”借阅、无人超市式借阅提供了可能。“无感”借阅需要人脸识别和RFID标签系统相配合，目前最快速的人像识别技术可在5～8秒内完成读者身份确认，并完成借阅过程。当前，这些相关技术已相当成熟，与业务系统的接口程序、中间件程序开发很完备，建设实施没有技术障碍。沈阳体院图书馆在近期改造过程中就将人像识别系统应用于读者门禁系统，通过与校园一卡通进行的统一认证和大数据整合，实现门禁管理的智慧化，通过分析读者的进馆数据，借助一定的算法，借阅信息、阅读兴趣信息等实时推荐信息都可以被传输到读者已绑定的移动设备中，对门禁数据进行整理就可以建立学生的阅读模型和图书馆服务模型，对图书馆的业务布局、业务流程和服务时间的有效性评估将发挥巨大的作用，这就是建设智慧图书馆的效能。

3.1.2 在图书馆网络环节的识别技术应用。在网络环境和数字图书馆应用过程中需要确认读者身份的工作有很多，如电子阅览室上网、座位预约、报名签到、数字图书馆访问等服务。电子阅览室上网、座位管理等需要学生每次提供有效身份确认，如：在读者第一次需要身份认证的过程中应用人脸识别技术，而后再次需要身份认证可能只需要几秒钟通过人脸识别就可以完成，更加便于读者利用图书馆，并可以改善图书馆现有设备、系统使用效率不高、过于复杂的问题。

3.1.3 人工智能打造智慧咨询馆员。FAQ，即Frequently Asked Questions的缩写，是一种最早的智能服务形式。现有在线咨询服务有很大部分都是重复性的，将咨询频率较高且答案固定的问题汇集起来便形成了FAQ服务。几乎每个图书馆都会有FAQ服务，因涉及人工筛选过程，需要读者自行在FAQ合集中寻找咨询问题，相对来说这是被动服务过程，是预设“条件”的服务。在实时在线咨询服务初期，FAQ服务的确发挥了重要作用。如果图书馆提供更加个性化的读者服务，具备定制功能和更加亲切的咨询服务，就需要借助人工智能技术，通过新的语义分析技术分析读者咨询问题，获取咨询的重点和主题，抽取关键信息和主题，并对比语义库，进行深入分析，自动完成一些咨询服务，让馆员从简单、定式的咨询中解脱出来，将更多精力投入更复杂、具体的咨询服务。这里涉及的关键技术包括语义分析、智能回答、垂直搜索和一站式接入平台系统。现有的语义平台已经能够提供覆盖多垂直领域的语义通用场景，提供海量通用问答资源，支持亿万量级词典的复杂语义空间建模以及自定义文法和通用文法的混合解码。在人机交互的过程中，读者对图书馆智能服务的体验更加具体。目前，人工智能的语义分析系统非常发达，机器翻译技术可以对中、英、日、法、德等多语种进行双向自动语义分析翻译，甚至有的公司为“一带一路”沿线国家的33种官方语言建设了超大型数据库，可以进行跨学科、跨语系的快速翻译。现在流行的翻译机可以使众多旅游者大胆跨出国门，畅游全世界，而随着语义平台的丰富和升级，翻译机的智能化水平更高，也许不久的将来位于翻译领域金字塔尖的同声传译也将走下“神坛”。虽然这难免有点夸大，但技术已经使这种预言逐渐变成了现实。很多图书馆也引进了智能馆员机器人参与完成一般性咨询，如：清华大学图书馆的“小图”、上海交通大学图书馆的“小交”智能参考机器人则是在机器学习、语义平台的支持下，实现了人机对话，不再只是简单地解决读者的咨询问题，同时让读者亲身体验了智慧图书馆的强大功能。随着机器学习和语义平台的技术进步，参考机器人将有进一步的思维拓展，如苹果智能“siri”、微软新一代“小冰”、天猫精灵等智能机器人已经迈入了一个新的发展期，未来必将改变图书馆的服务模式，实现人工智能无处不在。

3.2 助力打造精准、个性化智慧管理新业态

随着现代信息技术在图书馆的应用，图书馆业务工作和读者利用图书馆的方式都在发生变化，并产生了大量的数据。随着大数据技术的不断成熟，图书馆产生的大数据将得到深入揭示，产生巨大的价值，这必将是当前及未来图书馆可以利用的重要资源。每年图书馆都产生读者借阅数据、搜索数据、馆内读者移动数据等大量贴近实体馆应用的数据，这是一个非常宝贵的大数据来源，是非常有分析和利用价值的信息来源，图书馆应充分挖掘这些大数据的价值。数据分析和算法是推动人工智能应用的重要引擎，传统的图书馆管理有一定的局限性，更多地依靠人的感知、经验和预判。受限于个人能力、局部的一些判断，图书馆并不能做到全局性管理和服务。图书馆需要将图书馆内外产生的数据利用起来，基于数据分析为图书馆业务工作的开展提供判断依据。互联网时代，特别是人工智能和大数据技术不断发展成熟，图书馆需要根据读者的多样化需求，提供差异化、个性化服务。

高校图书馆目前拥有业务系统、OPAC系统、统一认证系统、入馆统计系统等多个系统平台，这些平台集合了大量数据，利用大数据技术从不同的角度对图书馆数据进行深度分析，探索隐藏在数据背后的规律，对创新图书馆服务模式、扩大服务范围和提高服务质量具有重要意义。大数据分析可以为图书馆未来发展提供决策参考。

目前，很多高校图书馆都已引入大数据分析系统，根据统计目标的不同可以生成不同的数据统计报告或动态图表，以更形象、生动的形式呈现数据。如果引入人工智能技术，高校图书馆通过读者借阅书目、借阅时长、借阅频率等借阅记录特征进行分类，可以抓取读者的借阅特点，生成读者借阅画像，人工智能系统将完成实时的推送服务。例如，上海交通大学图书馆利用图书馆业务数据实现了馆舍管理、用户行为分析；利用资源数据 实现了学术资源地图建设；利用学术成果数据实现了机构知识管理服务等。

3.3 人工智能应用对网络安全的新要求

人工智能离不开网络和大数据，顺畅的网络和安全有效的数据是人工智能发展的前提，网络信息安全则是人工智能得以应用的保障。在智慧图书馆中，读者大多是在未授权或不知情的情况下产生了读者数据，这些数据具有一定的私密性。曾经有位网络“大咖”说：“中国人可以更加开放，对隐私问题没有那么敏感，如果他们愿意用隐私交换便捷性，很多情况下他们是愿意的”，但这不能成为漠视读者隐私的理由，在我国现有法律框架内不能有效保护用户互联网隐私的情况下，如何解决图书馆现有的网络安全存在的技术漏洞非常关键，这在人工智能时代是致命问题，网络安全才能保障人工智能应用于图书馆。读者的行为数据很多是私密性的，如一些读者的入馆时间、离馆时间、阅读倾向、借阅数据等，读者数据很多只具研究意义，不可以对外公开。同时，由于大数据的特点，很多商家愿意使用或者购买这些数据模型。图书馆一是要保护这些读者数据，保护读者隐私。二是要通过技术设备建立安全屏障，防止不法入侵，进一步升级图书馆的数据保护等级，防止读者数据泄露或被第三方窃取。