Согласно исследованию, опубликованному во вторник, у историков есть новый инструмент искусственного интеллекта (ИИ), который помогает расшифровывать секретные древнегреческие тексты.
Быть знатоком древнегреческого языка сложно. Первичные тексты на камне, которые, возможно, были сколоты и выветрены со временем, часто повреждены и не поддаются восстановлению, и их трудно расшифровать, но новый инструмент DeepMind от Google надеется решить эту проблему с помощью искусственного интеллекта.
Приложение довольно необычное, потому что оно использует искусственный интеллект полезным способом за пределами мира технологий. DeepMind - модель машинного обучения, делает удивительно точные предположения о пропущенных словах, а также о местонахождении и датах древнегреческих текстов.
Неполные древние тексты имеют множество проблем, в том числе испорченные материалы. Оригинальный документ может быть сделан из камня, глины или папируса, написан на аккадском, древнегреческом или линейном письме А и содержать описание чего угодно, от счета бакалейщика до путешествия героя. Что связывает их всех вместе, так это ущерб, накопленный за тысячи лет.
Пробелы, где текст стерт или оборван, часто называют лакунами. Лакуны могут быть такими короткими, как пропущенная буква, длиной в главу или даже целую историю. Заполнить их может быть легко или невозможно — и в этом поможет DeepMind.
Используемый в огромной библиотеке древнегреческих текстов, DeepMind, названный в честь родного острова Одиссея, не только может сказать, каким может быть пропущенное слово или фраза, но также может определить, сколько ему лет и где оно было. написано. Сам по себе он не заполнит весь эпический цикл; это должно быть инструментом для тех, кто работает с этими текстами, а не решением.
Исследование, опубликованное в журнале Nature, демонстрирует его эффективность на примере некоторых декретов из Афин Перикла. Считалось, что они были написаны примерно в 445 г. до н.э., ИИ предположил, основываясь на анализе текста, что на самом деле они были написаны в 420 г. до н.э., что согласуется с более поздними свидетельствами.
Что касается самого текста, эксперты в исследовании получили около 25% точности при первом проходе, что не совсем звездно, но восстановление текста — это долгосрочный, а не краткосрочный проект.
В сочетании с ИИ эксперты достигли точности 72%, что является прекрасным примером ситуации, в которой люди были в конечном итоге более точными, но, тем не менее, они могут ускорить свой процесс, быстро устраняя тупики или предлагая отправную точку с помощью ИИ.
Вы можете протестировать урезанную версию ИИ, если у вас под рукой есть какой-нибудь древнегреческий текст с пробелами, или использовать один из предоставленных ими примеров, чтобы увидеть, как он заполняет требуемые пробелы. Для более длинных частей или если пропущено более 10 букв, попробуйте его в блокноте Colab или загрузите его код на его странице GitHub.
Хотя древнегреческий язык является очевидной и плодотворной областью DeepMind, команда уже усердно работает над другими языками — аккадским, древнеармянским, демотическим, ивритом и майя. И со временем будет добавлено больше.
«Итака иллюстрирует потенциальный вклад обработки естественного языка и машинного обучения в гуманитарные науки», — сказал Ион Андруцопулос, профессор Афинского университета, работавший над проектом.
«Нам нужно больше таких проектов, как DeepMind, чтобы еще больше продемонстрировать этот потенциал, а также подходящие курсы и учебные материалы для обучения будущих исследователей, которые будут лучше понимать как гуманитарные науки, так и методы ИИ».
Источник - techcrunch.com
