Berätta om din nuvarande roll.
Sedan september 2017 har jag lett Digital Humanities Research Lab vid Royal Netherlands Academy of Arts and Science Humanities Cluster (KnawHuC). Vi arbetar med att utveckla beräkningsmetoder för humanistisk forskning. Vi fokuserar mest på språkteknologi och semantisk webb, med enstaka utflykter till nätverksanalys och datorseende. Mitt arbete är delvis forskning, delvis ledning och delvis främjande av samarbeten över Humanistiska klustret (en allians av tre forskningsinstitut).
Vad var din karriärväg till din nuvarande roll?
Min BA och MA var i språk och artificiell intelligens, och jag var intresserad av språk och datorer från ganska tidigt. För mitt doktorandprojekt tillbringade jag en stor del av min tid på Naturalis Biodiversity Center, det största naturhistoriska museet i Nederländerna. Mitt projekt finansierades av programmet Continuous Access to Cultural Heritage (CATCH) som det nederländska forskningsrådet drev i 10 år. Inledningsvis inrättades projekt inom detta program som samarbeten mellan datavetenskapliga avdelningar och kulturarvsinstitutioner. Det var här jag verkligen lärde mig att arbeta över domäner och insåg också att det finns så mycket potential i kombinationen av dessa olika discipliner - och jag gillar verkligen att arbeta i denna korsning!
Efter min doktorsexamen övergick jag till ett annat CATCH-projekt, Agora, där vi samarbetade med historiker, Rijksmuseum och det nederländska institutet för ljud och vision. Vi extraherade och modellerade ”vem, vad, var och när” i samlingar för att skapa länkar mellan objekt baserat på de händelser som skildras i eller förknippas med dem, snarare än metadata som vem som skapade objektet och vilka material som användes. Jag gjorde sedan en annan postdok på det FP7-finansierade NewsReader-projektet, där jag fortsatte att arbeta med händelsebaserad informationsutvinning och modellering, men sedan med journalister och beslutsfattare.
Vad jobbar du med just nu?
Jag har tre forskningslinjer som kan se osammanhängande ut för en utomstående, men för mig är de väldigt sammankopplade genom de metoder jag använder och hur jag närmar mig dessa projekt! Det första är ett H2020-finansierat projekt som heter Odeuropa där vi strävar efter att göra vårt doftarv sökbart.
Jag är också en av de vetenskapliga direktörerna för Cultural AI lab , ett samarbete mellan olika forsknings- och kulturarvsinstitutioner i Nederländerna som syftar till att förbättra AI genom kulturarv och förbättra kulturarvet genom AI. En av de saker jag har sett är att forskning inom digital humaniora kan vara enkelriktad trafik. Kunskapen hos forskare inom humaniora och arkivkällor används inte för att förbättra AI-systemen. Med detta labb vill vi integrera kunskap från kulturarvsinstitutionerna (både från deras arkiv och deras samlingschefer) i AI-system så att vi kan göra dem mindre partiska och mer inkluderande.
Slutligen arbetar jag med kollegor från Storbritannien, Norge och Nederländerna på ett litet Alpro-stiftelsefinansierat projekt för att undersöka hållbarheten hos nederländska, tyska och brittiska dieter över tiden.
Vad anser du är den största möjligheten som AI innebär för kulturarvssektorn?
Vi kan och bör använda AI-teknik för att göra kulturarvet mer tillgängligt. Detta innebär inte bara sökbar, men också mer insiktsfull för att identifiera luckor och obalanser. Jag tror att det finns en stor möjlighet att arbeta tillsammans med visualiseringsexperter och datavetare.
Vilken är den största utmaningen?
Den största utmaningen tror jag är att övervinna våra blinda fläckar, både när det gäller data och teknik, och att göra våra data- och AI-system rättvisa och transparenta. Jag tror att det nu finns en stor trend mot djupinlärning. Jag ser det med alla mina elever (det är det första de vill prova), men när vi har så komplexa saker att kommunicera med världen som vårt kulturarv måste vi veta vad systemet gjorde för att komma till en viss berikning eller länk mellan föremål. Så jag skulle vilja ta ett steg tillbaka och se vad vi kan göra med mer gammaldags teknik.
Om fem år, vad hoppas du att AI har fört med sig till kulturarvet?
Jag hoppas att AI har hjälpt oss att upptäcka eller återupptäcka intressanta hörn av våra kulturarvssamlingar. På Rijksmuseum kommer de flesta att känna till Nightwatch och gå rakt dit, men den här och andra institutioner har miljontals andra objekt som är lika intressanta. Forskning av mina kultur-AI-kolleger visade att många av dessa mindre kända föremål inte heller kommer upp till ytan vid sökningar på nätet. Jag hoppas att vi kan ändra på det!
En studie från 2018 tyder på att bara 12% av maskininlärningsforskare är kvinnor. Vad tror du kan göras för att få in fler kvinnor i branschen?
Detta är svårt eftersom det bara finns så många aspekter på detta problem, från brist på synliga förebilder, överkomlig barnomsorg och (åtminstonei Nederländerna)kvinnor som i allmänhet arbetar färre timmar än män. Jag tror att vi kan börja med att göra kvinnor mer synliga, och det finns massor av fantastiska kvinnor som arbetar med maskininlärning (se till exempel WiML). Vad som verkligen behövs är en kulturförändring där olika team (somvisar sig prestera bättre i många situationer)blir standard. Det som har hjälpt mig personligen är att ha några mentorer att studsa idéer av. Bortsett från det kan alla uppmärksamma att inte bara bjuda in män till en panel, som huvudtalare eller till deras bidragsförslag.
Tack Marieke för att dela med sig av sina erfarenheter och insikter! Om du vill veta mer om AI och kulturarv kan du utforska vårt fokus på AI.