Wikipedista:Viveld/Pískoviště

Použití AI v knihovnách

Použití umělé inteligence (AI) v knihovnách je přirozeným následujícím krokem v procesu automatizace knihovních systémů. Umělá inteligence se stala nedílnou součástí našeho každodenního života, ovlivňující různé oblasti od zdravotnictví přes finance až po zábavu. Její dopad se nevyhnul ani knihovnám, které tradičně slouží jako úložiště a poskytovatel informací. S rozvojem AI se knihovny stávají inteligentnějšími a schopnými nabídnout uživatelům personalizovanější a efektivnější služby.

Knihovny, jakožto ústřední body pro uchovávání a zpřístupňování informací, hrají klíčovou roli ve společnosti. Poskytují přístup k různorodým zdrojům, podporují vzdělávání a kulturní rozvoj a slouží jako místa setkávání a komunitního života. S využitím AI se tyto tradiční funkce posouvají na novou úroveň, otevírají se nové možnosti a vytvářejí se inovativní způsoby interakce s informacemi.

Historie a vývoj používání AI v knihovnách

Počátky automatizace v knihovnách sahají do druhé poloviny 20. století, kdy se začaly zavádět první katalogizační systémy. Tyto systémy umožnily efektivnější správu knihovních fondů a usnadňovaly vyhledávání informací. S rozvojem počítačové technologie se postupně začaly objevovat pokročilejší nástroje, které využívaly jednoduché algoritmy pro třídění a indexaci dokumentů.

Přelomovým okamžikem se stal rozvoj algoritmů strojového učení, které umožnily počítačům učit se z dat a zlepšovat své výkonnost bez explicitního programování. Tyto algoritmy byly postupně integrovány do knihovních systémů a umožnily realizovat komplexnější úlohy, jako je například automatické klasifikace dokumentů, rozpoznávání přirozeného jazyka nebo doporučování informací.  

Hlavní oblasti využití AI v knihovnách

Automatizace katalogizace a organizace informací

katalogizační systém v knihovnách - Koha

AI výrazně zjednodušuje a zefektivňuje proces katalogizace. Algoritmy strojového učení jsou schopny automaticky analyzovat obsah dokumentů a přiřazovat jim relevantní metadata, jako jsou klíčová slova, předmětové hesla nebo klasifikační znaky. To umožňuje rychlejší a přesnější zařazení dokumentů do knihovního katalogu a usnadňuje jejich vyhledávání.

Chytré doporučovací systémy

Jednou z nejvýznamnějších aplikací AI v knihovnách jsou chytré doporučovací systémy. Tyto systémy analyzují preference uživatelů na základě jejich minulého chování, vyhledávacích dotazů nebo demografických údajů a na základě této analýzy doporučují knihy, články nebo další materiály, které by je mohli zajímat. Populární příklady doporučovacích systémů v knihovnách zahrnují systémy založené na kolaborativní filtraci, které doporučují materiály na základě podobnosti s preferencemi jiných uživatelů, nebo systémy založené na obsahu, které doporučují materiály na základě jejich tematické podobnosti.

Praktické aplikace AI v knihovnách

použití RFID systému pro samoobslužné vypůjčení knihy

AI nachází uplatnění v mnoha praktických aplikacích v knihovnách. Mezi ně patří například automatické systémy pro výpůjčky a vracení knih, které využívají RFID technologie a rozpoznávání čárových kódů. AI také umožňuje digitalizaci a uchovávání historických dokumentů, což umožňuje širší přístup k kulturnímu dědictví. Další příklady zahrnují personalizované doporučovací systémy, které přizpůsobují knihovní služby individuálním potřebám uživatelů, nebo chatboti, kteří poskytují uživatelům 24/7 podporu.

Výhody používání AI v knihovnách

Využití AI v knihovnách by mohlo zjednodušit hledání zdrojů a tvoření informačních rešerší, což by mohlo vést k zvýšení produktivity. Při efektivním využití AI nástrojů dojde k zvýšení produktivity obzvláště v oblastech jako jsou výběr a nákup materiálů, technické služby, cirkulační služby, referenční služby atd. Knihovníci tak vynaloží méně úsilí na vykonávání rutinních akcí.

Chatboti urychlí komunikaci s uživateli, kteří je můžou využít k pomoci s hledáním knih, informací a nebo zodpovídat jejich dotazy na stránkách knihovny. Jsou dostupní každý den v jakoukoliv hodinu. Knihovníci se díky virtuálním asistentům můžou soustředit na dotazy, které vyžadují komplexní pozornost.

Výzvy a etické otázky spojené s použitím AI v knihovnách

S implementací AI do prostředí knihoven se pojí několik výzev. Jedním z hlavních problémů je nedostatek financí pro integraci systému, jelikož funkční AI systém vyžaduje moderní technologie a infrastrukturu.

Další výzvou je nedostatek technických znalostí pro používání a obsluhu systémů umělé inteligence mezi zaměstnanci knihoven. To není problémem jen u samotných knihovníků, ale i u dodavatelů automatických knihovních systémů(AKS), kde se prozatím nachází jen omezený počet odborníků na AI. Oblast umělé inteligence je složitá, a proto vyžaduje specializované znalosti v tomto ohledu, které přesahují vývoj běžných systémů automatizace knihoven. V důsledku toho bude nutné rozšířit nejdříve znalosti výrobců AKS, než bude možné v oblasti systémů umělé inteligence v knihovnách vykonat významnou a rozsáhlou práci.

Pro jednodušší zavedené pokročilých AI systémů do knihoven je nutné zvážit rozpočty, které jsou dostatečné pro začlenění umělé inteligence do provozu knihovny. Programy, které podporují práva knihovníků, by mohly nastínit četné obtíže, které přináší UI v provozu knihoven. Měly by se konat konference a školení o UI pro knihovníky, kteří chtějí postoupit ve své kariéře.

Budoucnost AI v knihovnách

Existuje několik typů AI nástrojů, které by byly vhodné k využití v knihovnách či se v některých již v omezené kapacitě využívají a v budoucnu budou benefitovat z pokroků ve vývoji umělé inteligence.

Robotické systémy

Robotické systémy v knihovnách automatizují akce jako je přebírání knihovního fondu, ukládání do regálů, vyhledávání a získávání informačních materiálů z regálů nebo přihlašování a odhlašování.

Chatboti

Chatboti můžou zautomatizovat akvizici, popisnou katalogizaci, dotazovací služby a vyhledávání informací.

Zpracování přirozeného jazyka NLP

V knihovnách může NLP pomoci se správou znalostí, zpracováním knih/informací, klasifikací knih, s překladem textu z mateřského jazyka, se čtením informačních materiálů a také vyhledáváním informací.

Pattern Recognition

Pattern Recognition automaticky rozpoznává vzory a konzistence v souborech dat. Dá se využít k zabezpečení knihovních materiálů, zpracování QR kódů materiálů, indexování a abstrahování obrázků, identifikaci uživatelů, RFID a bezpečnostních hesel.

Zpracování obrazu

Automatické zpracování obrazu zefektivní ochranu a archivaci, správu knihovních obrazových a video databází, skenování záznamů a nebo také rozpoznávání obličejů uživatelů.

Data mining

Data mining se v knihovnách dá využití k podpoře a analýze citací, vyhledávání v OPAC, zpracování metadat, u referenčních služeb a při správě sociálních médií.