Kunsmatige Intelligensie
DeepScribe AI kan help om antieke tablette te vertaal
Navorsers van die Universiteit van Chicago se Oosterse Instituut en die Departement Rekenaarwetenskap het saamgewerk om 'n KI te ontwerp wat kan help om tablette van antieke beskawings te dekodeer. Volgens Phys.org, word die KI DeepScribe genoem en is opgelei op meer as 6,000 XNUMX geannoteerde beelde wat uit die Persepolis Fortification Archive getrek is, wanneer dit voltooi is, sal die KI-model ongeanaliseerde tablette kan interpreteer, wat die bestudering van antieke dokumente makliker maak.
Kenners wat antieke dokumente bestudeer, soos die navorsers wat die dokumente bestudeer wat tydens die Achaemenidiese Ryk in Persië geskep is, moet antieke dokumente met die hand vertaal, 'n lang proses wat geneig is tot foute. Navorsers gebruik rekenaars om te help met die interpretasie van antieke dokumente sedert die 1990's, maar die rekenaarprogramme wat gebruik is, was van beperkte hulp. Die komplekse spykerskrifkarakters, sowel as die driedimensionele vorm van die tablette, plaas 'n dop op hoe bruikbaar die rekenaarprogramme kan wees.
Rekenaarvisie-algoritmes en diepleer-argitekture het nuwe moontlikhede na hierdie veld gebring. Sanjay Krishnan, van die Departement Rekenaarwetenskap by OI het saam met medeprofessor in Assiriologie Susanne Paulus gewerk om die DeepScribe-program van stapel te stuur. Die navorsers het toesig gehou oor 'n databasisbestuursplatform genaamd OCHRE, wat data van argeologiese opgrawings georganiseer het. Die doel is om 'n KI-instrument te skep wat beide omvangryk en buigsaam is, wat in staat is om skrifte uit verskillende geografiese streke en tydperke te interpreteer.
Soos Phys.org berig het, het Krishnan verduidelik dat die uitdagings om skrif te herken, wat argeologiese navorsers in die gesig staar, in wese dieselfde uitdagings is wat rekenaarvisie-navorsers in die gesig staar:
"Van die rekenaar visie perspektief, dit is regtig interessant, want dit is dieselfde uitdagings wat ons in die gesig staar. Rekenaarvisie oor die afgelope vyf jaar het so aansienlik verbeter; tien jaar gelede sou dit handgolwend gewees het, ons sou nie so ver gekom het nie. Dit is 'n goeie masjienleerprobleem, want die akkuraatheid is hier objektief, ons het 'n gemerkte opleidingstel en ons verstaan die skrif redelik goed en dit help ons. Dis nie ’n heeltemal onbekende probleem nie.”
Die betrokke opleidingstel is die resultaat van die neem van die tablette en vertalings, uit meer as 80 jaar van die argeologiese navorsing wat by OI en U Chicago gedoen is en die maak van hoë-resolusie geannoteerde beelde daarvan. Tans is die opleidingsdata ongeveer 60 teragrepe groot. Navorsers kon die datastel gebruik en 'n woordeboek van meer as 100,000 80 individueel geïdentifiseerde tekens skep waaruit die model kon leer. Toe die opgeleide model op 'n onsigbare beeldstel getoets is, het die model ongeveer XNUMX% akkuraatheid behaal.
Terwyl die span navorsers probeer om die akkuraatheid van die model te verhoog, kan selfs 80% akkuraatheid help met die proses van transkripsie. Volgens Paulus kan die model gebruik word om hoogs herhalende dele van die dokumente te identifiseer of te vertaal, sodat kundiges hul tyd kan spandeer om die moeiliker dele van die dokument te interpreteer. Selfs al kan die model nie met sekerheid sê waarna 'n simbool vertaal word nie, kan dit aan navorsers waarskynlikhede gee, wat hulle reeds voorlê.
Die span beoog ook om DeepScribe 'n hulpmiddel te maak wat ander argeoloë in hul projekte kan gebruik. Die model kan byvoorbeeld heropgelei word op ander spykerskriftale, of die model kan ingeligte ramings maak oor die teks op beskadigde of onvolledige tablette. 'n Genoeg robuuste model kan moontlik selfs die ouderdom en oorsprong van tablette of ander artefakte skat, iets wat tipies met chemiese toetsing gedoen word.
Die DeepScribe-projek word deur die Sentrum vir die Ontwikkeling van Gevorderde Rekenaarkunde (CDAC) befonds. Rekenaarvisie is ook in ander CDAC-befondsde projekte gebruik, soos 'n projek wat bedoel is om styl in kunswerke te erken en 'n projek wat ontwerp is om biodiversiteit in mariene tweekleppers te kwantifiseer. Die span navorsers hoop ook dat hul samewerking sal lei tot toekomstige samewerking tussen die Departement Rekenaarwetenskap en OI aan die Universiteit van Chicago.
