D O K U M E N T U M A Z O N O S Í T Ó 
 F á j l n é v : horvath_zoltanne_tudomanyos_konyvtarak.jpg
C Í M 
F ő c í m : A tudományos könyvtárak és a mesterséges intelligencia
B e s o r o l á s i   c í m : Tudományos könyvtárak és a mesterséges intelligencia
E G Y É B   C Í M 
E g y é b   c í m : Kölcsönhatások és inspirációk
M i n ő s í t ő : alcím
A L K O T Ó 
S z e r e p : létrehozó
B e s o r o l á s i   n é v : Horváth Zoltánné
U t ó n é v : Marcsi
I n v e r t á l a n d ó   n é v : N
K Ö Z R E M Ű K Ö D Ő   T E S T Ü L E T 
S z e r e p : közreadó
T e s t ü l e t i   n é v : KSH Könyvtár
S z é k h e l y : Budapest
O r s z á g : Magyarország
D Á T U M 
E s e m é n y : felvéve
I d ő p o n t : 2019-08-23
E s e m é n y : elérhető
I d ő p o n t : 2019-03-12
D á t u m r a   v o n a t k o z ó   m e g j e g y z é s : A prezentáció előadásának időpontja.
D O K U M E N T U M T Í P U S 
A   t í p u s   n e v e : prezentáció
A   t í p u s   n e v e : előadás
R É S Z G Y Ű J T E M É N Y 
M e g n e v e z é s : Prezentáció
M e g n e v e z é s : Könyvtártudomány - prezentáció
E R E D E T I   K I A D V Á N Y ,   O B J E K T U M 
S Z Á R M A Z Á S I   H E L Y 
M e g n e v e z é s : Központi Statisztikai Hivatal Könyvtár
J O G K E Z E L É S 
A   j o g t u l a j d o n o s   n e v e : Horváth Zoltánné Marcsi
S z e r z ő i   j o g i   m e g j e g y z é s e k : Jogvédett
T É M A 
T é m a k ö r : Könyvtártan, információtudomány
A l t é m a k ö r : Tudománytörténet
T é m a k ö r : Könyvtártan, információtudomány
A l t é m a k ö r : Elektronikus szöveg és könyvtár
T é m a k ö r : Könyvtártan, információtudomány
A l t é m a k ö r : Információs társadalom
T é m a k ö r : Számítástechnika, hálózatok
A l t é m a k ö r : Internetes technológia
T é m a k ö r : Számítástechnika, hálózatok
A l t é m a k ö r : Mesterséges intelligencia
T Á R G Y S Z Ó 
T á r g y s z ó : könyvtár
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : digitális könyvtár
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : tudományos könyvtár
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : szakkönyvtár
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : mesterséges intelligencia
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : intelligens rendszer
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : könyvtári rendszer
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : szakértői rendszer
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : szemantikus web
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
T á r g y s z ó : nyílt hozzáférés
M i n ő s í t ő : tárgyszó/kulcsszó
I D Ő - H E L Y   T Á R G Y S Z Ó 
T á r g y s z ó : 2019. március 12.
M i n ő s í t ő : időszak
T á r g y s z ó : Budapest
G e o N a m e s I d : 3054643
M i n ő s í t ő : földrajzi hely
L E Í R Á S 
N y e r s   v a g y   O C R - e s   s z ö v e g : KSH Könyvtár -MKE Társadalomtudományi Szekció 2019.03.12. Horváth Zoltánné A tudományos könyvtárak és a mesterséges intelligencia - Kölcsönhatások és inspiráció Hálózatba kapcsolt világ Környezetünk intelligens rendszereinek konvergenciája Kapcsolódó kép "Smart" -intelligens könyvtár smartcampus -intelligens rendszerek 10 Important Predictions for the Future of IoT Smartcity -intelligens városirányítás és betegellátás (T...) Hálózati univerzum Intelligens technológiák, ipar, termelés, közlekedésirányítás Energiahatékonyság, fenntartható fejlődés Közös és cserélhető adatok adattárházai, publikus, osztott portálok, mobil, IoT, szenzorok Internet of things Útközben a mesterséges intelligencia felé -könyvtári inspiráció Digitális transzformáció Növekvő tartalom, számítógépes kapacitás Szakértői tudásbővülés Fejlődő informatika Globális digitalizáció Nagy mennyiségű mintavétel az elemzéshez Beszéd-, kép-és hangfelismerés szövegelemzés, következtetések, analízis Géppel értelmezhető adatok Webtechnológia a könyvtárakban, táguló globális forrásadatok Dinamikus szemantikus adathálózati kapcsolatok Keresés szemantikai alapon Nyílt, kodifikált adatok, szemantikai tárolók, globális könyvtári vállalkozások (OCLC, EXLIBRIS, ALA, IFLA, EBSCO, LC, stb. "dataof web" RFID szenzorok Intelligencia szimulálása a rendszerekben -i tanulás Az intelligens alkalmazások gépi tanulás alapján képesek az emberrel és más rendszerekkel kommunikálni Minden ma használatos technológiát felvált egy másik a közeljövőben KÜLSŐ KÖRNYEZET konvergencia, mobilitás, változékonyság, gyorsulás, növekedés, vizualitás, új technológiák digitális hálózati koncentráció, technológiai komplexitás, eszkalálódó követelmények (stagnáló költségvetés!) A képzés komplex követelményei, mobil technológia A FELHASZNÁLÓK a web alapú felületek és útvonalak mellett döntöttek szakadékok a generációk használói szemlélete között NAGY KÖNYVTÁRI INTÉZMÉNYEK dominanciája Koncentráció: a szolgáltatások mérete és komplexitása nehezen követhető a kisebb vállalkozások számára Kooperatív felhő rendszerek bérleti igénybevétele OCLC 72 000 könyvtári kapcsolat, 2,2 milliárd rekord a WorldCat-ben, több száz WorldShareManagement Servicesimplementáció, LC kooperációk, stb. NEMZETI, REGIONÁLIS, LOKÁLIS -stratégiák Az új technológia megértése bigdata, metadata, repositories semanticweb (szabványok, leírási sémák, linked opendata, ontológiák, stb.) Nemzeti, regionális és lokális rendszerek együttműködése Keresés és discovery megérteni a kultúra és tudomány jelenségeit, analizálni és értelmezni az eredményeket, megtervezni a discoverykörnyezetet, érteni, mit keres a használó Szakmai és tárgyismeret, helyi ismeretek Általános képességek, interperszonális kapcsolatok képessége, szóban és írásban, life-learning Marketing szemlélet Könyvtárakban olyan innovációt érdemes szorgalmazni, amelynek eredményeként több információt, több embernek tudunk szolgáltatni, jobb elérhetőséggel A szemantikus web lényeges állomás a mesterséges intelligencia fejlődésében Az adatok és információk jelentéstani és logikai feltárására kidolgozott módszerek az információs hálóstruktúrákkal a teljes szövegű gépesített feldolgozás és szövegelemzés fejlődésének irányába mutatnak. A mesterséges intelligencia kialakulásának kezdetei az agyi neuronok működésére vonatkozó ismeretekre épültek, amely a hálóstruktúrák és a tanulási folyamatok mesterséges modellezésében is megjelenik. "A szemantikus web-en... Az információforrások olyan egységes ontológianyelven vannak leírva, amely a lehető legközelebb áll az ember tudásreprezentációs és következtetési képességeihez." A szemantikus (értelmezési) környezet megteremtése és működtetése egyre növekvő mértékű, hatékony gépi feldolgozást valósít meg (interjú KrauthPéterrel) Könyvtári innováció -szemantikus és intelligens rendszerek A géppel értelmezhető könyvtári adatoktól a mesterséges intelligenciáig A könyvtári számbavétel, elérhetőség és teljesség követelményeihez a digitalizálás korában új eszközök, módszerek szükségesek -transzformáció értékmérő, hogy intelligens számítógépes programozással hogyan lehet kibővíteni a könyvtárak áttekintő, értékelő és szolgáltatási tevékenységét Fontos mesterséges intelligencia eszközök könyvtári szempontból automatikus szövegfeldolgozás, gépi értelmezés, elemzés, felismerés és szövegalkotás, gépi fordítás, természetes nyelvi módszerek (NLP) információforrások "mély" rétegeinekkutatása, keresése, értelmezése, öntanuló mechanizmusok beépítése (deepirányzatok) szakértői tudásbázisokkal összefüggő automatizált folyamatok a beszerzéstől kezdve a katalogizáláson át a szolgáltatásokig: az elsajátítást és alkalmazást támogató számítógépes képszerkesztő, animációs, augmentedreality, és workfloweszközök beépítésével Automatikus tranzakcióka korábbi manuálisan végzett folyamatokban, információk, vizsgálatok, eredmények, eszközök, megoldások automatikus értelmezésén alapuló elemzési és következtetési eszközök használata; Külső megoldások adaptációi saját feladatokra, stb. Az emberi intelligencia mesterséges szimulálása A mesterséges intelligencia digitális technológiai eszközkészlet szimulálja az emberi intelligencia működését képessé teszi az eszközöket magas szintű és komplex kérdések önálló megoldására gépi programozás alapján Része: tudásreprezentáció (leírás, adatbázisok) -amelyek kifejezik és leírják az intelligens viselkedést; programozott manipulációs eljárások és folyamatszabályozás, emberi probléma megoldási folyamat utánzása. Tóth M.3.) Könyvtárakban a szakterületen jellemző emberi funkciók gépi programozása a könyvtári működési folyamatok logikája szerint Emberi intelligencia mélyebb megismerése Magasabb szintű programozás és felhasználás Alapvető könyvtári és tudományos értelmezések, szakértői rendszerek hagyományos szolgáltatások programozott folyamatai (katalogizálás, tartalmi feldolgozás, szövegelemzés, referencia szolgáltatás, stb.) Önálló és embeddedszámítógépes programok, amelyek szimulálják, kifejezik, vagy (részben) felváltják, kiegészítik a könyvtáros intelligens viselkedését A szemantikus webaz adatok és információk gépi értelmezésével megalapozza a mesterséges intelligencia fejlődésétA mesterséges intelligencia működési sémája az agyi neuronokra vezethető vissza, amely a hálóstruktúrák és a tanulási folyamatok mesterséges modellezésében is megjelenikSem az intelligenciának, sem a mesterséges intelligenciának nincs általánosan elfogadott meghatározásaFejlődését az emberi gondolkodás és emberi cselekvés szimulálásához kötikÉrtékelése az emberi gondolkodás műveleteinek minősége, a racionális gondolkodás és cselekvés képessége vizsgálata alapján történikLegfontosabb könyvtári vonatkozása a tudásközvetítéshez szükséges beszéd-és szövegfelismerés, az önálló tanulás képessége, a szövegek automatikus elemzése, a szövegek rejtett hálózatának feltárása ("deep" learning, web, stb.), a korábbi módszerekkel nem feltárható rejtett információs rétegek elérhetősége A mesterséges intelligencia -digitális eszközkészlet Intelligens szoftverrel szimulálják az intelligencia néhány vagy több komponensét Bonyolult feladatok számítógépes megoldása, az embertől is kellő szakértelmet, kreativitást és intuíciót kíván Folyamatos tanulás ember és gép között, a fejlődő technológia új megoldásokat követel Kölcsönhatás: Emberi intelligencia mélyebb megismerése, magasabb szintű programozás és felhasználás IA -Intelligenceaugmented: emberi intelligencia fejlesztése a helyettesítése vagy kiváltása helyett Programozott manipulációs eljárások .folyamatszabályozás, emberi probléma megoldási folyamat utánzása, következtetés, jóslás, analízis Tudásreprezentáció Tudásbázis az intelligens emberi viselkedés jellemzői (adatbázisok, leírások) alapvető tudományos értelmezések, szakértői rendszerek A szakterületen jellemző emberi funkciók gépi programozása a könyvtári működési folyamatok logikája szerint A mesterséges intelligencia hatása a szakkönyvtári szolgáltatásokra Kitágítja a tudományos tartalmak elérhetőségét Növeli az áttekintés sebességét és a források teljességét Fejlett szolgáltatásokat biztosít a szelekciónál, rendezésnél, csoportba sorolásnál Algoritmusokat alkalmaz a tudományos tartalmak természetes nyelvi elemzéséhez, értelmezéséhez, szövegek és képek automatikus felismeréséhez Technológiai hátteret nyújt a természetes nyelvi kereséshez és interpretáláshoz Gyorsabb indexelő szolgáltatások kivonatolás géppel, rejtett rétegek feltárása, válaszok tágabb forrásokra támaszkodva Nagy minták alapján szabályok és összefüggések felismerése a jellemzők és tartalmak jobb kiemelése, az elemzéshez minta alapú keresések és értékelések, a neurális hálók alapján kialakítható kereséstípusok fejlesztése, az eredmények értékelése, automatikus következtetések beépítése, stb. Felhasználói és selfinterfészek használói visszajelzések, folyamatos visszacsatolás (chatbox, virtuális asszisztensek: Amazon, Alexa, stb.) Külső fejlett szolgáltatások beépítése tesztelés, értékelés, terjesztés (Talk to Books , SemanticScholar, Google Scholar, WorldCat, VIAF, ISNI, Wikidata, stb.) https://americanlibrariesmagazine.org/blogs/the - scoop/ai - lab - library/ A mesterséges intelligencia szolgáltatás nyílt forrásokkal nyeri el működésének értelmét. (Poynder, Richard (2)) Az automata kereső minden szükséges vagy lehetséges forrás elolvasása után helyes választ ad? Kérdések és kétségek: Fekete doboz szindróma -ellenőrizhető? Hogy szűrhető ki a "fakenews" vagy a rossz válasz? Hogyan tarthatja meg a könyvtár az értékes forrásokon alapuló szolgáltatási stratégiáját A tudományos kommunikáció hogyan fog változni (preprintrenem lesz szükség?) A discoveryszolgáltatás helyett inkább intézményhez kapcsolódó unikális források?(discovery died - 2035 ?) Open accessés mesterséges intelligencia Lovász László: "Nem vitás, hogy az emberi agy egy hatalmas hálózat, de hogy az agyra vonatkozó biológiai eredményeket hogyan lehet először hálózati nyelvre lefordítani, és aztán a hálózatok nyelve segítségével matematikailag megközelíteni -ehhez több tudomány művelőinek együttműködése szükséges (biológus, informatikus, nyelvész, stb.)" "... az agy "csak" egy a fontos a nagy hálózatok közül, nyilván hasonló szakértői segítségre lesz szükség az internet vagy a társadalmi hálózatok területén".Interjú (MTA 2018) Az értelmezés és a könyvtári alkalmazás Gépi program vagy mesterségesen létrehozott intelligens módszer, reakció, cselekvés, amelyet számítógépes programok keretébe helyeznek, és megfelel a következő három kritérium valamelyikének: Képes interaktív automatikus válaszokra emberi beavatkozás nélkül Szimulálja egy természetes intelligenciával rendelkező élőlény viselkedését Célszerűen és megismételhető módon változtatja viselkedését a gépi tanulás és adaptáció képességének hátterével (Wikipédia) Értékmérő: milyen szinten tudja szimulálni az emberi tevékenységet vagy problémamegoldást Ormos László: matematikai módszerekre alapozva keresi az intelligens viselkedés lényegét és fejlődését. ...alapja a jól meghatározott és átfogó tudásbázis, valamint a megfelelő hatékonyságú, sokrétű és gyakorlatias manipulációs stratégia. (Mesterséges intelligencia. Neurális hálózati struktúrájú mesterséges intelligenciák. https://www.slideserve.com/thais/mesters - ges - intelligenci - k ) Russel-Norvig(1995) 4 jellemzője: Rendszer, amely emberi gondolkodást képes szimulálni, Képes az emberi gondolkodás racionalitását tükrözni, Rendszer, amely képes az emberi cselekvést szimulálni, Képes racionálisan cselekedni A mesterséges intelligencia könyvtárak számára fontos innovációi Természetes nyelvi folyamatok (naturallanguageprocessing-NLP) megismerés és programozás a gépi rendszerekben az automatikus folyamatokhoz; szavak, szövegelemek osztályozása, klaszterálása(vektorok); információk kiterjesztése, bővítése (extraction); szövegből beszéd, beszédből szöveg automatikus előállítása; automatikus fordítás; szöveg és képelemek felismerése, automatikus címkézése; Gépi tanulás, mély rétegek(deeplearning, deepweb, stb.); Szakértői rendszerek fejlesztése és automatizálása tudásbázisok építése, következtető motorok és használói felületek tervezése, döntéstámogató rendszerek tervezése és kialakítása, automatizált folyamatok, programozott oktatás, e-learning; Tervezés, előkészítés, osztályozás és optimalizációmódszerek a gépi automatizáláshoz; Robotika, gépi kommunikáció, beszéd-és hangfelismerés, modellek; Vizualitás fejlesztés, gépi látás, képfelismerés image vision, machinevision, augmentedreality, virtualreality, video kamerák alkalmazásával, az analóg jelek digitális konverziójával. Gépi tanulás tervezése Szolgáltatás, output vagy end-useroldal tervezése, adat vizualizáció, adatpublikálás Szakértők Gépi tanulás modellje emberi és gépi intelligencia együttműködése -tervezés, felkészülés, hangolás, tesztelés, gépi tanulás algoritmus Interfészek az AI eszközzel folytatott interakcióhoz Könnyű kezelés, bővíthetőség, biztonság tervezése https://medium.com/predict/what-i-have-learned-after-several-ai-projects-131e345ac5cd Tényezők: Technológiai know-how Adattisztítás -homogenitás Felkészült szervezet Erős számítás-technikai háttér adattudós, adatmérnök, operációs rendszer mérnök, könyvtáros 1.AI-aaS(Amazon AI (Rekognition), GoogleCloudVisionorIBM Watson, AI funkciókkal, beépített API-vala szöveg-és kép felismeréshez 2.Együttműködés külső, AI szolgáltatásokra specializálódott szervezettel 3.Saját opensourcegépi tanulásra szolgáló rendszer tervezése (főként nagyobb IT cégek rendelkeznek megfelelő szakember és technológia háttérrel). AI-aaSkiválasztás A gépi tanulás és a mély rétegek a könyvtári szolgáltatások szempontjából A mesterséges intelligencia fejlődésének kulcskérdése az ismeretek tárolása és visszakeresése mellett a tanulás képessége milyen szintű? Legjelentősebb összetevői a humán intelligencia képességeihez kapcsolódnak: tanulás, emlékezés, felidézés, következtetés, az ismeretek fejlesztése, példák elemzése, értékelése és beépítése a korábbi ismeretekbe. Gépekkel nagy állományok áttekintése alapján mintaelemzéssel gyorsítható a szöveg-és képfelismerés, stb. TensorFlowa Google gépi tanuló keretrendszere a szövegek osztályozására, hasonlóságok kimutatására, klaszterálásraés egyéb NLP folyamatok vizsgálatára szolgáló nyílt forráskódú szoftver, amely begyűjti az adatokat, oktató modellel rendelkezik, és támogatja a "deeplearning" eljárásokat. Flexibilis architektúra, platformfüggetlen alkalmazás, Python és C++ programnyelvet használ, front-end API beállításával támogatja alkalmazások építését és integrációját. Nem tekintik intelligens rendszernek azokat a számítógépes programokat, amelyek nem képesek az emberi gondolkodás legalább valamely elemének szimulálására. Open sourceMachinelearninghttps://link.springer.com/article/10.1007/s10462 - 018 - 09679 - z Tool Licence típus Written in Algorithmcoverage Interface Workflow Népszerűség Használó Fejlesztők Shogun (ML library) Open s., GNU GPLv3 C++ High Python, Octave, R, Java/Scala, Lua, C#, Ruby API Low Academic G. Raetsch, S. Sonnenburg NUMFOCUS RapidMineraa(ML/NN/DL framework) Business source Java High Python, R, GUI, API Yes High Academic R. Klinkenber, I. Mierswa, S. Fischer., et al RapidMiner Wekabb(ML/DL framework) Open s. GNU GPLv3 Java High Java, GUI, API Yes High Academic UniversityofWaikato, New Zealand Scikit-Learn(ML/NN library) Open source, BSD Python, C++ High Python, API Yes High Academic D. Cournapeau INRIA, Googlestb LibSVM(ML library) Open s., BSD 3-clause C/C++ Low (only SVM) Python, R, MatLab, Perl, Ruby, Weka, Lisp, Haskell, OCaml, stb.... No Low Academic C.C. Chang, C.J. Lin TaiwanNat.Univ LibLinear(ML library) Open s., BSD 3-clause C/C++ Low(onlylinear) MatLab, Octave, Java, Python, Ruby...... No Low AcademicIndustrial R.E.Fan, K.W. Chang, C.J. Hsieh, X.R. Wang, C.J. Lin TaiwanN.Univ VowpalWabbit(ML library) Open s. BSD 3-clause C++, ownMPI library Low API No Medium Academic Industrial J. Langford Microsoft, previously Yahoo XGBoost(ML boosting, ensemble) Open s. Apache2.0 C++ Low C++, Java, Python, R, Julia Yes Medium AcademicIndustrial T. Chen Open sourcekönyvtári Deep learninghttps://link.springer.com/article/10.1007/s10462 - 018 - 09679 - z Tool Licence Writtenin Computationgraph Interface Népszerűség Használó Creator(notes) TensorFlow(Numericalframework) Open source, Apache2.0 C++, Python Staticwithsmallsupportfor dynamicgraph Python, C++aa, Javaaa, Goaa VeryHighGrowingveryfast Academic Industrial -Google Keras(Library) Open source, MIT Python Static Python High Academic Industrial F. Chollet Wrapper for TensorFlow, CNTK, DL4J, MXNet, Theano Growing very fast CNTK (Framework) Open source, Microsoft permissive license C++ Static Python, C++, BrainScript, ONNX Medium Growing fast Academic Industria Limited mobile solution -Microsoft Caffe(Framework) Open source, BSD 2-clause C++ Static C++, Python, MatLab High Academic Industrial Y. Jia Growing fast BAIR Caffe2 (Framework) Open source, Apache 2.0 C++ Static C++, Python, ONNX Medium-low Growing fast Academic Industrial Mobile solution Y. JiaFacebook Torch(Framework) Open source, BSD C++, Lua Static C, C++, LuaJIT, Lua, OpenCL Medium-low Growing low Academic Industrial R. Collobert, K. Kavukcuoglu, C. Farabet PyTorch(Library) Open source, BSD Python, C Dynamic Python, ONNX Medium Growing very fast Academic Industrial A. Paszke, S. Gross, S. Chintala, G. Chanan MXNet(Framework) Open Source, Apache2.0 C++ Dynamic dependency scheduler C++, Python, Julia, MatLab, Go, R, Scala, Perl, ONNX Medium Growing fast Academic Industrial - Apache Chainer (Framework) Open source, Ownerspermissivelicense Python Dynamic Python Low Growing low Academic Industrial - Preferred Networks Theano Open source, BSD Python Static Python Medium-low Academic Industrial Y. Bengio (Numericalframework) Growinglow University of Montreal A tervezés és a kétségek Elérendő eredmény meghatározása output vagy end-useroldal tervezése, szakterület forrásai és tematikus meghatározása Használói visszajelzések, szelekció és választás szimulátor Fejlesztő csapat -könyvtáros, adattudós, adatmérnök és operációs rendszer mérnök együttműködése Gépi tanulás modellje, amelynek minősége az emberi és gépi intelligencia együttes hatásában érvényesül (vannak openszoftverek) Tervezés, felkészülés, a hangolás és tesztelés folyamataiban Kérdések: Hogyan tudja a rendszer megtanulni a komplex adatkezelést és az ismeretlen adatbázisok bevonását Hogyan lehet a még nem létező tudáselemek bevonását automatizálni Hogyan bizonyosodunk meg a gépi tanulás helyes eredményeinek garanciáiról Hogyan lehet a számítógép automatikus adat-és információ reprezentációja a legjobb Hogyan szervezünk különböző algoritmusokat a tanult és nem tanult ismeretekkel kapcsolatban Hogyan bizonyosodunk meg arról, hogy az eredmények érthetőek és elsajátíthatók Hogyan tanítjuk meg a gépeket a gyors, rugalmas és könnyen értelmezhető válaszokra Könyvtári mesterséges intelligencia területek -tudásreprezentáció alapokon Tudásreprezentációk intézményi feladatokhoz-heterogén gyűjtemények kombinálása -metaadatsémák, ontológiák, szakértői szótárak integrációja a saját rendszerben és külső rendszerekből-szintaktikai és szemantikai struktúrák átvétele és tervezése -fogalmi-és szöveganalízis -Bizonyítási és elemzési folyamatok szabályozása, tér-és időbeli összefüggések -Intelligens interfészek beépítése a tudásreprezentációs eszközök kommunikációjához -Kommunikációs folyamat tervezése http://personal.sirma.bg/vladimir/crm-tutorial/slide12.png -Perszonalizáció -Szemantikai és audiovizuális eszközök integrációja -Automatikus annotációk -Ontológia kiterjesztések -természetes nyelvi megoldások, stb. (IEEE IntelligentSystems, 16.) http://personal.sirma.bg/vladimir/crm - tutorial/ A KISZOLGÁLT SZAKTERÜLET TUDÁSBÁZISAI, SZAKÉRTŐ RENDSZEREI Conceptualreferencemodel Tudáselérés problémákaz áttekintés emberi lehetőségéhez képest túlméretezettek a forrásokGéppel értelmezhető szemantikus adatkapcsolatok Intelligens gépek programozása Mesterséges intelligencia válaszok Tudományos és mérnöki fejlődés Negyedik ipari forradalom Emberi intelligencia szimulálása "mobile-first" world "AI-firstworld?" (SundarPichai) Screen Shot 2015-10-01 at 9.25.57 PM.png Becoming Data NativeEric Miller A mély rétegek meta-kereséstől a szemantikai hálókon át a mesterséges intelligenciáig Az RDF alapú szemantikai struktúrákban URI azonosítókkal ellátott adatokat kereshetünk a weben, a gépi értelmezés és automatikus keresés támogatásával. Az RDF elemek a keresést korlátlan adatkapcsolatokkal terjeszthetik ki. A mesterséges intelligencia alkalmazásával gépi programozással szimuláljuk az emberi intelligenciát az információk kereséséhez és szolgáltatásához, szabad szöveges kérdések és válaszok formájában is, a gépi szövegfelismerés és szöveg-értelmezés, fordítás, stb. lehetőségével. A HTML dokumentumokban adott metaelemeka teljes weboldalról vagy dokumentumról adnak kereshető információt We Talked To Sophia -The AI Robot https://www.youtube.c om/watch?v=78 - 1MlkxyqI https://svn.bmj.com/content/svnbmj/2/4/230/F9.large.jpg?width=800&height=600&carousel=1 Szemantikus keresők és szabad szöveges gépi kérdések és válaszok Nagy tömegű digitális adatokból könnyebb mintavétel és kategorizálás Minták felismerése, szövegértelmezés, szövegelemzés, szöveges, audió-és képi keresés fejlődése (orvoslás, művészet, hadiipar, sejtbiológia, stb. Coleman, 29.) A nagy digitális meta adattárak és fogalomtárak alapján eredményesebb a tudásgráfokés kapcsolati hálórendszerek kiépítése Szemantikai keresők fejlődése Googlefejlesztések nagy könyvtári elméleti és szakmai központokkal (OCLC, LC, stb.) 2012-ben a Google megvásárolja a Freeweb tudásbázist 12 millió bejegyzéssel, (ekkor a Wikipédia3,5 milliót tartalmaz); 2016-ban már 400 millió bejegyzés Szakértők bevonásával előkészítés és tesztelés W3C szabványosítás, elméleti alapok, kutatás, együttműködés könyvtárosokkal a szemantikus meta-adat kezelés és fogalmi elemzés terén (RDF, SKOS, stb.) Kulcsszavas keresés szemantikai alapú fogalmi elemzéssel, automatizálással Példa:ONLI: Ontology-basedNaturalLanguageInterface: An ontology-basedsystemforqueryingDBpediausingnaturallanguageparadigm. (B. Sujatha, 70.) textwisw-logo hakia_logo_large wolframalpha genealogical_tree advise2 adviselogo A robotok már a könyvtárban vannak.... A robot automatizált feladatokat végez akár közvetlen emberi felügyelet, akár előre meghatározott program vagy általános iránymutatások alapján, mesterséges intelligencia technikák beépítésével Pl. kérdés-válasz interakciók, zene lejátszás, listakészítés, "alert" funkciók, real-timeinformációk (események, marketing, közérdekű információk pl. nyitva tartás, stb.) Fejlesztett vagy beépített természetes nyelvi folyamatok, információkeresésre alkalmas tudás reprezentációk, gépi tanulás technikája, stb. Képes hasonlóan viselkedni, mint egy természetes intelligenciával rendelkező élőlény Viselkedések vagy jellemek és egyéb jellemzők mögötti mechanizmus vagy program Adaptációk, következtetések, utasítások, cselekvések képessége http://computersinlibaries.infotoday.com/2017/Thursday.aspx ALEXA, SIRI, Sophia, IBM Watson, Teneo, Niki, Googlenew, stb. Korlátlan és gyors memória, a hatékony mintafelismerés, számítógépes játékok -viselkedését célszerűen változtatja (tanulás, helyzetek) -RFID és szenzorok alapján működő intelligens rendszerek, intelligens közlekedés, orvoslás, mobil eszközökre épített perszonális egészségügyi szolgáltatások -IoTés okos város programok 10 Important Predictions for the Future of IoT Kérdés-válasz rendszerek automatizálása és IBM Watson https://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0046_alkalmazott_mesterseges_intelligencia/images/watson_valaszrendszer_felepitese.png (Dudás László ) 86 nyelvet és dialektust ért és beszél; hang és chat csatornákon is használható Különböző kommunikációs csatornákon és alkalmazásokból használható: telefon, web chat, FacebookMessenger, Viber Testreszabhatóés komplex folyamatokkal, háttérrendszerekkel integrálható Képes alkalmazkodni az ügyfelek egyedi jellemzőihez (személyre szabott kezelés) A szolgáltatás mind telephelyen, mind felhőből biztosítható Képes biometrikusmódszereket alkalmazni azonosítás céljából T-Systems Vanda IBM Watson Keresés az adatok mélyén -könyvtári üzleti intelligencia megoldások https://lh4.googleusercontent.com/WpQMBx1IxKvU7Vk-gLiIEHIez7Arcso-Z90A_m__LIfZHlFlhm_f0E8aP0_jSosRwOWCsbezmOax7MiMvIakaflcbfeD22l0eVVTy-PjgaPGH9Kzn27WTOqotnHLVqYA-batJit3 https://dzone.com/articles/solving - architectural - dilemmas - to - create - actionabl?fromrel=true A betáplált és közzétett adatok közötti rétegekhez (rejtett adatok) speciális elemző és adatbányászati módszerek szükségesek (Nielsen,2.) http://neuralnetworksanddeeplearning.com/images/tikz35.png Online és batch lekérdezés . Predefiniáltkérdések . Jelentések futtatása . Szeparált adattárak . OCLC Collectionanalysis Student success focus/imperatives Data-driven decision-making Increasing complexity of technology, architecture, and data Predictive analytics for student success (institutional level) Dashboardokés vizualizációs elemző eszközök használata Jelentések adatgyűjtésről, adatbázisokról mennyiségi és minőségi kimutatásokkal, web analízis, könyvtári fókusz csoportok elemzése, adatok összetétele, integritása, adattisztítás, stb. Üzleti intelligencia könyvtárakban Elemző eszközök könyvtárakban Mesterséges intelligencia "keresi a tűt a szénakazalban" SemanticScholar-2015 A fejlesztésnél kombinálták a gépi tanulást, a természetes nyelvi folyamatok programozását, beépítettek egy szemantikai elemző eszközt, és egy icézésanalízis eszközt, amelynek eredményeit grafikusan is bemutatja a rendszer. Hasonlóan a Google Scholar és PubMed, rendszerekhez, itt is a legjelentősebb forrásokat építették be a keresésbe és a kapcsolatok kiépítésébe, jelentős orvoslási forrásanyagokkal. http://www.kithirlevel.hu/index.php?kh=mesterse ges_intelligencia_keresi_a_tut_a_szenakazalban A mesterséges intelligencia kutatói automatizált kereső eszközt hoztak létre, amivel minden tudományos publikációt átvizsgálva új, eddig felfedezetlen kapcsolatokat találnának az információk között.Évente megjelenő közel 2 millió tudományos folyóirat automatikus elolvasása, feldolgozása és kategorizálása. A publikációk felét átlagosan mindössze legfeljebb három ember olvassa el, így rendkívüli tudásmennyiség mehet veszendőbe. OrenEtzionia Seattle-i Allen Mesterséges Intelligencia Intézet (AI2) igazgatója. Ld. KIT hírlevél, stb.) A fejlesztő Paul AllenMicrosoftkooperációban végezte a kutatást induláskor 100 000 cikk alapján, több orvosi szakértő bevonásával, előzetes elemzésekkel Talktobook-a Googleúj mesterséges intelligencia keresője A TalktoBookskifejezetten a könyvekben őrzött tudásra alapoz a GoogleBookstudásbázis alapján. A mesterséges intelligencia gépi tanulással értelmezi a kérdést, és a bő 100 ezernyi könyv teljes szövegéből próbál értelmes, releváns válaszokat kihozni. Öntanuló rendszer, a kezdeti próbálkozásoknál a relevancia korlátait meghatározza a beépített könyvek tematikája Helyes válaszok vannak, de teljes válasz még nincs a kis minta következtében A találati lista elemei referencia műnek jelenleg még nem kezelhetők, a könyvek érték szerinti válogatása valószínű nem történt még meg. Szabad szöveges kérdések, azonnali válaszok. A leginkább releváns válaszokat egy öntanuló “robot" keresi meg aGoogle Könyvek (Google Books) tartalmából. Az angol nyelven feltett kérdésekre egészen jó válaszok érkeznek, a keresőkérdések kicsi módosítása nyomán változó, de hasonló a találati listákat kapunk. Könyvtári mesterséges intelligencia fejlesztése Géppel olvasható adatok növelése kódolás, azonosítás, egységesítés, adatmodellek és adatmenedzsment szenzitív adatok menedzselése, copyright szabályok egységesítése accessés ID szabályzatok és eljárások egységesítése (repozitóriumok) Adatok megbízhatóságának fejlesztése nagy mintavétel elemzések alapján (kodifikált adatok), nemzetközi szakértői rendszerek (VIAF, Wikidata, ISNI...) Keresés fejlesztése tudásháló és mesterséges intelligencia technológiával szakértői rendszerek, szövegelemzések, adatbányászat, mély keresések, kép-, hang-és szövegfelismerés Gépi tanulás Emberi gondolkodás szimulálás algoritmusokkal, mesterséges intelligencia kiterjesztése a használói rendszerekre, programozott útmutatók, szabad szöveges kérdések és válaszok, szöveg-és kép felismerés, stb. Saját fejlesztések és külső eszközök integrációi mesterséges intelligencia szolgáltatások begyűjtése, alkalmazása, használata, transzformálása A könyvtári szakértői rendszerek A könyvtári szakértői rendszer számítógéppel támogatott probléma megoldás emberi intelligenciát részben helyettesítő módon Képessé tesz terjedelmes, bonyolult, vagy sok adatot és hivatkozást igénylő feladatvégzésre, vagy a kiszolgált terület átlátására Amesterséges intelligencia kibővíti a könyvtári döntéshozás és elemzés folyamatához szükséges képességeket, de teljes mértékben itt sem helyettesíti azt. Több száz szabály programozása -feldolgozott tudás a hagyományos könyvtári területeken Tudásbázis alap a tárgyról beépített workflow, példák, alkalmazási szabályok Inference/következtető motor és felhasználói felület Átmenetek: elektronikus programozott oktatás linkekkel külső forrásokhoz A könyvtár minden területén jellemző manuális és átmeneti szakértői rendszerek: Katalogizálás, beszerzés, adatbázis kiválasztás, keresés, publikációs eljárások és informatikai eszközök, hatásvizsgálat, használói és kompetencia vizsgálatok, web,stb. Kooperatív könyvtári szakértői rendszerek A WorldCatunikális szerepe a linked datastruktúrák felépítésében Authorityfejlesztések változatos struktúrákban Többféle authorityrendszer kombinációi Egységes jelölőnyelvek .VIAF (VirtualAuthorityFile)egységesített besorolási adatok nemzetközi virtuális adatbázisa .VIAF IdentityNetworkauthorityadatok összegzése grafikusan is .ISNI -International Stadard(author) numberidentification .FAST -FacettedApplicationof SubjectTerminology-webes subjectheadingséma / OCLC és a Libraryof Congressegyüttműködésében az LC SubjectHeadingsalapján .Schema.org-a Bing, aGoogle, aJahoo! és a Yandex(orosz keresőmotor) fejlesztésében az interneten szereplő információk strukturálására alkalmas egységes jelölőnyelv .Wikidata-a Wikipédia, WorldCatés VIAF kapcsolat az adatminőség javítására, adatok egységesítésére, azonosítására, nemzeti könyvtárak együttműködésében Pl. ElectronicdatabaseselectionExpertsystemWeiMa, TimothyW. Cole, több kiadásban (7.) https://pdfs.semanticscholar.org/4f36/9ac2940237a348edd431 c37fca901b64c731.pdf http://www.ala.org/acrl/sites/ala.org.acrl/files/content/conferenc es/pdf/ma.pdf Kérdésponto-sítások Eredmény kiértékelések Felkészülés Szemantikus adatmodellek Egységesítés Kapcsolatok globális rendszerekhez Minták és klaszterek Osztályozás és csoportba sorolás módszereinek fejlesztése Szabványos nevezéktanok, ontológiák, szótárak Rendszer céljának, a bemeneti és kimeneti adatok meghatározása Használói visszajelzések becsatolása Szemantikus adatmodellek -a mesterséges intelligencia osztályozásához A leírás alapegysége nem a rekord, hanem az adat -openlinked dataés adathálók, tudás gráfok Az adatmodell-készítés főbb lépései: Adatmodell osztályok Adatok azonosítókkal URI tervezés (UnifiedResourceIdentifier-Egységes forrásazonosító) Kodifikált adatok, MARC és RDF transzformációk, adatbővítés Ontológiák, adatszótárak az adatmodell tervezéshez, az osztályok és tulajdonságok meghatározásához Fogalmak, kapcsolatok, leírások adatmanipuláció szabályozás Data of web a dokumentumokra jellemző adathalmazok önállósult tömege, különböző szabványos formátumokban (pl. FRBR, RDA, RDF, SKOS, stb.). A web számára felismerhető, értelmezhető és kereshető adatok, egyszerű megnevezések és kapcsolatok (mű, személy, hely, esemény, szervezet stb.) Kapcsolatok bővülése, növekedése módosuló, bővülő jelentéstartalmak Szabványos, átjárható leíró nyelvek és sémák, gépi értelmezés lehetősége data graphic schema.org BiblioGraph.net Szabványos globális könyvtári rendszerek igénybe vétele Képtalálat a következőre: "István király" Esztergomot és Székesfehérvárt Felesége: Gizella Apja: Géza fejedelem Zeneszerző: Erkel Ferenc VIAF ID: 72498726 (Personal) URI: http://viaf.org/viaf/72498726 István király -uralkodó István király Intelmei István király halála István király szentté avatása István király szálloda, Pécsvárad István király Gimnázium István király szobra, alkotója István király opera Fia, Imre herceg halála http://www.konyv - e.hu/pdf/Chronica_Picta.pdf, OSZK https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6a/Imrich_stepan.jpg Festmény alkotója Barabás Miklós Teleki László 1861-ben (festmény) alapította VIAF Clusterek Géza névre ISNI nemzeti könyvtári linkekkel VIAF ISNI Képes Krónika Kooperáció -nemzeti és globális adatmenedzsment WIKIBASE Wikibase Reposit Wikibase Client WorldCatvilágkatalógus -2,3 milliárd rekord, a világon a legnagyobb linked data: unikális szerep a globális tudásmegosztásban, 20 milliárd triplets Összekapcsolja a világ könyvtárainak rekord-és authorityadatait VIAF, ID Network, ISNI, Wikidata automatizált munkafolyamatok, kooperatív Workflow, rekordmenedzsment Integrált platformon további rendszerek alaprendszereként elemző, értékelő, összegző funkciók WorldCat Discovery Services Adatmodellek, tudásmegosztás, többnyelvűség -WorldCatháttérrel A reconciliationservice-kapcsolódás meglévő linked dataentitásokhozAn editor service-linked dataés kapcsolataik szerkesztése https://www.oclc.org/content/dam/research/images/Themes/linked-data.png 2017 Egy kereséssel egy milliárdnál több elektronikus, digitális és nyomtatott forrás elérése Internet of Things(IoT) -egy új hálózati "secondlife"? Megszelídített adattenger : "Az IoTvilágában szenzorok tömegéből nyert adatok automatikus tárolásával, keresésével, elemzésével gyorsan jutunk információkhoz. Az IoTaz adatok továbbításán túl magába foglalja az adatokra épülő analitikai megoldásokat is Végponti eszközök, szenzorok, RFID-címkék, webkamerák, autós fedélzeti egység Gateway: eszközök közötti átjárás Hálózat : Az összegyűjtött adatok eljuttatása a tároló és feldolgozó helyre Interfészek: A hálózaton beérkezett adatok értelmezése és egységesítése Tárolórendszerek Feldolgozás-analitikai zóna A végponti eszközökből begyűjtött információk elemzése, utasítások kiadása, analitikai zóna Megjelenítés-kommunikációs rendszer, interaktivitás IoTrétegek: Okos IoTcampus sémája központi adattárolóval és dashboarddal Intelligens rendszerek fejlődési irányai (Gartner) https://blogs.gartner.com/smarterwithgartner/files/2017/09/PR_312654_SWGInfographic_Top-10-Strategic-Tech-Trends_rd3.jpg https://www.gartner.com/smarterwithgartne r/gartner - top - 10 - strategic - technology - trends - for - 2018/ 1. AI foundations-alapok A cégek foglalkoznak a mesterséges intelligenciával, kérdés, hogy az emberi tanulás képességét milyen mértékben lehet átültetni algoritmusokkal a gépi tanulási módszerekbe (nyelv megértés, ellenőrzött környezet) (Cearley, 61.) 3. Intelligentthings Az intelligens alkalmazások a gépi tanulás következtében képesek kommunikálni az emberrel és más alkalmazásokkal (smartcars, RFID -orvostudomány, robotika, katonaság, drónok, kereskedelem) 6. trend: Conversationalplatforms a rendszerek képesek egyszerű válaszokra, vagy komplikált interakciókra, párbeszédekre 7. trend: Immersiveexperience: augmentedrealityés virtualrealityAR, VR az emberek érzékelik és kapcsolatba lépnek a digitalisvilággal, a határok elmosódnak a való és virtuális valóság között (turisztika, művészet, okos város programok) 9. trend: Event-drived, esemény-vezérelt rendszerek. Az IoTés más technológiák detektálják és gyorsan képesek analizálni a jelzéseket 10. Folyamatos kockázatkezelés és biztonságnövelés a securitykörnyezet beépítése fontos elem a fakenewsés más fals információk vagy fenyegetések ellensúlyozására Horvath.zoltanne@partner.t-systems.hu Köszönöm a figyelmet! A jövő a könyvtárban van!
D o k u m e n t u m   n y e l v e : magyar
K A P C S O L A T O K 
K a p c s o l ó d ó   d o k u m e n t u m   n e v e : Horváth Zoltánné Marcsi: Gondolatok a könyvtári intelligens rendszerekről és a mesterséges intelligenciáról
F O R M Á T U M 
A   f o r m á t u m   n e v e : PowerPoint prezentáció
O l d a l a k   s z á m a : 38
T e c h n i k a i   m e g j e g y z é s : Microsoft Office PowerPoint 2007
M e t a a d a t   a   d o k u m e n t u m b a n : N
A   f o r m á t u m   n e v e : HTML dokumentum
T e c h n i k a i   m e g j e g y z é s : HTML 5 verzió
M e t a a d a t   a   d o k u m e n t u m b a n : N
M I N Ő S É G 
L e g j o b b   f o r m á t u m : JPEG képállomány
L e g n a g y o b b   k é p m é r e t : 770x578 pixel
L e g j o b b   f e l b o n t á s : 96 DPI
S z í n : színes
T ö m ö r í t é s   m i n ő s é g e : közepesen tömörített
S T Á T U S Z 
A z   a d a t r e k o r d   s t á t u s z a : KÉSZ
F E L D O L G O Z Ó 
S z e r e p   /   m i n ő s é g : katalogizálás
A   f e l d o l g o z ó   n e v e : Nagy Zsuzsanna