Povejte nam o vaši trenutni vlogi.
Od septembra 2017 vodim raziskovalni laboratorij za digitalno humanistiko v sklopu Kraljeve nizozemske akademije umetnosti in znanosti za humanistične vede (KNAW HuC). Razvijamo računalniške metode za humanistične raziskave. Osredotočamo se predvsem na jezikovno tehnologijo in semantični splet, z občasnim izletom na analizo omrežja in računalniški vid. Moje delo je delno raziskovanje, delno upravljanje in delno spodbujanje sodelovanja v sklopu humanistike (zavezništvo treh raziskovalnih inštitutov).
Kakšna je bila vaša karierna pot do sedanje vloge?
Moja diploma in magisterij sta bila iz jezika in umetne inteligence, jezik in računalniki pa so me zanimali že zelo zgodaj. Za svoj doktorski projekt sem preživel velik del svojega časa v Naturalis Biodiverzitetnem centru, največjem naravoslovnem muzeju na Nizozemskem. Moj projekt je bil financiran iz programa stalnega dostopa do kulturne dediščine (CATCH), ki ga je nizozemski raziskovalni svet izvajal 10 let. Sprva so bili projekti v okviru tega programa vzpostavljeni kot sodelovanje med oddelki za računalništvo in ustanovami za varstvo kulturne dediščine. Tu sem se resnično naučil delati na različnih področjih in tudi spoznal, da je v kombinaciji teh različnih disciplin toliko potenciala - in res rad delam na tem križišču!
Po doktoratu sem prešel v še en projekt CATCH, Agora, kjer smo sodelovali z zgodovinarji, Rijksmuseumom in Nizozemskim inštitutom za zvok in vizijo. V zbirkah smo izluščili in modelirali „kdo, kaj, kje in kdaj“, da bi ustvarili povezave med predmeti na podlagi dogodkov, ki so bili prikazani v njih ali povezani z njimi, in ne metapodatkov, kot so kdo je ustvaril predmet in kateri materiali so bili uporabljeni. Nato sem opravil še eno podoktorsko nalogo v zvezi s projektom NewsReader, financiranim iz sedmega okvirnega programa, kjer sem nadaljeval delo na področju pridobivanja informacij na podlagi dogodkov in modeliranja, nato pa z novinarji in nosilci odločanja.
Na čem trenutno delaš?
Imam tri raziskovalne sklope, ki so morda videti nepovezani z zunanjim izvajalcem, vendar so zame zelo povezani z metodologijami, ki jih uporabljam, in načinom, kako pristopim k tem projektom! Prvi je projekt Odeuropa, financiran v okviru programa Obzorje 2020, katerega cilj je omogočiti iskanje po naši dišavni dediščini.
Sem tudi eden od znanstvenih direktorjev laboratorija za kulturno umetno inteligenco, ki sodeluje med različnimi raziskovalnimi ustanovami in ustanovami za varstvo kulturne dediščine na Nizozemskem, njegov cilj pa je izboljšati umetno inteligenco s kulturno dediščino in kulturno dediščino z umetno inteligenco. Ena od stvari, ki sem jih videl, je, da so lahko digitalne humanistične raziskave enosmerni promet; znanje znanstvenikov s področja humanistike in arhivski viri se ne uporabljajo za izboljšanje umetnointeligenčnih sistemov. S tem laboratorijem želimo znanje ustanov za varstvo dediščine (tako iz njihovih arhivov kot tudi njihovih upravljavcev zbirk) vključiti v sisteme umetne inteligence, da bodo manj pristranski in bolj vključujoči.
Nazadnje sodelujem s kolegi iz Združenega kraljestva, Norveške in Nizozemske pri majhnem projektu, ki ga financira fundacija Alpro, da bi raziskali trajnost nizozemske, nemške in britanske prehrane skozi čas.
Kaj je po vašem mnenju največja priložnost, ki jo umetna inteligenca ponuja sektorju kulturne dediščine?
Tehnologije umetne inteligence lahko in moramo uporabiti za večjo dostopnost kulturne dediščine. To ne pomeni le iskanja, temveč tudi več vpogleda za prepoznavanje vrzeli in neravnovesij. Menim, da obstaja velika priložnost za sodelovanje s strokovnjaki za vizualizacijo in podatkovnimi znanstveniki.
Kaj je največji izziv?
Menim, da je največji izziv premagati mrtve kote, tako v smislu podatkov kot tehnologije, ter poskrbeti, da bodo naši podatki in umetnointeligenčni sistemi pravilni in pregledni. Menim, da zdaj obstaja velik trend globokega učenja. To vidim pri vseh svojih učencih (to je prva stvar, ki jo želijo poskusiti), ko pa moramo svetu posredovati tako zapletene stvari, kot je naša kulturna dediščina, moramo vedeti, kaj je sistem storil, da bi dosegel določeno obogatitev ali povezavo med predmeti. Zato bi rad naredil korak nazaj in videl, kaj lahko storimo z bolj „starodobnimi“ tehnikami.
Kaj pričakujete, da bo čez pet let umetna inteligenca prinesla kulturni dediščini?
Upam, da nam bo umetna inteligenca pomagala odkriti ali ponovno odkriti zanimive kotičke naših zbirk dediščine. V Rijksmuseumu bo večina ljudi poznala Nočno uro in šla naravnost tja, toda ta in druge institucije imajo na milijone drugih predmetov, ki so prav tako zanimivi. V raziskavi, ki so jo opravili moji kolegi na področju kulturne umetne inteligence, je bilo ugotovljeno, da tudi pri spletnem iskanju veliko teh manj znanih predmetov preprosto ne pride na površje. Upam, da lahko to spremenimo!
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?
To je težavno, saj je v zvezi s tem problemom veliko vidikov, od pomanjkanja vidnih vzornikov, cenovno dostopnega otroškega varstva in (vsajna Nizozemskem) žensk, kina splošno delajo manj ur kot moški. Mislim, da lahko začnemo z večjo prepoznavnostjo žensk, pri strojnem učenju pa dela veliko odličnih žensk (glej na primer WiML). Resnično je potrebna sprememba kulture, pri kateri različne ekipe (zakatere se ugotovi, da so v številnih primerih uspešnejše)postanejo privzete. Osebno mi je pomagalo, da sem imel nekaj mentorjev, ki so odbijali ideje. Poleg tega lahko vsakdo posveti pozornost ne le povabilu moških na okroglo mizo, kot osrednjih govornikov ali njihovemu predlogu za nepovratna sredstva.
Hvala Marieke za delitev svoje izkušnje in vpogled! Če želite izvedeti več o umetni inteligenci in kulturni dediščini, se osredotočite na umetno inteligenco.