Kunstig intelligens i biblioteket

Søknad

Rapporter

Lenker

Mål

Finne mulighetene og utfordringene med kunstig intelligens (AI) i bibliotek

Finne kontrete bruksområder for AI i bibliotek

Hvordan vil AI påvirke biblioteket?

Beskrivelse

Kunstig intelligens (AI) synes å være på vei inn på flere og flere arenaer. For eksempel bruker Google allerede programvare for å skille bilene fra landemerker når bilene kjører av seg selv. IBM har utviklet en AI kalt Watson, som kan brukes til å hjelpe legen å stille diagnoser (“IBM Watson,” 2017), (“IBM Bluemix – Cloud infrastructure,” 2017). Dessverre er det flere usikkerhetsmomenter knyttet til hvordan AI skal brukes på en relevant måte. I tillegg er det flere viktige brukerperspektiver, som sikkerhet og troverdighet, som det ikke er forsket nok på. Kvalitetssikret informasjon og troverdighet er viktige verdier som bibliotekene baserer seg på. Disse verdier bør ivaretas etterhvert som AI sprer seg i UH-sektoren. Horizion-rapporten for 2015 har spådd at bruken av AI vil bli relevant innen bibliotek i løpet av få år (“NMC Horizon Report Library Edition,” 2015). Denne nye tilnærming til tjenester i biblioteket har likheter med digitaliseringsbølgen som førte til store endringer i bruk av bibliotekstjenester.

Hvordan AI vil påvirke bibliotekene er vår hovedproblemstilling i dette prosjekt.

Med denne søknaden ønsker vi også å kartlegge tjenester, teknologi og infrastruktur som allerede eksisterer. Et konkret eksempel er bruken av IBM Watson ved Deakin Universty i Australia (Deakin, 2017). Her brukes Watson til å hjelpe studenter med å finne informasjon knyttet til kurs, med et klart mål om å øke brukeropplevelsen for studentene.

Bibliotekene besitter allerede en del data som kan utnyttes på nye måter ved hjelp av AI, eksempler er Linked-data, emneord, mm. I tillegg så har UB tilgang til kompetanse og infrastruktur fra tidligere og pågående prosjekter støttet av NB. Brukerdrevet innovasjon, Library-UX, Visualisering og Emneord, er prosjekter som dekker mange av feltene som kan være relevante for testing av AI tjenester.

Da dette er et eksplorativ prosjekt, så vil vi utforske hvilke muligheter som AI gir. Hvordan vil en fremtids bibliotek se ut hvis AI benyttes i den? Resultatet vil kunne gi et grunnlag for et større nasjonalt prosjekt.

Mer spesifikt så har noen områder for brukt av Ai i biblioteket allerede meldt seg:

Chat bot for End-note hjelp.

Bruk av Chat bot for våre bibliotekressurser. Et eksempel kan være hjelp i forbindelse med mere avanserte søk for «systematiske søk».

EFFEKT OG GEVINST

Heve kompetanse om AI i bibliotek

Bidra til innovasjon i bibliotek, forskning og utdanning.

Skape synergier til pågående prosjekter: Brukerdrevet innovasjon, library-UX, Visualiserings og Emneord, for å ivareta blant annet brukerperspektivet.

Ai kan hjelpe biblioteket å forutse fremtidige behov. For eksempel vil AI kunne hjelpe raskere og mere målrettet med å lage tjenester tilpasset de som har spesielle behov (Universellutformet). Brukere med dysleksi eller andre handikap vil kunne få designet bibliotekstjenester basert på sine spesielle behov.

Avslutningsvis vil et viktig resultat for bibliotekene være at det gis mulighet til å teste teknologier som er fortsatt i sin spede begynnelse og lære seg å være proaktive ovenfor de.

SAMARBEID

Institutt for Informatikk ved Universitetet i Oslo: Vi ønsker om å knytte til oss en relevant person fra følgende miljøer – Språkteknologigruppen (LTG) eller Forskningsgruppen for logikk og intelligente data (LOGID).

REFERANSER

Deakin University. (2017) Retrieved January 24, 2017, from http://www.deakin.edu.au/life-at-deakin/why-study-at-deakin/ibm-watson

IBM Bluemix – Cloud infrastructure. (2017). Retrieved January 24, 2017, from https://www.ibm.com/cloud-computing/bluemix/

IBM Watson. (2017). Retrieved January 24, 2017, from https://www.ibm.com/watson/

NMC Horizon Report Library Edition. (2015). Retrieved from https://www.nmc.org/publication/nmc-horizon-report-2015-library-edition/