從谷歌大腦看人工智能在知識(shí)服務(wù)上的應(yīng)用

劉寅斌　胡亞萍

摘 要：文章首先對(duì)谷歌大腦的發(fā)展及影響進(jìn)行了概述。然后結(jié)合谷歌大腦的研究成果，構(gòu)建了人工智能知識(shí)服務(wù)應(yīng)用模式，分析了人工智能在提高知識(shí)利用/準(zhǔn)確率、幫助快速掌握領(lǐng)域知識(shí)、關(guān)注潛在需求，以及創(chuàng)造新知識(shí)等4個(gè)不同層次的應(yīng)用。分析認(rèn)為人工智能還處于發(fā)展初期，需要儲(chǔ)備足夠的大數(shù)據(jù)以支撐知識(shí)服務(wù)的開展，并且人工智能應(yīng)用應(yīng)該以問題為中心。

關(guān)鍵詞：谷歌大腦；人工智能；知識(shí)服務(wù)；大數(shù)據(jù)

中圖分類號(hào)：TP18；G252 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2017121

Abstract Firstly， the Google Brain's development process and research results were reviewed， and the status was analyzed. Secondly， five problems in knowledge service were pointed out ，that is the low utilization of the knowledge， the fragmentation， the qualities ， limited learning abilities versus the quick development of knowledge ， the lack of new knowledge and so on. Combined with the Google Brain's research results， the AI knowledge service application model was given. Thirdly， the authors looked into the different application levels AI in knowledge service， including improving the utilization rate and accuracy rate， helping to master knowledge involved， satisfying the potential demand and creating new knowledge. At last， the essay demonstrated that AI development is still in the early stage， and enough data is necessary. Besides， the application should be problem-centered.

Key words Google Brian； artificial intelligence； knowledge service； big data

繼以蒸汽機(jī)、電力、互聯(lián)網(wǎng)為標(biāo)志的第一、第二、第三次革命之后，人類將迎來第四次革命，而人工智能（Artificial Intelligence，AI）則是這次革命的新動(dòng)力。Gartner發(fā)布的2017年10大戰(zhàn)略科技技術(shù)趨勢(shì)當(dāng)中，前三個(gè)均圍繞智能展開（應(yīng)用型人工智能和高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)、智能應(yīng)用以及智能硬件），可見智能是未來的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。在國家層面，美、中、英、日、韓等國家自2016年以來也紛紛布局人工智能戰(zhàn)略[1]。百度All In AI，騰訊啟動(dòng)AI加速器，亞馬遜Alexa的應(yīng)用，谷歌AlphaGo戰(zhàn)勝人類，阿里成立達(dá)摩研究院，這一系列事件表明AI時(shí)代正在加快來臨?？梢哉f，AI不僅是國家戰(zhàn)略，也是信息科技界核心戰(zhàn)略[2]。各行各業(yè)都將迎來變革，而社會(huì)所有的生產(chǎn)服務(wù)均離不開知識(shí)。知識(shí)服務(wù)應(yīng)該根據(jù)用戶具體問題和所處環(huán)境，提供支持知識(shí)應(yīng)用、創(chuàng)新的服務(wù)[3]，AI正是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的對(duì)口技術(shù)。

谷歌是最早投資研究AI的公司之一，旗下Google Home、Google Assistant、谷歌翻譯等產(chǎn)品均以AI為DNA，谷歌于2014年也將戰(zhàn)略由Mobile First調(diào)整為AI First。谷歌大腦就是谷歌旗下最重要的AI研究團(tuán)隊(duì)之一，其對(duì)谷歌未來和AI的發(fā)展都有非常重要的推動(dòng)作用，在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用也引導(dǎo)著AI時(shí)代知識(shí)服務(wù)的發(fā)展方向。本文首先對(duì)谷歌大腦的發(fā)展和研究成果進(jìn)行梳理，結(jié)合知識(shí)服務(wù)現(xiàn)存問題，提出AI知識(shí)服務(wù)應(yīng)用模式，并展望了AI在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的層次性應(yīng)用。

1 谷歌大腦的發(fā)展與影響

1.1 谷歌大腦及其發(fā)展

谷歌大腦原是Google X部門的一個(gè)研究項(xiàng)目，因其巨大的經(jīng)濟(jì)利益而成為總公司的直接部門，是谷歌旗下專職研究AI的團(tuán)隊(duì)。2011年，由斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家吳恩達(dá)、谷歌高級(jí)研究員Jeff Dean以及神經(jīng)科學(xué)家Greg Corrado等3人組成。該團(tuán)隊(duì)用1.6萬多個(gè)處理器，通過10 億個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)，搭建了一個(gè)虛擬大腦。在分析從Youtube上隨機(jī)抓取的無標(biāo)簽視頻剪輯圖片，經(jīng)過10天的時(shí)間運(yùn)轉(zhuǎn)后，該大腦在其他2萬張圖片中準(zhǔn)確識(shí)別了貓的圖片[4]。該實(shí)驗(yàn)表明，同人類大腦中的神經(jīng)元一樣，人工構(gòu)建的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”在接收數(shù)據(jù)后，神經(jīng)元之間的關(guān)系發(fā)生變化，該系統(tǒng)自主形成了一個(gè)“概念”，并形成了特定的反應(yīng)機(jī)制。當(dāng)后期輸入的數(shù)據(jù)與之前學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)時(shí)，機(jī)器就可以自主進(jìn)行識(shí)別。由此說明AI同人類智能一樣，可以通過進(jìn)化獲得。加拿大蒙特利大學(xué)研究機(jī)器學(xué)習(xí)的教授Yoshua Bengio評(píng)價(jià)該虛擬大腦說，其構(gòu)成功能和哺乳動(dòng)物大腦視覺皮層的部位類似，可以看見客觀世界的物體，運(yùn)行模式和哺乳動(dòng)物，甚至和人類大腦的一些工作模式相像。

除了圖片識(shí)別技術(shù)，谷歌大腦還利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決更復(fù)雜的任務(wù)。如在語言識(shí)別上，谷歌大腦團(tuán)隊(duì)將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在機(jī)器翻譯上，實(shí)現(xiàn)了法語、英語、西班牙語、德語、漢語、日語、韓語、葡萄牙語和土耳其語等多種語言之間互譯，翻譯水平堪比人類；谷歌大腦團(tuán)隊(duì)造就了世界上第一臺(tái)真正能夠“閱讀”的機(jī)器，踏出了在通用計(jì)算機(jī)設(shè)備上使用人類語言的第一步；在語音識(shí)別上，谷歌大腦和谷歌語音部門合作，通過機(jī)器訓(xùn)練，將Google的語音識(shí)別準(zhǔn)確率提高了25%，為知識(shí)服務(wù)的智能化打開了一個(gè)關(guān)鍵入口[5]。endprint

圖像、語音、語言識(shí)別的實(shí)現(xiàn)得益于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用與發(fā)展?；谔囟ǖ哪Ｐ秃痛罅康挠?xùn)練樣本，深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了特征的提取和識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)AI。2015年，谷歌大腦對(duì)TensorFlow AI學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)行開源，在搭建深度學(xué)習(xí)模型上的優(yōu)勢(shì)使其廣受開發(fā)者青睞[6]?，F(xiàn)任谷歌大腦負(fù)責(zé)人Jeff Dean說，谷歌大腦的根本使命就是讓機(jī)器擁有更多智力，進(jìn)而讓人類的生活變得更加美好。

1.2 谷歌大腦研究成果的價(jià)值與社會(huì)影響

谷歌大腦自2011成立以來，團(tuán)隊(duì)不斷擴(kuò)大，由原來的3人擴(kuò)展到現(xiàn)在的100多人，期間深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜褿eff Hinton、蘋果Swift語言之父Chris Lattner等先后加入團(tuán)隊(duì)，高端AI人才越來越多。在學(xué)術(shù)研究方面也碩果累累，目前已發(fā)表240多篇研究論文供行業(yè)內(nèi)人士研究學(xué)習(xí)，為AI技術(shù)的普及做出重要貢獻(xiàn)。而且谷歌大腦致力于將研究成果應(yīng)用到產(chǎn)品中，谷歌翻譯和谷歌Home就是代表作品。作為一家由AI驅(qū)動(dòng)的技術(shù)公司，谷歌擁有海量的計(jì)算資源、數(shù)據(jù)資源以及人才資源，谷歌大腦作為AI領(lǐng)域頂尖研究團(tuán)隊(duì)，不僅對(duì)谷歌未來發(fā)展有著不可估量的作用，對(duì)AI整體的發(fā)展也起著舉足輕重的作用。

從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)，谷歌大腦提升了機(jī)器的圖片識(shí)別、語音識(shí)別以及自然語言處理等能力，這意味著機(jī)器獲取、處理、理解知識(shí)的能力在不斷提高，即機(jī)器智力的提高。正如斯坦福大學(xué)AI研究中心尼爾遜教授所言，AI是研究如何表示知識(shí)、如何獲得知識(shí)并使用知識(shí)的學(xué)科，未來擁有AI的機(jī)器不僅會(huì)提升知識(shí)服務(wù)的專業(yè)性，更給知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域帶來顛覆性變革。

2 AI時(shí)代的知識(shí)服務(wù)模式構(gòu)建

我國知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域主要有社會(huì)教育領(lǐng)域（面向?qū)W校/老師/學(xué)生）、專業(yè)咨詢領(lǐng)域（大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)/專業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)）、社會(huì)生產(chǎn)領(lǐng)域（設(shè)備制造/醫(yī)療服務(wù)/設(shè)備維護(hù)/投資融資/農(nóng)業(yè)生產(chǎn)/企業(yè)規(guī)劃等）、科學(xué)研究領(lǐng)域（出版機(jī)構(gòu)/期刊出版社/圖書等）和社會(huì)管理領(lǐng)域等5類，涵蓋了社會(huì)生活的方方面面?？傮w而言，知識(shí)服務(wù)的水平則隨著技術(shù)的進(jìn)步而改善，如互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用衍生出了“內(nèi)容付費(fèi)”這一新型知識(shí)服務(wù)形式，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、AI等技術(shù)則使得知識(shí)服務(wù)呈現(xiàn)個(gè)性化、智慧化特征，推動(dòng)知識(shí)服務(wù)再上新臺(tái)階。

2.1 AI時(shí)代的知識(shí)服務(wù)學(xué)術(shù)研究進(jìn)展

自AI發(fā)展以來，學(xué)者們從AI時(shí)代知識(shí)服務(wù)的不同方面、不同過程階段（知識(shí)獲取、知識(shí)處理和分析、知識(shí)管理、知識(shí)表示），以及AI給知識(shí)服務(wù)帶來的變化等方面進(jìn)行了研究。（1）在AI與知識(shí)獲取方面，高華和余嘉元[7]認(rèn)為知識(shí)獲取的主要困難在于如何準(zhǔn)確把握領(lǐng)域?qū)＜宜褂玫母拍?、關(guān)系以及問題求解方法。通常情況下，專家所采用的語言有別于日常用語，不利于一般人理解。利用AI使專家潛在知識(shí)向顯性轉(zhuǎn)化，以及歸納沒有抽象符號(hào)的推理機(jī)制是研究主題，并且知識(shí)獲取應(yīng)該發(fā)生在與社會(huì)動(dòng)態(tài)式的交互過程中；（2）在知識(shí)分析方面，莊越挺[8]提出，大數(shù)據(jù)將實(shí)現(xiàn)下一代健壯、通用的AI2.0，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)和知識(shí)指導(dǎo)方法的整合將打開一個(gè)新的大門；（3）在知識(shí)表示方面，危輝、潘云鶴[9]指出傳統(tǒng)的知識(shí)表示與人的智能行為發(fā)生內(nèi)在過程具有很大的差距。借助神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)，對(duì)智能行為的生理基礎(chǔ)和心理基礎(chǔ)進(jìn)行研究，這種表示觀預(yù)示著AI方法論上的進(jìn)步，由此AI對(duì)思維認(rèn)知從現(xiàn)象發(fā)展到本質(zhì)；（4）在知識(shí)管理方面，魏曉平、肖賢勇[10]提出AI可以對(duì)信息進(jìn)行整理分析，搜索與分類等，使用AI技術(shù)可極大提高知識(shí)管理水平。此外，唐曉波、李新星[11]提出AI的發(fā)展將驅(qū)使知識(shí)服務(wù)發(fā)生轉(zhuǎn)變，具體表現(xiàn)為思維模式由經(jīng)驗(yàn)主義轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，服務(wù)主體呈多元化，以及知識(shí)服務(wù)內(nèi)容呈智慧化特征，除了提供事實(shí)類信息，還實(shí)現(xiàn)簡單“why”“how”的自動(dòng)問答；董良廣[12]認(rèn)為傳統(tǒng)出版業(yè)應(yīng)以用戶需求為導(dǎo)向，利用AI技術(shù)，提供嵌入場景的知識(shí)服務(wù)；鄧逸玨、王垚[5]提出可以利用智能語音技術(shù)作為切入口、大數(shù)據(jù)技術(shù)作為決策依據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)作為提升智能服務(wù)的驅(qū)動(dòng)力來實(shí)現(xiàn)數(shù)字出版社戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，構(gòu)建場景化、智能化、關(guān)注用戶潛在需求等知識(shí)服務(wù)全新生態(tài)。

綜上可以發(fā)現(xiàn)學(xué)者對(duì)于AI于知識(shí)服務(wù)的影響等進(jìn)行了較為分散的研究，但是AI時(shí)代的知識(shí)服務(wù)應(yīng)用模式、AI在知識(shí)服務(wù)上的具體場景應(yīng)用研究還比較少，有必要進(jìn)一步細(xì)化和探討。

2.2 AI時(shí)代的知識(shí)服務(wù)應(yīng)用模式

借鑒谷歌大腦的研究成果及學(xué)界的相關(guān)研究成果，本文構(gòu)建了主要由用戶主體、人工智能“黑箱”以及超大型數(shù)據(jù)庫組成的AI知識(shí)服務(wù)的應(yīng)用模式（見圖1）。用戶主體是AI的服務(wù)對(duì)象和數(shù)據(jù)來源之一。用戶通過語音、文字、圖片等形式，向AI機(jī)器提出知識(shí)服務(wù)請(qǐng)求，AI則根據(jù)接收到的已知需求，充分收集、調(diào)用相關(guān)信息，對(duì)用戶的請(qǐng)求進(jìn)行反饋。此外，AI會(huì)主動(dòng)收集用戶主體的日常數(shù)據(jù)，然后在合適的時(shí)間和場合主動(dòng)響應(yīng)用戶的潛在需求；AI“黑箱”，是指機(jī)器通過語音識(shí)別、圖像識(shí)別、以及文字識(shí)別等AI技術(shù)，自主收集、處理、管理及分析數(shù)據(jù)，最后給出解決方案，整個(gè)過程完全沒有外在人為干預(yù)；超大型數(shù)據(jù)庫是AI決策的基礎(chǔ)，主要包含周邊場景信息、用戶信息和知識(shí)庫等3方面的數(shù)據(jù)庫，是知識(shí)服務(wù)決策準(zhǔn)確性和專業(yè)性的來源。其中：周邊場景信息是用來判斷用戶所處的環(huán)境，用于給出即時(shí)性的方案；用戶信息包含用戶的基本屬性信息，以及歷史行為數(shù)據(jù)，用于給出個(gè)性化方案；知識(shí)庫包含專業(yè)知識(shí)、案例等，是解決方案的理論基礎(chǔ)。

基于AI知識(shí)服務(wù)模式可知，AI時(shí)代的知識(shí)服務(wù)具有友好交互性、智能性、無人干預(yù)性以及準(zhǔn)確專業(yè)性等特征，打造用戶全新體驗(yàn)。友好交互性是指機(jī)器能識(shí)別來自用戶主體及環(huán)境的信息，走進(jìn)現(xiàn)實(shí)世界，同人類以及環(huán)境產(chǎn)生友好互動(dòng)；智能性是指在復(fù)雜的信息環(huán)境中，AI機(jī)器獲取和分析與所面臨問題相關(guān)的信息，并將這些信息解析和重組，然后給出相應(yīng)的解決方案，使得知識(shí)服務(wù)能夠切入知識(shí)應(yīng)用和創(chuàng)新過程[13]，給用戶提供智能解決方案；無人干預(yù)是指從信息的收集、分析、方案的生成到向用戶提供解決方案的整個(gè)過程中，所有行為均在“黑箱”內(nèi)完成，完全屏蔽人為參與。準(zhǔn)確專業(yè)性是指AI基于用戶歷史數(shù)據(jù)、場景信息和知識(shí)庫的綜合數(shù)據(jù)分析獲得解決方案，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)大而全，因此能夠提供專業(yè)而又準(zhǔn)確的綜合性解決方案。endprint

3 AI在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域的層次性應(yīng)用

對(duì)于可以替代人類去完成部分工作的AI的未來發(fā)展，業(yè)界出現(xiàn)了兩種截然不同的聲音?；艚鹫J(rèn)為AI可能會(huì)威脅人類文明；2017年特斯拉創(chuàng)始人馬斯克和臉書創(chuàng)始人扎克伯格在社交媒體上展開論戰(zhàn)。馬斯克認(rèn)為AI遞歸性的改進(jìn)自己，會(huì)使其功能越來越強(qiáng)大。如果不進(jìn)行適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管，AI將終結(jié)人類；而扎克伯格對(duì)馬斯卡的觀點(diǎn)極其不贊同。AI科學(xué)家李飛飛認(rèn)為人類的愛是機(jī)器無法替代的；杰瑞·卡普蘭教授在其書中描繪了人機(jī)共生的未來圖景[14]，并且認(rèn)為如果人類主動(dòng)積極地去應(yīng)對(duì)改變和不斷學(xué)習(xí)，就不用擔(dān)心因?yàn)锳I的發(fā)展而失業(yè)。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域中，鐘義信[15]提出AI可以模擬人類理解、學(xué)習(xí)和執(zhí)行等人類智慧，但不能模擬發(fā)現(xiàn)和定義問題的人類智能，并提出人類的創(chuàng)造力和創(chuàng)造性是機(jī)器不可替代的；朱瀅[16]認(rèn)為AI意識(shí)并不表示一定會(huì)給人類帶來傷害，我們需要做的是正確使用AI，如把人類的正確價(jià)值觀和倫理規(guī)則植入AI的使用當(dāng)中。我們認(rèn)為，AI是對(duì)人類智能的簡單模擬，機(jī)器本身還是冰冷的，它沒有目標(biāo)以及意向驅(qū)動(dòng)性。并且無可否認(rèn)的一點(diǎn)是，AI確確實(shí)實(shí)給人類發(fā)展帶來了新的突破，我們沒有理由拒絕技術(shù)的發(fā)展。

AI不會(huì)對(duì)人類造成威脅，它是人類用以提高生活質(zhì)量，推動(dòng)人類歷史實(shí)現(xiàn)跨躍式發(fā)展的工具。目前AI在實(shí)際生活中的應(yīng)用案例已證明了這一點(diǎn)。如無人駕駛技術(shù)、智能醫(yī)療、科大訊飛在線教育系統(tǒng)等。在知識(shí)服務(wù)領(lǐng)域，AI不僅改善知識(shí)服務(wù)模式，還將提高知識(shí)服務(wù)速度、質(zhì)量及范圍等，給知識(shí)服務(wù)帶來層次分明、多樣化的應(yīng)用前景（見圖2）。

3.1 提高知識(shí)利用率及準(zhǔn)確率

在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的基礎(chǔ)上，計(jì)算機(jī)可以把內(nèi)容分門條類的存儲(chǔ)和管理，對(duì)于處理記憶性和邏輯性工作十分有用，水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人類?；谟?jì)算機(jī)技術(shù)，加上AI服務(wù)，我們可以提高知識(shí)的應(yīng)用水平。在醫(yī)療領(lǐng)域，AI除了根據(jù)病人的測(cè)驗(yàn)報(bào)告，還可以綜合病人的病史，以及數(shù)據(jù)庫中相似的案例，做出精準(zhǔn)判斷，并給出診斷方案?；贏I的診斷方案，醫(yī)生可以對(duì)應(yīng)用到的相關(guān)醫(yī)學(xué)知識(shí)進(jìn)行評(píng)估，也可對(duì)診斷方案做進(jìn)一步的探索和糾正，兩者結(jié)合將減少誤判率，提高知識(shí)的應(yīng)用和準(zhǔn)確率。

3.2 幫助用戶快速掌握領(lǐng)域知識(shí)

AI將各種信息匯集到一起，以嵌入的方式，幫助用戶解決真實(shí)場景中遇到的問題，或者幫助用戶快速確定學(xué)習(xí)目標(biāo)，提供可靠、系統(tǒng)的知識(shí)服務(wù)，從而避免用戶在花費(fèi)大量時(shí)間做好本職工作/專業(yè)的同時(shí)，還需要花費(fèi)大量時(shí)間去學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識(shí)。從零開始學(xué)習(xí)一門知識(shí)耗時(shí)耗力，而且從學(xué)習(xí)到實(shí)際應(yīng)用，除了扎實(shí)的理論基礎(chǔ)，還應(yīng)學(xué)習(xí)同類的案例，但工作中大多數(shù)情況下等不及。AI具有“聰明”的大腦，基于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫，它掌握各種領(lǐng)域知識(shí)，并可通過“學(xué)習(xí)”將最好的解決方案提供給用戶。對(duì)個(gè)人來說，從實(shí)際應(yīng)用開始領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)，會(huì)更有效率；企業(yè)利用AI，可以節(jié)省大量的培訓(xùn)費(fèi)用；對(duì)知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)而言，可以提高知識(shí)服務(wù)質(zhì)量。

3.3 潛在性需求的滿足

AI除了存儲(chǔ)用戶基本屬性信息，還可隨時(shí)隨地記錄用戶行為等信息，存儲(chǔ)了大量歷史信息?；谶@兩種數(shù)據(jù)的分析，加上知識(shí)數(shù)據(jù)庫，AI可以提前感知用戶需求，并提供方案。如根據(jù)某一用戶的數(shù)據(jù)顯示，該用戶最近一段時(shí)間經(jīng)常熬夜，點(diǎn)外賣頻率比較高，而血壓、體重等數(shù)據(jù)有上升趨勢(shì)。該用戶可能會(huì)收到來自AI主動(dòng)的知識(shí)推送，內(nèi)容是關(guān)于規(guī)律作息、健康飲食的知識(shí)，并且還根據(jù)用戶最近的日常工作和時(shí)間，給其規(guī)劃了一份科學(xué)的運(yùn)動(dòng)計(jì)劃以及營養(yǎng)均衡的食譜表。又或者某用戶最近經(jīng)常上外語網(wǎng)站或者APP進(jìn)行閱讀學(xué)習(xí)，該用戶可能在學(xué)習(xí)和工作場景中常用英語進(jìn)行交流，AI機(jī)器就會(huì)綜合收集到的數(shù)據(jù)（學(xué)習(xí)、工作）給該用戶制定一份英語學(xué)習(xí)計(jì)劃或是提供高質(zhì)量學(xué)習(xí)資料，提前滿足該用戶的需求。AI時(shí)代，知識(shí)服務(wù)的水平就是在用戶提出需求之前，解決方案就已經(jīng)呈現(xiàn)在面前。

3.4 創(chuàng)造新知識(shí)，助力人類迸發(fā)創(chuàng)造性

AI重塑了人類和信息的關(guān)系。語音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)使機(jī)器與環(huán)境發(fā)生信息互動(dòng)，作為中介的人的主觀精神活動(dòng)被省略；機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器認(rèn)識(shí)“概念”、并且創(chuàng)造新知識(shí)。而且AI“學(xué)習(xí)”能力驚人，知識(shí)在不同機(jī)器間的快速復(fù)制傳播，其容量和可塑性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于人類漫長時(shí)間積累起來的知識(shí)體系，這給新知識(shí)的誕生創(chuàng)造了空間和機(jī)會(huì)。一方面，AI自主創(chuàng)造新藝術(shù)、新知識(shí)，成為知識(shí)的生產(chǎn)者，改變?nèi)嗽谏a(chǎn)知識(shí)中的絕對(duì)主體地位，如AlphaGo創(chuàng)造新的棋譜，可以協(xié)助人類穩(wěn)固提升棋藝，幫助人類成為更好的棋手；另一方面，AI可以憑借其學(xué)習(xí)能力幫助人類學(xué)習(xí)更多知識(shí)，AI創(chuàng)造的知識(shí)可以豐富知識(shí)內(nèi)容、結(jié)構(gòu)以及思維方式，給人類提供更多的學(xué)習(xí)、探索資料，開拓人類的思考。最重要的是，知識(shí)創(chuàng)新的前提是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)深度、全面的掌握和理解，甚至熟練的應(yīng)用，這是一個(gè)不斷試錯(cuò)、總結(jié)的過程，漫長而枯燥。人類將繁瑣、無聊的工作交給AI之后，可以有更多時(shí)間從事創(chuàng)造性工作。如AI撰寫新聞稿已不新奇，這些由智能機(jī)器產(chǎn)生的知識(shí)將成為人類學(xué)習(xí)和享用的基本資料。AI將憑借其淵博的知識(shí)成為一個(gè)好老師以及新知識(shí)的創(chuàng)造者。

4 結(jié)語

AI時(shí)代，知識(shí)服務(wù)明顯的特征是不再局限于提供基本的信息服務(wù)，更重要的基于場景為用戶解決問題，并進(jìn)一步滿足潛在需求。因此，關(guān)于AI的知識(shí)服務(wù)應(yīng)用，必須以問題為中心，不能為了應(yīng)用AI而應(yīng)用AI。當(dāng)然，AI還處于初級(jí)發(fā)展階段，距離真正的“智能”還有很長的一段路要走。同時(shí)，要提供高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)必須有足夠的信息和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)才能滿足更多需求。因此要實(shí)現(xiàn)通用AI，海量的數(shù)據(jù)是前提。在AI時(shí)代來臨之前，各知識(shí)服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)該積極積累數(shù)據(jù)，建立強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫和知識(shí)庫，同時(shí)培養(yǎng)AI領(lǐng)域人才，為迎接AI時(shí)代的到來做好準(zhǔn)備。

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作者簡介：劉寅斌，男，上海大學(xué)管理學(xué)院副教授；胡亞萍，女，上海大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生。endprint