ხელოვნური ინტელექტი აღადგენს დაკარგულ რომაულ წერილებს და გარდაქმნის ციფრულ არქეოლოგიას

Google DeepMind-მა წარმოადგინა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი სახელად Aeneas, რომელსაც შეუძლია რომის იმპერიის დროინდელი უძველესი ლათინური წარწერების გაშიფვრა და აღდგენა გასაოცარი სიზუსტით, როგორც ამ კვირაში ჟურნალ Nature-ში გამოქვეყნებულ კვლევაშია აღნიშნული. მითოლოგიური ტროელი გმირის სახელით დარქმეული ეს ხელოვნური ინტელექტი ციფრული არქეოლოგიის სფეროში წინ გადადგმული ნაბიჯია და შესაძლოა შეცვალოს ისტორიკოსების მიერ ანტიკური სამყაროს შესწავლის მეთოდები.phys

სისტემას შეუძლია 72%-იანი სიზუსტით განსაზღვროს წარწერების გეოგრაფიული წარმომავლობა 62 რომაული პროვინციიდან, იწინასწარმეტყველოს ტექსტების დაწერის დრო დაახლოებით 13 წლის ცდომილებით და აღადგინოს დაკარგული სეგმენტები მაშინაც კი, როდესაც ხარვეზების სიგრძე უცნობია. ლათინური ეპიგრაფიკული მონაცემთა ბაზაზე გაწვრთნილი, რომელიც შეიცავს 176 861 წარწერას (16 მილიონი სიმბოლო) ძვ.წ. მე-7 საუკუნიდან ახ.წ. მე-8 საუკუნემდე, Aeneas აანალიზებს უძველესი წერილობითი წყაროების როგორც ტექსტურ, ისე ვიზუალურ ელემენტებს.bioengineer+2

რევოლუციური თანამშრომლობა ხელოვნურ ინტელექტსა და ისტორიკოსებს შორის

23 პროფესიონალი ისტორიკოსის მონაწილეობით ჩატარებულმა კვლევამ Aeneas-ის რეალური ეფექტურობა დაამტკიცა. დამოუკიდებლად მუშაობისას ისტორიკოსები დაზიანებული ტექსტების აღდგენისას სიმბოლოების 39%-იან შეცდომას უშვებდნენ. Aeneas-ის დახმარებით ეს მაჩვენებელი 21%-მდე შემცირდა. ხელოვნური ინტელექტი შემთხვევათა 90%-ში კვლევის სასარგებლო საწყის წერტილად იქნა მიჩნეული და ისტორიკოსების თავდაჯერებულობა 44%-ით გაზარდა.marktechpost+2

„მათი უნიკალურობა იმაში მდგომარეობს, რომ ისინი დაწერილია თავად უძველესი ხალხის მიერ, ყველა სოციალური ფენიდან და ნებისმიერ თემაზე. ეს არ არის მხოლოდ ელიტის მიერ დაწერილი ისტორია“, – განაცხადა კვლევის თანაავტორმა იანის ასაელმა, Google-ის ხელოვნური ინტელექტის ლაბორატორია DeepMind-ის მკვლევარმა.phys

მოდელი გამოირჩევა „პარალელების“ იდენტიფიცირებით – წარწერები მსგავსი ფორმულირებებით, ფორმულებით ან კულტურული კონტექსტით – პროცესი, რომელიც ტრადიციულად მოითხოვს ფართომასშტაბიან ხელით ძიებას ბიბლიოთეკებისა და მუზეუმების კოლექციებში. ნოტინგემის უნივერსიტეტის ეპიგრაფისტმა თეა სომერშილდმა, რომელიც მოდელის თანაავტორია, წარწერების შესწავლა შეადარა „გიგანტური თავსატეხის ამოხსნას“, სადაც ნაწილების 90% დაკარგულია.phys

პრაქტიკული გამოყენება და შემთხვევების შესწავლა

თავისი შესაძლებლობების დასადასტურებლად, მკვლევარებმა Aeneas გამოსცადეს ცნობილ „Res Gestae Divi Augusti“-ზე, იმპერატორ ავგუსტუსის ავტობიოგრაფიულ წარწერაზე, რომელიც სამეცნიერო დებატების საგანია მისი შედგენის თარიღთან დაკავშირებით. ხელოვნურმა ინტელექტმა დაადგინა დათარიღების ორი შესაძლო პერიოდი – ძვ.წ. I საუკუნის ბოლო და ახ.წ. I საუკუნის დასაწყისი – რაც ზუსტად ემთხვევა მიმდინარე ისტორიულ დებატებს.phys+2

სხვა კვლევაში Aeneas-მა გააანალიზა ვოტური სამსხვერპლო გერმანიის ქალაქ მაინციდან, სწორად დაათარიღა ის დაახლოებით ახ.წ. 211 წლით და დაადგინა მისი წარმომავლობა Germania Superior-ის პროვინციიდან. სისტემამ გამოავლინა მანამდე შეუმჩნეველი ლინგვისტური კავშირები ამ სამსხვერპლოსა და ადრინდელ ადგილობრივ წარწერებს შორის.bioengineer+1

არქეოლოგიური გამოწვევების გადაჭრა

ყოველწლიურად დაახლოებით 1 500 ახალი ლათინური წარწერის აღმოჩენის ფონზე, ხელოვნური ინტელექტი კლასიკურ კვლევებში მზარდ გამოწვევას პასუხობს. ეს უძველესი ტექსტები, დაწყებული საიმპერატორო დეკრეტებითა და იურიდიული დოკუმენტებით, დამთავრებული საფლავის ქვებითა და გრაფიტებით, ხშირად შემორჩენილია ფრაგმენტული სახით, რომლებიც დაზიანებულია ათასწლეულების განმავლობაში ამინდისა და ადამიანური საქმიანობის შედეგად.phys

ინსტრუმენტი თავისუფლად არის ხელმისაწვდომი მკვლევრებისთვის Predicting the Past პლატფორმის საშუალებით, ღია კოდითა და მონაცემთა ბაზებით. DeepMind-მა ასევე შეიმუშავა საგანმანათლებლო პროგრამები, რომლებიც Aeneas-ს ციფრული ჰუმანიტარული მეცნიერებების სასწავლო პროცესში აინტეგრირებს. მოდელი პოტენციურად შეიძლება ადაპტირდეს სხვა უძველეს ენებსა და დამწერლობებზე, პაპირუსებიდან მონეტებამდე, რაც მის არქეოლოგიურ გამოყენებას ლათინური ეპიგრაფიკის მიღმა გააფართოებს.marktechpost