Kot je bilo raziskano v novicah Europeane Pro v začetku tega leta, ima umetna inteligenca ogromen potencial za sektor kulturne dediščine. Ponuja možnost ustvarjanja obsežnih količin podatkov za obogatitev zbirk dediščine, zaradi česar jih je lažje raziskati in medsebojno povezati. Od decembra 2019 si je EuropeanaTech AI v zvezi s projektno skupino GLAM prizadeval izvesti obzorni pregled, da bi raziskal vlogo in vpliv te tehnologije v sektorju ter bolje razumel projekte, ki jo uporabljajo.
Raziskovanje sektorja
Projektna skupina je septembra 2020 opravila anketo med strokovnjaki, ki delajo v galerijah, knjižnicah, arhivih in muzejih (GLAM), raziskovalnih ustanovah in širši industriji (vključno z dobavitelji tehnologije in ustvarjalnimi industrijami). Anketa je prejela 56 odgovorov, rezultati pa ponujajo dragocen vpogled v uporabo umetne inteligence v sektorju kulturne dediščine.
Skoraj vse anketirance (91,8 %) je zanimala vsaj ena tema umetne inteligence, več kot polovica (54 %) pa jih je imela strokovno znanje na tem področju. Več jih je izjavilo, da že delajo na projektih, povezanih z umetno inteligenco, ki so večinoma namenjeni digitalizaciji in odkrivnosti. Vendar je veliko ljudi poročalo tudi o izzivih pri delu z umetno inteligenco, zlasti v zvezi z znanji in spretnostmi ter strokovnim znanjem, ki se zahtevajo od osebja, in pomanjkanjem ustrezno obrazloženih učnih podatkov.
Vpogledi iz intervjujev
Poleg ankete je projektna skupina opravila razgovore z osmimi strokovnjaki za kulturno dediščino iz različnih evropskih institucij. Njihovi odgovori dodajajo bogate poglede na pristope ustanov za varstvo kulturne dediščine k umetni inteligenci in so v poročilo vključeni kot študije primerov.
Vsi, s katerimi so bili opravljeni razgovori, so se strinjali, da ima umetna inteligenca velik potencial za kulturno dediščino, in so želeli raziskati njeno nadaljnjo uporabo. Iz številnih odgovorov je bilo jasno, da bo imela umetna inteligenca vse večjo in dragoceno vlogo v vseh dejavnostih kulturnih organizacij, zlasti v zvezi z dostopom, pridobivanjem metapodatkov in obogatitvijo. Vendar se je tako kot v anketi veliko ljudi sklicevalo na izzive pri delu z umetno inteligenco, pri čemer so poudarili potrebo po medresorskem sodelovanju, zahtevno pomanjkanje podatkov z ustreznimi opombami in kompleksnost vključevanja umetne inteligence v obstoječo infrastrukturo. Izrazili so tudi pomisleke glede etike ter glede tega, kako najbolje prikazati in sporočati vrednost uporabe umetne inteligence.
Razmislek o poročilu: izzivi in priložnosti
Iz rezultatov te projektne skupine je jasno razvidno, da se projekti umetne inteligence in strojnega učenja že izvajajo v okviru GLAM in se izvajajo že več let, čeprav niso bili vedno vidni. Upamo, da bodo rezultati te projektne skupine eden od načinov za izmenjavo in spodbujanje tega dela!
Čeprav smo bili priča očitnemu zanimanju in navdušenju za umetno inteligenco v celotnem sektorju, obstajajo tudi ovire. Ljudje so poročali, da lahko traja veliko časa, preden se pokažejo rezultati strategije ali raziskave na področju umetne inteligence, kar pomeni, da je včasih lahko izziv prepričati organizacije o nujnosti dela. Poročilo ponuja vpogled v glavne izzive, s katerimi se soočajo globalni mehanizmi za upravljanje vlog, ki segajo od dostopa do podatkov o usposabljanju, etičnih vidikov in vprašanj, povezanih s širitvijo projektov, do izvajanja na ravni celotne institucije. Umetna inteligenca ne velja za "hitro tehnološko rešitev" za humanistične vede in ravno zaradi tega zamudnega vidika se zdi izmenjava podatkov in znanja bistvena za nadaljevanje in uspeh teh projektov.
Prihodnji načrti
Skupnost EuropeanaTech bo še naprej podpirala izmenjavo znanja o umetni inteligenci in si prizadevala za nadaljnje sodelovanje z drugimi pobudami za povečanje njenega učinka. Projektna skupina in usmerjevalna skupina EuropeanaTech sta opredelili akcijske točke za to prihodnje delo, ki se osredotoča na teme izmenjave znanja, izmenjave podatkov in strateškega prispevka:
Izmenjavo znanja želimo doseči prek serije spletnih seminarjev EuropeanaTech x AI in z organizacijo drugih dogodkov, ki se osredotočajo na specifične teme, ter s sodelovanjem z laboratorijem za kulturno umetno inteligenco, AI4LAM in mrežo Muzeji + umetna inteligenca. Če imate zamisel, se obrnite na vodjo za raziskave in razvoj pri Europeani Antoina Isaaca, [email protected].
Na podlagi izziva EuropeanaTech za nabore podatkov o umetni inteligenci/ML je Europeana začela objavljati nabore podatkov, ki bi lahko bili zanimivi za aplikacije umetne inteligence, pod okriljem skupnosti Europeana v Zenodu. Prvi prispevek je nabor podatkov klasifikacije slogov iz projekta V4Design.
Strateški prispevek bo temeljil na razmislekih iz tega končnega poročila, vključno z vključevanjem in povezovanjem novih umetnointeligenčnih sistemov v obstoječe sisteme, javno izmenjavo modelov, usposobljenih na področjih, specifičnih za zbirke kulturne dediščine, izvajanjem umetne inteligence na etičen in zakonit način ter zmanjšanjem ogljičnega odtisa učnih modelov in njihove obsežne obdelave.
Spremljajte delo EuropeanaTech in raziščite, kako napreduje, ter prenesite in preberite celotno poročilo!