Papasakokite apie savo dabartinį vaidmenį.
Nuo 2017 m. rugsėjo mėn. vadovavau Digital Humanities Research Lab Nyderlandų karališkosios menų akademijos Humanitarinių mokslų klasteryje (KNAW HuC). Mes dirbame tobulinant skaičiavimo metodus humanitarinių tyrimų. Mes daugiausia dėmesio skiriame kalbos technologijoms ir semantiniam žiniatinkliui, kartais ekskursijos į tinklo analizę ir kompiuterinę viziją. Mano darbas yra dalis mokslinių tyrimų, dalis valdymas, ir dalis skatinti bendradarbiavimą visoje Humanitarinių mokslų klasterio (trijų mokslinių tyrimų institutų aljansas).
Koks buvo jūsų karjeros kelias į dabartinį vaidmenį?
Mano BA ir MA buvo kalbos ir dirbtinio intelekto, ir aš domėjausi kalba ir kompiuteriais nuo gana anksti. Savo doktorantūros projektui daug laiko praleidau didžiausiame Nyderlandų gamtos istorijos muziejuje „Naturalis Biodiversity Center“. Mano projektas buvo finansuojamas pagal nuolatinės prieigos prie kultūros paveldo programą (CATCH), kurią Nyderlandų mokslinių tyrimų taryba vykdė 10 metų. Iš pradžių šios programos projektai buvo sukurti kaip kompiuterių mokslo departamentų ir paveldo institucijų bendradarbiavimas. Štai kur aš tikrai išmokau dirbti įvairiose srityse ir taip pat supratau, kad yra tiek daug potencialo šių skirtingų disciplinų derinyje - ir man tikrai patinka dirbti šioje sankirtoje!
Po daktaro laipsnio perėjau į kitą "CATCH" projektą "Agora", kuriame bendradarbiavome su istorikais, "Rijksmuseum" ir Nyderlandų garso ir vizijos institutu. Rinkiniuose išgavome ir sumodeliavome „kas, ką, kur ir kada“ siekdami susieti objektus pagal juose vaizduojamus ar su jais susijusius įvykius, o ne metaduomenis, pvz., kas sukūrė objektą ir kokios medžiagos buvo naudojamos. Tada padariau dar vieną postdokumentą dėl pagal 7BP finansuojamo „NewsReader“ projekto, kuriame toliau dirbau su renginiais pagrįstos informacijos išgavimu ir modeliavimu, o vėliau – su žurnalistais ir sprendimus priimančiais asmenimis.
Su kuo šiuo metu dirbate?
Turiu tris mokslinių tyrimų kryptis, kurios gali atrodyti atskirtos nuo pašalinio asmens, tačiau man yra labai susijusios su mano naudojama metodika ir tuo, kaip aš kreipiuosi į šiuos projektus! Pirmasis yra pagal programą „Horizontas 2020“ finansuojamas projektas „Odeuropa“, kuriuo siekiame, kad mūsų kvapų paveldo būtų galima ieškoti.
Taip pat esu vienas iš kultūros dirbtinio intelekto laboratorijos – įvairių Nyderlandų mokslinių tyrimų ir kultūros paveldo įstaigų bendradarbiavimo, kuriuo siekiama gerinti dirbtinį intelektą pasitelkiant kultūros paveldą ir gerinti kultūros paveldą pasitelkiant dirbtinį intelektą – mokslinių direktorių. Vienas iš dalykų, kuriuos mačiau, yra tai, kad skaitmeniniai humanitariniai tyrimai gali būti vienpusis eismas; humanitarinių mokslų mokslininkų ir archyvinių šaltinių žinios nenaudojamos DI sistemoms tobulinti. Šia laboratorija norime integruoti paveldo institucijų žinias (tiek iš jų archyvų, tiek iš jų kolekcijų valdytojų) į DI sistemas, kad jos būtų mažiau šališkos ir įtraukesnės.
Galiausiai dirbu su kolegomis iš Jungtinės Karalystės, Norvegijos ir Nyderlandų dėl nedidelio Alpro fondo finansuojamo projekto, kuriuo siekiama ištirti Nyderlandų, Vokietijos ir Jungtinės Karalystės mitybos tvarumą laikui bėgant.
Kokia, jūsų nuomone, yra didžiausia dirbtinio intelekto teikiama galimybė kultūros paveldo sektoriui?
Galime ir turėtume naudoti DI technologijas, kad kultūros paveldas taptų prieinamesnis. Tai reiškia, kad bus galima ne tik atlikti paiešką, bet ir įžvalgiau nustatyti spragas ir disbalansą. Manau, kad čia yra puiki galimybė dirbti kartu su vizualizacijos ekspertais ir duomenų mokslininkais.
Koks didžiausias iššūkis?
Didžiausias iššūkis, manau, yra įveikti mūsų „akląsias zonas“ tiek duomenų, tiek technologijų požiūriu ir užtikrinti, kad mūsų duomenys ir dirbtinio intelekto sistemos būtų sąžiningos ir skaidrios. Manau, kad dabar pastebima didelė giliojo mokymosi tendencija. Matau tai su visais savo mokiniais (tai pirmas dalykas, kurį jie nori išbandyti), tačiau kai turime tokių sudėtingų dalykų, kad galėtume bendrauti su pasauliu kaip mūsų kultūros paveldas, turime žinoti, ką sistema padarė, kad pasiektume tam tikrą praturtinimą ar ryšį tarp objektų. Todėl norėčiau žengti žingsnį atgal ir pažiūrėti, ką galime padaryti su labiau pasenusiais metodais.
Kaip manote, ką per penkerius metus DI atnešė kultūros paveldui?
Tikiuosi, kad DI padėjo mums atrasti ar iš naujo atrasti įdomius mūsų paveldo kolekcijų kampelius. "Rijksmuseum" dauguma žmonių žinos "Nightwatch" ir eis tiesiai ten, tačiau ši ir kitos institucijos turi milijonus kitų objektų, kurie yra tokie pat įdomūs. Dirbtinio intelekto kultūros srityje kolegų atliktame tyrime nustatyta, kad ir atliekant paiešką internete daug šių mažiau žinomų objektų tiesiog nepatenka į paviršių. Tikiuosi, kad galime tai pakeisti!
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?
Tai sudėtinga, nes yra tiek daug šios problemos aspektų, pavyzdžiui, matomų sektinų pavyzdžių trūkumas, prieinamos vaikų priežiūros paslaugos ir (bentjau Nyderlanduose)moterys paprastai dirba mažiau valandų nei vyrai. Manau, kad galime pradėti nuo to, kad moterys taptų labiau matomos, ir yra daugybė nuostabių moterų, dirbančių mašinų mokymosi srityje (žr., pavyzdžiui, WiML). Iš tiesų reikia kultūros pokyčių, kai įvairios komandos (kurios,kaip nustatyta, daugeliu atvejų pasiekia geresnių rezultatų)tampa standartinėmis. Man asmeniškai padėjo keli mentoriai, kurie atšaukė idėjas. Be to, kiekvienas gali atkreipti dėmesį ne tik į tai, kad vyrai kviečiami į forumą kaip pagrindiniai pranešėjai, bet ir į jų pasiūlymą skirti dotaciją.
Ačiū Marieke už pasidalijimą savo patirtimi ir įžvalgomis! Norėdami sužinoti daugiau apie dirbtinį intelektą ir kultūros paveldą, daugiau dėmesio skirkite dirbtiniam intelektui.