Արհեստական բանականությունը վերականգնում է կորցրած հռոմեական գրվածքները՝ փոխակերպելով թվային հնագիտությունը

Google DeepMind-ը ներկայացրել է Aeneas անունով արհեստական բանականության մոդել, որը կարող է զարմանալի ճշգրտությամբ վերծանել և վերականգնել Հռոմեական կայսրության հնագույն լատիներեն արձանագրությունները, ինչպես նշվում է այս շաբաթ Nature ամսագրում հրապարակված հետազոտության մեջ: Առասպելական տրոյացի հերոսի անունը կրող այս ԱԲ-ն թվային հնագիտության ոլորտում առաջընթաց է և կարող է փոխել այն, թե ինչպես են պատմաբաններն ուսումնասիրում հնագույն աշխարհը:phys

Համակարգը կարող է 72% ճշգրտությամբ գնահատել 62 հռոմեական նահանգներից արձանագրությունների աշխարհագրական ծագումը, կանխատեսել տեքստերի գրման ժամանակը մոտ 13 տարվա ճշգրտությամբ և վերականգնել բացակայող հատվածները նույնիսկ այն դեպքում, երբ բացերի երկարությունը հայտնի չէ: Լատինական էպիգրաֆիկ տվյալների բազայի վրա ուսուցանված, որը պարունակում է 176,861 արձանագրություն՝ 16 միլիոն նիշ ծավալով, որոնք ընդգրկում են մ.թ.ա. 7-րդ դարից մինչև մ.թ. 8-րդ դարը, Aeneas-ը վերլուծում է հնագույն գրվածքների ինչպես տեքստային, այնպես էլ տեսողական տարրերը:bioengineer+2

Հեղափոխական համագործակցություն ԱԲ-ի և պատմաբանների միջև

23 պրոֆեսիոնալ պատմաբանների մասնակցությամբ անցկացված հետազոտությունը ցույց տվեց Aeneas-ի իրական արդյունավետությունը: Ինքնուրույն աշխատելիս պատմաբանները վնասված տեքստերի վերականգնման ժամանակ նիշերի 39% սխալ էին թույլ տալիս: Aeneas-ի օգնությամբ այդ սխալի մակարդակը նվազեց մինչև 21%: ԱԲ-ն դեպքերի 90%-ում օգտակար է ճանաչվել որպես հետազոտության մեկնարկային կետ և պատմաբանների վստահությունը բարձրացրել 44%-ով:marktechpost+2

«Նրանց յուրահատկությունն այն է, որ դրանք գրված են հենց հնագույն մարդկանց կողմից՝ բոլոր սոցիալական խավերից և ցանկացած թեմայով: Սա միայն էլիտայի կողմից գրված պատմություն չէ», — ասել է հետազոտության համահեղինակ Յանիս Ասաելը՝ Google-ի DeepMind ԱԲ լաբորատորիայի հետազոտող:phys

Մոդելը գերազանցում է «զուգահեռների»՝ նմանատիպ ձևակերպումներով, բանաձևերով կամ մշակութային համատեքստերով արձանագրությունների բացահայտման հարցում. մի գործընթաց, որը ավանդաբար պահանջում է լայնածավալ ձեռքով որոնումներ գրադարանային և թանգարանային հավաքածուներում: Նոթինգհեմի համալսարանի էպիգրաֆիստ Թեա Սոմերշիլդը, որը մոդելի համահեղինակն է, արձանագրությունների ուսումնասիրությունը համեմատել է «հսկայական գլուխկոտրուկ լուծելու» հետ, որտեղ կտորների 90%-ը բացակայում է:phys

Գործնական կիրառում և դեպքերի ուսումնասիրություն

Իր հնարավորությունները հաստատելու համար հետազոտողները Aeneas-ը փորձարկել են հայտնի «Res Gestae Divi Augusti»-ի վրա՝ կայսր Օգոստոսի ինքնակենսագրական արձանագրության, որը գիտական բանավեճերի առարկա է դարձել իր կազմության ամսաթվի վերաբերյալ: ԱԲ-ն բացահայտել է թվագրման երկու հնարավոր ժամանակաշրջան՝ մ.թ.ա. 1-ին դարի վերջ և մ.թ. 1-ին դարի սկիզբ, որոնք ճշգրտորեն համընկնում են ընթացիկ պատմական բանավեճերի հետ:phys+2

Մեկ այլ հետազոտության մեջ Aeneas-ը վերլուծել է Գերմանիայի Մայնց քաղաքից հայտնաբերված նվիրատվական զոհասեղանը՝ այն ճշգրտորեն թվագրելով մոտ մ.թ. 211 թվականով և բացահայտելով դրա ծագումը Germania Superior նահանգից: Համակարգը բացահայտել է նախկինում աննկատ լեզվական կապեր այս զոհասեղանի և ավելի վաղ շրջանի տեղական արձանագրությունների միջև:bioengineer+1

Հնագիտական մարտահրավերների լուծում

Ամեն տարի մոտ 1,500 նոր լատիներեն արձանագրությունների հայտնաբերման պայմաններում ԱԲ-ն լուծում է դասական ուսումնասիրությունների աճող մարտահրավերը: Այս հնագույն տեքստերը՝ սկսած կայսերական հրամանագրերից և իրավական փաստաթղթերից մինչև տապանաքարեր և գրաֆիտներ, հաճախ պահպանվել են ֆրագմենտային տեսքով, որոնք վնասվել են հազարամյակների ընթացքում եղանակային պայմանների և մարդկային գործունեության հետևանքով:phys

Գործիքը հասանելի է հետազոտողների համար Predicting the Past հարթակի միջոցով՝ բաց կոդով և տվյալների բազաներով: DeepMind-ը նաև մշակել է կրթական ծրագրեր, որոնք Aeneas-ը ինտեգրում են թվային հումանիտար գիտությունների դասընթացներում: Մոդելը հնարավոր է հարմարեցնել այլ հնագույն լեզուների և գրերի՝ պապիրուսներից մինչև դրամներ, ինչը կընդլայնի դրա հնագիտական կիրառումը լատինական էպիգրաֆիկայից դուրս:marktechpost