Разкажете ни за работата си.
Аз съм старши научен персонал в Центъра за суперкомпютри в Барселона (BSC-CNS)и главен изследовател на три проекта в нашата група. Един от тях - Saint George on a Bike - е проект на CEF Telecom (Public Open Data), по който работим с фондация Europeana. Тя се отклонява от нашия по-типичен акцент върху интелигентните градове, за да проучи как технологиите, и по-специално изкуственият интелект, могат да подобрят познанията ни за културното наследство и да го направят по-достъпно за неспециалисти. Нашият подход разчита на невронни мрежи, езикови модели и семантичен извод, за да генерира автоматично обогатени метаданни и надписи за иконографски картини от 12-ти до 18-ти век.
Какъв беше кариерният ви път към ролята ви?
Изследователската ми кариера обхваща няколко различни области, свързани чрез общата тема за дизайн на програмен език. Моят опит ми позволи да приложа знанията си за хардуера (автоматичен системен синтез по време на докторантурата и постдокторанта ми в MIT) към широко разпространени системи, актьорски модели и софтуерно инженерство, докато работя в IBM Research, и вградени системи по време на моето време като гостуващ професор в Universidad Carlos III в Мадрид. Също така приложих техники за машинно обучение, за да науча експресивни модели за оперни певци в сътрудничество с Universitat Pompeu Fabra и съвместно изградихме симулатор за инфекциозни заболявания, който сега сме настроили за COVID-19 в сътрудничество с университета Карлос III и здравния институт Карлос III в Мадрид.
Върху какво работиш в момента?
Ние сме на половината път през Свети Георги на велосипед и в точката, в която фокусът ни се обръща към свързването на резултатите от подхода за извличане на данни и дълбоко обучение. Разработваме това със семантични изводи отгоре надолу, за да генерираме визуални взаимоотношения и да подобрим етикетите на обектите, които откриваме в картините. Това е вълнуващо време, което отваря все по-интересни изследователски въпроси!
Като група намираме културното наследство за изключително богата област с огромен потенциал за изкуствен интелект. Въпреки че това е област, към която всички ние можем да се отнасяме, никой от нас не е специалист и съвместната работа с експерти в областта на културното наследство е от основно значение. Сътрудничеството ни с Europeana досега беше много положително в това отношение. Този проект е отворена врата към област, която не сме разглеждали преди, и сме много развълнувани от възможностите и възможните сътрудничества с различни видове заинтересовани страни за тази работа - от музеи до хора с увреждания или образование.
Каква според Вас е най-голямата възможност, която ИИ предоставя за сектора на културното наследство?
Извличането на данни обикновено се използва, когато са налични огромни количества данни и искаме да извлечем знания от тях. Не такъв е случаят с културното наследство, което има ограничен брой данни (артефакти) от много различни стилове. Това създава както предизвикателство, така и възможност за смесени подходи, които работят заедно, за да се усъвършенстват взаимно или да откриват несъответствия. Това е подходът, който се опитваме в момента в Saint George on a Bike, с обещаващи резултати по отношение на генерирането на богати метаданни за обектите, темите и действията, изобразени в картините.
Вярвам, че най-голямата възможност, която тези богати метаданни могат да предоставят на сектора на културното наследство, се крие в неговото въздействие върху потребителите на културата, съживяването и разширяването на интереса към културата, което я прави по-смилаема, по-свързана и по-широко разпространена. Това може да започне с училищното образование и да обхване области като творческите индустрии или културния туризъм. На по-дълбоко равнище културата отразява идентичността на хората и обществата във времето и по-доброто разбиране на нашето минало, неговите предубеждения и неравенства би могло да ни помогне да станем по-приобщаващо и толерантно общество.
Кое е най-голямото предизвикателство?
Считам, че технически най-трудният аспект за ИИ в културното наследство е улавянето на смисъл, символи и здрав разум. Това са фундаментално човешки начинания и представляват по-трудни проблеми, отколкото просто изучаване на корелации, тъй като моделират разсъждения, основани на знания, които рядко са част от входните данни.
Работата, която следваме в Saint George on a Bike, се занимава с интересния технически проблем за предоставяне на AI с културна проницателност. Основното предизвикателство е да се разбере контекстът по времето, когато е създаден образът, контекстът, извън който символите, традициите и правилата, които той отразява, губят смисъл.
Проучване от 2018 г. показва, че само 12% от изследователите на машинно обучение са жени. Какво мислите, че може да се направи, за да се насърчат повече жени в тази област?
Професионалният ми опит е в областта на компютърните системи, а не на изкуствения интелект, и когато завърших училище, повечето жени в нашата сграда всъщност бяха в областта на изкуствения интелект и цифрите бяха сравнително високи. Въпреки това процентът, който споменавате, се отнася до машинното самообучение, което е само една област в ИИ. Вярно е, че ако погледнем огромния брой документи, може да изглежда, че той е поел цялата област!
Компютърните науки винаги са били доминирани от мъже; Мисля, че областите, в които по-голямата част от работниците са мъже, повдигат проблеми не само за жените, но и за всеки, който не е суперконкурентен, (изглежда) агресивен, асертивен или просто достатъчно силен. Като се има предвид това, считам, че утвърдителните действия трябва да се прилагат много внимателно. Не всеки се учи или работи най-добре, следвайки едни и същи процеси, нито непременно счита едно и също нещо за сила или слабост. Вярвам, че не трябва просто да даваме повече възможности на хора, които не отговарят на каноните, а по-скоро да им позволим да правят нещата по различен начин и да бъдат оценявани по различен начин за това, което могат да донесат на масата.
В опита си в академичните среди и промишлеността многократно съм виждал, че повечето - не всички - жени са силно мотивирани от начина, по който ще се прилага тяхната работа, и са склонни да се присъединят към области, които имат някаква връзка с обществото или индивида. В ИИ те могат да бъдат разпознаване (глас, лице), език, когнитивни процеси, разсъждения или приложения за образование, здравеопазване или култура. Нямам рецепта за това как да привличам жени на полето, но мисля, че ИИ е по-добре подготвен от други области на компютърните науки, за да направи това. Предполагам, че това не е най-оптимистичната гледна точка, като се имат предвид цифрите.
Благодаря на Мария-Кристина за споделянето на нейния опит и прозрение! Можете да научите повече за нейната работа по „Свети Георги на велосипед“ в интервю на уебсайта на проекта и да разгледате нашия фокус върху ИИ.