Papasakokite apie savo darbą.
Esu Barselonos superkompiuterių centro (BSC-CNS)vyresnysis mokslo darbuotojas ir trijų mūsų grupės projektų pagrindinis tyrėjas. Vienas iš jų - "Saint George on a Bike" - yra "CEF Telecom" (viešųjų atvirųjų duomenų) projektas, kurį mes dirbame su "Europeana Foundation". Tai skiriasi nuo mūsų tipiškesnio dėmesio pažangiesiems miestams, siekiant ištirti, kaip technologijos, ypač dirbtinis intelektas, gali pagerinti mūsų žinias apie kultūros paveldą ir padaryti jį prieinamesnį ne specialistams. Mūsų požiūris remiasi neuroniniais tinklais, kalbos modeliais ir semantinėmis išvadomis, kad automatiškai generuotų praturtintus metaduomenis ir antraštes ikonografiniams paveikslams nuo 12 iki 18 amžiaus.
Koks buvo jūsų karjeros kelias į savo vaidmenį?
Mano mokslinių tyrimų karjera apėmė keletą skirtingų sričių, susijusių su bendra programavimo kalbos dizaino tema. Mano fonas leido man pritaikyti savo žinias apie aparatūrą (automatinę sistemos sintezę per savo doktorantūrą ir "PostDoc" MIT) plačiai paskirstytose sistemose, aktorių modeliuose ir programinės įrangos inžinerijoje, dirbant "IBM Research", ir įterptųjų sistemų metu, kai dirbau Madrido Universidad Carlos III kviestiniu profesoriumi. Bendradarbiaudamas su Universitat Pompeu Fabra, taip pat pritaikiau mašinų mokymosi metodus, kad išmokčiau išraiškingus operos dainininkų modelius, ir kartu su Carlos III universitetu ir Carlos III sveikatos institutu Madride sukūriau infekcinių ligų simuliatorių, kurį dabar pritaikėme COVID-19.
Su kuo šiuo metu dirbate?
Mes pusiaukelėje per Saint George ant dviračio, ir tuo metu, kai mūsų dėmesys kreipiasi į jungiant duomenų gavybos rezultatus ir gilaus mokymosi metodą. Mes vystome tai su semantinėmis iš viršaus į apačią daromomis išvadomis, kad sukurtume vizualinius ryšius ir pagerintume objektų, kuriuos aptinkame paveiksluose, etiketes. Tai įdomus laikas, kuris atveria vis įdomesnius mokslinių tyrimų klausimus!
Kaip grupė, kultūros paveldas yra labai turtinga sritis, turinti didžiulį dirbtinio intelekto potencialą. Nors tai yra sritis, su kuria mes visi galime susieti, nė vienas iš mūsų nėra specialistas ir bendras darbas su kultūros paveldo ekspertais yra labai svarbus. Mūsų bendradarbiavimas su Europeana šiuo atžvilgiu iki šiol buvo labai teigiamas. Šis projektas yra atviros durys į lauką, kurio anksčiau nesvarstėme, ir mes labai džiaugiamės galimybėmis ir galimu bendradarbiavimu su įvairiais suinteresuotaisiais subjektais šiam darbui - nuo muziejų iki neįgaliųjų ar švietimo.
Kokia, jūsų nuomone, yra didžiausia dirbtinio intelekto teikiama galimybė kultūros paveldo sektoriui?
Duomenų gavyba paprastai naudojama, kai yra daug duomenų, ir mes norime iš jo išgauti žinias. Taip nėra kultūros paveldo atveju, nes jame yra nedaug įvairių stilių duomenų taškų (artefaktų). Tai sukuria ir iššūkį, ir galimybę mišriems metodams, kurie dirba kartu, kad patobulintų vienas kitą arba nustatytų neatitikimus. Tai požiūris, kurį mes bandome šiuo metu Saint George ant dviračio, su daug žadančiais rezultatais, generuodami turtingus metaduomenis apie paveiksluose vaizduojamus objektus, temas ir veiksmus.
Manau, kad didžiausia galimybė, kurią šie turtingi metaduomenys gali suteikti kultūros paveldo sektoriui, yra jų poveikis kultūros vartotojams, atgaivinant ir plečiant susidomėjimą kultūra, kad ji būtų lengviau virškinama, palyginama ir plintanti. Tai gali prasidėti mokykliniu ugdymu ir apimti tokias sritis kaip kūrybinė pramonė ar kultūrinis turizmas. Gilesniu lygmeniu kultūra atspindi žmonių ir visuomenių tapatybę visais laikais, o geresnis mūsų praeities, jos šališkumo ir nelygybės supratimas galėtų padėti mums tapti įtraukesne ir tolerantiškesne visuomene.
Koks didžiausias iššūkis?
Manau, kad techniškai sudėtingiausias DI aspektas kultūros pavelde yra prasmės, simbolių ir sveiko proto užfiksavimas. Tai iš esmės žmogiškos pastangos ir yra sudėtingesnės problemos nei tiesiog koreliacijos mokymasis, nes jos modeliuoja samprotavimus, pagrįstus žiniomis, kurios retai yra pradinių duomenų dalis.
Darbas, kurį mes sekame Saint George ant dviračio, sprendžia įdomią techninę problemą, suteikiant AI kultūrinę įžvalgą. Pagrindinis iššūkis yra suprasti kontekstą tuo metu, kai buvo sukurtas vaizdas, kontekstą, už kurio simboliai, tradicijos ir taisyklės, kurias jis atspindi, praranda prasmę.
2018 m. atliktas tyrimas rodo, kad tik 12 proc. mašinų mokymosi tyrėjų yra moterys. Kaip manote, ką galima padaryti, kad į šią sritį patektų daugiau moterų?
Mano fonas yra kompiuterinės sistemos, o ne dirbtinis intelektas, o kai buvau klasės mokykloje, dauguma moterų mūsų pastate iš tikrųjų buvo dirbtinis intelektas, o skaičiai buvo gana dideli. Nepaisant to, jūsų minima procentinė dalis susijusi su mašinų mokymusi, kuris yra tik viena DI sritis. Tiesa, jei pažvelgsime į didelį dokumentų skaičių, gali atrodyti, kad jis užėmė visą lauką!
Kompiuterių mokslas visada buvo vyrų dominuoja; Manau, kad sritys, kuriose dauguma darbuotojų yra vyrai, kelia problemų ne tik moterims, bet ir visiems, kurie nėra pernelyg konkurencingi, (atrodo) agresyvūs, atkaklūs ar tiesiog pakankamai garsiai. Atsižvelgiant į tai, manau, kad pozityvūs veiksmai turi būti taikomi labai atsargiai. Ne visi mokosi ar geriausiai dirba pagal tuos pačius procesus, taip pat jie nebūtinai laiko tą patį kaip stiprybę ar silpnybę. Manau, kad mums reikia ne tik suteikti daugiau galimybių žmonėms, kurie netelpa į kanonus, bet ir leisti jiems daryti dalykus kitaip ir būti skirtingai įvertintiems už tai, ką jie gali atnešti prie stalo.
Patirtyje akademinėje bendruomenėje ir pramonėje ne kartą mačiau, kad dauguma - ne visos - moterys yra labai motyvuotos tuo, kaip jų darbas bus taikomas, ir linkusios prisijungti prie sričių, kurios turi tam tikrą ryšį su visuomene ar individu. Dirbtinio intelekto srityje tai gali būti atpažinimas (balsas, veidas), kalba, kognityviniai procesai, samprotavimai ar taikomosios programos švietimo, sveikatos ar kultūros srityse. Aš neturiu recepto, kaip pritraukti moteris į šią sritį, bet manau, kad AI yra geriau įrengta nei kitos kompiuterių mokslo sritys. Manau, kad tai nėra pats optimistiškiausias požiūris, atsižvelgiant į skaičius.
Dėkojame Maria-Cristina už dalijimąsi savo patirtimi ir įžvalgomis! Daugiau informacijos apie jos darbą „Saint George on a Bike“ galite rasti interviu projekto interneto svetainėje ir sužinoti apie mūsų dėmesį dirbtiniam intelektui.