刊媒惠 刘如 机器对人类意愿的感知

北京市科学技术情报研究所 研究员 刘如

随着互联网和移动终端的大量普及，我们自身相关的数据都可能成为了可被记录和分析的数据。随着人工智能技术不断成熟，会不会终有一天，当政府部门或者企业在做决策的时候，出现一个可以感知决策方向、推送决策支撑信息、模拟决策效果的智能机器?其实有一种科学的研究范式专门以数据科学的思维去发现科学规律和应用方法，这个科学范式叫“数据密集型科学范式”，也叫第四科学范式。基于第四科学范式的用户意愿感知是从一个基本假设出发：人类的意愿，无论是显性的还是隐性的都是可以计算的。大数据可以预测你的利益，你的愿望，甚至你的幻想。你不是一个人,你是一个数据集群,你的生活已经被数据化。

用信息技术感知科技决策者的意愿[RL1]

大数据时代，我们不但可以有效存储和管理海量非结构化数据，更主要的是我们可以通过分析这些数据，提升服务效率和质量，推进经济增长，促进社会发展。

科技情报作为决策者的“耳目、尖兵和参谋”，需要把科学技术领域的数据信息，经过有计划、有组织、有目的的加工整理之后，形成有价值的判断，及时传递给决策者，支撑决策、引领决策。而决策者意愿的感知和判读是科技情报工作流程的第一步，是情报任务执行之前首要解决的问题。传统科技情报都是基于决策者的显性情报需求(决策者自己提出的需求);而现代的情报服务不但可以满足显性情报需求，还可以满足隐性情报需求(决策者没有提出来，但事实上具有的需求)和被激活的情报需求(决策者根本就有意识到的潜在需求)。科技情报服务对这三种需求的满足是服务升级的具体表现。

在第四范式下的情报研究工作中，海量样本造成了一定的标准化效果，使通常情况下小数据集可能忽视的趋势、异常情况和模式的推理更加可信，对人类意愿进行预测具有重要意义。大数据时代，通过信息技术手段感知决策者意愿是一种用来最大程度上减少对决策需求不确定性的力量倍增器。通过决策者相关社交网络信息分析他的社交圈、政治倾向、关注领域等信息;通过决策者参加的会议主题，以及在会上的言论分析他的兴趣变化趋势和领域方向;通过决策者科研成果分析其专业方向和研究变化趋势;通过互联网上决策者的信息抓取和挖掘分析决策者的关注演变和需求变化。这些方法手段都可以被编程为自动执行的操作行为，让计算机感知决策者周围的世界，然后通过优化和验证算法处理传入的信息，将决策需求刻画出来，可视化展示，辅助情报人员判读决策者真正的意愿，从而开始更加具有个性化和针对性的情报服务。

此外，科技创新，情报先行。机器对人类意愿的感知对于促进科技情报工作的智能化发展，从而使科技情报更好地发挥政府决策的耳目、尖兵、参谋作用，加速北京市的科技创新中心建设步伐

编辑：邹沛霖