人工智能賦能知識服務(wù)，開啟智能數(shù)字農(nóng)業(yè)未來
——2020 全國圖書情報青年學(xué)術(shù)論壇會議綜述

呂璐成，韓 濤

（1.中國科學(xué)院文獻情報中心，北京 100190；2.中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院圖書情報與檔案管理系，北京 100190）

1 會議概況

十九屆五中全會提出：堅持創(chuàng)新在中國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位，把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐[1]，這一重要論述表明了中國對于科技創(chuàng)新的高度重視，表達了中國實現(xiàn)關(guān)鍵核心技術(shù)突破的決心。圖書情報機構(gòu)作為支撐創(chuàng)新、服務(wù)創(chuàng)新的中堅力量，一直在支撐科技決策一線、科學(xué)研究一線和國家與區(qū)域發(fā)展一線發(fā)揮著重要的作用。近年來，隨著以人工智能技術(shù)為代表的新一代信息技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，圖書情報領(lǐng)域知識服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)升級、方法手段不斷豐富、服務(wù)形式愈發(fā)多樣[2]。

在此背景下，面向跟蹤交流人工智能在知識服務(wù)的應(yīng)用進展、研討展望智能化知識服務(wù)在特定領(lǐng)域應(yīng)用前景的目標，第395 期中國科協(xié)青年科學(xué)家論壇暨2020 全國圖書情報青年學(xué)術(shù)論壇于2020 年11 月5—6日在中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院國家農(nóng)業(yè)圖書館舉辦。本次會議主題為“人工智能賦能知識服務(wù)，開啟智能數(shù)字農(nóng)業(yè)未來”，由中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所主辦，《農(nóng)業(yè)圖書情報學(xué)報》編輯部承辦，獲得中國科協(xié)青年科學(xué)家論壇活動的大力支持。會議云集了來自北京大學(xué)、中國人民大學(xué)、浙江大學(xué)、南開大學(xué)、武漢大學(xué)、吉林大學(xué)、南京理工大學(xué)、西北師范大學(xué)、中國科學(xué)院、中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院、中國科學(xué)技術(shù)信息研究所、國家圖書館、上海圖書館、數(shù)據(jù)庫商等京內(nèi)外多所高校及科研單位與會者，采用線上線下研討互動、線下主會場、多平臺直播相結(jié)合的方式進行，共計4 000 余人參加本次會議。會議共邀請20 位專家學(xué)者進行論壇報告，報告主題涉及人工智能重構(gòu)知識服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能助推知識服務(wù)的方法變革、人工智能與包容數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)、人工智能與數(shù)字農(nóng)業(yè)和人工智能與圖像識別5 個方面。

圖1 展示了基于專家報告標題抽取關(guān)鍵詞所繪制的關(guān)鍵詞云，可以看出，專家報告涉及的熱點關(guān)鍵詞包括：人工智能、知識服務(wù)、知識抽取、科技文獻、自然語言處理等，這些關(guān)鍵詞大致可以分為3 類：第一類是圖情專業(yè)術(shù)語，例如知識服務(wù)、知識抽取、科技文獻、知識行為等，涉及的專家報告如吉林大學(xué)王晰巍的“‘智能+’戰(zhàn)略下知識服務(wù)創(chuàng)新及能力建設(shè)”報告、北京大學(xué)化柏林的“人工智能在知識抽取中的應(yīng)用”、武漢大學(xué)孫永強的“人工智能賦能與用戶知識行為研究前瞻”、中國科學(xué)院文獻情報中心于改紅的“科技文獻AI 引擎功能與服務(wù)”、南京理工大學(xué)大學(xué)章成志的“基于學(xué)術(shù)文獻全文內(nèi)容的細粒度知識抽取研究”等；第二類是人工智能術(shù)語，例如自然語言處理、機器視覺、物體識別、智能機器人等，涉及的專家報告如中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所柴秀娟的“機器視覺與農(nóng)業(yè)智能機器人研究和實踐”、中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所王瑞平的“視覺屬性學(xué)習(xí)——通向可解釋物體識別之路”、武漢大學(xué)史良勝的“農(nóng)田人工智能系統(tǒng)——珈禾系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用”等；第三類是數(shù)字農(nóng)業(yè)和數(shù)字鄉(xiāng)村術(shù)語，例如數(shù)字鄉(xiāng)村、農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新、田間作物、農(nóng)機技術(shù)、電商扶貧等，涉及的專家報告如國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心楊貴軍的“田間作物表型遙感技術(shù)研究進展”、中國科學(xué)院智能農(nóng)業(yè)機械裝備工程實驗室張玉成的“構(gòu)建智能時代的第三代農(nóng)機技術(shù)體系”、南開大學(xué)樊振佳的“數(shù)字資本：智能數(shù)字時代農(nóng)村居民信息貧困的救贖工具”、西北師范大學(xué)周文杰的“AI 時代的鄉(xiāng)村信息貧富差距：持續(xù)擴大還是走向彌合？”等。

圖1 會議報告關(guān)鍵詞云Fig.1 The keyword cloud of conference report

為了幫助圖書情報從業(yè)人員以及相關(guān)研究人員系統(tǒng)了解會議內(nèi)容和相關(guān)研究進展，本文根據(jù)與會專家的報告主題，從人工智能推動圖書情報研究方法創(chuàng)新和知識服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施升級，人工智能技術(shù)助力農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新和人工智能時代信息貧困問題3 個方面對專家報告的內(nèi)容進行分類歸納和內(nèi)容綜述。

2 主要議題

2.1 人工智能推動圖書情報研究方法創(chuàng)新和知識服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施升級

提供知識服務(wù)是圖書情報工作的重要任務(wù)之一[3]。隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化進程的不斷演進，信息過載現(xiàn)象愈發(fā)嚴重，發(fā)現(xiàn)并獲取有用信息的難度越來越大[4]，這一現(xiàn)象使得知識服務(wù)需求越來越旺盛，同時也對圖情機構(gòu)提供知識服務(wù)的能力提出了更高要求。但是，傳統(tǒng)的知識服務(wù)模式已然無法滿足當(dāng)前科研環(huán)境下知識服務(wù)和創(chuàng)新支撐的需求。人工智能技術(shù)為這一問題提供了解決方案，不斷為圖書情報研究方法創(chuàng)新提供思路，推動知識服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施升級，為服務(wù)科研和支撐創(chuàng)新提供基礎(chǔ)保障。

智能技術(shù)豐富知識服務(wù)方式和手段。吉林大學(xué)王晰巍教授在“‘智能+’戰(zhàn)略下知識服務(wù)創(chuàng)新及能力建設(shè)”報告中系統(tǒng)梳理了人工智能、虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）等技術(shù)在圖書情報學(xué)科知識服務(wù)中應(yīng)用關(guān)注的研究問題，例如人工智能在信息檢索中的應(yīng)用研究、人工智能在知識問答中的應(yīng)用研究、人工智能對圖書館智能搜索和推薦服務(wù)的影響研究、VR/AR技術(shù)應(yīng)用在展館展示、VR/AR 環(huán)境下的圖書推薦與讀者互動、VR/AR 提升讀者閱讀體驗等問題，分享了吉林大學(xué)利用知識圖譜技術(shù)對出版行業(yè)進行知識服務(wù)時的創(chuàng)新思路，展望了增強智能技術(shù)在知識服務(wù)中的應(yīng)用前景；武漢大學(xué)孫永強教授在其“人工智能賦能與用戶知識行為研究前瞻”報告中總結(jié)了人工智能技術(shù)在知識需求智能理解、智能知識表示、知識需求智能表示、智能知識理解、團隊知識協(xié)作等研究問題中的應(yīng)用潛力和研究前景；中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院崔運鵬研究員報告了自然語言處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)圖書情報領(lǐng)域的應(yīng)用，重點闡釋了自然語言處理技術(shù)為科技文獻實體名稱消歧、詞表構(gòu)建、自動摘要、事件抽取、自動分類、文本相似計算等需求場景提供的方法手段。

人工智能為知識單元發(fā)現(xiàn)與組織問題的解決提供方案。武漢大學(xué)人文社科資深教授、大數(shù)據(jù)研究院院長馬費成教授曾指出情報學(xué)要取得突破，在微觀上需要解決的問題之一是知識信息的表達和組織必須從物理層次的文獻單元向認知層次的知識單元或情報單元轉(zhuǎn)換[5]。但是一直以來這些知識單元的識別提取主要依賴專家智慧，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，該目標可以轉(zhuǎn)化為人工智能研究中的實體抽取任務(wù)來實現(xiàn)，例如北京大學(xué)化柏林助理教授在“人工智能在知識抽取中的應(yīng)用”報告中分享了其在學(xué)術(shù)定義、屬性描述、創(chuàng)新句、情報方法、數(shù)值單元等細粒度知識單元識別和抽取工作開展的研究和探索，這些知識單元構(gòu)成了非相關(guān)文獻知識發(fā)現(xiàn)研究的基礎(chǔ)要素；南京理工大學(xué)章成志教授在“基于學(xué)術(shù)文獻全文內(nèi)容的細粒度知識抽取研究”報告中以“算法”實體抽取為例闡述了學(xué)術(shù)文獻全文細粒度知識單元的抽取方案；上海圖書館夏翠娟研究員在其“數(shù)智時代的歷史人文數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)——從知識生產(chǎn)到知識服務(wù)”報告中分享了其在上海文化總庫設(shè)計建設(shè)時采用基于BERT 的預(yù)訓(xùn)練語言模型進行命名實體識別的實踐，識別準確率達到90%以上。但是，雖然人工智能為知識單元的識別抽取提供思路，但是仍舊存在諸多問題，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所張運良研究員在其“新場景下的知識組織工作變革”報告中全面梳理了農(nóng)業(yè)生物工程研發(fā)的知識組織工作的發(fā)展現(xiàn)狀，指出當(dāng)前人工智能應(yīng)用在知識組織工作面臨的魯棒性和可解釋性弱等問題。

人工智能推動知識服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施升級。圖書館場館、實體文獻書籍等是開展傳統(tǒng)知識服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施，隨著人工智能應(yīng)用的不斷廣泛和深化，智能知識服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施需求強烈。對此，中國科學(xué)院文獻情報中心于改紅館員在“科技文獻AI 引擎功能與服務(wù)”報告中對其團隊基于預(yù)訓(xùn)練語言模型建設(shè)新型知識服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的思路進行了分享，并重點闡述了利用科技文獻AI 引擎助力科技論文摘要語步識別、科技文獻自動分類、科技文獻關(guān)鍵詞識別、科技論文概念定義句識別、審稿人推薦、科技論文命名實體識別等問題解決的思路；此外，來自Digital Science 公司和科睿唯安公司專家從產(chǎn)業(yè)界的視角分享了人工智能技術(shù)在其數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的應(yīng)用實踐，以及這些數(shù)據(jù)產(chǎn)品在支撐知識服務(wù)、助力創(chuàng)新中的基礎(chǔ)作用。

2.2 人工智能技術(shù)助力農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新

人工智能技術(shù)催生的“智慧農(nóng)業(yè)”被視為繼植物育種和遺傳學(xué)革命之后的又一次農(nóng)業(yè)新技術(shù)革命，將徹底改變現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營方式與管理模式，使農(nóng)業(yè)進入數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展階段[6]。從會議報告來看，近年來人工智能技術(shù)助力農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的成功案例不斷涌現(xiàn)。

中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所柴秀娟研究員在其“機器視覺與農(nóng)業(yè)智能機器人研究與實踐”報告中總結(jié)了視覺感知技術(shù)、定位技術(shù)、生物傳感器技術(shù)、智能控制技術(shù)等農(nóng)業(yè)機器人核心關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用現(xiàn)狀，并對這些技術(shù)在豬臉自動檢測、牛臉智能識別、蘋果品質(zhì)分級、茭白自動分級等典型案例中的應(yīng)用實踐進行了詳細闡述；國家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心楊貴軍研究員報告了“田間作物表型遙感技術(shù)研究進展”，對利用人工智能技術(shù)高效挖掘作物表型遙感大數(shù)據(jù)，實現(xiàn)茶品品質(zhì)在線檢測、玉米倒伏風(fēng)險分析、小麥赤霉病遙感識別、茶葉病蟲害識別等作物智能化管理的實踐案例進行了分享；中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所王瑞平研究員在其“視覺屬性學(xué)習(xí)——通向可解釋物體識別之路”報告中對其基于“萬物關(guān)聯(lián)，屬性為橋”的思路，采用知識遷移的大規(guī)模屬性自動標注方法，訓(xùn)練物體屬性識別模型，實現(xiàn)大規(guī)模圖像高精度檢索的研究成果進行了分享，并討論了該技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景；武漢大學(xué)史良勝教授在其“農(nóng)田人工智能系統(tǒng)——珈禾系統(tǒng)的研發(fā)和應(yīng)用”報告中指出，面對人工智能應(yīng)用到農(nóng)田系統(tǒng)時存在的系統(tǒng)復(fù)雜性、數(shù)據(jù)采集困難及因果關(guān)系難辨等問題，他們探索了一套利用“廉價”數(shù)據(jù)構(gòu)造混合智能模型的研究方法，從而搭建了輔助智能決策“珈禾”農(nóng)田智能觀測系統(tǒng)。

盡管如上所述中國在智慧農(nóng)業(yè)方面取得了一定的成績，但是仍舊有較大的發(fā)展空間。中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)資源與農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究所吳文斌研究員在“智慧農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新的若干思考”報告中指出中國智慧農(nóng)業(yè)目前存在3 個主要問題：應(yīng)用平臺多、數(shù)據(jù)少，單一技術(shù)多、綜合集成不夠，多是示范應(yīng)用、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展還不夠；并提出了構(gòu)建天地空一體化的數(shù)據(jù)獲取技術(shù)體系、研發(fā)融合農(nóng)學(xué)知識模型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、開展數(shù)據(jù)驅(qū)動的農(nóng)機裝備智能作業(yè)研究、研發(fā)面向小農(nóng)戶的實用化、低成本技術(shù)和裝備等未來研究展望。此外，中國科學(xué)院智能農(nóng)業(yè)機械裝備工程實驗室的張玉成研究員報告了其對智能時代的第三代農(nóng)機技術(shù)體系的思考，即按照“機械化-多功能作業(yè)化-信息化-無人化”的發(fā)展軌跡，用數(shù)據(jù)化、智能化的思路為農(nóng)機行業(yè)提供解決方案，實現(xiàn)建設(shè)高端農(nóng)機的目標。

2.3 人工智能時代信息貧困問題

處在數(shù)字化的浪潮中，似乎人人都在享受新技術(shù)、新設(shè)施帶來的便利，但是，事實上還有諸多群體受限于信息獲取渠道、資源分配、個人信息空間等問題并沒有及時跟上時代的發(fā)展和認知的進步[7]，處于一種“信息貧困”狀態(tài)。對于這一問題，與會專家進行了深入探討。

南開大學(xué)樊振佳副教授在報告“數(shù)字資本：智能數(shù)字時代農(nóng)村居民信息貧困的救贖工具”中深度剖析了數(shù)字智能時代“農(nóng)村信息貧困”現(xiàn)象的特征，分享了包括信息主體屬性、數(shù)字技術(shù)使用和信息活動內(nèi)容三大維度的數(shù)字資本測度方案，分析數(shù)字資本對于避免成為“盧德分子”（用于描述工業(yè)化、自動化、數(shù)字化或一切新科技的反對者）的價值，提出面向信息貧困現(xiàn)象未來的研究議題，例如如何構(gòu)建良性數(shù)字技術(shù)采納與信息效用汲取機制、如何提升數(shù)字資本對信息效用的獲得感等。西北師范大學(xué)周文杰教授圍繞AI時代的鄉(xiāng)村信息貧富差距問題，總結(jié)了信息貧困發(fā)生的邏輯，分析當(dāng)前信息貧困治理現(xiàn)有政策措施中“重硬件，輕軟件”“重投入、輕評估”等薄弱點，指出了AI 時代亟待信息貧困研究者澄清的問題，例如如何設(shè)計經(jīng)濟干預(yù)政策實現(xiàn)信息貧困治理、內(nèi)源性信息貧困是否會導(dǎo)致傳統(tǒng)扶貧政策在信息社會中不可持續(xù)等問題。北京大學(xué)韓圣龍副教授在報告“數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)中的電商扶貧政策研究”中梳理分析得出河北省電商扶貧相關(guān)政策的基本體系，報告了其采用內(nèi)容分析法從“政策動因-政策工具-政策涉及主題-政策目標”4 個維度對河北省電商扶貧相關(guān)政策文本進行分析所取得的研究成果，還對其針對河北某縣市的電商扶貧政策實施情況的田野調(diào)查方案、實施過程和結(jié)果進行了分享。浙江大學(xué)王素芳教授圍繞數(shù)智時代貧困地區(qū)農(nóng)村兒童網(wǎng)吧網(wǎng)絡(luò)使用問題和未來數(shù)字鄉(xiāng)村的發(fā)展方向進行報告，其聚焦貧困地區(qū)農(nóng)村數(shù)字生態(tài)環(huán)境建設(shè)問題，分享了貧困地區(qū)農(nóng)村兒童網(wǎng)吧和網(wǎng)絡(luò)使用調(diào)查的分析結(jié)果，提出了需將數(shù)字素養(yǎng)教育、開放時間等問題納入未來圖書館服務(wù)設(shè)計的建議。

3 結(jié)語

本次會議以“人工智能賦能知識服務(wù)”為基本出發(fā)點，擴展了“人工智能助力農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新”的研究實踐內(nèi)容，還設(shè)計了人工智能時代一種新的社會問題——“信息貧困”問題的深度研討，具有較強的學(xué)科交叉和技術(shù)融合特點，這對于圖書情報領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域乃至社會學(xué)領(lǐng)域的研究人員均有重要的啟發(fā)價值和參考意義。透過本次會議內(nèi)容，具有如下啟示。

（1）人工智能技術(shù)對于圖書情報領(lǐng)域知識服務(wù)的方式方法、手段設(shè)施的變革已經(jīng)是大勢所趨，這種趨勢需要圖書情報領(lǐng)域的從業(yè)人員關(guān)注并重視，及時了解并掌握先進智能技術(shù)，及早適應(yīng)并融入智能化知識服務(wù)模式。

（2）人工智能已經(jīng)在農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域落地應(yīng)用，并不斷取得創(chuàng)新突破，但是仍舊存在科學(xué)數(shù)據(jù)獲取難度大、數(shù)據(jù)質(zhì)量低等問題，這些問題的有效解決需要圖書情報領(lǐng)域知識服務(wù)的介入。對此，文獻情報領(lǐng)域應(yīng)當(dāng)發(fā)揮自身在知識組織、知識檢索等方面的優(yōu)勢，在人工智能技術(shù)的助力下，進一步融入科技創(chuàng)新場景、嵌入創(chuàng)新全生命周期過程。就像本次會議嘉賓中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院孫坦副院長在致辭中提出的那樣，在中美關(guān)系持續(xù)緊張的背景下中國科研已經(jīng)對文獻情報服務(wù)提出了“提質(zhì)升級”的高階要求，即需要文獻情報機構(gòu)主動作為，將文獻情報服務(wù)、人工智能技術(shù)、科技創(chuàng)新場景有機融合，助力“計算科研”模式的實現(xiàn)。

（3）人工智能技術(shù)加速推廣背景下引發(fā)的“信息貧困”等社會問題同樣屬于圖書情報知識服務(wù)的研究范疇，需要圖書情報研究人員關(guān)注并開展深度研究提出建議對策，從而助力全民信息素養(yǎng)和數(shù)字素養(yǎng)的提升。

當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革深入發(fā)展，國際力量對比深刻調(diào)整，全球科技博弈不斷加劇，大數(shù)據(jù)和人工智能在各行各業(yè)不斷滲透，這對圖書情報從業(yè)者而言充滿了機遇和挑戰(zhàn)，及早認識并融入到數(shù)字化和智能化的大趨勢中，提升知識服務(wù)質(zhì)量和效率，嵌入科研創(chuàng)新全過程，是圖書情報工作者值得關(guān)注的方向。