Selflearning neural networks at a modern museum’s service: possibilities and problems of application
The article briefly describes some basic possibilities of application of artificial intelligence-powered computer online systems in modern Russian museum institutions to perform work tasks in key fields of their activity, such as systematic record keeping of museum collections, museum exhibition activities, expert investigation, examination and restoration of museum items, management of museum web presence, research activities, resource management, optimization of the quality of museum services for offline visitors and online users. Authors point out the specific purposes of using artificial neural network systems in the domestic museum sphere: automation of the process of making a full-bodied creative content (of various types - text, illustrative, audio and video) for corporative Internet sites of museums; translation of audio and video recordings into text (transcription); design and testing of museum digital products (applications, guides, etc.); preparation of museum events scripts; comprehensive analysis of various data on consumers of museum services; setting the scene for familiarization, educational, gaming interaction of remote users with digital copies of museum objects; predictive modelling (for example, for the development of the managerial situation) based on the analysis of representative statistical data and many others. The paper gives a description of some problems in usage popular neural network software products in mass museum practice, including the weakness of the material-and-technical base of institutions manifested in software and hardware limitations, the insufficient level of development of special digital competencies of museum staff, the risks of issuing false and difficult-to-verify information at the request of users, the threat of the weakening of the museum workers’ professional skills as a result of the assignment of a number of labor functions (including managerial type as well) to neural network projects, etc. The authors declare no conflicts of interests.
Keywords
Russian museums,
digitalization of museum communication,
artificial intelligence in museum activity,
self-learning artificial neural networks in museum activity,
directions of application of neural network products in museum institutions,
problems of integration of neural networks in museum practiceAuthors
Frolova Anna S. | Altai State Institute of Culture | rus.librarian@yandex.ru |
Balashova Elena V. | Altai State Institute of Culture | balash_elena@list.ru |
Kuran Marina S. | Altai State Institute of Culture | kuran@mail.ru |
Morgachev Konstantin P. | Altai State Institute of Culture | morgachevk@gmail.com |
Всего: 4
References
Цифровая экономика [России]: 2023. М., 2023. 120 с.
Количество пользователей сети Интернет в России в 2010 г. увеличилось на 22% до 57 млн человек. URL: https://digital.gov.ru/ru/events/27253/(дата обращения: 01.06.2024).
Плуготаренко С.А. Рунет сегодня: аналитика, цифры, факты : отраслевой доклад (Поляны, 25 апреля 2015 г.); данные по итогам 19-го Российского интернет-форума и конференции «Интернет и бизнес» (22-24 апреля 2015 г.). 48 с. URL: https://raec.ru/upload/files/rif15-plugitarenko.pdf (дата обращения: 01.03.2024).
Рост охвата граждан России интернетом. Рунет 30 сентября в пятнадцатый раз отметит День интернета в России // РИА Новости. 2012. 30 сент. URL: https://ria.ru/20120930/761976690.html (дата обращения: 05.01.2024).
Воронина Ю. Число пользователей интернета в России выросло за год на 6 миллионов // Российская газета. 2016. 13 апр. URL: https://rg.ru/2016/04/13/chislo-polzovatelej-interneta-v-rossii-vyroslo-za-god-na-6-millionov.html (дата обращения: 01.03.2024).
Бороздина Н. [Цифровое] Медиапотребление [россиян]. 2022: [специальное исследование АО «Mediascope»]. [Москва], 2022. 16 с. URL: https://mediascope.net/upload/iblock/883/f11rt3k24o0ju2jkak4v0s0wr836wobp/MEDIAPOTREBLENIE_DIGITAL_14092022.pdf (дата обращения: 05.01.2024).
Mediascope: россияне проводят в соцсетях в среднем один час в день. Пользователи 25-44 лет предпочитают «ВКонтакте», а молодежь верна “TikTok”. URL: https://www.sostav.ru/publication/issledovanie-62983.html (дата обращения: 05.01.2024).
A Definition of AI: Main Capabilities and Scientific Disciplines : [report of the European Union’s High-Level Expert Group on Artificial Intelligence]. Brussels (European Union), 2018. 9 p. URL: https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=56341 (accessed: 07.06.2024).
What is Artificial Intelligence (AI)? URL: https://www.ibm.com/topics/artificial-intelligence (accessed: 08.05.2024).
What is a Neural Network? URL: https://www.ibm.com/topics/neural-networks (accessed: 08.05.2024).
«Нейростат» выяснил, как россияне используют генеративные нейросети. URL: https://yandex.ru/company/news/03-21-03-2024 (дата обращения: 19.05.2024).
Генеративные модели и нормативное регулирование: в РАЭК прошла встреча кластеров «РАЭК/AI» и «РАЭК/Privacy&LegalTech». URL: https://raec.ru/live/branch/13755/(дата обращения: 08.05.2024).
Jouibari F.R., Faizi M, Khakzand M, Shekari M.J. Navigation Behaviour of Visitors in Museums Based on Visibility Analysis and Neural Network Simulation // Museum Management and Curatorship. 2021. Vol. 36, № 1. P. 30-47. doi: 10.1080/09647775.2020.1773302.
Vidal D., Gaussier Ph. A propos du robot Berenson: anthropologie et robotique : Conférence enregistrée au Salon de lecture Jacques Kerchache, le 19 avril 2012. URL: https://www.quaibranly.fr/fr/explorer-les-collections/base/Bibliography/action/show/notice/000228539-a-propos-du-robot-berenson-anthropologie-et-robotique-conference-enregistree-au-salon-de-lecture-jacques-kerchache-le-19-avril-2012 (accessed: 12.05.2024).
Bile A., Tari H., Grinde A., Frasca F., Siani A.M., Fazio E. Novel Model Based on Artificial Neural Networks to Predict Short-Term Temperature Evolution in Museum Environment // Sensors. 2022. Vol. 22, № 2. P. 615. doi: 10.3390/s22020615.
Connect with [the US’s Akron Art Museum's Digital Tour Guide] ‘Dot’. URL: https://www.youtube.com/watch?v=zFCcsvaeh-s&ab_channel=AkronArtMuseum (accessed: 18.05.2024).
Lee D. Deepfake Salvador Dali Takes Selfies with Museum Visitors // The Verge. 2019. May 10. URL: https://www.theverge.com/2019/5/10/18540953/salvador-dali-lives-deepfake-museum (accessed: 18.05.2024).
Davis N. Tate Britain Project Uses AI to Pair Contemporary Photos with Paintings // The Guardian. 2016. Aug. 28. URL: https://www.theguardian.com/artanddesign/2016/aug/28/tate-britain-project-recognition-artificial-intelligence-photography-paintings (accessed: 30.06.2024).
Парфёнов В. В Эрмитаж приняли на работу искусственный интеллект. URL: https://www.techinsider.ru/editorial/558724-v-ermitazh-prinyali-na-rabotu-iskusstvennyy-intellekt/(дата обращения: 18.05.2024).
В Музее Набокова открылась выставка картин, созданных нейросетью в соавторстве с учеными ВШЭ. URL: https://www.hse.ru/news/life/595539556.html (дата обращения: 19.05.2024).
[Каталог выставки «Nabokov Clip Art: нейросеть иллюстрирует Набокова» (8 апреля - 16 мая 2024 г.) Музея Владимира Набокова (г. Санкт-Петербург)]. URL: https://ar.culture.ru/ru/museum-catalog/muzey-vv-nabokova (дата обращения: 19.05.2024).
Русский музей запустил собственную нейросеть в сообществе «ВКонтакте». URL: https://rusmuseum.ru/news/russkiy-muzey-zapustil-sobstvennuyu-neyroset-v-soobshchestve-vkontakte/(дата обращения: 18.05.2024).
Выставка «Возрожденная коллекция» [в Воронежском областном художественном музее им. И.Н. Крамского]. URL: https://mkram.ru/ru/2023/11/27/vystavka-vozrozhdennaya-kollektsiya-0/(дата обращения: 19.05.2024).
В Русском музее открылась выставка сгенерированных нейросетью рисунков // Российская газета. 2024. 12 февр. URL: https://rg.ru/2024/02/12/reg-szfo/kartina-ot-ii.html (дата обращения: 11.05.2024).
Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А., Чижов И.В. Искусственный интеллект и кибербезопасность // International Journal of Open Information Technologies. 2022. Т. 10, № 9. С. 135-147.
Лешкевич Т.Г. Парадокс доверия к искусственному интеллекту и его обоснование // Философия науки и техники. 2023. Т. 28, № 1. С. 34-47. doi: 10.21146/2413-9084-2023-28-1-34-47.
Аветисян А. Доверенный искусственный интеллект: вызовы и перспективы. М., 2023. 18 с. URL: https://rannks.ru/upload/iblock/d1f/231014_aetisian_presentation.pdf (дата обращения: 06.01.2024).
Rawte V., Chakraborty S., Pathak A., Sarkar A., Towhidul S., Tonmoy S.M.I., Chadha A., Sheth A.P., Das A. The Troubling Emergence of Hallucination in Large Language Models - An Extensive Definition, Quantification, and Prescriptive Remediations // Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ... Singapore : Association for Computational Linguistics, 2023. P. 2541-2573. doi:10.18653/v1/2023.emnlp-main.155.
Binns R. Fairness in Machine Learning: Lessons from Political Philosophy // Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. New York, Proceedings of Machine Learning Research, 2018. Vol. 81. P. 1-11.
Rozad D. The Political Biases of ChatGPT // Social Sciences. 2023. Vol. 12, № 148. P. 1-8. doi: 10.3390/socsci 12030148.
Edwards Ph. Why AI Art Struggles with Hands? And How Can It Get Better? // Vox. 2023. Apr 4th. URL: http s://www.vox.com/videos/2023/4/4/23669625/ai-data-learning-hands-difficulty-patterns (accessed: 11.01.2024).
Merdas H.M.Intellectual Laziness and Artificial Intelligence // Brain Science and Neurosurgery. 2024. Vol. 1, № 1. P. 1-2. doi: 10.1875/bsn.2024/002.
Беспамятнова П. Чье право: юристы пытаются понять, кому принадлежит контент, создаваемый нейросетями // Российская газета. 2023. 30 янв. URL: https://rg.ru/2023/01/30/che-pravo-iuristy-pytaiutsia-poniat-komu-prinadlezhit-kontent-sozdavaemyj-nejrosetiami.html (дата обращения: 06.07.2024).
De Vinck G. AI Learned from Their Work. Now They Want Compensation : A Rising Movement of Artists and Authors are Suing Tech Companies for Training AI on their Work Without Credit or Payment // The Washington Post. 2023. July 16. URL: https://www.washington-post.com/technology/2023/07/16/ai-programs-training-lawsuits-fair-use/(accessed: 07.07.2024).
De Vinck G. 8 Major Newspapers Join Legal Backlash against OpenAI, Microsoft : The Chicago Tribune, New York Daily News and Six Other Dailies Accused the Tech Companies of Taking Their Work to Train AI Algorithms // The Washington Post. 2024. Apr. 30. URL: https://www.washingtonpost.com/technology/2024/04/30/chicago-tribune-open-ai-microsoft-lawsuit/(accessed: 07.07.2024).
De Vinck G. Record Companies Sue AI Music Generators Suno, Udio : The Lawsuits from “Sony”, “Warner” and “UMG” Allege AI Companies Trained Their Tools on Copyrighted Songs without Payment or Permission // The Washington Post. 2024. June 24. URL: https://www.washingtonpost.com/technology/2024/06/24/suno-lawsuit-udio-sony-warner-umg-copyright/(accessed: 07.07.2024).