Klíčové poznatky
- Nový nástroj využívající umělou inteligenci by mohl historikům pomoci rozluštit staré texty.
- Ithaca je první hluboká neuronová síť, která dokáže obnovit chybějící text poškozených nápisů, identifikovat jejich původní umístění a pomoci určit datum jejich vytvoření.
- AI je užitečná pro doplnění chybějících dat, jako je umístění a datum textu, protože je dobrá při učení se velmi složitým vzorům pomocí analýzy dat.
Nedávné pokroky v umělé inteligenci (AI) posilují úsilí o pochopení minulosti.
Ithaca, model strojového učení vytvořený výzkumníky AI z DeepMind, dokáže odhadnout chybějící slova a místo a datum psaného jazyka podle nového článku. Toto úsilí by mohlo historikům pomoci rozluštit starověké rukopisy.
„Ithaca je hluboká neuronová síť a jako taková je neuvěřitelně schopná najít skryté vzorce v obrovském množství dat,“řekla historička Thea Sommerschield, spoluautorka nedávného článku, Lifewire v e-mailu. rozhovor. „Takové vzory mohou být textové (gramatické, syntaktické nebo spojené s opakovaným ‚vzorcem‘napříč mnoha texty) nebo kontextové (některá slova se konzistentně objevují v určitých žánrech textů: např. politický výnos z klasických Athén zmiňující slova ‚aliance‘, rada, shromáždění…').”
Odhalení minulosti
Ithaca je první hluboká neuronová síť, která dokáže obnovit chybějící text poškozených nápisů, identifikovat jejich původní umístění a pomoci určit datum jejich vytvoření, řekl Sommerschield.
Ithaca je pojmenována po řeckém ostrově v Homérově Odyssey. Vědci zjistili, že Ithaca dosahuje 62% přesnosti při obnově poškozených textů, 71% přesnosti identifikace jejich původního umístění a dokáže datovat texty do 30 let od data jejich vzniku.
Vizualizační pomůcky Ithaca mají výzkumníkům usnadnit interpretaci výsledků. Autoři článku napsali, že historici dosáhli 25% přesnosti, když pracovali sami na obnově starověkých textů. Výkon historika se však při použití Ithaky zvyšuje na 72 %, čímž překonává výkon modelu a ukazuje potenciál pro spolupráci člověka a stroje.
„Ithaca nabízí interpretovatelné výstupy, které ukazují rostoucí význam spolupráce mezi lidskými experty a strojovým učením, a ukazuje, jak sladění lidských expertů s architekturami hlubokého učení za účelem společného řešení úkolů může překonat individuální (bez pomoci) výkon lidí i modelem na stejných úkolech,“řekl Sommerschield Lifewire.
Historici se například v současnosti neshodnou na datu série důležitých athénských dekretů učiněných v době, kdy žily významné osobnosti jako Sokrates a Perikles, napsal Sommerschield v blogovém příspěvku. Dlouho se mělo za to, že dekrety byly napsány před rokem 446/445 př. n. l., ačkoli nové důkazy naznačují datum 420. let př. n. l. „Ačkoli se to může zdát jako malý rozdíl, tyto dekrety jsou zásadní pro naše chápání politické historie klasických Athén,“napsala
Nejbližším dílem Ithace je předchozí nástroj strojového učení s názvem Pythia, který Sommerschield a její spolupracovníci vydali v roce 2019. Pythia byla prvním starověkým modelem obnovy textu, který používal hluboké neuronové sítě.
„Dnes je Ithaca prvním modelem, který řeší tři hlavní úkoly v epigrafově pracovním postupu holisticky,“uvedl Sommerschield v e-mailu. „Nejenže posouvá předchozí stav techniky Pythie, ale také vůbec poprvé a v bezprecedentním měřítku využívá hluboké učení pro geografickou a chronologickou atribuci.”
AI na pomoc historikům
AI je užitečná pro doplnění chybějících dat, jako je umístění a datum textu, protože je dobrá při učení velmi složitých vzorců analýzou dat, řekl Brad Quinton, generální ředitel společnosti Singulos Research společnosti AI, Lifewire e-mailem.
„Pomocí technik strojového učení může umělá inteligence prozkoumat velké množství „známých dobrých“příkladů, aby nalezla vzorce mezi například daným textem a jeho datem a místem vytvoření,“dodal Quinton. "Často jsou tyto vzorce tak složité, že by nebyly pro odborníka na člověka zřejmé."
Předvídání chybějících dat je běžným úkolem umělé inteligence založené na strojovém učení. Například GPT-3 od OpenAI dokáže předvídat chybějící slova ve větě nebo dokonce chybějící věty v odstavci. A mnoho systémů pro zpracování obrazu na bázi AI bylo použito k obnově videa a obrázků inteligentním předpovídáním toho, co bylo z originálu ztraceno.
„Koncepčně by výzkumníci mohli použít podobné techniky k určení data a původu umění nebo nástrojů nebo jiných historických umělých artefaktů, kde se očekává změna základního stylu a techniky v průběhu času a podle umístění původu,“řekl Quinton.
