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 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 : Kölcsönhatások és inspirációk M i n ő s í t ő : alcím 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 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 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. A t í p u s n e v e : prezentáció A t í p u s n e v e : előadás M e g n e v e z é s : Prezentáció M e g n e v e z é s : Könyvtártudomány - prezentáció M e g n e v e z é s : Központi Statisztikai Hivatal Könyvtár 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 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 : 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 T á r g y s z ó : 2019 M i n ő s í t ő : időszak
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 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 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 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 A z a d a t r e k o r d s t á t u s z a : KÉSZ 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 |