L'apprendimento profondo può aiutare gli studiosi a ripristinare i testi greci antichi. Nello specifico, i ricercatori dell'Università di Oxford (Thea Sommerschield e il professor Jonathan Prag) e DeepMind (Yannis Assael) hanno costruito Pythia, addestrare una rete neurale per indovinare parole o caratteri mancanti dalle iscrizioni greche.

Questi erano su superfici tra cui pietra, ceramica e metallo. Avevano tra 1500 e 2600 anni. Nuovo scienziato ha riferito che l'intelligenza artificiale ha battuto gli umani nel decifrare le compresse danneggiate.

"In un test testa a testa, dove l'IA ha tentato di colmare le lacune in 2949 iscrizioni danneggiate, gli esperti umani hanno commesso il 30 percento di errori in più rispetto all'intelligenza artificiale. Considerando che gli esperti hanno impiegato 2 ore per superare 50 iscrizioni, Pythia ha fornito le sue ipotesi per l'intera coorte in pochi secondi."

Inziando, gli autori sapevano che il ripristino del testo era un'attività che richiedeva tempo, anche per epigrafisti esperti. Hanno deciso di valutare la difficoltà del compito di restauro in corso - e quindi di giudicare l'impatto del nostro lavoro - con l'aiuto di due dottorandi con esperienza epigrafica. Agli studiosi è stato permesso di utilizzare il set di addestramento per cercare "paralleli".
.

Gege Li ha scritto venerdì in Nuovo scienziato . L'intelligenza artificiale sembra essere migliore degli umani nel riempire le parole mancanti, ma questa non è una competizione della Squadra A contro la Squadra B. Piuttosto, la tecnica dell'intelligenza artificiale, disse Li, "può essere molto utile come strumento di collaborazione, dove i ricercatori lo usano per restringere le opzioni."

Molte antiche iscrizioni sono state erose o danneggiate nel corso dei secoli. Gli autori hanno affermato che "Solo una piccola minoranza delle iscrizioni sopravvissute è completamente leggibile e completa".

Con segmenti di testo persi, come si potrebbe provare a riempire gli spazi vuoti delle parole mancanti? Come ha detto Li, significherebbe guardare il resto dell'iscrizione e guardare altri testi simili.

Tener conto di Nuovo scienziato il rapporto su ciò che l'IA, soprannominata Pizia, è stato in grado di fare:(1) Pythia ha imparato a riconoscere i modelli in 35, 000 reliquie, con oltre 3 milioni di parole. (2) I modelli su cui rileva includono il contesto in cui appaiono parole diverse, la grammatica, e anche la forma e la disposizione delle iscrizioni.

Il risultato si riflette nel titolo del loro articolo che ora su arXiv:"Restauro di testi antichi utilizzando il deep learning:un caso di studio sull'epigrafia greca".

Per aiutare l'epigrafista, La Pizia non si limita a fornire allo studioso una sola previsione. Piuttosto, restituisce più previsioni e il livello di confidenza per ogni risultato.

"In particolare, forniamo una serie delle prime 20 previsioni decodificate utilizzando la ricerca del raggio." Con 20 suggerimenti per colmare il divario, sta alla persona scegliere il migliore. "Si tratta di come possiamo aiutare gli esperti, " disse Assael. Per essere sicuro, la loro posizione è che Pythia può servire come metodo di assistenza nell'epigrafia digitale.

Encylopaedia Brittanica:L'epigrafia è "lo studio della materia scritta registrata su materiale duro o durevole. Gli autori hanno fornito una definizione in modo simile. Hanno affermato che "l'epigrafia è lo studio dei documenti, "iscrizioni", scritto su una superficie resistente (pietra, ceramica, metallo) da parte di individui, gruppi e istituzioni del passato”.

Il team ha parlato del potenziale futuro di Pythia, e hanno sottolineato che è la combinazione di apprendimento automatico ed epigrafia che ha il potenziale per avere un impatto significativo sullo studio delle culture testuali iscritte.

"Grazie a PYTHIA open-source, e la pipeline di elaborazione di PHI-ML, speriamo di aiutare la ricerca futura e ispirare ulteriori lavori interdisciplinari".

Perché la loro ricerca è importante:Pythia, scrissero, è "il primo modello di restauro del testo antico che recupera i caratteri mancanti da un input di testo danneggiato utilizzando reti neurali profonde". Gli autori ritengono che Pythia "stabilisca lo stato dell'arte nel restauro di testi antichi".

La Facoltà di Lettere e Filosofia presso il sito dell'Università di Oxford ha commentato in modo simile i punti di forza di Pythia. "L'architettura funziona sia a livello di carattere che a livello di parole, quindi gestire efficacemente le informazioni di contesto a lungo termine, e trattare efficacemente con rappresentazioni di parole incomplete. Ciò lo rende applicabile a tutte le discipline che si occupano di testi antichi (filologia, papirologia, codicology) e si applica a qualsiasi lingua (antica o moderna)."

La Facoltà di Lettere dell'Università di Oxford ha affermato che un taccuino Python online, Pizia, e la pipeline di elaborazione di PHI-ML è stata resa open source su GitHub.

Con origini a Londra nel 2010, mente profonda, nel frattempo, è in prima linea nella ricerca sull'intelligenza artificiale.

© 2019 Science X Network