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人工智能驱动的人文社会科学研究转型
张耀铭
(《新华文摘》杂志社，北京 100706)
[摘 要] 由人工智能引领的新一轮科技革命和产业变革方兴未艾，未来必将驱动中国的经济转型、教育转型、社会转型、文化转型，当然人文社会科学也不例外。新技术的应用和新方法的普及，使人文社会科学研究出现了一些新的时代特征。一是智能学术引擎开启文献检索新视野，二是大数据重构人文社会科学研究新范式，三是“学科融合”引领人文社会科学研究新探索 ，四是“人机协作”创造人文社会科学研究新场景。凭借大数据获取和超级算法的模式正在颠覆“凭借经验和直觉”的模式，这将促使大部分人文社会科学走向具有自然科学的特征，“科学性”显著增强。当然，人工智能带来的机遇与挑战并存。面对未来，如果不想成为恐龙，我们必须变得极其开放，拥抱转型，接受变革，深度融合。
[关键词] 人工智能；大数据；人文社会科学；转型
根据中国人工智能学会与罗兰贝格联合发布的《中国人工智能创新应用白皮书》报告，人工智能的定义是利用计算机模拟人类智能行为的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能奔跑的天梯是由移动互联网和大数据等新技术搭建的。万物互联后的大数据信息流，“除了会改变知识的产生过程和成本，还会颠覆知识传输的速度。正因如此，人工智能的力量得以爆发。”[注] 车品觉：《数据的本质》，北京：北京联合出版公司，2017年版，第63页。 人工智能与大数据之间的关系非常紧密，它们似乎就是天生的一对搭档。大数据作为一种“新能源”，推动着人工智能不断扩展所向披靡，至今已涉及计算机视觉、自然语言处理、语音识别、图像识别、机器学习、智能机器人和无人驾驶汽车等领域。
人工智能不仅是一次技术层面的革命，未来必将驱动中国的经济转型、社会转型、教育转型和文化转型，当然人文社会科学也不例外。在社会科学研究领域，推动转型的重要因素是海量数据，这将促使“小数据辅助”研究传统向“大数据发现”研究范式转换，运用“数据发现逻辑”，分析和解构知识，“寻找隐藏在数据中的模式、趋势和相关性，揭示社会现象与社会发展规律。”[注] 沈浩，黄晓兰：《大数据助力社会科学研究：挑战与创新》，《现代传播》，2013年第8期。 在人文科学研究领域，“人文计算的数据思维与计算方法为人文科学研究引入了新的思维模式，拓展了传统人文科学的研究样式，开阔了传统人文科学的研究视界与运用场景。”[注] 黄水清：《人文计算与数字人文：概念、问题、范式及关键环节》，《图书馆建设》，2019年第2期。 显然,凭借大数据获取和超级算法的模式正在颠覆“凭借经验和直觉”的模式，这将促使“大部分人文社会科学走向具有自然科学的特征”，“科学性”显著增强[注] G.King，“Restructuring the Social Sciences:Reflections from Harvard’s Institute for Quantitative Social Science”,in PS :Political Science &Politics ,No.1,Vol.47(2014),p.165.。
生态县及生态市建设指标包括经济发展、生态环境保护、社会进步指标等三部分。考虑到该地区提出了建设绿色煤都的构想，矿区规划环评在指标选取上主要选择了生态环境保护的部分指标。
一、智能学术引擎开启文献搜索新视野
自2004年11月Google发布谷歌学术，科研工作者便站在了巨人的肩膀上，改变了以往的学术文献检索方式。学术搜索大体分为两类：一类是搜索引擎公司开发的，如谷歌学术、必应学术、百度学术、搜狗学术和360学术等；另一类是专业资源提供商开发的学术搜索，如中国知网、万方、读秀和百链搜索等。学术搜索具有“统一的检索平台；涵盖学术研究的各类型资源；一站式获取结果，提供全文或线索；结果按需排列或输出，能进行二次应用；能进行知识发现与分析”等特点。[注] 胡玮：《中文学术搜索引擎比较研究》，《情报探索》，2018年第1期。 但这些传统的学术搜索引擎，面对每年全球发表超过250万篇科学论文海量的数字化信息，不仅存在速度慢、信息过载、准确率低等缺陷，更无法像人类一样理解文献的内容。随着人工智能逐步应用于学术搜索，基于网络爬虫的智能化信息抓取、基于语义技术的用户意图自动识别，以及个性化搜索与信息推送，为人文社会科学带来了巨大的好处，尤其是它极大地拓展了我们获取文献资源与统计数据的渠道，也使得对海量文献的检索和利用大为便利。也正是在互联网平台上出现的文献资源与统计数据的共享性，为改变人文社会科学研究的方式和性质埋下了伏笔。李剑鸣教授认为，“过去一些机构和个人借助资料便利而取得的学术优势，可能遭到削弱，甚至颠覆。那些原来远离资料与信息中心的人，现在也能接触和利用同样的资料，于是就可能从原来的知识的接受者变成知识的生产者。”[注] 李剑鸣：《“网络史学”的神话与实际》，《史学理论与研究》，2011年第4期。
由于存在的种种问题，以及各种因素的制约，高校绩效考核的科学性、规范性、客观性都存在一定欠缺，因此，无法得到让人们信服的绩效评价结果。客观地说，现阶段高校财务人员绩效评价工作仍处探索阶段，在具体操作过程中，应当要完善绩效评价体系，并且要对其进行规范，使其作用可以得到合理发挥。
2007年1月，美国计算机科学家、图灵奖获得者吉姆·格雷(Jim Gray)在加州山景城召开的学术会议上宣称：“科学世界发生了变化，对此毫无疑问。新的研究方式是通过仪器捕获数据或通过计算机模拟生成数据，然后用软件进行处理，并且将所得到的信息或知识存储在计算机中。科学家们只是在这个系列过程中的最后阶段才开始审视他们的数据。这种数据密集型科学的技术和方法是如此不同，因此值得将数据密集型科学与计算科学区分开来，作为科学探索的新的第四范式。”[注] 董春雨，薛永红：《数据密集型、大数据与“第四范式”》，《自然辩证法研究》，2017年第5期。 吉姆·格雷认为人类科学研究经历了四种范式：第一范式为实验科学，以观察和实验描述自然规律；第二范式为理论科学，使用模型或归纳法进行研究；第三范式为计算科学，通过计算机对科学实验进行模拟仿真研究；第四范式为数据密集型科学，利用超级计算能力直接分析海量数据发现相关关系和新的知识。2009年10月微软公司出版《The Fourth Paradigm,>[中图分类号] C39
[文献标识码] A
[文章编号] 1671-3842(2019)04-0020-09
[作者简介] 张耀铭，《新华文摘》杂志社编审，主要从事社会科学理论研究。
[责任编辑：傅 强 edu2016@163.com]
标签：人工智能论文; 大数据论文; 人文社会科学论文; 转型论文; 《新华文摘》杂志社论文;