Šių metų pradžioje „Europeana Pro“ naujienose nagrinėta, kad DI turi didžiulį potencialą kultūros paveldo sektoriuje. Ji suteikia galimybę generuoti didelius duomenų kiekius, kad būtų galima praturtinti paveldo kolekcijas, kad jas būtų lengviau tyrinėti ir susieti. Nuo 2019 m. gruodžio mėn. „EuropeanaTech“ dirbtinio intelekto, susijusio su GLAM, darbo grupė siekė atlikti perspektyvų vertinimą, kad ištirtų šios technologijos vaidmenį ir poveikį šiame sektoriuje ir geriau suprastų projektus, kuriuose ji naudojama.
Sektoriaus tyrimas
2020 m. rugsėjo mėn. darbo grupė apklausė galerijose, bibliotekose, archyvuose ir muziejuose (GLAM), mokslinių tyrimų institucijose ir platesniame pramonės sektoriuje (įskaitant technologijų tiekėjus ir kūrybos pramonę) dirbančius specialistus. Per apklausą gauti 56 atsakymai, o rezultatai suteikia vertingų įžvalgų apie DI naudojimą kultūros paveldo sektoriuje.
Beveik visi respondentai (91,8 proc.) domėjosi bent viena DI tema, o daugiau kaip pusė jų (54 proc.) turėjo patirties šioje srityje. Kelios delegacijos nurodė, kad jau vykdo su dirbtiniu intelektu susijusius projektus, kuriais daugiausia siekiama skaitmeninimo ir aptinkamumo. Tačiau daugelis žmonių taip pat pranešė apie sunkumus dirbant su dirbtiniu intelektu, visų pirma susijusius su įgūdžiais ir ekspertinėmis žiniomis, kurių reikia darbuotojams vykdant projektus, ir tinkamai anotuotų mokymo duomenų trūkumu.
Įžvalgos iš interviu
Be apklausos, darbo grupė apklausė aštuonis kultūros paveldo specialistus iš įvairių Europos institucijų. Jų atsakymai suteikia daug perspektyvų dėl kultūros paveldo įstaigų požiūrio į dirbtinį intelektą ir yra įtraukti į ataskaitą kaip atvejų tyrimai.
Visi, kurie dalyvavo pokalbyje, sutiko, kad dirbtinis intelektas turi didelį kultūros paveldo potencialą, ir norėjo ištirti tolesnį jo naudojimą. Daugybė atsakymų aiškiai parodė, kad DI atliks vis svarbesnį ir vertingesnį vaidmenį visoje kultūros organizacijų veikloje, ypač prieigos, metaduomenų gavybos ir praturtinimo srityse. Tačiau, kaip ir apklausoje, daugelis žmonių nurodė problemas, su kuriomis susiduria dirbdami su dirbtiniu intelektu, pabrėždami tarpžinybinio bendradarbiavimo poreikį, sudėtingą duomenų su tinkamomis anotacijomis trūkumą ir dirbtinio intelekto integravimo į esamą infrastruktūrą sudėtingumą. Jie taip pat išreiškė susirūpinimą dėl etikos ir dėl to, kaip geriausiai parodyti dirbtinio intelekto taikymo vertę ir apie ją pranešti.
Svarstymai dėl ataskaitos: Iššūkiai ir galimybės
Iš šios darbo grupės rezultatų akivaizdu, kad DI ir mašinų mokymosi projektai jau vykdomi GLAM ir vykdomi kelerius metus, net jei jie ne visada buvo matomi. Tikimės, kad šios darbo grupės veiklos rezultatai bus vienas iš būdų dalytis šiuo darbu ir jį skatinti!
Nors matėme akivaizdų susidomėjimą dirbtiniu intelektu ir jo entuziazmą visame sektoriuje, taip pat yra kliūčių. Žmonės pranešė, kad gali praeiti daug laiko, kol DI strategijos ar mokslinių tyrimų rezultatai taps akivaizdūs, o tai reiškia, kad kartais gali būti sunku įtikinti organizacijas, kad darbas yra būtinas. Ataskaitoje pateikiama įžvalgų apie pagrindinius iššūkius, su kuriais susiduria GLAM, pradedant prieiga prie mokymo duomenų, etiniais aspektais ir klausimais, susijusiais su projektų išplėtimu iki įgyvendinimo visoje institucijoje. Dirbtinis intelektas nėra laikomas greitu technologiniu sprendimu humanitariniams mokslams, ir būtent dėl šio daug laiko atimančio aspekto dalijimasis duomenimis ir žiniomis atrodo labai svarbus šių projektų tęstinumui ir sėkmei.
Ateities planai
EuropeanaTech bendruomenė toliau rems keitimąsi žiniomis apie dirbtinį intelektą ir sieks toliau bendradarbiauti su kitomis iniciatyvomis, kad padidintų jo poveikį. Darbo grupė ir „EuropeanaTech“ iniciatyvinė grupė nustatė šio būsimo darbo, kuriame daugiausia dėmesio skiriama keitimosi žiniomis, dalijimosi duomenimis ir strateginio indėlio temoms, veiksmų kryptis:
Norime keistis žiniomis per internetinį seminarą „EuropeanaTech x AI“ ir organizuodami kitus renginius, kuriuose daugiausia dėmesio skiriama konkrečioms temoms ir bendradarbiavimui su Kultūros DI laboratorija, AI4LAM ir „Muziejai + DI tinklas“. Jei turite idėjų, kreipkitės į Europeanos mokslinių tyrimų ir plėtros vadovą Antoine Isaac, [email protected].
Atsižvelgdama į „EuropeanaTech“ uždavinį, susijusį su DI ir (arba) MD duomenų rinkiniais, „Europeana“ pradėjo skelbti duomenų rinkinius, kurie gali būti aktualūs DI taikomosioms programoms, „Europeanos“ bendruomenėje Zenode. Pirmasis indėlis yra stiliaus klasifikavimo duomenų rinkinys iš V4Design projekto.
Strateginis indėlis bus grindžiamas šioje galutinėje ataskaitoje pateiktais svarstymais, be kita ko, integruojant ir susiejant naujas DI sistemas su esamomis sistemomis, viešai dalijantis modeliais, parengtais kultūros paveldo kolekcijoms būdingose srityse, diegiant DI etišku ir teisėtu būdu ir mažinant mokymo modelių ir apdorojimo dideliu mastu anglies pėdsaką.
Sekite „EuropeanaTech“ darbą, kad sužinotumėte, kaip tai vyksta, ir atsisiųskite bei perskaitykite visą ataskaitą!