Pastāstiet mums par savu darbu.
Esmu Barselonas Superdatošanas centra (BSC-CNS)vecākais pētnieks un trīs projektu galvenais pētnieks mūsu grupā. Viens no tiem - Svētais Džordžs uz velosipēda - ir CEF Telecom (publisko atvērto datu) projekts, pie kura mēs strādājam kopā ar Europeana fondu. Tā atšķiras no mūsu tipiskākās koncentrēšanās uz viedajām pilsētām, lai izpētītu, kā tehnoloģijas un jo īpaši mākslīgais intelekts var uzlabot mūsu zināšanas par kultūras mantojumu un padarīt to pieejamāku nespeciālistiem. Mūsu pieeja balstās uz neironu tīkliem, valodu modeļiem un semantisko secinājumu, lai automātiski ģenerētu bagātinātus metadatus un parakstus ikonogrāfiskām gleznām no 12. līdz 18. gadsimtam.
Kāds bija jūsu karjeras ceļš uz savu lomu?
Mana pētnieciskā karjera ir aptvērusi vairākas dažādas jomas, kas saistītas ar kopīgo programmēšanas valodas dizaina tēmu. Mana pieredze ļāva man izmantot savas zināšanas par aparatūru (automātiskā sistēmu sintēze doktorantūras un PostDoc laikā MIT) plaši izplatītām sistēmām, aktieru modeļiem un programmatūras inženieri, strādājot IBM Research, un iegultām sistēmām laikā, kad es biju Madrides Universidad Carlos III viesprofesors. Sadarbībā ar Pompeu Fabra Universitat es arī izmantoju mašīnmācīšanās metodes, lai apgūtu izteiksmīgus modeļus operas dziedātājiem, un kopīgi uzbūvēju infekcijas slimību simulatoru, ko mēs tagad esam pielāgojuši Covid-19 vajadzībām sadarbībā ar Karlosa III universitāti un Karlosa III veselības institūtu Madridē.
Ar ko jūs pašlaik strādājat?
Mēs esam pusceļā cauri Svētajam Džordžam uz velosipēda un brīdī, kad mūsu uzmanība tiek pievērsta datu ieguves un dziļās mācīšanās pieejas rezultātu savienošanai. Mēs to esam attīstījuši ar lejupēju semantisku izsecināšanu, lai radītu vizuālas attiecības un uzlabotu to objektu etiķetes, kurus mēs atklājam gleznās. Tas ir aizraujošs laiks, kas atver arvien interesantākus pētniecības jautājumus!
Mēs kā grupa uzskatām, ka kultūras mantojums ir ārkārtīgi bagāta joma ar milzīgu mākslīgā intelekta potenciālu. Lai gan šī ir joma, uz kuru mēs visi varam attiekties, neviens no mums nav speciālists, un kopīgs darbs ar kultūras mantojuma ekspertiem ir būtisks. Šajā ziņā mūsu sadarbība ar Europeana līdz šim ir bijusi ļoti pozitīva. Šis projekts ir atvērtas durvis uz jomu, kuru mēs iepriekš neesam apsvēruši, un mēs esam ļoti satraukti par iespējām un iespējamo sadarbību ar dažāda veida ieinteresētajām personām šajā darbā - no muzejiem līdz cilvēkiem ar invaliditāti vai izglītību.
Kāda, jūsuprāt, ir lielākā iespēja, ko mākslīgais intelekts sniedz kultūras mantojuma nozarei?
Datizrace parasti tiek izmantota, ja ir pieejams liels datu apjoms, un mēs vēlamies no tā iegūt zināšanas. Tas neattiecas uz kultūras mantojumu, kam ir ierobežots skaits datu punktu (artefaktu) ar daudziem dažādiem stiliem. Tas rada gan izaicinājumu, gan iespēju jauktām pieejām, kas darbojas kopā, lai uzlabotu viena otru vai atklātu neatbilstības. Šādu pieeju mēs šobrīd cenšamies izmantot Svētā Džordža velosipēdā ar daudzsološiem rezultātiem, radot bagātīgus metadatus par gleznās attēlotajiem objektiem, tēmām un darbībām.
Es uzskatu, ka lielākā iespēja, ko šie bagātīgie metadati var sniegt kultūras mantojuma nozarei, ir tās ietekme uz kultūras patērētājiem, atdzīvinot un paplašinot interesi par kultūru, padarot to vieglāk sagremojamu, saprotamāku un izplatītāku. Tas var sākties ar skolu izglītību un aptvert tādas jomas kā radošās nozares vai kultūras tūrisms. Dziļākā līmenī kultūra laika gaitā atspoguļo cilvēku un sabiedrību identitāti, un labāka izpratne par mūsu pagātni, tās aizspriedumiem un nevienlīdzību varētu palīdzēt mums kļūt par iekļaujošāku un tolerantāku sabiedrību.
Kāds ir lielākais izaicinājums?
Es uzskatu, ka tehniski vissarežģītākais MI aspekts kultūras mantojumā ir jēgu, simbolu un veselo saprātu iemūžināšana. Tie būtībā ir cilvēka centieni un rada grūtākas problēmas nekā vienkārši mācīšanās korelācijas, jo tie modelē argumentāciju, pamatojoties uz zināšanām, kas reti ir daļa no ievades datiem.
Darba virziens, ko mēs sekojam Svētajam Džordžam uz velosipēda, risina interesanto tehnisko problēmu, kas saistīta ar MI apveltīšanu ar kultūras ieskatu. Galvenais uzdevums ir izprast kontekstu attēla radīšanas laikā, kontekstu, ārpus kura simboli, tradīcijas un noteikumi, ko tas atspoguļo, zaudē nozīmi.
2018. gada pētījums liecina, ka tikai 12 % mašīnmācīšanās pētnieku ir sievietes. Ko, jūsuprāt, var darīt, lai mudinātu vairāk sieviešu iesaistīties šajā jomā?
Mana pieredze ir datorsistēmās, nevis mākslīgajā intelektā, un, kad es biju grad skolā, lielākā daļa sieviešu mūsu ēkā faktiski bija mākslīgajā intelektā, un viņu skaits bija samērā liels. Tomēr jūsu pieminētā procentuālā daļa attiecas uz mašīnmācīšanos, kas MI jomā ir tikai viena joma. Tā ir taisnība, ka, ja mēs skatāmies uz milzīgo dokumentu skaitu, var šķist, ka tas ir pārņēmis visu lauku!
Datorzinātnēs vienmēr dominē vīrieši; Es domāju, ka jomas, kurās lielākā daļa darba ņēmēju ir vīrieši, rada problēmas ne tikai sievietēm, bet ikvienam, kurš nav superkonkurētspējīgs, (šķiet) agresīvs, uzstājīgs vai vienkārši pietiekami skaļš. Ņemot to vērā, es uzskatu, ka apstiprinoša rīcība ir jāveic ļoti uzmanīgi. Ne visi mācās vai vislabāk strādā pēc vieniem un tiem pašiem procesiem, kā arī viņi ne vienmēr uzskata to pašu par spēku vai vājumu. Es uzskatu, ka mums ir ne tikai jāsniedz vairāk iespēju cilvēkiem, kas neatbilst kanoniem, bet drīzāk jāļauj viņiem darīt lietas atšķirīgi un tikt novērtētiem atšķirīgi attiecībā uz to, ko viņi var dot.
Savā pieredzē akadēmiskajās aprindās un rūpniecībā es vairākkārt redzēju, ka lielākā daļa - ne visas - sieviešu ir ļoti motivētas ar to, kā viņu darbs tiks izmantots, un mēdz pievienoties jomām, kurām ir zināma saikne ar sabiedrību vai indivīdu. Mākslīgajā intelektā tie var būt atpazīšana (balss, seja), valoda, kognitīvie procesi, argumentācija vai pieteikumi izglītībai, veselībai vai kultūrai. Man nav receptes, kā piesaistīt sievietes šai jomai, bet es domāju, ka mākslīgais intelekts ir labāk aprīkots nekā citas datorzinātnes jomas, lai to izdarītu. Es domāju, ka tas nav optimistiskākais viedoklis, ņemot vērā skaitļus.
Paldies Maria-Cristina par dalīšanos ar savu pieredzi un ieskatu! Vairāk par viņas darbu pie Svētā Džordža velosipēda varat uzzināt intervijā projekta tīmekļa vietnē un izpētīt mūsu koncentrēšanos uz mākslīgo intelektu.