为加深对大数据时代信息资源的认知，增强信息资源管理本科同学的学科自豪感，继10月16日在为2021级同学做了“人工智能+信息资源”的学术讲座之后，信息资源管理系吕鹏辉副研究员于12月15日为2021级同学又举办“人工智能+信息资源”的学术研讨会，对他新近的科研进展进行了汇报，我院江安校区本科生、望江校区部分研究生参加了本次学术研讨会，会后同学们基于人工智能技术多领域应用进行了热烈讨论。
人工智能是近年来新兴起并在众多领域发挥重要作用的新技术与新方法，被信息管理或知识管理的研究者用来研究科技文本处理、智慧医疗图片识别和智能化语音交流等领域，其中自然语言处理和知识图谱智能识别是信息资源管理领域学者关注的方向。这些新研究领域吸引了来自数学、计算机和社会科学领域的科学家对人类积累的海量科学文本型数据资源及数字化图片资源进行挖掘，获得大量有趣的研究结果，大大加速了计算社会科学及科学学等新学科领域的发展。
首先，吕鹏辉老师向同学们进行信息资源挖掘与利用研究现状的综述，重点对大数据资源的信息组织理论进行讲解述评，包括布鲁克斯（BC Brooks）的知识方程理论、布利斯（HE Bliss）的知识序化理论、塞恩（SK Sen）的知识因子重组理论、托尼（B Tony）的科学知识概念地图理论和郭克兰纽（Goclenius）的知识本体和语义网理论。他着重指出，当前被机器化执行较好的是前苏联科学家阿奇疏勒（Altshuller）基于250万份专利探索出的发明问题解决理论（TRIZ）。
参照TRIZ理论对发明专利文献的处理方法，吕鹏辉老师课题组在现有理论流派中筛选出了那些可被机器机械化和自动化执行的信息资源挖掘理论与方法。在使用人工智能中的深度学习理论模拟人工对现有科学知识图谱进行图片识别和智能归类之后，机器自动建立样本图谱数据库，然后在机器学习理论框架下对科学大数据进行资源收集，分解得到元数据，进行元数据组合，获得共现矩阵后模仿样本知识图谱进行可视化，最后基于学术数据资源得到大量科学知识图谱。
这些科学知识图谱及应用为一线科研人员进行目标文献筛选带来福利，大大减轻了学术新人的文献阅读量并催生智能研发等研究方向，同时也为人工智能提供了新的研发于应用方向。目前在平息有争端的技术领域、揭示学科知识基础和科技前沿，科学知识图谱均发挥了重要作用；同时在对法律、商业甚至文学领域的科学文本进行挖掘于可视化之后，能够从海量细分学科领域数据资源中迅速揭示出涉事法律主体关系、企业合作伙伴关系网络和诗人生平行迹等重要信息。
机器不仅能够模仿人类基于科学大数据生成类似科学知识图谱，更重要的是使用元数据和知识基因重组理论的方法，对科技数据库中众多的文献字段进行了智能化重组，在此基础上利用机器的机械化组合与高速计算能力，获得了一些前所未有的科学知识图谱新类型，这些新的知识图谱在描述知识资源及其载体间的客观关系上，为我们研究信息之间的普遍联系于关联关系提供了思路上的启发。吕鹏辉老师指出，在新的科学知识自动化基础上，基于科学文献大数据挖掘可以从事新药、新材料研发等领域的知识发现并构建学科领域的知识森林生态体系。
“人工智能+信息资源”是一个具有广阔应用前景的研究领域，不仅意味着我们学科对人工智能技术中的前沿进展直接拿来进行应用，更重要的是数字化的信息资源本身也是一种资源，能够为人工智能研究提供更加广阔的研究开发舞台。未来大数据驱动的管理与决策研究将更深入的影响我们人类生活的方方面面，为信息资源管理系的同学基于海量数据和数据上的证据链进行管理研究提供思路与方法。最后，吕老师向同学们展示了人工智能下的信息资源管理研究尚未解决的一系列研究难题，鼓励同学们从当下开始就关注和思考这些难题的解决方案。
同学们在研讨聚会上提出了“人工智能+信息资源”的多个研究与应用方向，这些场景和主题包括，智能问答平台、作业智能批改、智慧食堂平台、谣言识别系统、校园贷防范和盗图现象智能发现，另外同学们还通过头脑风暴讨论了小区智能安防、灾害智能发现、智能模仿画作、乐谱自动生成、智慧酒店系统和智慧化养老甚至高校智能社科研究。在“人工智能+信息资源”研讨会临近结束之时，吕鹏辉老师鼓励大家将自己的奇思妙想付诸行动，撰写成可行性高的技术文本，甚至申报学校的大学生创新创业等活动，为自己的未来的大学生活增光添彩。
稿件来源：信息资源管理系
撰稿人：刘秀丽
摄影：李萍
审稿人：杨峰
