注：本文由智能觀編譯自Edsurge，原作者Jeffrey R. Young

俄克拉荷馬大學新上崗的圖書管理員，是一個機器人。

這是個聊天機器人。該校圖書館計劃最近將它添加到網(wǎng)站上，以回答學生提出的最常見的問題，并幫助他們開始研究。

該系統(tǒng)可以處理諸如“在哪里可以打印”或者“你有什么關(guān)于生物學的資料？”等問題。對于那些回答不了的問題，它會發(fā)送給人類圖書管理員。

這個機器人，只是大學圖書館和技術(shù)專家嘗試如何用AI支持學生和教授研究的一個例子。算法可能很快幫教授和學生們找到某個領(lǐng)域最重要的論文，來準備他們的文獻綜述；并幫助研究人員與從事類似工作的其他學科的同行進行匹配，形成新的合作。

這些AI機器人是研究工具數(shù)字化的最新前沿。很久以前，圖書館就不再使用物理卡片目錄了。許多印刷書籍已經(jīng)被轉(zhuǎn)到場外存儲設(shè)施，以釋放學習空間——或者為計算機騰出空間，這些計算機可以在線訪問和訂閱數(shù)據(jù)庫中已有的大量信息。

AI在圖書館的使用，重新浮現(xiàn)了一些老問題，例如技術(shù)是否會取代人類圖書管理員。但是它也提出了新問題，比如當算法在學者們工作中發(fā)揮更大的作用時，會產(chǎn)生什么盲點。當圖書管理員是機器人時，誰可以訪問學生和學者們正在尋找的數(shù)據(jù)？

當被問及圖書館里的聊天機器人和其他AI問題時，坦普爾大學的圖書管理員（同時也是圖書館研究和教學服務(wù)研究者）史蒂文·貝爾說：“我認為這種事情有可能，也可能是不可避免的，對圖書館職業(yè)來說將是一個挑戰(zhàn)。在某些方面，也許這些工具會讓我們不必做很多基礎(chǔ)的事情?！?/p>

訓(xùn)練圖書館機器人

“嗨，我是Bizzy！”

這就是俄克拉荷馬大學圖書館聊天機器人問候用戶的方式。

長期以來，圖書館為用戶提供了定期的人類客服。但管理者們表示，添加聊天機器人的想法源于他們發(fā)現(xiàn)用戶在任何時候都有問題，尤其在人類客服的非工作時段。

該圖書館網(wǎng)絡(luò)服務(wù)主管蒂莫西·史密斯說，“學生們晝夜不停地提問，我們需要一種方法來回答低級別的問題”。

他們首先輸入了一些匯總出來的常見問題和答案，比如圖書館什么時候開門，洗手間在哪里。然后他們給機器人輸入了過往兩年的人類管理員的工作日志，這樣系統(tǒng)就知道了用戶會提出的每個問題，以及答案是什么。

聊天機器人在過去的六個月里一直處于測試階段，史密斯承認它并不能總是給出正確答案。一個反復(fù)出現(xiàn)的故障是機器人對問題的誤解。圖書館管理者們還在訓(xùn)練聊天機器人，以幫助用戶進行基本的圖書搜索。當然，學生和其他用戶早就可以在網(wǎng)站的不同頁面進行搜索了，但是史密斯說，如今的學生希望使用自然語言與技術(shù)進行交互，所以搜索更像是一個對話，而不是填寫數(shù)據(jù)庫表格。

“他們不再像我們以前那樣輸入搜索內(nèi)容，”史密斯說?！八麄冇萌祟愓Z言說‘我該怎么做？’我們想以類似的方式提供這些答案。"

慢慢來

管理者們表示，他們正在圖書管理員和教授中進行宣傳，以讓人們了解該系統(tǒng)，并意識到該系統(tǒng)能做的事是有限的。

“人們擔心自己的本職工作會被取代?！眻D書館主任卡爾·格蘭特說?！疤孤实卣f，現(xiàn)在這么想是非?；闹嚨摹！?/p>

格蘭特強調(diào)，聊天機器人處理的大多問題都是普通的事情，比如圖書館的開放時間，而不是嚴肅的智力問題。他補充道：“我們已經(jīng)非常明確地表示，我們將限制它所能提供的答案的復(fù)雜性。”

對于更復(fù)雜的事情，系統(tǒng)都會把它踢給人類。如果一個學生在半夜提出一個機器人回答不了的問題，人類客服可以在上班后給他們回復(fù)。

目前，用戶必須為聊天機器人輸入問題，但史密斯說，他們正在為其打造一種“技能”，讓人們通過亞馬遜的語音助手就可以提問。

他們的目標是今年夏天盡快推出聊天機器人，并希望隨著時間的推移可以完善它。

更多AI在路上

該大學的圖書館也在嘗試AI的其他用途。

其中一個項目旨在幫助創(chuàng)建一個配對服務(wù)，以幫助教授為他們的研究尋找合作者。

像許多大學一樣，俄克拉荷馬大學有一個學術(shù)論文庫。該校計劃使用AI工具，對這些論文進行搜索，以確定不同學科的學者可能正在研究類似課題的情況。這項技術(shù)被稱為“概念提取”。

格蘭特說：“很多時候，你會發(fā)現(xiàn)有很多辦法可以匹配教授，他們能解決彼此的問題。我們可以發(fā)現(xiàn)人們在不同的領(lǐng)域做著相似的事情。"

例如，學校的一位教授正在努力確定19世紀的某個地區(qū)是否存在空氣污染，盡管當時沒有進行科學測量。事實證明，另一位熟悉那個時期藝術(shù)的教授認為，那個時代的繪畫可能有助于找到答案。

這個例子發(fā)生在AI系統(tǒng)開發(fā)之前，是通過一次偶然的談話匹配的。但是圖書館管理者們希望“概念提取”可以促成其他類似的合作。

到目前為止，該項目處于早期階段，離測試還有一年的時間。格蘭特希望他們最終也能對館藏的商業(yè)研究期刊進行搜索，盡管這需要得到出版商的許可。

精準搜索

在佐治亞理工學院，計算機科學教授Ashok Goel開發(fā)了一個名為吉爾·沃森的聊天機器人，在他的一些課程中擔任助教，他也在致力于將AI應(yīng)用于研究。

他正在進行的一個項目名為IBID，旨在幫助某一學科的研究人員更準確地搜索研究論文。

“假設(shè)有個工程師問，‘我如何從霧中取水？’”Goel說?！拔铱梢匀?a href="/O/127400" target="_blank" title="谷歌" class="goOId">谷歌問一下，得到600萬次完全無用的點擊。但是，你能找到合適的文章來激發(fā)有用的解決方案嗎？"

他說，這些工具有朝一日可以幫助研究人員編寫文獻綜述，或更快地找到相關(guān)研究來加速他們的工作。

當問及他是否擔心這些工具會取代學者，或者無意中遺漏了重要文件時。

他說，“最終，是人類從霧中取水?！?/p>

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