Definice a pojmy pro umělou inteligenci
Terminologie umělé inteligence může být složitá, takže si vyjasněme některé definice. Při čtení našich příspěvků můžete vidět pojmy jako „strojové učení“, „hluboké učení“, „modely“ nebo „odborná příprava“. Strojové učení vs. hluboké učení je běžnou oblastí zmatku pro ty, kteří nejsou obeznámeni s technikami umělé inteligence.
Strojové učení se skládá ze souboru algoritmů, které se automaticky učí z dat. Hluboké učení je druh strojového učení, které vyniká při řešení problémů s vysokou dimenzionalitou (kde je počet funkcí mnohem větší než počet pozorování). Do této kategorie spadá počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka. Hluboké učení využívá rodinu modelů inspirovaných strukturou a fungováním mozku (umělých neuronových sítí), které se efektivně učí extrahovat relevantní funkce z dat. Výsledkem tréninku algoritmu strojového učení je prediktivní "model", který lze použít ke generování dalších metadat z obsahu.
V současné době všichni víme o datových modelech, jako je datový model Europeana. Jsou mechanismem, který pomáhá institucím kulturního dědictví strukturovat metadata týkající se objektů kulturního dědictví. Ale co máme na mysli, když mluvíme o modelu umělé inteligence? Je to algoritmus, který byl vyškolen k určitému úkolu - například k určení, zda vidí jablko nebo pomeranč. Bude vyškolen, aby zjistil klíčové vlastnosti jablek a pomerančů a to, zda jsou přesné, či nikoli. Jedná se o základní příklad, ale princip je stejný jako při škálování - vyžaduje to jen mnohem více dat.
Umělá inteligence pro kulturní dědictví
S naším příkladem jablek a pomerančů si již můžete začít představovat, jak je umělá inteligence cenná pro kulturní dědictví. Umělá inteligence je schopna generovat rozsáhlé množství dat, která lze využít k obohacení sbírek kulturního dědictví, což usnadňuje jejich zkoumání, takže lidé mohou najít to, co hledají, instituce se mohou propojit s jinými sbírkami a mnoho dalšího.
A protože již existuje tolik digitalizovaných dat a materiálů o kulturním dědictví, které popsali důvěryhodní odborníci na kulturní dědictví, je kvalita těchto dat nesmírně cenná. Například místo toho, abyste vybrali 100 000 náhodných obrazů z internetu a vytrénovali model proti nim, abyste rozpoznali „impresionistické umění“, můžete použít materiály kulturního dědictví, které již budou schopny poskytnout rady a pokyny pro přesnost. Umělá inteligence však přesahuje rámec obrazů – v současné době se uplatňuje ve všech oblastech materiálu kulturního dědictví z 3D zobrazování, zvuku, videa a textu.
Umělá inteligence a Europeana
Pro Europeanu by potenciál, který má umělá inteligence pro zlepšení kvality dat, což je trvalý bod bolesti pro uživatele sběru, mohl nabídnout vzrušující příležitosti. Ve strategii Europeana na období 2020–2025 je umělá inteligence několikrát zdůrazněna jako prostředek ke zlepšení kvality údajů. Plán uvádí:
„Ruční zlepšování kvality metadat milionů záznamů z různých zdrojů vyžaduje obrovské množství času a zdrojů. Uplatňování nástrojů umělé inteligence a sítí strojového učení pro automatické obohacování v kombinaci s lidskými znalostmi poskytovanými odborníky v dané oblasti nabízí pozoruhodnou příležitost ke zlepšení kvality metadat.“
Ale s velkou mocí přichází velká zodpovědnost. Umělá inteligence představuje řadu etických výzev, které je třeba pečlivě zvážit. V současné době existuje v celé Evropě několik iniciativ, které se zabývají etickými otázkami umělé inteligence, a Europeana bude pracovat v souladu s etickými pokyny Evropské komise pro důvěryhodnou umělou inteligenci.
V nadcházejících týdnech budeme sdílet činnosti, včetně výsledků umělé inteligence EuropeanaTech v souvislosti s pracovní skupinou GLAM a otevřenou výzvou pracovní skupiny pro vytváření datových souborů strojového učení založených na datech Europeany, jakož i zkoumání projektů kulturního dědictví souvisejících s umělou inteligencí. Přečtěte si o práci, která probíhá interně v nadaci Europeana, a jelikož je březen měsícem ženské historie, budeme také zdůrazňovat a vést rozhovory se ženami, které stojí v čele projektů a výzkumu v oblasti umělé inteligence a odvětví kulturního dědictví.
Sledujte novinky Europeany Pro a připojte se ke komunitě EuropeanaTech a zapojte se do její práce!