PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Journal on Computing and Cultural Heritage· 2026Q1

Müze Zekasını Yeniden Çerçevelemek: Müzelerde Büyük Dil Modellerinin Bir İncelemesi

Reframing Museum Intelligence: A Survey of Large Language Models in Museums

Fan Bu, Zhan Li, Yu Jiang, Ziyao Liu

Kısa özet

Bu inceleme, Büyük Dil Modellerinin (BDM'ler) müzelere entegrasyonunu sistematik olarak analiz ederek, teknik uygulamaların ötesine geçip kültürel, eğitimsel ve kurumsal bağlamlardaki rollerini ele almaktadır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Müzelerde BDM'lere ilişkin mevcut çalışmalar parçalıdır ve BDM yeteneklerinin müzelerin hedefleriyle uyumuna dair sistematik bir analizden yoksundur.
  • Bu inceleme, BDM sistemlerini yalnızca teknik araçlar olarak değil, aynı zamanda kültürel, eğitimsel ve kurumsal ortamlara gömülü bileşenler olarak ele almaktadır.
  • Ziyaretçi odaklı uygulamalar için etkileşimli zekayı ve küratöryel ve yönetişim süreçleri için sahne arkası zekayı kapsamaktadır.
  • Bu çalışma, BDM destekli müze sistemlerinin geliştirilmesine yönelik araştırma zorlukları, gelecek yönelimleri ve pratik hususlara ilişkin bilgiler sunmayı amaçlamaktadır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Large Language Models (LLMs) have recently emerged as a transformative technology for museums, enabling a shift from static content delivery toward interactive and intelligent systems. However, existing studies and deployments remain fragmented, with a lack of systematic analysis of how LLM capabilities align with the unique goals, constraints, and values of museum contexts. This gap motivates the need for a unified survey that views LLM-based systems not only as technical tools, but also as components embedded within cultural, educational, and institutional settings. This survey provides a comprehensive overview of how LLMs are being integrated into museums, covering both interactive intelligence for visitor-facing applications and backstage intelligence that supports curatorial and governance processes. By synthesizing prior work and emerging practices, we aim to offer valuable insights into research challenges, future directions, and practical considerations for developing LLM-enabled museum systems that are robust, responsible, and aligned with long-term cultural heritage objectives. CCS Concepts: • General and reference → Surveys and overviews; • Social and professional topics → Cultural characteristics; • Human-centered computing → Empirical studies in interaction design; • Computing methodologies → Artificial intelligence.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Journal on Computing and Cultural Heritage, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Müzecilik

MuseologyArts and Humanities