Definiții și termeni pentru IA
Terminologia AI poate fi complexă, așa că haideți să clarificăm câteva definiții. În timp ce citiți postările noastre, ați putea vedea termeni precum „învățare automată”, „învățare profundă”, „modele” sau „formare”. Învățarea automată vs învățarea profundă este o zonă comună de confuzie pentru cei care nu sunt familiarizați cu tehnicile IA.
Învățarea automată constă într-un set de algoritmi care învață automat din date. Învățarea profundă este un tip de învățare automată care excelează în rezolvarea problemelor cu dimensionalitate ridicată (unde numărul de caracteristici este mult mai mare decât numărul de observații). Viziunea computerizată și procesarea limbajului natural se încadrează în această categorie. Învățarea profundă folosește o familie de modele inspirate de structura și funcționarea creierului (rețele neuronale artificiale) care învață în mod eficient să extragă caracteristici relevante din date. Rezultatul instruirii unui algoritm de învățare automată este un "model" predictiv care poate fi utilizat pentru a genera metadate suplimentare din conținut.
Până în prezent, știm cu toții despre modelele de date, cum ar fi modelul de date Europeana. Ele reprezintă un mecanism care ajută instituțiile de patrimoniu să structureze metadatele legate de obiectele de patrimoniu. Dar la ce ne referim când vorbim despre un model AI? Este un algoritm care a fost instruit să îndeplinească o anumită sarcină – de exemplu, pentru a determina dacă vede un măr sau o portocală. Acesta va fi instruit să caute caracteristicile esențiale ale merelor și portocalelor și dacă acestea sunt exacte sau nu. Acesta este un exemplu rudimentar, dar principiul este același pe măsură ce vă extindeți - necesită doar mult mai multe date.
IA pentru patrimoniul cultural
Cu exemplul nostru de mere și portocale, puteți începe deja să vă imaginați cât de valoroasă este IA pentru patrimoniul cultural. IA are capacitatea de a genera cantități mari de date care pot fi utilizate pentru a îmbogăți colecțiile de patrimoniu – ceea ce le face mai ușor de explorat, astfel încât oamenii să poată găsi ceea ce caută, institutele să se poată conecta cu alte colecții și multe altele.
Și deoarece există deja atât de multe date și materiale digitalizate privind patrimoniul cultural care au fost descrise de experți de încredere în domeniul patrimoniului, calitatea datelor este extrem de valoroasă. De exemplu, în loc să alegeți 100 000 de picturi aleatorii de pe internet și să pregătiți un model împotriva lor pentru a recunoaște „arta impresionistă”, puteți utiliza materiale de patrimoniu care vor fi deja în măsură să ofere indicii și orientări pentru acuratețe. Dar IA se extinde dincolo de picturi – în prezent este pusă în aplicare în toate domeniile materialelor de patrimoniu cultural, de la imagistică 3D, sunet, video și text.
IA și Europeana
Pentru Europeana, potențialul pe care îl are IA de a îmbunătăți calitatea datelor, un punct critic continuu pentru utilizatorii colectării, ar putea oferi oportunități interesante. În Strategia Europeana 2020-2025, IA este evidențiată de mai multe ori ca mijloc de îmbunătățire a calității datelor. Planul prevede:
„Îmbunătățirea manuală a calității metadatelor a milioane de înregistrări din diferite surse necesită foarte mult timp și resurse. Aplicarea instrumentelor de inteligență artificială și a rețelelor de învățare automată pentru îmbogățirea automată, combinată cu cunoștințele umane furnizate de experți în domeniu, oferă o oportunitate remarcabilă de îmbunătățire a calității metadatelor.”
Dar, cu o mare putere, vine o mare responsabilitate. IA prezintă numeroase provocări etice care trebuie luate în considerare îndeaproape. În prezent, există mai multe inițiative în întreaga Europă care analizează preocupările etice ale IA, iar Europeana va funcționa în conformitate cu orientările în materie de etică ale Comisiei Europene pentru o IA de încredere.
În săptămânile următoare, vom face schimb de activități, inclusiv de rezultate ale EuropeanaTech AI în ceea ce privește Grupul operativ GLAM și provocarea deschisă a grupului operativ pentru crearea de seturi de date de învățare automată bazate pe datele Europeana, precum și explorarea proiectelor de patrimoniu cultural legate de IA. Veți citi despre activitatea desfășurată la nivel intern în cadrul Fundației Europeana și, întrucât luna martie este luna istoriei femeilor, vom evidenția și vom intervieva, de asemenea, femeile care conduc proiecte și activități de cercetare în domeniul IA și al patrimoniului cultural.
Verificați în continuare știrile Europeana Pro pentru mai multe informații și alăturați-vă comunității EuropeanaTech pentru a vă implica în activitatea Europeana!