Povejte nam o vaši trenutni vlogi.
Sem docentka v multimedijski računalniški skupini Tehnološke univerze Delft na Nizozemskem. Poleg tega sem aktiven tudi kot koncertni pianist, predvsem v duu Magma, skupaj z Emmy Storms (violinom).
Kakšna je bila vaša karierna pot do sedanje vloge?
V srednji šoli sem imel zelo širok spekter zanimanj, predvsem pa sem želel izvedeti več o glasbi. Po diplomi sem načrtoval, da grem na konservatorij, in začel sem raziskovati možnosti za opravljanje drugega majorja poleg glasbenih študij. Na dan odprtih vrat na Tehnološki univerzi v Delftu sem po nesreči naletel na demo majorja računalništva, ki je predstavil študentski projekt o tem, kako narediti vmesnik bolj uporabniku prijazen. Ta demo me je spoznal, da bi lahko računalniška znanost privedla do družbeno koristnih aplikacij, in to se mi je zdelo veliko, kar bi lahko naredil vzporedno s študijami na konservatoriju.
Med študijem sem opazil, da je bilo pri spletnem raziskovanju repertoarja še vedno precej težko najti vire in posnetke, ki sem jih potreboval. To me je zanimalo za raziskave o glasbeni organizaciji, iskalnikih in priporočilnih sistemih. Prejela sem Googlovo evropsko doktorsko štipendijo, ki mi je omogočila, da sem doktorirala in to še dodatno raziskala, poleg tega pa sem se udeležila različnih pripravništev v podjetju, kjer sem delala kot inženirka programske opreme za Googlove glasbene storitve. Ko sem končal doktorat, sem razpravljal o karieri industrije v Silicijevi dolini ali bivanju v akademskih krogih. Vendar je bil Duo Magma nato izbran za nacionalno poklicno pot na Nizozemskem, v Delftu pa se je odprlo delovno mesto. Tako se zdi, da so usode želele, da ostanem blizu doma, in tako sem prišel v svojo trenutno vlogo.
Na čem trenutno delaš?
Delam na tehnologijah, ki ljudem omogočajo, da razširijo svoja obzorja, ko se soočajo z velikimi zbirkami informacij. Zanimajo me vprašanja veljavnosti: ali lahko resnično merimo in optimiziramo to, kar nameravamo. V svojih raziskavah delam na metodah, ki nam lahko omogočijo bolj sistematičen vpogled v to in nam pokažejo, kje se lahko še izboljšamo.
Vsi ti interesi imajo svoje korenine v mojih glasbenih izkušnjah. Poleg tega, da jih raziskujem v okviru glasbenih zbirk, se trenutno ukvarjam s širšimi družbenimi aplikacijami, vključno z zbiranjem v javnih knjižnicah; podatkovno vodeno preverjanje kandidatov v prijavah za zaposlitev; ter zaupanja vredni postopki strojnega učenja v sektorju finančne tehnologije. V vseh teh primerih je treba pri odgovorni in zaupanja vredni umetni inteligenci zelo zavestno upoštevati človeško razlago; To je področje, kjer sem med delom na glasbi postala zelo občutljiva.
Kaj je po vašem mnenju največja priložnost, ki jo umetna inteligenca ponuja sektorju kulturne dediščine?
Umetna inteligenca lahko spodbudi širjenje naše kulturne dediščine med širšim občinstvom. Pomaga nam lahko pri celovitejšem krmarjenju in dostopu do zbirk ter vzpostavljanju povezav in odkritij, ki jih sicer ne bi našli.
Kaj je največji izziv?
Na področju uprizoritvenih umetnosti že dolgo opažam, da sektor ni naklonjen umetni inteligenci in digitalnim inovacijam. Med krizo zaradi COVID-19 smo bili prisiljeni v veliko bolj digitalen način dela in komuniciranja, kar je povečalo ozaveščenost, da so digitalne inovacije lahko koristne in potrebne. Hkrati se sektor zaradi škode, ki jo je povzročila kriza, bolj kot kdaj koli prej bori za preživetje. Zdaj smo torej v čudnem položaju, ki konceptualno res ponuja veliko priložnosti, vendar je praktično težko strukturno in strateško odpraviti digitalne inovacije in pripravljenost na umetno inteligenco v sektorju.
Kaj pričakujete, da bo čez pet let umetna inteligenca prinesla kulturni dediščini?
Upam, da bomo v petih letih ustvarili dovolj zagona, da bo umetna inteligenca omogočila širše in globlje povezave z viri kulturne dediščine. Upam, da nam bo umetna inteligenca lahko pomagala, da se bomo bolj zavedali, da ti viri niso le prašni predmeti iz preteklosti, ki bi jih lahko postavili na podstavke in gledali od daleč, ampak da lahko še danes resnično govorijo z nami in oblikujejo naše perspektive. Poleg tega imajo kulturni viri zapletenosti, ki jih je danes še vedno zelo težko popraviti z umetno inteligenco (kot je omogočanje različnih vzporednih človeških razlag in pogledov, ki ne spadajo v jasno ločljive kategorije). To so ravno zapletenosti, ki jih moramo bolje razumeti za širše in odgovorne aplikacije umetne inteligence. Zato upam tudi, da bo področje umetne inteligence čez pet let postalo bolj raznoliko, zahvaljujoč spoznanjem, ki smo jih pridobili v kulturnem sektorju.
Študija iz leta 2018 kaže, da je le 12% raziskovalcev strojnega učenja žensk. Kaj je po vašem mnenju mogoče storiti, da bi na tem področju spodbudili več žensk?
Najprej bi rad poudaril tisto, kar se običajno predlaga: spodbujanje mentorstva in zagotavljanje prepoznavnosti žensk na terenu. Poudarite njihove poklicne poti ter osebne zgodbe in izkušnje, da bodo lahko zgled novim generacijam. Poleg tega še naprej poudarjajte in proslavljajte njihove tehnične prispevke in njihov učinek.
Poleg tega se veliko sedanjih diskurzov o umetni inteligenci in strojnem učenju nanaša na „biti najmočnejši“, pri čemer se iz največjih podatkov pridobijo najnatančnejši modeli. Zame je bila to vsekakor alfa moška vibracija, ki mi ni bila vedno tako všeč. Če primerjamo 90-odstotno točen model z 99-odstotno točnim modelom, se lahko 1-odstotne napake, ki jih je naredil 99-odstotno točen model, izkažejo za bolj katastrofalne ali manj razložljive kot 10-odstotne napake, ki jih je naredil 90-odstotno točen model. Trenutno opažam, da se področje razvija, da bi dejansko postalo bolj raznoliko glede tega in da bi bilo na splošno bolj premišljeno glede učinka predvidenih aplikacij; zaradi tega razvoja se počutim bolj dobrodošlo na tem področju in lahko bi si predstavljala, da bo to veljalo za več ženskih kolegov.
Hvala Cynthia za delitev svoje izkušnje in vpogled! Če želite izvedeti več o umetni inteligenci in kulturni dediščini, si oglejte naš poudarek na umetni inteligenci na Europeani Pro.