Site icon HighTech Hub

Popunjavanje praznina u drevnim tekstovima uz pomoć vještačke inteligencije

Tim istraživača iz Deep Mind-a, u saradnji sa kolegama sa Univerziteta u Veneciji, Univerziteta u Oksfordu i Atinskog Univerziteta za ekonomiju i biznis, razvio je aplikaciju za vještačku inteligenciju kako bi pomogli istoričarima da popune praznine u tekstu koji nedostaje u drevnim kamenim, metalnim ili grnčarskim predmetima.

U svom radu objavljenom u časopisu Nature, grupa opisuje kako su napravili aplikaciju, kako se koristi i koliko je dobro funkcionisala kada je testirana na poznatim tekstovima. Šarlot Ruči sa koledža King’s u Londonu, objavila je članak News and Views u istoimenom časopisu koji opisuje istoriju korišćenja nove tehnologije za bolje razumijevanje istorijskih artefakata i rada tima prilikom istraživanja.

Tokom određenih perioda u istoriji, ljudi su počeli da koriste pisani tekst u svrhe kao što je vođenje računa. Takvi izvještaji mogu dati savremenim naučnicima tragove o tome kako su ljudi u drevnim društvima živjeli. Sve ovo je moguće ukoliko se artefakti mogu dešifrovati obzirom da je većina oštećena ili im nedostaju djelovi. Savremeni naučnici koriste različite alate za određivanje sadržaja originalnog teksta a to je većinom dug i dosadan proces. U ovom novom naporu, tim je odlučio da osmisli alat u takvim nastojanjima. Rezultat je bila Ithaca, aplikacija za mašinsko učenje koja iz drugih drevnih tekstova uči da predvidi sadržaj koji nedostaje.

Istraživači su obučili aplikaciju koristeći 60.000 grčkih tekstova od 700. godine prije nove ere do 500. godine nove ere. Svaki od njih je već detaljno proučavan i rekonstruisan kada je to bilo potrebno. Tim je zatim pokrenuo aplikaciju na istim tekstovima prije rekonstrukcije. Nakon toga, obučili su aplikaciju na još 8.000 dobro proučenih tekstova, kako bi je testirali u poređenju sa radom stručnjaka. Otkrili su da je sistem 62% tačan, što je bolje od učinka istoričara. Međutim najbolji rezultati su dobijeni prilikom saradnje između sistema vještačke inteligencije i istoričara. Zajedno su uspjeli da postignu 72% tačnosti.

Istraživači su dodali još jednu osobinu – mogućnost da se tekst pripiše vremenu i mjestu koristeći tragove koji se nalaze u tekstu, kao i iz drugih izvora. Otkrili su da je sistem 71% tačan u određivanju porijekla pisca, i u prosjeku je mogao da odredi datum pisanja u okviru od 30 godina.

Izvor: techxplore.com

Exit mobile version