Mesélj nekünk a munkádról.
A barcelonai szuperszámítógépesközpont (BSC-CNS)vezető kutatója és csoportunk három projektjének vezető kutatója vagyok. Az egyik ilyen - Saint George on a Bike - egy CEF Telecom (Nyilvános Nyílt Adatok) projekt, amelyen az Europeana Alapítvánnyal dolgozunk. Eltávolodik az intelligens városokra való tipikusabb összpontosításunktól annak feltárása, hogy a technológia és különösen a mesterséges intelligencia hogyan javíthatja a kulturális örökséggel kapcsolatos ismereteinket, és hogyan teheti hozzáférhetőbbé azt a nem szakemberek számára. Megközelítésünk neurális hálózatokra, nyelvi modellekre és szemantikai következtetésekre támaszkodik, hogy automatikusan dúsított metaadatokat és feliratokat generáljon a 12-18. századi ikonográfiai festményekhez.
Milyen karriert futottál be a szerepedhez?
Kutatói pályafutásom számos különböző területet ölelt fel, amelyek a programozási nyelv tervezésének közös témáján keresztül kapcsolódnak egymáshoz. A hátterem lehetővé tette számomra, hogy a hardver ismereteimet (automatikus rendszerszintézis a PhD és a PostDoc alatt az MIT-n) széles körben elosztott rendszerekre, színészmodellekre és szoftverfejlesztésre alkalmazzam az IBM Research-nél, és beágyazott rendszerekre a madridi III. Universidad Carlos vendégprofesszoraként. Gépi tanulási technikákat is alkalmaztam, hogy kifejező modelleket tanuljak az operaénekesek számára az Universitat Pompeu Fabrával együttműködve, és közösen építettem egy fertőző betegségek szimulátorát, amelyet most a Covid19-re hangoltunk a Carlos III Egyetemmel és a Carlos III Egészségügyi Intézettel Madridban.
Most min dolgozol?
Félúton vagyunk Szent Györgyön egy kerékpáron, és azon a ponton, ahol a hangsúly az adatbányászat és a mélytanulási megközelítés eredményeinek összekapcsolására irányul. Ezt a felülről lefelé irányuló szemantikai következtetéssel fejlesztettük ki, hogy vizuális kapcsolatokat hozzunk létre, és javítsuk a festményeken észlelt tárgyak címkéit. Ez egy izgalmas időszak, amely egyre érdekesebb kutatási kérdéseket nyit meg!
Csoportként a kulturális örökséget rendkívül gazdag területnek találjuk, amely hatalmas potenciállal rendelkezik a mesterséges intelligencia számára. Bár ez egy olyan terület, amelyhez mindannyian kapcsolódhatunk, egyikünk sem szakember, és a kulturális örökség szakértőivel való közös munka alapvető fontosságú. Az Europeanával folytatott együttműködésünk eddig nagyon pozitív volt e tekintetben. Ez a projekt egy nyitott ajtó egy olyan területre, amelyet korábban nem vettünk figyelembe, és nagyon izgatottak vagyunk a különböző típusú érdekelt felekkel való lehetőségek és lehetséges együttműködések miatt - a múzeumoktól a fogyatékkal élőkig vagy az oktatásig.
Ön szerint mi a mesterséges intelligencia által kínált legnagyobb lehetőség a kulturális örökség ágazata számára?
Az adatbányászatot általában akkor használják, amikor hatalmas mennyiségű adat áll rendelkezésre, és szeretnénk tudást kinyerni belőle. Nem ez a helyzet a kulturális örökséggel, amelynek korlátozott számú, számos különböző stílusú adatpontja (műtárgya) van. Ez kihívást és lehetőséget is teremt a vegyes megközelítések számára, amelyek együtt dolgoznak egymás finomításán vagy a következetlenségek feltárásán. Ezt a megközelítést próbáljuk ki most Saint George on a Bike-ban, ígéretes eredményekkel, amelyek gazdag metaadatokat generálnak a festményeken ábrázolt tárgyakról, témákról és akciókról.
Úgy vélem, hogy ez a gazdag metaadat a kulturális örökség ágazata számára a legnagyobb lehetőséget a kultúra fogyasztóira gyakorolt hatásában, a kultúra iránti érdeklődés felélesztésében és kiterjesztésében, emészthetőbbé, relativizálhatóbbá és mindent áthatóbbá tételében rejlik. Ez az iskolai oktatással kezdődhet, és olyan területekre is kiterjedhet, mint a kreatív iparágak vagy a kulturális turizmus. Mélyebb szinten a kultúra az emberek és társadalmak identitását tükrözi az idők során, és múltunk, előítéleteink és egyenlőtlenségeink jobb megértése segíthet abban, hogy befogadóbb és toleránsabb társadalommá váljunk.
Mi a legnagyobb kihívás?
Úgy vélem, hogy technikailag a kulturális örökségben a mesterséges intelligencia legnehezebb aspektusa a jelentés, a szimbólumok és a józan ész megragadása. Ezek alapvetően emberi törekvések, és nehezebb problémát jelentenek, mint egyszerűen a korrelációk tanulása, mivel olyan tudáson alapuló érvelést modelleznek, amely ritkán része a bemeneti adatoknak.
A Saint George on a Bike-ban végzett munkánk azzal az érdekes technikai problémával foglalkozik, hogy az AI-t kulturális betekintéssel ruházzuk fel. A fő kihívás az, hogy megértsük a kontextust abban az időben, amikor egy képet létrehoztak, azt a kontextust, amelyen kívül a szimbólumok, hagyományok és szabályok, amelyeket tükröznek, elveszítik jelentésüket.
Egy 2018-as tanulmány szerint a gépi tanulással foglalkozó kutatók mindössze 12%-a nő. Mit gondolsz, mit lehet tenni annak érdekében, hogy több nőt ösztönözzünk a területre?
A hátterem inkább a számítógépes rendszerekben van, mint az AI-ban, és amikor a gimnáziumban voltam, a legtöbb nő az épületünkben valójában az AI-ban volt, és a számok meglehetősen magasak voltak. Mindazonáltal az Ön által említett százalékos arány a gépi tanulásra vonatkozik, amely csak egy terület a mesterséges intelligencia területén. Igaz, hogy ha megnézzük a papírok puszta számát, úgy tűnhet, hogy az egész területet átvette!
A számítástechnika mindig is a férfiak uralta; Úgy gondolom, hogy azok a területek, ahol a munkavállalók többsége férfi, nemcsak a nők számára vetnek fel problémákat, hanem mindenki számára, aki nem szuper-versenyképes, (úgy tűnik) agresszív, magabiztos vagy egyszerűen elég hangos. Ennek ellenére úgy gondolom, hogy a megerősítő intézkedést nagy gondossággal kell alkalmazni. Nem mindenki tanul vagy működik a legjobban ugyanazon folyamatok követésével, és nem feltétlenül tekintik ugyanazt erőnek vagy gyengeségnek. Úgy gondolom, hogy nemcsak több lehetőséget kell adnunk azoknak az embereknek, akik nem illeszkednek a kánonokba, hanem inkább lehetővé kell tennünk számukra, hogy másképp csinálják a dolgokat, és másképp értékeljék őket, hogy mit tudnak az asztalra hozni.
Az egyetemeken és az iparban szerzett tapasztalataim során többször is láttam, hogy a legtöbb - nem minden - nőt erősen motiválja, hogy munkájukat hogyan fogják alkalmazni, és hajlamosak olyan területekhez csatlakozni, amelyek valamilyen kapcsolatban állnak a társadalommal vagy az egyénnel. A mesterséges intelligenciában ezek lehetnek a felismerés (hang, arc), a nyelv, a kognitív folyamatok, az érvelés vagy az oktatási, egészségügyi vagy kulturális alkalmazások. Nincs receptem arra, hogyan vonzzam a nőket a területre, de azt hiszem, az AI jobban fel van szerelve, mint más számítástechnikai területek. Azt hiszem, nem ez a legoptimistább nézet, tekintve a számokat.
Köszönjük Maria-Cristina-nak, hogy megosztotta tapasztalatait és betekintést! A projekt honlapján található interjúban többet megtudhat a Szent György kerékpáron című munkájáról, és felfedezheti, hogy az MI-re összpontosítunk.