人工智能下圖書館機器人應用

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人工智能技術的進一步發展和應用對社會各個領域都產生了重大影響，機器人技術的發展也為智慧圖書館建設帶來了一個嶄新的契機。本文主要針對機器人在圖書館行業中的應用發展現狀及存在問題做出分析思考，對未來我國智慧圖書館中機器人的應用架構進行設計。1956年的達特茅斯(Dartmouth)學會上出現了一個新名詞“人工智能”。不同文獻對人工智能的定義不一樣，比較容易理解的解釋就是能夠做出和人類大腦相似反應的機器，這個個領域中包括語言識別、機器學習、圖像識別、大數據分析和自然語言處理等技術[1]。目前，世界各國從國家戰略角度深入推動人工智能的研究應用，一些機構單位也紛紛將人工智能作為未來的發展方向，圍繞人工智能的創新創業也在不斷涌現。圖書館的每次重大發展都是伴隨著科學技術的創新和突破，伴隨著大數據、語音語義、云計算等相關技術的成熟以及機器人硬件性能的不斷提升，機器人的外形和功能用途也越來越豐富。“人工智能+”時代機器人進入圖書館是大勢所趨，機器人在圖書館的深入應用不僅在于能夠有效減輕我國圖書館工作人員的心理壓力，提高工作人員的服務質量和實際工作效率，還可以讓讀者在圖書館中的信息獲取和數字閱讀變得更加便捷。

1圖書館機器人的應用研究現狀

機器人技術學科是一門交叉學科,是一個包括機械設計、遠程診斷、導航定位、自動存儲、人工智能語音語義分析、智能掃描、人機交互、語料庫規劃與設計等一系列學科的集成與應用，將機器人應用于圖書館的圖書搬運、圖書盤點、圖書借還、圖書掃描、智能咨詢、數字閱讀、特殊人群服務等各個場景中，不僅可以提高圖書館的智慧化程度，解決管理和服務過程中的工作效率低問題，也可以提升服務質量和水平，有效提升讀者對圖書館相關服務的體驗。

1.1國外圖書館機器人的研究應用現狀

國外科研人員很早就開展了圖書館機器人的相關研究和推廣應用，主要研究解決圖書館館員在管理圖書和服務過程中遇到的問題，其研究范圍比較廣泛，涉及到圖書館智能咨詢、圖書管理、面向特殊人群的服務等。在智能咨詢研究方面，德國漢堡大學等歐洲圖書館最早開展人工智能語音聊天機器人的研究，聊天數據機器人能夠通過對學校圖書館的個人網站、聊天室和筆錄等各種信息數據資源的信息綜合屬性分析與數據搜集進行挖掘，進而來改善聊天效果。日本法政大學自主研究的數字信息聊天技術機器人遠程學習問答系統，可以對所有包含在該技術知識庫信息進行準確解釋和回答，并且在與用戶交流互動中，能夠不斷學習更新預料的基本語法和使用規則。阿拉伯開放大學也開發了基于不同語料庫自動設計制造和輸出不同語言ALICE各種原型的模擬實驗,對不同語料庫結構進行了基本可視性優化、不同編程語言的訓練，為用戶提供個性化咨詢推薦服務；在圖書館管理方面，德國柏林大學圖書館和日本大阪大學圖書館成功應用了圖書自動存取機器人，該機器人能夠對圖書自主導航和定位，對圖書進行上下架；針對殘疾人特殊群體，德國不萊梅大學設計了一個為殘障人士提供書籍識別、抓取和放回服務。愛爾蘭利默里克大學開發的移動機器人可以幫助輕度殘障人士或者身體不方便的老年讀者進行互動。

1.2國內圖書館機器人的研究應用現狀

國內一些圖書館也在智能機器人方面進行了相關研究和實踐，國內圖書館機器人研究大多在探索發展階段，由于相關技術的成熟度、圖書館語料庫的缺失，目前圖書館機器人還不夠智能，即使是在專業的圖書館咨詢方面也效果一般。筆者通過對CNKI數據庫2018-2020年的論文研究現狀來看，國內的研究關注點主要在智能咨詢、圖書盤點管理、機器人預料技術、機器人視覺處理、機器人路線規劃設計等方面[2]。國內的機器人應用范圍主要是集中在聊天咨詢機器人方面。清華大學圖書館是國內最早對深入探索咨詢服務機器人研究的大型綜合性大學圖書館，在2010年先后引進成功推出了基于A和AIML的兩種人工聰慧智能數字標記咨詢語言的書館咨詢服務機器人，后面其他國內大學圖書館也先后成功引進了許多自動智能實時在線參考咨詢服務管理機器人，如中國上海交通大學圖書館基于MIMSN的自動智能實時在線語音聊天咨詢服務管理機器人、重慶文理學院圖書館基于MIAIMLBot(參考文本自動實時返回)的自動實時在線虛擬智能參考資料咨詢查閱服務管理機器人等，以及目前位于中國上海閔行區圖書館智能微信咨詢機器人，省級重點公共圖書館位于浙江圖書館智能參考資料查閱在線咨詢服務機器人等[3]。國家圖書館自主設計開發的新型數字智能化閱讀機器人“小圖”實現了聊天咨詢功能外，拓展了OPAC系統書籍自動檢索、參觀講解、讀者卡信息自動查詢等業務。南京大學圖書館的盤點機器人，實現對圖書的準確定位和盤點。

2圖書館機器人應用現狀的分析思考

筆者對于機器人在國內外各類圖書館領域的應用發展現狀問題進行了廣泛調研，從上面調研情況來看，圖書館行業已經在機器人的應用方面積累了一定的經驗，但是基本還處于試驗和測試階段，尚未大規模進入圖書館真實場景應用階段，特別是涉及人工智能、圖書準確定位和抓取、多機器人協作等技術研究應用還遠沒有想象中的那么深入[4]。筆者對圖書館機器人的應用進行了梳理和分析，認為機器人在圖書館的深入應用方面存在以下問題需要思考。

2.1圖書館專業語料庫缺失

圖書館服務機器人，不論是停留在原地面向終端讀者提供智能咨詢屏幕或者機器，還是在圖書館大廳或書架之間具有交互功能的服務類機器人，都應該讓讀者感覺是在與一個真正圖書館員對話，應該能為讀者提供既靈活又智能的服務。但從目前國內圖書館機器人的發展現狀來看，由于相關技術的成熟度不夠，圖書館專門的語料庫尤其是中文語料庫嚴重缺乏,導致現有機器人語境分析能力和語義分析能力比較弱，機器人提供的服務經常無法給讀者提供準確的語義回答，圖書館機器人普遍存在對圖書館專業詞匯和中文自然語言的理解處理有誤，也無法根據自然語言問題進行后續深度自我學習和動態更新，這些都導致目前機器人大腦不夠智慧，所提供的專業咨詢和服務效果一般。因此今后圖書館應該高度地重視對圖書館專業語料庫方面的機器人建設，研究重點也應放在圖書館專業語料庫的自動化創建、語法規則庫的更新、機器人的深度自我學習方面[5]。

2.2語音語義識別響應方面存在網絡延遲

目前國內應用圖書館機器人，通常在用戶對機器人說話時，機器人通過6麥陣列麥克風進行聲音采集、機器人語音模塊監聽到聲音、會調用科大訊飛或者百度等第三方語音引擎來實現語音識別合成服務，然后通過4G或者圖書館WiFi網絡傳輸將監聽到的音頻流轉換文本返回給機器人語音處理模塊[6]。語音模塊再調用機器人服務器端的語義分析功能，發送需要進行語義識別出的文本，服務器端最后經過語義處理再返回機器人回答的語音文本。這一復雜的交互響應受第三方應用的穩定性、圖書館嘈雜的環境和圖書館網絡時延影響較大，會出現語音輸入命令后的傳輸和處理環節出現網絡延遲，導致用戶體驗不好。未來機器人應考慮利用第五代通訊技術的高帶寬、低延時特性，來實現語音交互控制，時延將會比現有網絡傳輸大大縮短[7]。

2.3多用途智能機器人在圖書館的真實場景應用欠缺

由于圖書館內部結構具有開放、動態、結構復雜的特點，又受圖書館業務復雜性和相關技術的制約，智能機器人目前在圖書館服務方面仍然存在一些挑戰。RFID技術和圖書館移動技術的結合，為讀者能夠精確地定位和獲得圖書館資源提供了很好的解決方案，但是因為受書架、圖書厚度、信號干擾等一些列因素干擾，導致圖書館機器人在為讀者提供服務方面的應用還不理想。現有在圖書館應用的單個機器人雖然能完成簡單的參考咨詢服務、圖書借還以及圖書運輸、圖書盤點等服務，但是相對來說服務形式比較單一，服務質量不高，機器人無法同時滿足多個任務的處理需要，比如既能自動定位導航，又能智能咨詢，并且能進行智能搬運、智能借還等的設計，要比單一用途機器人系統的設計架構更加復雜，但是從智能機器人的智能發展趨勢來看，圖書館智慧服務時代的智能機器人應進一步關注多功能用途機器人系統在圖書館的架構設計和實現。

2.4多輪語音語義對話交互的不足

圖書館機器人目前在圖書館的應用，基本都是單次的語音語義交互，機器人目前還不能做到像真人一樣完成復雜場景的語音語義任務。而事實上，讀者獲取圖書館服務時候，讀者雖然可能有明確目標需求，但是讀者不可能一次性把所有的需求都和機器人說清楚，因此機器人需要針對讀者進行多輪交互問答，讓讀者是在和機器人的對話過程中，不斷修正和完善自己的需求，另一方面，當讀者在陳述需求不夠具體和明確時，機器人也應該通過詢問、澄清和確認來幫助讀者尋找滿意的結果。因此未來圖書館機器人應該更重視多輪語音語義對話的開發，利用知識關聯來進行多輪交互的智能互動問答。

3圖書館機器人應用架構

在未來，人工智能機器人技術將應用在圖書館更廣泛的業務場景里，將給用戶提供更快捷、更多樣、更立體、更方便、更精準、更即時的服務。基于上述的分析思考，本文提出了多用途智能機器人的融合應用架構設計，如圖1所示。一個完整的圖書館機器人的應用包括機器人客戶端、服務器端、云應用端，打造面向機器人終端控制的云支撐平臺，將機器人管理通用的控制框架和應用管理框架部署在云端，該架構設計可以為圖書館大規模的不同用途的機器人應用，提供統一的語音語義識別、管理、監控、計算等服務。下面分別對這三個端進行詳細描述：

3.1機器人的客戶端

圖書館機器人的客戶端是不同外形和功能樣式的硬件機器人，面向讀者和管理員開發部署分布式異構的機器人客戶端應用，客戶端機器人向讀者提供人機交互的界面，主要實現的功能用途包括智能咨詢，數字閱讀、智能借還、智能辦證、智能講解、圖書掃描、圖書盤點和搬運、圖書館樓宇控制、以及保衛、掃地等后勤服務。其中語音采集、圖像采集、語音和動作響應等貫穿在所有的機器人應用之中。機器人客戶端將讀者的應用需求進行諸如位置、圖像、聲音等數據的采集，采集后通過服務請求模塊向云服務器端的程序發起服務請求以及接受云端服務請求結果，服務請求模塊主要負責采集數據的封裝，應具備超時重傳、失敗重傳等功能，應能根據請求結果做出相應的語音和動作響應。由于機器人具有較強的移動性，若機器人通過無線網接入應用服務，其網絡地址會隨著位置的變換而切換，機器人隨時可能上線或者下線，為保證請求的網絡無延遲可達，可利用第五代通訊技術進行無線通訊，通過客戶端獲取機器人應用數據、對機器人應用進行操控[8]。

3.2機器人的云端服務

機器人云端服務的應用是整個圖書館機器人結構設計的核心部分，我們知道機器人通常配套多個處理器來執行計算，但是諸如移動機器人或無人機等產品，由于其嚴格的尺寸和有限的負荷要求，只具備有限的處理和存儲能力，因此可以將大型計算任務傳輸到云端去執行。利用云端服務器的數據存儲和高速計算能力，實現計算處理、數據存儲、控制管理等模塊。其中計算處理模塊主要實現對客戶端發送的服務請求進行圖像識別、動作識別、語音識別、語義分析等復雜的技術處理，通過建設圖書館初始化規范語料庫，讓圖書館機器人具備智能語義識別能力；數據存儲提供了重要數據信息的存儲功能，包含非結構文件數據和結構化數據庫數據，數據存儲是計算處理的數據支撐，可以對機器人客戶端上傳的圖像、語音、動作等文件數據和地點、光感信息等數據與存儲數據進行匹配，也可以存儲如計算處理需要的語料模型和計算數據等；控制管理模塊將云端計算處理后的結果最終反饋到機器人終端上，它是所有機器人語音反饋和動作反饋的管理控制中心，其主要負責動態維護分布式機器人集群中所有的機器人列表，實時監控機器人運行狀態，負責分布式機器人控制指令的轉化和消息傳遞，提供對多機器人的消息指令轉化和集中應用控制，云端服務應用經過計算后最終會對機器人進行動作反饋處理，通過5G信號傳回給機器人客戶端進行動作執行。通過將機器人相關運算任務傳輸到云端不僅降低了機器人本體的性能要求，也降低了機器人制造成本，可促使機器人向小型化、微型化方向發展。云平臺可同時為多臺機器人提供服務，云端服務為機器人提供可擴展的資源，同時也促進不同的客戶端機器人之間實現信息和數據共享[9]。

3.3機器人的服務器端

服務器端實現了對客戶端多用途機器人的管理控制，通過人機交互界面應用和接口，提供機器人客戶端應用的自動建模、習慣模擬、行走路線配置、機器人管理控制、語料知識體系管理等支撐功能。管理員通過服務器端的自動建模技術對語料庫問答添加樣本后開啟自動模擬訓練，在客戶端應用中隨著讀者提問的問題越來越多樣化，可以為學習度低的問答添加樣本，持續優化，通過習慣模擬不斷豐富完善語料庫的問答內容，提高機器人的問答能力、回答準確度；在服務器端，管理員可以對分布在圖書館不同位置的機器人進行路線行走規劃設置，使機器人自主規避障礙物，通過自動規劃路線，完成任務；管理員還可以通過服務器端管理控制中心對機器人實現直接控制，實現不同機器人應用的動態部署、更新、啟動、停止等功能，也可以通過一些環境信息感知顯示應用或圖像采集顯示應用來對客戶端機器人采集的數據進行人為干預處理。機器人服務器端將建設的圖書館專業語料庫和外部第三方知識庫進行融合，形成適合圖書館的知識體系，提供知識體系的內容動態更新管理機制[10]。通過服務器端的知識內容支撐，客戶端機器人提供的服務能夠更加豐富和智能。

4結語

未來無論是對圖書館的管理者、一線工作人員，還是對公眾讀者來說，智能機器人的服務應用是必不可少的。但是在圖書館機器人應用中，還存在圖書館專業語料庫缺失，語音語義識別響應慢，圖書h館讀者服務應用還不理想，無法滿足讀者個性化、多元化的智能化體驗需求。未來隨著人工智能技術的日益成熟，圖書館的智能機器人會向多樣化、多元化的深層次應用方向發展，會有越來越多采用不同方式服務的多用途融合應用機器人出現在圖書館，圖書館機器人的大腦會變得更加智能、專業、知識豐富，未來的圖書館機器人將會以更加靈活的響應速度為讀者提供服務，將徹底改變用戶和圖書館資源和服務的交互方式，圖書館的智慧化服務和管理模式也將到來。

作者:王宇鴿 單位:中國國家圖書館