Conte-nos sobre o seu trabalho.
Sou Investigador Sénior do Centro de Supercomputação de Barcelona (BSC-CNS)e Investigador Principal de três projetos do nosso grupo. Um deles - Saint George on a Bike - é um projeto do CEF Telecom (Public Open Data) em que estamos a trabalhar com a Fundação Europeana. Parte do nosso foco mais típico nas Cidades Inteligentes para explorar como a tecnologia, e a inteligência artificial em particular, podem melhorar o nosso conhecimento do património cultural e torná-lo mais acessível para não especialistas. A nossa abordagem baseia-se em redes neurais, modelos de linguagem e inferência semântica para gerar automaticamente metadados enriquecidos e legendas para pinturas iconográficas dos séculos XII a XVIII.
Qual foi o seu percurso profissional para o seu papel?
A minha carreira de investigação abrangeu várias áreas diferentes, ligadas através do tema comum do design de linguagem de programação. A minha formação permitiu-me aplicar o meu conhecimento de hardware (síntese automática de sistemas durante o meu doutoramento e pós-doutoramento no MIT) a sistemas amplamente distribuídos, modelos de atores e engenharia de software enquanto trabalhava na IBM Research, e sistemas incorporados durante o meu tempo como professor visitante na Universidade Carlos III de Madrid. Também apliquei técnicas de Machine Learning para aprender modelos expressivos para cantores de ópera em colaboração com a Universitat Pompeu Fabra, e construí em conjunto um simulador para doenças infecciosas, que agora sintonizamos para a COVID-19 em colaboração com a Universidade Carlos III e o Instituto Carlos III de Saúde em Madrid.
Em que estás a trabalhar agora?
Estamos a meio caminho de Saint George em uma bicicleta, e no ponto em que nosso foco está voltado para ligar os resultados da mineração de dados e a abordagem de aprendizagem profunda. Temos vindo a desenvolver isto com inferência semântica de cima para baixo para gerar relações visuais e melhorar os rótulos dos objetos que estamos a detetar nas pinturas. É um momento emocionante que abre questões de investigação cada vez mais interessantes!
Como grupo, consideramos o património cultural um domínio extremamente rico com um enorme potencial para a inteligência artificial. Embora este seja um campo com o qual todos podemos nos relacionar, nenhum de nós é um especialista e o trabalho conjunto com especialistas em património cultural é fundamental. Até à data, a nossa colaboração com a Europeana tem sido muito positiva a este respeito. Este projeto é uma porta aberta para um campo que não tínhamos considerado antes, e estamos muito entusiasmados com as oportunidades e possíveis colaborações com diferentes tipos de partes interessadas para este trabalho - de museus a pessoas com deficiência ou educação.
Na sua opinião, qual é a maior oportunidade que a IA apresenta para o setor do património cultural?
A mineração de dados é normalmente usada quando grandes quantidades de dados estão disponíveis e queremos extrair conhecimento dela. Este não é o caso do património cultural, que tem um número limitado de pontos de dados (artefactos), de muitos estilos diferentes. Tal cria um desafio e uma oportunidade para abordagens mistas que trabalham em conjunto para se aperfeiçoarem mutuamente ou detetarem incoerências. Esta é a abordagem que estamos a tentar agora em Saint George on a Bike, com resultados promissores em termos de gerar metadados ricos sobre os objetos, tópicos e ações retratados nas pinturas.
Acredito que a maior oportunidade que estes metadados ricos podem trazer para o setor do património cultural reside no seu impacto nos consumidores de cultura, revitalizando e expandindo o interesse pela cultura, tornando-a mais digerível, compreensível e generalizada. Isto pode começar com o ensino escolar e estender-se a áreas como as indústrias criativas ou o turismo cultural. A um nível mais profundo, a cultura reflete a identidade das pessoas e das sociedades ao longo do tempo e ter uma melhor compreensão do nosso passado, dos seus preconceitos e desigualdades, pode ajudar-nos a tornar uma sociedade mais inclusiva e tolerante.
Qual é o maior desafio?
Acredito que, tecnicamente, o aspeto mais difícil para a IA no património cultural é captar significado, símbolos e bom senso. Estes são esforços fundamentalmente humanos e constituem problemas mais difíceis do que simplesmente aprender correlações, uma vez que modelam o raciocínio com base no conhecimento que raramente faz parte dos dados de entrada.
A linha de trabalho que estamos a seguir em Saint George on a Bike aborda o interessante problema técnico de dotar a IA de uma visão cultural. O principal desafio é compreender o contexto no momento em que uma imagem foi criada, o contexto fora do qual os símbolos, tradições e regras que reflete perdem significado.
Um estudo de 2018 sugere que apenas 12% dos investigadores de aprendizagem automática são mulheres. O que pode ser feito para incentivar mais mulheres a entrar no campo?
A minha formação é em Sistemas de Computação em vez de IA e quando eu estava na escola secundária, a maioria das mulheres no nosso edifício eram, de facto, em IA e os números eram razoavelmente altos. No entanto, a percentagem que menciona refere-se à aprendizagem automática, que é apenas um campo da IA. É verdade que, se olharmos para o grande número de documentos, pode parecer que tomou conta de todo o campo!
A Ciência da Computação sempre foi dominada pelos homens. Penso que os campos onde a maioria dos trabalhadores são do sexo masculino levantam problemas não apenas para as mulheres, mas para qualquer um que não seja supercompetitivo, (parece) agressivo, assertivo ou simplesmente alto o suficiente. Dito isto, penso que a ação afirmativa deve ser aplicada com muito cuidado. Nem todos aprendem ou trabalham melhor seguindo os mesmos processos, nem consideram necessariamente a mesma coisa como uma força ou uma fraqueza. Acredito que não precisamos apenas dar mais oportunidades às pessoas que não se encaixam nos cânones, mas sim permitir-lhes fazer as coisas de forma diferente e ser avaliados de forma diferente pelo que podem trazer para a mesa.
Na minha experiência na academia e na indústria, vi repetidamente que a maioria - nem todas - as mulheres são altamente motivadas pela forma como seu trabalho será aplicado e tendem a se juntar a áreas que têm alguma ligação com a sociedade ou o indivíduo. Na IA, estes podem ser reconhecimento (voz, rosto), linguagem, processos cognitivos, raciocínio ou aplicações para a educação, a saúde ou a cultura. Não tenho uma receita para atrair mulheres para o campo, mas acho que a IA está melhor equipada do que outras áreas de Ciência da Computação para fazer isso. Suponho que esta não seja a visão mais otimista, dados os números.
Obrigado a Maria-Cristina por partilhar as suas experiências e insights! Pode obter mais informações sobre o seu trabalho em Saint George on a Bike numa entrevista no sítio Web do projeto e explorar a nossa ênfase na IA.