Które obrazy i jakie ich zastosowanie szczególnie Panią interesują?
Najczęściej opracowanie metod analizy obrazów ma na celu automatyzację pewnych określonych czynności i analiz wykonywanych przez ekspertów z innych dziedzin nauki. Aktualnie część prac, które prowadzę dotyczy analizy obrazów drewna i ma na celu wspomaganie analiz dendrochronologicznych (tj. badania zjawisk historycznych towarzyszących wzrostowi drzewa). Równolegle zajmuję się opracowaniem metod wspomagania medycznej diagnostyki obrazowej, w tym diagnostyki okulistycznej. W przeszłości rozwijałam też algorytmy dedykowane analizie obrazów geologicznych przedstawiających nanosy lodowcowe, a także obrazów pozyskanych w wybranych procesach przemysłowych. Ze względu na interdyscyplinarny charakter, każdorazowo działania te wymagały współpracy z naukowcami, bardzo często z zagranicy, reprezentującymi inne dziedziny nauki. Ten aspekt uważam za szczególnie istotny, gdyż pozwala on na pozyskanie wiedzy z różnych obszarów nauki, nawiązanie ciekawych kontaktów i poszerzenie obszarów współpracy.
Sztuczna inteligencja budzi równie wiele oczekiwań i nadziei, co obaw. Które z nich wskazałaby Pani za najistotniejsze?
Technologie bazujące na szerokorozumianej sztucznej inteligencji (SI) stopniowo zmieniają naszą codzienność. SI na pewno zmieni również naszą przyszłość. Przy czym w tym zakresie jesteśmy jeszcze na początku drogi i nie wiemy, jakie to będą zmiany. W moim przekonaniu sztuczna inteligencja nie stanowi zagrożenia sama w sobie. Zagrożenie stanowią jej projektanci, twórcy i użytkownicy, działający z zamiarem jej wykorzystania w niegodziwy i niemoralny sposób.
Oczywiście istnieją kwestie towarzyszące rozwojowi SI budzące wątpliwości i wymagające unormowań prawnych i etycznych. Mam tu na myśli systemy mocno ingerujące w prywatność, zbieranie danych o osobach, w tym danych dotyczących ich zachowań oraz danych obrazowych przedstawiających ich wizerunek. Znane są doniesienia o dyskryminujących lub przesiąkniętych uprzedzeniami decyzjach podejmowanych przez algorytmy SI uczone na niewystarczająco reprezentatywnych danych.
W obszarze zastosowań obrazowych, jednym z zagrożeń jest szerzenie dezinformacji poprzez wykorzystanie technologii deep fake do generowania fałszywych dyskredytujących obrazów i filmów przedstawiających daną, najczęściej znaną publicznie, osobę w bardzo realistyczny sposób. Technologia ta wykorzystywana może być również w pozytywnych celach, jak np. wirtualny Salvador Dali oprowadzający gości po jednym z muzeów jemu poświęconych. To budzi jednak pytania dotyczące zgody na wykorzystanie wizerunku osoby, która już nie żyje.
Istotne są również kwestie dotyczące praw autorskich do obrazów i grafik wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, np. na podstawie opisu. Tego typu modele uczone były na milionach obrazów i filmów znalezionych w Internecie bez pytania autorów o zgodę na ich wykorzystanie.
Kolejną, istotną kwestię wymagającą zbadania i uregulowania stanowi przewidywalność i wytłumaczalność decyzji podejmowanych przez technologie bazujące na sztucznej inteligencji oraz odpowiedzialność za decyzje podejmowane bez nadzoru człowieka (np. w przypadku szkód wyrządzonych przez pojazdy autonomiczne lub zniszczeń dokonanych przez autonomiczną broń).
Dlatego myślę, że aktualnie jednym z najważniejszych wyzwań towarzyszących rozwojowi sztucznej inteligencji jest ustalenie zasad, które pozwolą kontrolować jej tworzenie, rozwój i wykorzystanie w sposób wykluczający lub minimalizujący potencjalne zagrożenia.
Co spowodowało, że Pani poświęciła właśnie AI swoją pracę?
Zdecydowały o tym głównie moja ciekawość i otwartość na najnowsze trendy naukowe w obszarze wizji komputerowej. Praktycznie od zawsze moje zainteresowania naukowe dotyczyły analizy obrazów cyfrowych. W momencie, gdy szeroko pojęte uczenie głębokie zaczęło zmieniać a wręcz rewolucjonizować analizę obrazów, i w związku z tym wizję komputerową, zaczęłam stosować te rozwiązania również w swoich pracach. Aktualnie, rozwijając algorytmy dla potrzeb analizy obrazów, trudno pozostawać zauważonym przez środowisko naukowe nie wykorzystując metod zaliczanych do sztucznej inteligencji.
Obszar badań bardzo dynamicznie się rozwija. Jakie ma Pani plany badawcze na przyszłość?
Głównym celem moich obecnych działań jest zdobycie nowych kompetencji w zakresie prowadzenia badań naukowych, po to, aby przenieść je do prac badawczych. Dlatego w niedalekiej przyszłości planuję wyjazd do zagranicznej uczelni. Jestem także w trakcie budowania międzynarodowego zespołu badawczego, którego celem będzie aplikacja o grant europejski. Poszukuję również możliwości komercyjnego wykorzystania posiadanej wiedzy i umiejętności w praktyce, w szeroko rozumianym przemyśle oraz w medycynie. Dla mnie największą satysfakcją będzie to, gdy moje rozwiązania znajdą szerokie zastosowania w praktyce.
Przykład Pani kariery naukowej jest imponujący. Jak wyglądało podejmowanie kluczowych dla dalszego rozwoju decyzji?
Zawsze miałam zdolności do przedmiotów ścisłych, więc naturalne było, że po maturze będę kształcić się w tym kierunku. O wyborze kierunku studiów zdecydowały również względy praktyczne – kierunek informatyka wydawał mi się perspektywiczny i gwarantujący znalezienie pracy. Nigdy nie planowałam, że będę naukowcem. Nie miałam takich wzorców. Z perspektywy czasu myślę, że o wyborze tej ścieżki mojego rozwoju zawodowego zdecydował przypadek i decyzje ówczesnych władz Wydziału EEIA. Na studiach zostałam włączona do projektu naukowego realizowanego w Instytucie (wówczas Katedrze) Informatyki Stosowanej. Wtedy poznałam aspekt naukowy działalności Uczelni i zainteresowałam się pracą naukową. W ramach projektu przygotowałam pracę magisterską, którą obroniłam wcześniej, niż zakładał ówczesny tok studiów. Po obronie pracy magisterskiej zwróciłam się do ówczesnych władz Wydziału EEIA o przyjęcie na studia doktoranckie w połowie roku akademickiego – poza regularnym trybem rekrutacji i spotkałam się z przychylnością. Wówczas rozpoczęłam też pracę na część etatu w Katedrze Informatyki Stosowanej. Z perspektywy czasu wydaje mi się, że gdyby wówczas te decyzje były inne, mogłabym teraz pracować w zupełnie innym miejscu.
Dlaczego warto być naukowcem?
Biorąc pod uwagę aktualne realia pracy naukowej w Polsce, ciągłe niedofinansowanie nauki oraz „mizerny” poziom wynagradzania naukowców na polskich uczelniach, niestety coraz trudniej znaleźć pozytywną odpowiedź na to pytanie. Ja w pracy naukowca cenię sobie przede wszystkim swobodę. Dotyczy to zarówno wyboru tematów i kierunków prac, jak również czasu i organizacji pracy. Ponadto, praca naukowa wymusza konieczność ciągłego uczenia się i rozwoju. Pozwala na poznanie świata z różnych perspektyw, lepsze jego zrozumienie, a także możliwość jego zmieniania. Kształtuje umiejętność krytycznej analizy problemów oraz poszukiwania ich rozwiązań. Są to umiejętności, które przydają się nie tylko w pracy naukowej
Więcej o dorobku prof. Anny Fabijańskiej można przeczytać na stronie internetowej.