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微軟與臺大合作發展新一代人工智慧論文搜尋機制
智慧查詢閱讀大數據 倍速活用學術研究資源

【CTIMES/SmartAuto 陳復霞 報導】   2016年09月14日 星期三

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文獻檢索對於從事學術研究的人而言都不陌生,對於在校學生更是一門基礎課程。隨著科技的進步,資訊累積迅速,使得研究人員需要了解、研究、接觸的資訊也更加多元,單只在學術論文資料庫查詢文獻是不夠的。然而「輸入關鍵字、搜尋、閱讀文章、篩選、找出符合需求的資訊」的程序,對於面對大數據(Big Data)的學術研究人員卻是耗時耗力的工程,因此智慧且有效的文獻蒐集平台可以成為良好的研究利器。

微軟研究院首席研究員暨學術合作部總經理王冠三(左)與臺灣大學副校長郭大維認為雙方合作開啟學術研究智慧搜尋服務新里程。(攝影:陳復霞)
微軟研究院首席研究員暨學術合作部總經理王冠三(左)與臺灣大學副校長郭大維認為雙方合作開啟學術研究智慧搜尋服務新里程。(攝影:陳復霞)

微軟與臺灣大學研究團隊合作,不僅授權臺灣大學電資學院師生使用「學術服務平台(Microsoft Academic Service)」資料以及免費使用微軟雲端運算資源,並希望藉由教授以及學生的研究合作與互訪交流,開發新的智慧型應用,讓使用者得以在最短的時間內,從浩瀚的資料中挖掘更創新的發現,大幅省下文獻查詢、閱讀、篩選過程的時間與精神,進而更能全心投入研究的創新,為學術研究方法打造新的里程碑。

「與傳統的搜尋引擎相比,我們更強調的是『智慧』,」微軟研究院首席研究員暨學術合作部總經理王冠三博士以自動化和數位化的「智慧搜尋」來形容其差異:「研究人員在查詢資料時,猶如身在一座龐大的圖書館裡,面對浩瀚的文獻與資料,研究人員需要的是一個智慧的『圖書館員』,他能根據研究人員的專業及需求,推薦最準確的資料,提供最完整的建議。微軟研究院持續發展人工智慧的應用,而Microsoft Academic Service已能實現我們目標。」

王冠三表示,其實微軟早已經投入研究人工智慧25年,目標在於讓做事更有效率、電腦更個性化,將人工智慧應用在搜索上,同時利用雲端運算、大數據等技術,化被動為主動,讓搜尋變得更「聰明」。Microsoft Academic Service具有智慧、公開、普及和合作的特性,結合了智慧搜尋,整合Microsoft Azure雲端運算,再依據研究人員的需求提供客製化的資料,對全球古今中外的資料更新與整合,皆提供完整的功能。

結合人工智慧活用學術研究資源

臺灣大學持續培育運算科學專業領域的人才,讓臺灣在全球大數據及雲端展業趨勢中佔有一席之地。臺灣大學電機資訊學院已成立近20年,有多位教授已是IEEE(電機電子工程師學會)成員,在國內各大單位如教育部、國科會、中研院等,更持續以創新及專業獲獎無數。微軟研究院首席研究員暨學術合作部總經理王冠三博士,亦是該學院傑出校友之一。

臺灣大學副校長郭大維表示:「很高興看到微軟和臺大在學術資料大數據上,進行非常深入且有深刻影響的研究合作,並且一同在學術影響力的指標上,找到客觀的分析方法。臺灣大學對於資料科學非常重視,因為它引領及結合許多重要領域,例如資訊工程、金融管理、智慧製造及生技醫藥。臺大和微軟長久以來一直有很好的合作夥伴關係,臺大畢業生在微軟公司與研究院也扮演重要角色,未來希望在此堅實基礎上繼續推動合作。」他表示追求學術卓越是目標,雙方合作研究的影響力對於學術研究有其意義。

臺灣大學電資學院院長陳銘憲表示:「臺大電資學院在大數據資料探勘與分析的研究,一直在國際學術界廣受認可,也有許多世界領先的成果。我們很高興能夠看到院內同仁跟微軟研究院合作,一起把頂尖的學術研究成果普及化。我們除了感謝微軟研究院願意為本院師生提供更豐富的研究資源外,更是高興看到電資學院的傑出校友可以在產業界上發光,進而回饋母校。希望臺大與微軟未來能夠在此合作基礎之上,做出更多能夠改變世界的研究。」

臺灣大學電機資訊學院以林守德教授領軍的團隊,將會利用Microsoft Academic Service的資料從事更進一步的研究。林教授表示目前正在進行或將會進行的項目有以下三點:

一、首先是利用「知識發現」(Knowledge Discovery)的方法,從海量學術資料中分析具有影響力的論文或作者的「潛在因素」,不同於目前坊間利用「引用數量」或H-index等較為表面的因子,這個計畫的目的是希望能夠從結合人工智慧以及大數據來發現成功的研究者與眾不同之處。

二、希望能夠將服務平台較為被動的「搜尋」升級為主動的「推薦」。也就是系統可以根據使用者過去的搜尋經驗來猜測其意象,並主動推薦使用者會感興趣的論文,甚至未來可能進行的方向。另外以專長為本的專家搜尋,以微軟學術圖建構專家媒合系統,自動媒合業者與不同的專長領域。

三、藉由Microsoft Academic Service的平台資料開發出更精準的排序演算法,以演算法機制取代關鍵字搜尋方式,能夠將不同的論文,機構,作者做出更有公信力的排序。

人工智慧閱讀倍速加值研究力

試想這世界上有如此多的研究文獻與分析數據,但因為人類生理與智能的限制無法全面性地接觸並探討;而另一方面則有研究人員思考著「如此龐大的文獻該如何閱讀完成」的難題。如今這些珍貴的「大數據」已能透過雲端運算提供給最符合專業需求的研究人員,由人工智慧技術支援的Microsoft Academic Service,目前開放資料庫以英文為主,已累積11億位作者,16億篇論文,能夠從龐大資料中閱讀和學習,進而幫助研究人員更加快速、精準的查詢資料,具體實踐了微軟發展人工智慧對於複雜語意加以理解的目標。

台灣微軟公共暨法律事務部總經理施立成表示:「推廣程式教育與培養學術研究人才一直是微軟努力實踐的目標,我們希望透過人工智慧來幫助人類完成在短時間內無法達成的重要任務。透過機器人來協助閱讀巨量資料,並篩選出重要關鍵的內容,讓研究人員可以將寶貴的時間與精力投入在思考與創新,我們相信科技與學術研究能激盪出前所未有的火花,為社會帶來更有價值的貢獻。」

關鍵字: 人工智慧  論文搜尋機制  大數據  學術研究  智慧搜尋  Microsoft(微軟臺大 
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