3.03 Грађанска наука подржана вештачком интелигенцијом

Успон дигиталне грађанске науке

Грађанска наука, као истраживачки приступ који укључује добровољце из шире јавности, темељно је преображена дигиталним технологијама. Појава паметних телефона и онлајн платформи демократизовала је прикупљање научних података, омогућивши свакоме ко има интернет приступ да допринесе истраживачким пројектима. Данас се одвија нова етапа развоја – интеграција вештачке интелигенције, која рађа концепт „грађанске науке подржане вештачком интелигенцијом”. Ова синергија спаја широки обим учешћа јавности са аналитичким капацитетом вештачке интелигенције, убрзавајући наше могућности да разумемо и одговоримо на сложене еколошке изазове.

Вештачка интелигенција унапређује грађанску науку на више кључних начина. Прво, она драматично повећава ефикасност анализе података. На пример, алгоритми за класификацију слика засновани на вештачкој интелигенцији могу аутоматски да идентификују врсте са фотографија које достављају добровољци – задатак који би иначе захтевао безброј сати рада стручњака. Друго, вештачка интелигенција може да побољша квалитет и поузданост прикупљених података. Алгоритми се могу осмислити тако да проверавају достављене информације, уочавају могуће грешке или неправилности и обезбеђују доследност података у оквиру великих пројеката. На крају, вештачка интелигенција може да се користи за стварање привлачнијег и делотворнијег искуства за саме добровољце. Алгоритми дубоког учења могу да процене ниво вештина сваког учесника и креирају персонализован пут обуке, што се показало као значајан фактор у побољшању тачности класификације и задржавању добровољаца.

Преглед платформи: Алати за истраживање засновани на учешћу јавности

Неколико платформи илуструје моћ грађанске науке унапређене вештачком интелигенцијом. Zooniverse представља највећи светски центар за истраживања која покреће јавност, при чему окупља пројекте који обухватају дисциплине од астрономије до праћења биодиверзитета и транскрипције историјских докумената. Филозофија платформе није да вештачка интелигенција замени људску, већ да је допуни – често користећи класификације добровољаца за обуку модела машинског учења, који потом могу да преузму рутинске задатке, ослобађајући људске учеснике за сложеније или двосмислене случајеве.

iNaturalist функционише као глобална друштвена мрежа за посматраче биодиверзитета. Његова основна карактеристика је алгоритам вештачке интелигенције заснован на компјутерској визији, који предлаже идентификацију врста на основу фотографија које корисници отпремају. Овај модел је обучен на огромном, од стране заједнице верификованом, скупу запажања који се налази управо на самој платформи. Када корисник отпреми фотографију, алгоритам понуди листу вероватних врста, рангираних према визуелној сличности и геолокацији корисника. Корисник може да прихвати предлог или да унесе сопствену идентификацију, која затим пролази кроз проверу шире заједнице стручњака и ентузијаста. На тај начин ствара се тзв. врли круг: ангажовање заједнице генерише податке неопходне за обуку прецизнијег модела вештачке интелигенције, а сам модел, заузврат, олакшава и чини привлачнијим укључивање нових корисника, чиме се генерише још више података.

Ова динамика илуструје снажан социотехнички повратни механизам. Колективна интелигенција (енг. CI – Collective Inteligence) заједнице гради скуп података на којем се обучава вештачка интелигенција. Вештачка интелигенција, затим, пружа технолошки ослонац који подржава и проширује колективну интелигенцију заједнице. Овај систем који се непрестано усавршава нуди модел праћења животне средине покренут од стране заједнице, који је истовремено делотворан и прилагодљив различитим размерама. За пројекат заснован на заједници, овај модел је директно применљив. Могла би се развити прилагођена мобилна апликација у којој чланови заједнице дуж реке фотографишу и бележе запажања о кључним индикаторским врстама – биљкама или животињама чије присуство или одсуство указује на промене у здрављу екосистема. Вештачка интелигенција, тренирана на сликама које су верификовали локални биолози и зналци, могла би да пружи почетне предлоге за идентификацију, чиме се мотивишу локални становници да постану активни чувари и прикупљачи података за сопствене екосистеме.

Следећа табела нуди упоредни преглед кључних платформи. Може да буде од користи заинтересованима да идентификују потенцијалне алате за сопствене еколошке пројекте које реализују унутар заједнице.

Табела 1. Алати за грађанску науку које покреће вештачка интелигенција.