Povězte nám o své současné roli.
Jsem odborný asistent v Multimedia Computing Group na Delft University of Technology v Nizozemsku. Vedle toho působím také jako koncertní pianista, zejména v Magma Duu, společně s Emmy Storms (housle).
Jaká byla vaše kariérní cesta k vaší současné roli?
Na střední škole jsem měl velmi široké spektrum zájmů, ale především jsem se chtěl dozvědět více o hudbě. Po ukončení studia jsem plánoval jít na konzervatoř a začal jsem zkoumat možnosti, jak udělat druhý major vedle hudebních studií. Na den otevřených dveří na Delft University of Technology jsem náhodně narazil na demonstraci hlavní informatiky, která představovala studentský projekt na vytvoření uživatelsky přívětivějšího rozhraní. Toto demo mi umožnilo uvědomit si, že počítačová věda by mohla vést ke společensky užitečným aplikacím, a to se zdálo být hlavní, kterou bych mohl dělat souběžně se studiem na konzervatoři.
Během studií jsem si všiml, že když jsem dělal výzkum repertoáru online, bylo stále docela těžké najít zdroje a nahrávky, které jsem potřeboval. To mě zajímalo o výzkum v oblasti hudební organizace, vyhledávačů a doporučovacích systémů. Získal jsem evropské doktorské stipendium společnosti Google, které mi umožnilo získat titul PhD a dále se v této oblasti věnovat výzkumu, a také jsem se dostal na různé stáže ve společnosti, kde jsem pracoval jako softwarový inženýr v oblasti hudebních služeb společnosti Google. Když jsem dokončoval doktorát, debatoval jsem o kariéře v průmyslu v Silicon Valley nebo o tom, že zůstanu v akademické sféře. Magma Duo však bylo poté vybráno pro národní trajektorii profesního rozvoje v Nizozemsku a pracovní místo bylo otevřeno v Delftu. Takže se zdá, že osudy si přály, abych zůstal blízko domova, a tak jsem se dostal do své současné role.
Na čem teď pracuješ?
Pracuji na technologiích, které umožňují lidem rozšířit si obzory, když jsou konfrontováni s rozsáhlými sběry informací. Zajímají mě otázky platnosti: zda můžeme skutečně měřit a optimalizovat to, co máme v úmyslu. Ve svém výzkumu pracuji na metodách, které nám mohou poskytnout systematičtější vhled do této problematiky a ukázat nám, kde se ještě můžeme zlepšit.
Všechny tyto zájmy mají své kořeny v mých hudebních zkušenostech. Kromě jejich zkoumání v kontextu hudebních sbírek však v současné době pracuji na širších společenských aplikacích, včetně budování sbírek ve veřejných knihovnách; prověřování uchazečů v žádostech o zaměstnání na základě údajů; a důvěryhodné postupy strojového učení v odvětví finančních technologií. Ve všech těchto případech musí odpovědná a důvěryhodná umělá inteligence velmi vědomě zohledňovat lidskou interpretaci; To je oblast, kde jsem si při práci na hudbě vypěstoval silnou citlivost.
Jaká je podle vás největší příležitost, kterou umělá inteligence představuje pro odvětví kulturního dědictví?
Umělá inteligence může být katalyzátorem k tomu, aby se více našeho kulturního dědictví dostalo k širšímu publiku. Může nám pomoci v komplexnější navigaci a přístupu ke sbírkám a vytváření spojení a objevů, které bychom jinak nenašli.
Jaká je největší výzva?
V oblasti scénického umění jsem již dlouhou dobu viděl, jak se toto odvětví zdráhá ohledně umělé inteligence a digitálních inovací. Během krize COVID-19 jsme byli nuceni k mnohem digitálnějšímu způsobu práce a komunikace, což zvýšilo povědomí o tom, že digitální inovace mohou být přínosné a potřebné. Zároveň kvůli škodám způsobeným krizí se tento sektor více než kdy jindy snaží udržet nad vodou. Takže nyní jsme v podivné situaci, že koncepčně existuje opravdu mnoho příležitostí, ale prakticky je těžké strukturálním a strategickým způsobem zvýšit digitální inovace a připravenost na umělou inteligenci v tomto odvětví.
Co doufáte, že za pět let přinese umělá inteligence do kulturního dědictví?
Doufám, že za pět let vytvoříme dostatečný impuls k tomu, aby umělá inteligence umožnila širší i hlubší propojení se zdroji kulturního dědictví. Doufám, že umělá inteligence pomůže více z nás uvědomit si, že tyto zdroje nejsou jen prašné objekty z minulosti, aby se daly na podstavce a sledovaly z dálky, ale že k nám stále mohou skutečně mluvit a utvářet naše perspektivy i dnes. Kulturní zdroje mají navíc spletitosti, které je dnes s umělou inteligencí stále velmi obtížné napravit (například umožnit různé paralelní lidské výklady a perspektivy a nespadat do jasně oddělitelných kategorií). To jsou přesně ty složitosti, které potřebujeme lépe pochopit pro širší a odpovědné aplikace umělé inteligence. Takže také doufám, že za pět let bude oblast umělé inteligence díky poznatkům, které jsme získali v kulturním odvětví, diferencovanější.
Studie z roku 2018 naznačuje, že pouze 12% výzkumných pracovníků strojového učení jsou ženy. Co si myslíte, že by se dalo udělat pro to, aby se do této oblasti dostalo více žen?
Nejprve bych chtěl zdůraznit to, co se běžně navrhuje: podporovat mentoring a zviditelňovat ženy v terénu. Zdůrazněte jejich kariérní trajektorie a osobní příběhy a zkušenosti, aby mohly být vzorem pro nové generace. Kromě toho také nadále zdůrazňovat a oslavovat jejich technické příspěvky a jejich dopad.
Kromě toho je mnoho současných příběhů o umělé inteligenci a strojovém učení o tom, jak „být nejsilnější“, jak z největších dat získat nejpřesnější modely. Pro mě to rozhodně mělo trochu alfa mužskou atmosféru, se kterou jsem nebyla vždy tak spokojená. Při porovnání modelu s 90 % přesností s modelem s 99 % přesností se mohou chyby ve výši 1 %, jichž se dopustil model s 99 % přesností, ukázat jako katastrofičtější nebo méně vysvětlitelné než chyby ve výši 10 %, jichž se dopustil model s 90 % přesností. V současné době vidím, jak se tato oblast rozvíjí, aby se v tomto ohledu skutečně stala diferencovanější a obecně byla více ohleduplná k dopadu předpokládaných aplikací; díky tomuto vývoji se v této oblasti cítím vítanější a dovedu si představit, že to bude platit pro více kolegyň.
Děkujeme Cynthii za sdílení jejích zkušeností a vhledu! Chcete-li se dozvědět více o umělé inteligenci a kulturním dědictví, zaměřte se na umělou inteligenci v Europeaně Pro.