人工智能时代的大学组织形态审视：基于知识生产视角

人工智能时代的来临不仅促进了社会的进一步繁荣,还为大学带来了全方位的改变。人工智能丰富了知识的载体,让知识生产方式趋于融合与集成,这种转变为大学组织形态变革提供了强大的动力机制,影响大学组织目标、组织文化、组织结构、组织技术和组织群体。为了抓住新时代的机遇,大学须以人工智能思维推动组织形态革新,实现人机共智。     

合作网络视角下国际人才对组织知识创新影响研究——以人工智能领域为例

全球创新网络发展中,国际人才是组织知识创新的关键要素,向内重塑组织知识结构,向外提升组织知识创新影响力。本文以人工智能为例,基于USPTO和WOS数据库,分析国际人才对组织知识创造的影响,通过社会网络分析方法,刻画科学合作网络与专利合作网络特征,并进一步研究国际人才对组织在知识网络中位势的影响。研究结论显示,国际人才对组织实现科学新知识创造产生显著的正向影响,对组织在知识创新网络的位势具有显著的正向影响。本文的主要贡献在于从科学和技术合作网络视角验证了国际人才在新知识创造中的重要作用,并打开了国际人才影响创新组织在知识网络位势的黑箱,这对于我国构建全球创新网络具有重要现实意义。     

基于人工智能的集成化知识管理系统模型

针对当前KMS研究中存在的问题，以系统工程和协同工程的思想与方法为指导，以组合智能技术为依托，设计了以企业知识链为核心、基于人工智能的集成化KMS模型，并分析了模型的特征。     

基于专利计量的人工智能技术前沿识别及趋势分析

以德温特专利数据库(DII)收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据进行时间、地域分布和专利权人分析,展示了人工智能领域研究实力的分布情况;利用信息可视化软件Cite Space绘制人工智能的知识图谱,挖掘出人工智能领域的关键技术、技术热点与前沿领域,并对人工智能的发展趋势进行了分析。     

人工智能与知识管理关系刍议

在复杂而变化迅速的环境中，知识、信息和将知识转化为生产力的能力成为企业赢得竞争的关键。企业信息建设必须给企业带来核心竞争力，否则就没有动力。因此，知识管理和人工智能在今天复杂快变的环境下都面临新的挑战和机遇。本文重点讨论二者在复杂快变环境下的融合发展及其和企业核心竞争力的关系，并阐述人们对知识管理和人工智能关系的一些认识。     

基于知识转换的人工智能统一模型

分析了人工智能的符号主义、连接主义和行为主义三大学派的主要观点;着重研究了人工智能统一研究的进展和存在的问题;在此基础上,提出了一种基于知识转换的人工智能统一模型,阐述了实现人工智能统一的思路,并分析了新模型的特点。基于知识转换的人工智能统一模型使结构主义学派、符号主义学派、行为主义学派将被综合成为一个有机的整体,对人工智能统一的研究具有一定的参考价值。     

我国人工智能产业技术创新路径识别及分析——基于专利分析法

基于专利分析方法和技术轨迹理论,以人工智能产业组织为研究对象,采用定性分析的方式,从人工智能核心技术、专利引用网络和专业商业化三个维度,对我国人工智能产业技术创新路径进行了识别和对比分析。通过对比我国与发达国家的人工智能产业技术创新路径,分析了我国人工智能产业目前的发展阶段和瓶颈。数据分析表明,我国人工智能产业尽管发展迅速,但相比发达国家,仍然处于知识引入到知识输出转型阶段。进而推出结论：我国人工智能产业处于基础型研究向应用型模式转变阶段,需要深入加强自主技术创新。     

知识处理的理论基础研究

从人工智能和知识管理两大学科视角探讨了知识处理的理论基础,并进一步对比分析,提出了知识处理理论研究中存在的问题及对策。     

论知识管理与人工智能技术的"近亲"关系

知识管理不同于传统的文档管理,也不等同于信息资源管理,它是信息资源管理发展的高级阶段。人们进行知识管理必须要用到知识处理技术,而人工智能技术不仅仅对知识管理的发展起到推波助澜的作用,随着时代的发展它们将更加紧密联系。     

专家系统研究综述

专家系统是人工智能中的一个重要分支,它是用有关问题领域中的专家知识进行推理,并具有能与专家同等水平来解决十分复杂问题能力的智能程序系统。以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里获得成功,如电力、农业、地质勘探、医学等领域。专家系统的这些成功,充分表明知识是智能的基础,人工智能的研究必须以知识为中心来进行。     

引领江苏发展的未来产业及前沿热点技术研究——以人工智能产业为例

本研究通过对发达国家科技发展战略、顶尖咨询机构权威报告、我国重点科技项目布局方向的共词分析遴选出高频词的未来产业领域,根据“对标国际、紧扣国家、立足江苏”的原则将人工智能产业作为引领江苏发展的未来产业。基于2010-2019年WOS核心合集收录的英文文献和CNKI数据库中文核心文献,运用知识图谱方法进行前沿热点技术分析,为江苏下一步发展人工智能产业提供借鉴。结果显示：江苏有基础推动人工智能产业高端化发展；美国和中国成为人工智能领域研究最为活跃的国家；国外人工智能的热点技术为机器人、物联网、特征提取和强化学习,重视对系统、模型和算法的研究,未来向着与大数据、物联网融合的方向发展；国内重视对模糊控制、遗传算法、自然语言处理的研究,未来向教育领域的融合应用、社会治理、5G、人才培养等方向发展。     

全球视角下中国人工智能研究可视化分析

人工智能已经成为下一轮工业革命的核心内容,各国争先对其进行部署和发展。为了更好地了解我国人工智能领域的现状和发展,本文基于知识图谱的研究方法,以Web of Science和CNKI中人工智能相关文献作为样本数据,运用CiteSpace软件,通过双图叠加分析、共词分析和突现词分析等功能,从全球的视角对我国人工智能研究近十年来的发展面貌、特点和演化历程做出了可视化的分析。研究发现：人工智能的研究已经呈现出了多学科和学科融合发展的态势;我国在人工智能领域的发展已经取得成果,但距离顶尖还有差距;我国对人工智能应用的研究更为丰富,这与我国的丰富的数据资源和应用场景有关;未来我们应更注重人才的培养,对基础技术的长期支持和投入,同时期待人工智能技术能够带来更为深刻的变革。     

资源异质性、知识流动与产学研协同创新——以人工智能产业为例

以人工智能为引领的新一轮产业变革催生了创新网络多系统共享开放、多主体互动互补、多因素震荡交织等特征的凸显，使得产学研协同创新对资源异质性、知识流动的双重需求日益加剧。该研究以人工智能产业为例，分类别、分阶段探讨了资源异质性与知识流动对产学研协同创新的动态交互效应。研究表明：资源异质性对产学研协同创新具有显著的促进作用；但随着产业生命周期的不断推进，知识吸收对此促进作用经历了 “负向调节效应较大-负向调节效应缩小-正向调节效应加强”的动态调节过程，而知识扩散则经历了“正向调节效应较小-负向调节效应出现-负向调节效应增大”的动态调节过程，为寻找人工智能产学研协同创新生态治理的突破口提供了参考依据。     

利用地理信息系统与知识推论模式分析崩坍地潜势

人工智能技术适合处理复杂性较高的非线性地理问题,本研究整合地理信息系统、遗传演算、模糊逻辑与类神经网络,建立数据探索型态之知识库分析模式,同时设计新的GIS空间分析工具,让研究者得以具体应用在地理学的研究上,并适当地补强GIS在数据撷取与知识探索的不足。 研究让当前大多停留在理论探讨阶段的人工智能在地理学之应用研究,有了更具体的研究方法、可操作的研究工具、和更具说服力的研究案例,具体之成果包含：①整合人工智能中遗传演算与模糊逻辑的相关技术,建立GIS之空间分析架构;②在这个分析架构下,结合现有的商用GIS软件ArcView,发展人工智能空间信息分析师(Artificial intelligent Spatial Information Analyst; ASIA),方便领域专家的直接应用;③以实际崩坍潜势分析案例,证明前述空间分析架构之合理性与正确性。     

中外人工智能审计研究热点及演进知识图谱比较研究

应用Cite Space 科学计量可视化软件,以CNKI数据库和WOS 核心合集中的人工智能审计研究文献为研究对象,通过对文献数量、研究关键词、发文国家及机构的分析,总结国内外人工智能审计的热点及趋势。研究发现,国际人工智能审计研究已显现聚集效应,完成了理论规范研究向实证性案例研究的过渡,具备了应用实例和技术平台;国内研究以电算化审计-计算机审计-信息化审计为演进路径,相关理论和实践经验还不成熟,参与国际科研合作不强,缺乏基础智能技术科研机构,未来研究将更多实践在技术创新、案例应用等现实领域。(234字)     

人工智能对学术出版流程的再造及知识服务提升

【目的】 为提升大数据时代学术出版系统内部生产管理流程的效率和对外信息服务的能力,探讨未来人工智能技术对学术出版流程的重构和知识服务能力的提升。【方法】 综合调查法、文献分析法等研究方法调研人工智能技术对学术出版流程的推进和知识服务能力的提升工作。【结果】 人工智能技术不仅可以加速学术传播,推动出版流程各个环节之间数据传递和支持,从而重构智能化的学术出版流程,实现出版流程的选题策划便捷化、编辑加工流程自动化、生产印刷流程按需化以及营销发行流程精准化,还可以大大提升学术出版的知识服务能力,实现知识服务的行为智能化、思维智慧化、场景可视化、途径多元化和传播生态化。【结论】 出版流程和知识服务与人工智能深度融合是学术出版的未来发展方向,也是学术出版系统从低层次传播到高层次服务的价值功能转型升级的必经之路。     

人工智能对就业影响研究的现状、热点与趋势——基于知识图谱文献计量方法

运用知识图谱的方法对国内外人工智能影响就业主题的文献进行可视化分析,梳理研究现状、热点及发展趋势。研究发现,当前各国、各研究机构间联系较松散,研究力度及合作密度较低,未来人工智能影响就业的研究方向应包括"情景化"、"异质化"、"重塑效应"、人机"共生关系"、就业质量、知识技能转化、就业心理、伦理道德、产业与就业动态匹配的应对政策以及人工智能与就业关系的跨学科研究等。     

基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析

本文以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地域分布、技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国,对不同专利类型利用Ucinet软件进行关键技术分析,比较三个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国内人工智能领域专利申请人技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。     

驱动智能教育奇点式发展的人工智能数据技术——评《人工智能与大数据技术导论》

2017年由于人工智能技术的应用范围迅速拓展而被称为人工智能元年。但在教育领域,因为相关数据收集难度较高,人工智能技术驱动下的智能/智慧教育领域发展的速度一直差强人意。直到2020年,大数据技术支撑下的人工智能才真正以奇点模式迅速覆盖教育领域,彻底改变了人们的学习和教学工作方式。由杨正洪、郭良越和刘玮编著、清华大学出版社于2019年出版的《人工智能与大数据技术导论》一书,深入浅出地阐述了人工智能与大数据涉及的技术逻辑与理论基础,进而帮助读者全面理解人工智能技术的知识构架。     

本体论在知识图书馆中的应用初探

本文探讨了知识图书馆的概念和特征，对近年来在人工智能和信息系统领域得到广泛应用的本体论思想了简要地介绍，提出了利用本体理论和方法建立知识图书馆中知识的划分、分类和组织模型，从而方便知识的面向主题的存放和智能检索，有利于用户高效地利用图书馆的资源，促进知识创新和应用。