DeepScribe AI, Eski Tabletleri Çevirmeye Yardımcı Olabilir

Chicago Üniversitesi Doğu Enstitüsü ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden araştırmacılar, eski uygarlıklara ait tabletlerin şifresini çözmeye yardımcı olabilecek bir yapay zeka tasarlamak için iş birliği yaptı. Phys.org'a göre, yapay zekanın adı DeepScribe ve Persepolis Tahkimatı Arşivinden alınan 6,000'den fazla açıklamalı görüntü üzerinde eğitildi. Tamamlandığında, yapay zeka modeli analiz edilmemiş tabletleri yorumlayabilecek ve eski belgeleri incelemeyi kolaylaştıracak.

İran'daki Ahameniş İmparatorluğu döneminde oluşturulan belgeleri inceleyen araştırmacılar gibi eski belgeleri inceleyen uzmanların, hataya açık uzun bir süreç olan eski belgeleri elle çevirmesi gerekir. Araştırmacılar, 1990'lardan beri eski belgelerin yorumlanmasına yardımcı olmak için bilgisayarları kullanıyorlar, ancak kullanılan bilgisayar programlarının yardımı sınırlıydı. Tabletlerin karmaşık çivi yazısı karakterleri ve üç boyutlu şekilleri, bilgisayar programlarının ne kadar yararlı olabileceğine bir sınır koyuyor.

Bilgisayarlı görme algoritmaları ve derin öğrenme mimarileri bu alana yeni olanaklar getirmiştir. OI Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nden Sanjay Krishnan, DeepScribe programını başlatmak için Asuroloji doçenti Susanne Paulus ile işbirliği yaptı. Araştırmacılar, arkeolojik kazılardan elde edilen verileri düzenleyen OCHRE adlı bir veritabanı yönetim platformunu denetlediler. Amaç, farklı coğrafi bölgelerden ve zaman aralıklarından gelen komut dosyalarını yorumlayabilen, hem kapsamlı hem de esnek bir yapay zeka aracı oluşturmaktır.

Phys.org'un bildirdiği gibi, Krishnan, arkeoloji araştırmacılarının karşılaştığı yazı tanıma zorluklarının, bilgisayarla görme araştırmacılarının karşılaştığı zorluklarla temelde aynı olduğunu açıkladı:

“dan bilgisayar Vizyon perspektifi açısından bakıldığında bu gerçekten ilginç çünkü bunlar karşılaştığımız zorlukların aynısı. Son beş yılda bilgisayar görüşü o kadar önemli bir gelişme gösterdi ki; on yıl önce bu çok zor olurdu, bu kadar ileri gidemezdik. Bu iyi bir makine öğrenimi problemi, çünkü burada doğruluk objektiftir, etiketli bir eğitim setimiz var ve senaryoyu oldukça iyi anlıyoruz ve bu bize yardımcı oluyor. Tamamen bilinmeyen bir sorun değil.”

Söz konusu eğitim seti, OI ve U Chicago'da yapılan yaklaşık 80 yılı aşkın arkeolojik araştırmanın tabletleri ve çevirilerinin alınması ve bunlardan yüksek çözünürlüklü açıklamalı görüntüler elde edilmesinin sonucudur. Şu anda, eğitim verilerinin boyutu yaklaşık 60 terabayttır. Araştırmacılar veri setini kullanabildiler ve modelin öğrenebileceği 100,000'den fazla bireysel olarak tanımlanmış işaretten oluşan bir sözlük oluşturdular. Eğitilen model, görünmeyen bir görüntü seti üzerinde test edildiğinde, model yaklaşık %80 doğruluk elde etti.

Araştırma ekibi modelin doğruluğunu arttırmaya çalışırken, %80 doğruluk oranı bile transkripsiyon sürecinde yardımcı olabiliyor. Paulus'a göre model, belgelerin oldukça tekrar eden kısımlarını belirlemek veya çevirmek için kullanılabilir ve uzmanların zamanlarını belgenin daha zor kısımlarını yorumlamak için harcamasına izin verir. Model, bir sembolün ne anlama geldiğini kesin olarak söyleyemese bile, araştırmacılara şimdiden onları öne çıkaran olasılıklar verebilir.

Ekip ayrıca DeepScribe'ı diğer arkeologların projelerinde kullanabilecekleri bir araç haline getirmeyi hedefliyor. Örneğin, model diğer çivi yazısı dillerinde yeniden eğitilebilir veya model, hasarlı veya eksik tabletlerdeki metin hakkında bilinçli tahminler yapabilir. Yeterince sağlam bir model, tipik olarak kimyasal testlerle yapılan bir şey olan tabletlerin veya diğer eserlerin yaşını ve kökenini potansiyel olarak tahmin edebilir.

DeepScribe projesi, Center for the Development of Advanced Computing (CDAC) tarafından finanse edilmektedir. Bilgisayar görüşü, sanat eserlerindeki stili tanımayı amaçlayan bir proje ve deniz çift kabuklularındaki biyoçeşitliliği ölçmek için tasarlanmış bir proje gibi, CDAC tarafından finanse edilen diğer projelerde de kullanılmıştır. Araştırma ekibi aynı zamanda işbirliklerinin Chicago Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü ile OI arasında gelecekteki işbirliklerine yol açacağını umuyor.