Definicije i pojmovi za umjetnu inteligenciju
Terminologija umjetne inteligencije može biti složena, stoga pojasnimo neke definicije. Tijekom čitanja naših objava možda ćete vidjeti pojmove kao što su „strojno učenje”, „duboko učenje”, „modeli” ili „osposobljavanje”. Strojno učenje u odnosu na duboko učenje zajedničko je područje zabune za one koji nisu upoznati s tehnikama umjetne inteligencije.
Strojno učenje sastoji se od skupa algoritama koji automatski uče iz podataka. Duboko učenje je vrsta strojnog učenja koja se ističe u rješavanju problema s visokom dimenzionalnošću (gdje je broj značajki mnogo veći od broja promatranja). Računalni vid i obrada prirodnog jezika pripadaju ovoj kategoriji. Duboko učenje koristi obitelj modela inspiriranih strukturom i funkcioniranjem mozga (umjetne neuronske mreže) koji učinkovito uče izvući relevantne značajke iz podataka. Ishod treninga algoritma strojnog učenja je prediktivni "model" koji se može koristiti za generiranje dodatnih metapodataka iz sadržaja.
Dosad svi znamo za podatkovne modele, kao što je podatkovni model Europeane. Riječ je o mehanizmu koji institucijama baštine pomaže u strukturiranju metapodataka povezanih s predmetima baštine. Ali što mislimo kada govorimo o AI modelu? To je algoritam koji je osposobljen za obavljanje određenog zadatka, na primjer, kako bi se utvrdilo vidi li jabuku ili naranču. Osposobljavat će se za traženje ključnih svojstava jabuka i naranči te njihove točnosti. Ovo je rudimentarni primjer, ali princip je isti kao i vi - to samo zahtijeva puno više podataka.
Umjetna inteligencija za kulturnu baštinu
Uz naš primjer jabuka i naranči već možete početi zamišljati koliko je umjetna inteligencija vrijedna za kulturnu baštinu. Umjetna inteligencija može generirati velike količine podataka koji se mogu upotrijebiti za obogaćivanje zbirki baštine, što olakšava njihovo istraživanje kako bi ljudi mogli pronaći ono što traže, a instituti se mogu povezati s drugim zbirkama i još mnogo toga.
Budući da već postoji toliko digitaliziranih podataka i materijala o kulturnoj baštini koje su opisali pouzdani stručnjaci za baštinu, kvaliteta podataka iznimno je vrijedna. Na primjer, umjesto da odaberete 100 000 nasumičnih slika s interneta i trenirate model protiv njih kako biste prepoznali „impresionističku umjetnost”, možete upotrijebiti materijale o baštini koji će već moći dati savjete i smjernice za točnost. Međutim, umjetna inteligencija ne obuhvaća samo slike, već se trenutačno primjenjuje u svim područjima materijala kulturne baštine, od 3D snimanja, zvuka, videozapisa i teksta.
Umjetna inteligencija i Europeana
Kad je riječ o Europeani, potencijal umjetne inteligencije za poboljšanje kvalitete podataka, stalne točke boli za korisnike koji prikupljaju podatke, mogao bi ponuditi uzbudljive mogućnosti. U strategiji Europeana za razdoblje 2020. 2025. umjetna inteligencija više je puta istaknuta kao sredstvo za postizanje poboljšanja kvalitete podataka. U planu se navodi:
„Za redovito poboljšanje kvalitete metapodataka milijuna zapisa iz različitih izvora potrebno je mnogo vremena i resursa. Primjena alata umjetne inteligencije i mreža za strojno učenje za automatsko obogaćivanje, u kombinaciji s ljudskim znanjem koje pružaju stručnjaci iz područja, pruža iznimnu priliku za poboljšanje kvalitete metapodataka.”
Ali s velikom moći, dolazi velika odgovornost. Umjetna inteligencija predstavlja brojne etičke izazove koje treba pomno razmotriti. U cijeloj Europi trenutačno postoji nekoliko inicijativa kojima se razmatraju etička pitanja povezana s umjetnom inteligencijom, a Europeana će djelovati u skladu s etičkim smjernicama Europske komisije za pouzdanu umjetnu inteligenciju.
U nadolazećim tjednima razmjenjivat ćemo aktivnosti, uključujući rezultate EuropeanaTech umjetne inteligencije u vezi s radnom skupinom za GLAM-ove i otvorenim izazovom radne skupine za stvaranje skupova podataka za strojno učenje na temelju podataka Europeane, kao i istraživanje projekata kulturne baštine povezanih s umjetnom inteligencijom. Čitat ćete o radu koji se odvija interno u Zakladi Europeana, a s obzirom na to da je ožujak Mjesec povijesti žena, isticat ćemo i intervjuirati žene koje vode projekte i istraživanja u području umjetne inteligencije i sektora kulturne baštine.
Nastavite više provjeravati vijesti Europeane Pro i pridružite se zajednici EuropeanaTech kako biste se uključili u rad Europeane!