Цифровая синергия

Современная эпоха лавинообразного роста информации ставит перед публичными библиотеками сложнейший вызов: традиционные методы каталогизации, ручного библиографического описания и классического поиска по ключевым словам перестают справляться с запросами пользователей. Сегодня библиотека эволюционирует от пассивного хранилища печатных и цифровых документов к динамической, интеллектуальной системе управления знаниями.

В центре этой технологической революции находится концепция «цифровой синергии» – гармоничного объединения глубокого экспертного опыта ученых-библиографов с колоссальными вычислительными возможностями нейросетевых алгоритмов. Внедрение искусственного интеллекта в систему информационно-библиографического обслуживания Национальной библиотеки РК призвано не заменить человека, а избавить его от рутинных, механических операций. Освобождение интеллектуального ресурса сотрудников позволяет перенаправить его на глубокую аналитическую работу, верификацию сложных данных и создание уникальных библиографических пособий, что выводит качество обслуживания граждан на принципиально новый уровень.

Модернизация инфраструктуры Национальной библиотеки РК, проводимая в рамках проекта создания Единой национальной цифровой библиотечной платформы, опирается на глубокую интеграцию ИИ в архитектуру отечественного программного комплекса WEB-RABIS. Автоматизация информационно-библиографического обслуживания реализуется по четырем взаимосвязанным направлениям:

Разработан интеллектуальный семантический поиск: на смену жесткому поиску по метаданным (автор, название, год) приходят технологии обработки естественного языка (NLP). Внедрение специализированных моделей (например, архитектуры типа BERT) поверх поисковых индексов Elastic search позволяет системе понимать истинный смысл запроса читателя, учитывая контекст, синонимы и ассоциативные связи. Поиск выдает релевантные источники, даже если точные слова из запроса отсутствуют в описании книги.

Разрабатывается автоматизированная каталогизация и индексация. Процесс обработки поступающих фондов будет оптимизироваться с помощью нейросетевых классификаторов. Планируется, что алгоритмы автоматически будут распознавать структуру оцифрованных документов, генерировать краткие аннотации (рефераты) к статьям и монографиям, а также предлагают наиболее точные индексы Универсальной десятичной классификации (УДК), снижая нагрузку на каталогизаторов в разы.

Разработан и тестируется диалоговый ИИ (Conversational AI). Для обеспечения круглосуточного доступа к услугам библиотеки внедряются интеллектуальные виртуальные ассистенты на базе больших языковых моделей (LLM). Чат-бот НурAIпланируется развернуть на сайте www.nlrk.kz,способный вести полноценный естественный диалог на казахском, русском и английском языках, оперативно помогая пользователям удаленно заказать литературу, продлить срок выдачи или составить первичный список источников для научной работы.

В дальнейшем планируется разработать и внедрить нейросетевую реставрацию и распознавание. Важнейшим направлением является улучшение качества сканов ветхих изданий. Компьютерное зрение автоматически удаляет шумы, артефакты, выравнивает контрастность и восстанавливает утраченные фрагменты символов на цифровых копиях старинных газет и рукописей, подготавливая их к безошибочному текстовому распознаванию.

Процесс цифровизации Национальной библиотеки РК протекает в глобальном контексте, где ведущие мировые державы уже сформировали жизнеспособные модели применения ИИ в библиотечной сфере.

Американский опыт сосредоточен на реализации долгосрочной стратегии «Данные как услуга» (Dataas a Service). Библиотека Конгресса США активно открывает свои колоссальные массивы метаданных для машинного обучения. Одним из ярких проектов является использование ИИ для автоматического извлечения, классификации и тегирования визуальных материалов (карт, чертежей, иллюстраций) из миллионов страниц оцифрованных исторических газет, что сделало скрытый ранее графический контент полностью доступным для библиографического поиска.

Специалисты Британской библиотекиделают ставку на интеллектуальный анализ данных (Data Mining) и краудсорсинг, усиленный искусственным интеллектом. В рамках проекта Living with Machines («Жизнь с машинами») ИИ совместно с историками анализирует гигантские массивы прессы эпохи промышленной революции. Кроме того, Британская библиотека активно развивает персонализированные рекомендательные системы, которые анализируют «цифровой след» читателя и предлагают ему релевантные научные источники, опираясь на методы коллаборативной фильтрации. К слову, IT-специалисты Национальной библиотеки РК также предлагают данный метод в чат-боте НурAI.

В библиотечном пространстве Содружества (СНГ) ключевой упор делается на создание сводных электронных каталогов и борьбу с дублированием данных. Технологии ИИ применяются для интеллектуального слияния распределенных баз данных, автоматического выявления логических ошибок в библиографических записях форматов MARC и нормализации авторитетных файлов (имен авторов, наименований организаций).

Особый интерес для Казахстана представляет опыт Национальной библиотеки Китая, которая является мировым лидером в построении «умных библиотек» (SmartLibraries) государственного масштаба. Китайский подход отличается жесткой интеграцией библиотечной системы в общенациональную цифровую инфраструктуру и активным использованием суперкомпьютерных мощностей.Национальная библиотека Китая развернула глобальную интеллектуальную систему, связывающую центральное хранилище с тысячами региональных и сельских библиотечных пунктов по всей стране, что прямо перекликается с задачами модернизации сети библиотек в Казахстане.

Китайские коллеги используют алгоритмы прогнозирования временных рядов для глубокого анализа читательского поведения. Система с высокой точностью предсказывает, какие темы, авторы или учебные дисциплины станут популярными в ближайшие месяцы. Это позволяет автоматизировать процессы комплектования фондов, заранее закупая или оцифровывая необходимую литературу и предотвращая дефицит книг.Национальная библиотека Китая разработала продвинутые интеллектуальные поисковые системы, способные бесшовно работать со сложнейшими иероглифическими текстами, древними манускриптами и одновременно осуществлять кросс-языковой поиск на десятках языков мира.В читальных залах Национальной библиотеки Китая активно применяются технологии интернета вещей (IoT) и радиочастотной идентификации (RFID). Интеллектуальные алгоритмы управляют не только движением электронных книг, но и автоматизированными роботами-инвентаризаторами, которые сканируют полки ночами, выявляя ошибочно поставленные книги, и оптимизируют логистику книговыдачи.

Копирование зарубежного опыта в чистом виде невозможно – Казахстан обладает уникальным культурно-историческим и языковым контекстом, который требует локализации ИИ-решений.

Главный вызов – качественное обучение больших языковых моделей и NLP-алгоритмов работе на казахском языке. Существующие мировые коммерческие модели зачастую некорректно учитывают флективную природу (богатое словоизменение с помощью суффиксов и окончаний) казахского языка, его синтаксис и специфические термины. Создание точных языковых моделей, глубоко понимающих казахский контекст (в связке с русским и английским), – первоочередная задача отечественных дата-сайентистов.

Национальное наследие Казахстана за последний век претерпело несколько смен графических систем. В Службе редких книг и рукописей Национальной библиотеки РК хранятся уникальные цифровые двойники первых казахских газет и журналов («Қазақ», «Еңбекші қазақ», «Абай», «Айқап»), а также бесценные труды Ходжи Ахмеда Яссауи и Шакарима Кудайбердиева. Эти документы написаны не только кириллицей, но и латиницей (яналиф), а также арабской графикой («Төтежазу»). Локальные ИИ-системы должны обладать уникальными модулями оптического распознавания, способными читать и переводить эти специфические шрифты в современный текстовый формат для индексации.

Все инновационные ИИ-модули должны внедряться без остановки текущих процессов, стопроцентно интегрируясь с ядром отечественной системы WEB-RABIS, обслуживающей миллионы библиографических записей и десятки баз данных (включая «Казахстан: прошлое и настоящее» (на казахском, русском, английском языках), «Қазақстанкітаптары», диссертации, ноты и др.).

Успешное завершение масштабной цифровой трансформации библиотечной сети Казахстана к 2027 году, в соответствии с задачами государственной важности, требует системного подхода, включающего три ключевых шага.

Создание специализированных ИИ-лабораторий: на базе Национальной библиотеки РК необходимо закрепить постоянно действующий консорциум ИТ-специалистов, лингвистов и библиографов для непрерывного тестирования, дообучения и валидации внедряемых нейросетевых моделей.

Развитие новых профессиональных компетенций сотрудников: происходит эволюция роли классического библиотекаря. В эпоху ИИ он становится «куратором данных» (DataSteward) и инженером знаний, чья задача – размечать обучающие выборки для ИИ, контролировать этику работы алгоритмов и помогать пользователям формулировать сложные, комплексные запросы к интеллектуальной системе.

Организация курсов повышения квалификации: требуется планомерное освоение выделяемого бюджета на переподготовку кадров. ИТ-специалисты и библиографы как в центре, так и в региональных филиалах (включая сельские библиотеки) должны пройти обучение по управлению обновленными модулями системы WEB-RABIS, работе с результатами предиктивной аналитики и умными интерфейсами.

Цифровая синергия человека и искусственного интеллекта, подкрепленная передовым опытом мировых библиографических институтов, позволяет Казахстану создать не просто статичную электронную базу, а гибкую, высокотехнологичную и отказоустойчивую экосистему знаний. Это гарантирует надежное сохранение культурного кода нации и предоставляет каждому гражданину страны мгновенный интеллектуальный доступ к национальному и мировому научному богатству.

Нурия ИСКАЛИЕВА,

заместитель директора

Национальной библиотеки

Республики Казахстан