Nachricht

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Yang Xiangyin

Als alte Disziplin beruht die Lebendigkeit der Geschichte auf ihrer Offenheit. Generalsekretär Xi Jinping betonte: „Künstliche Intelligenz ist eine wichtige treibende Kraft für eine neue Runde der wissenschaftlichen und technologischen Revolution und des industriellen Wandels und wird einen tiefgreifenden Einfluss auf die globale wirtschaftliche und soziale Entwicklung sowie den Fortschritt der menschlichen Zivilisation haben.“ Künstliche Intelligenz wird in der Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem maschinellen Lernen eingesetzt. Durchbrüche und Anwendungen in den Bereichen Lernen, Computer Vision, Wissensgraphen, maschinelle Übersetzung, Big Data Mining usw. haben nicht nur alle Aspekte der menschlichen Gesellschaft tiefgreifend verändert, sondern auch Dem Wohlstand und der Entwicklung der Geschichte digitale Flügel verleihen und neue Lebenskraft verleihen. Als Zweig der Geschichte sah sich die Oral History auch mit beispiellosen Chancen und Herausforderungen konfrontiert, die die künstliche Intelligenz mit sich brachte. Wir müssen neue Technologien aktiv nutzen, eine innovative Vision und einen offenen Geist nutzen, um die spezifischen Anwendungspfade künstlicher Intelligenz in der Oral History-Forschung zu erkunden und die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Oral History-Forschung bei der Sammlung, Sortierung, Aufbewahrung, Analyse und Verbreitung begreifen und andere Aspekte.

Es wird erwartet, dass künstliche Intelligenz im Sammlungsprozess das traditionelle Interviewmodell völlig verändert und die Intelligenz der Sammlung mündlicher Überlieferungen realisiert. Ein wichtiger Zweck der Oral History-Forschung besteht darin, die historischen Erinnerungen mündlicher Sprecher in Form von Interviews zu sammeln, zu organisieren und zu bewahren und die von mündlichen Sprechern erlebte historische Realität darzustellen. Mit der Weiterentwicklung von Technologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensgraphen und Emotional Computing wurden eine Reihe künstlicher Intelligenzsysteme wie virtuelle Interviewassistenten und Gesprächsassistenten entwickelt. Diese künstlichen Intelligenzsysteme interagieren mit den Interviewpartnern im Mensch-Maschine-Dialog, erstellen automatisch personalisierte Interviewskizzen basierend auf den Eigenschaften der Interviewpartner und passen den Inhalt und die Reihenfolge der Fragen in Echtzeit an den Interviewprozess an. Darüber hinaus können immersive Technologien wie Virtual Reality und Augmented Reality es den Befragten ermöglichen, in bestimmte Zeit- und Raumsituationen „zurückzureisen“, die Menschen und Ereignisse des Jahres immersiv noch einmal zu erleben, eine immersive Atmosphäre für die Sammlung mündlicher Überlieferungen zu schaffen und mehr Erinnerungen zu wecken und emotionale Resonanz bei den Befragten.

Im Anordnungsprozess hat künstliche Intelligenz die Effizienz und Qualität in Bezug auf Transkription, Katalogisierung und Indexierung erheblich verbessert und die Automatisierung der Anordnung mündlicher Überlieferungen realisiert. In der Oral History-Forschung ist die Organisation des Interviewinhalts von entscheidender Bedeutung. Ob es sich um die Organisation von Dokumenten, Texten oder audiovisuellen Dokumenten handelt, es gibt eine Reihe strenger Arbeitsabläufe. Mit der Entwicklung von Spracherkennung, natürlicher Sprachverarbeitung, Wissensgraphen und anderen Technologien ist es zunehmend möglich, den gesamten Prozess der Oral History-Erstellung zu automatisieren. In Bezug auf die Transkription kann das intelligente Spracherkennungsprogramm gesprochenes Audio automatisch in Text umwandeln und intelligente Interpunktion, Segmentierung, Generierung von Zeitstempeln und Sprecher-Tags usw. durchführen, was die Effizienz der Transkription erheblich verbessert und auch die Kosten und Kosten senkt manuelle Transkription. Im Hinblick auf die Katalogisierung und Indizierung können die Verarbeitung natürlicher Sprache und die Knowledge-Graph-Technologie Themen, Schlüsselwörter, Namen von Personen, Orten, Zeit und andere wichtige Themen in Oral History-Materialien durch Erkennung benannter Entitäten, Schlüsselwortextraktion, Themen-Clustering und andere automatisch identifizieren und extrahieren Algorithmen Informationen, generieren Metadaten nach vordefinierten Regeln und Standards und erstellen Datenverzeichnisse und Indizes.

Im Konservierungsprozess verändert künstliche Intelligenz die Konservierungsmethode und das Managementmodell der Oral History und verbessert dadurch deren Sicherheitsfaktor, Managementeffizienz und Nutzungsgrad. Die digitale Bewahrung umfangreicher Oral History-Materialien steht vor vielen Herausforderungen, wie z. B. unzureichendem Speicherplatz, geringer Abrufeffizienz und Datensicherheitsrisiken. Künstliche Intelligenz liefert neue Ideen und Methoden zur Lösung dieser Probleme. Beispielsweise können intelligente Datenkomprimierungs- und Speichertechnologien die Speicherkosten für Oral History-Materialien erheblich senken, und die Blockchain-Technologie kann eine sicherere und vertrauenswürdigere Speicherumgebung für verwandte Materialien bereitstellen. Künstliche Intelligenz kann die semantischen Merkmale von Oral History-Materialien automatisch extrahieren ein mehrdimensionaler, feinkörniger Index, um einen intelligenten Abruf zu erreichen und dadurch die Nutzungseffizienz erheblich zu verbessern. Der effektive Einsatz künstlicher Intelligenz macht die langfristige Aufbewahrung und intelligente Verwaltung umfangreicher Oral History-Materialien bequemer und praktikabler und erweitert die Vitalität der Oral History aus technischer Sicht.

Im Analyseprozess stellt künstliche Intelligenz neue Forschungswerkzeuge und -methoden bereit, die dazu beitragen, neue Paradigmen und neue Wege für die Oral History-Forschung zu eröffnen. Die traditionelle Oral History-Forschung stützt sich im Analyseprozess hauptsächlich auf die subjektive Interpretation und die historische Vorstellungskraft des Forschers, wobei der Schwerpunkt auf der Beschreibung und Interpretation individueller Erfahrungen liegt. Die Einführung künstlicher Intelligenz bietet jedoch eher quantitative Analysen und datengesteuerte Methoden für die Oral History-Analyse Werkzeuge und Methoden. Zu diesen Forschungswerkzeugen und -methoden gehören: Technologie zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die eine intelligente Analyse von Oral History-Materialien ermöglichen kann, Wissensgraphen und semantische Netzwerktechnologien, die Forschern dabei helfen können, implizites Wissen und tiefe Beziehungen in Oral History-Materialien zu entdecken und Forschern dabei zu helfen, aus Data Mining zu lernen und Techniken des maschinellen Lernens, um wertvolle Muster und Trends in umfangreichen mündlich überlieferten Materialien usw. zu entdecken. Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Werkzeug und eine Methode für die Oral History-Analyse, sondern auch ein Katalysator für Paradigmenwechsel und Innovation in der Oral History-Forschung. Sie wird die Transformation der Oral History-Forschung vom traditionellen humanistischen hermeneutischen Paradigma zu einem neuen Paradigma der Daten fördern -intensiv und technologiegetrieben.

Im Verbreitungsprozess hat künstliche Intelligenz eine Reihe neuer Präsentationsmodi und -ansätze eröffnet und dazu beigetragen, ein populäreres, interaktiveres und immersiveres Oral History-Erlebnis zu schaffen. Die Kombination von künstlicher Intelligenz und digitalen Geisteswissenschaften hat neue Wege, neue Methoden und neue Muster für die Verbreitung mündlicher Überlieferungen eröffnet. Beispielsweise kann intelligente Anzeigetechnologie Präsentationsmethoden erneuern, und die Entwicklung immersiver Realität, virtueller Menschen, somatosensorischer Interaktion und anderer Technologien kann dazu beitragen, ein immersives Oral History-Erlebnis zu schaffen. Ein weiteres Beispiel: Intelligente Empfehlungstechnologie kann eine genaue Verbreitung und künstliche Intelligenz ermöglichen Das System kann das Surfverhalten, die Interessenpräferenzen und andere Daten der Benutzer erfassen und mithilfe von Algorithmen wie kollaborativer Filterung und Inhaltsfilterung automatisch passende mündliche Überlieferungsinhalte an sie weiterleiten, um die Genauigkeit und Konversionsrate der Kommunikation usw. zu verbessern.

Es ist absehbar, dass die Integration von künstlicher Intelligenz und Oral History in naher Zukunft tiefer gehen wird, was umfassende Innovationen in den Konzepten, Methoden, Wegen und Modellen der Oral History-Forschung fördert und Oral History mit beispielloser Vitalität und Vitalität erstrahlen lässt . Wir müssen uns jedoch auch darüber im Klaren sein, dass künstliche Intelligenz kein „Allheilmittel“ für die Entwicklung der Oral History ist. Sie bringt zwar große Chancen mit sich, bringt aber auch viele Herausforderungen mit sich, etwa wie die Authentizität und Repräsentativität von Oral History-Materialien sichergestellt werden kann um Risiken wie Urheberrechtsverletzungen, Datenschutzverletzungen und Datenmissbrauch zu vermeiden; wie man Technologieanwendung und humanistische Fürsorge in Einklang bringt usw. Dies sind Themen, die die Oral History-Forschung bei der Einbeziehung künstlicher Intelligenz mit Vorsicht behandeln muss. Mit Blick auf die Zukunft müssen wir nicht nur unser Forschungsniveau und unsere Innovationsfähigkeit mithilfe künstlicher Intelligenz verbessern, sondern auch an humanistischen Gefühlen und akademischer Ethik festhalten, die Anwendung von Technologie bewusst mit der akademischen Geschichtstheorie leiten und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine verwirklichen , ergänzen sich gegenseitig und erweitern die intelligente Forschungspraxis. Schaffen Sie breite Perspektiven und einen neuen Forschungs- und Anwendungsbereich.

(Der Autor ist Professor an der School of History der Renmin University of China)

„People's Daily“ (Seite 9, 29. Juli 2024)