الوجبات الجاهزة الرئيسية
- أداة جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تساعد المؤرخين في فك رموز النصوص القديمة.
- Ithaca هي أول شبكة عصبية عميقة يمكنها استعادة النص المفقود للنقوش التالفة ، وتحديد موقعها الأصلي ، والمساعدة في تحديد تاريخ إنشائها.
- AI مفيد لملء البيانات المفقودة مثل موقع النص وتاريخه لأنه جيد في تعلم أنماط معقدة للغاية من خلال تحليل البيانات.
التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي (AI) تدفع الجهود لفهم الماضي.
يمكن لـ Ithaca ، نموذج التعلم الآلي الذي صممه باحثو الذكاء الاصطناعي في DeepMind ، تخمين الكلمات المفقودة وموقع وتاريخ اللغة المكتوبة ، وفقًا لورقة بحثية جديدة. هذا الجهد يمكن أن يساعد المؤرخين في فك رموز المخطوطات القديمة.
"إيثاكا هي شبكة عصبية عميقة ، وعلى هذا النحو ، فهي قادرة بشكل لا يصدق على العثور على أنماط مخفية في كميات هائلة من البيانات" ، كما قال المؤرخ ثيا سومرسشيلد ، المؤلف المشارك في الورقة البحثية الأخيرة ، لـ Lifewire في رسالة بريد إلكتروني مقابلة. "يمكن أن تكون هذه الأنماط نصية (نحوية أو نحوية أو مرتبطة بـ" صيغة "متكررة عبر العديد من النصوص) أو سياقية (تظهر كلمات معينة باستمرار في أنواع معينة من النصوص: على سبيل المثال ، مرسوم سياسي من أثينا الكلاسيكية يذكر الكلمات" تحالف "، المجلس ، التجمع … ")."
الكشف عن الماضي
قال سومرسشيلدIthaca هي أول شبكة عصبية عميقة يمكنها استعادة النص المفقود للنقوش التالفة ، وتحديد موقعها الأصلي ، والمساعدة في تحديد تاريخ إنشائها.
تم تسمية إيثاكا على اسم الجزيرة اليونانية في أوديسة هوميروس. وجد الباحثون أن Ithaca تحقق دقة 62٪ في استعادة النصوص التالفة ، و 71٪ دقة في تحديد موقعها الأصلي ويمكنها تأريخ النصوص حتى 30 عامًا من تاريخها الأصلي.
تهدف وسائل المساعدة المرئية لإيثاكا إلى تسهيل تفسير النتائج على الباحثين. كتب مؤلفو الورقة أن المؤرخين حققوا دقة بنسبة 25٪ عند العمل بمفردهم لاستعادة النصوص القديمة. ولكن ، ارتفع أداء المؤرخ إلى 72٪ عند استخدام Ithaca ، متجاوزًا أداء النموذج وأظهر إمكانية التعاون بين الإنسان والآلة.
"تقدم Ithaca مخرجات قابلة للتفسير ، وتعرض الأهمية المتزايدة للتعاون بين الخبراء البشريين والتعلم الآلي ، وتوضح كيف أن مطابقة الخبراء البشريين مع بنى التعلم العميق للتعامل مع المهام بشكل تعاوني يمكن أن يتجاوز الأداء الفردي (بدون مساعدة) لكل من البشر و نموذج على نفس المهام ، "قال سوميرشيلد لايف واير.
على سبيل المثال ، يختلف المؤرخون حاليًا حول تاريخ سلسلة من المراسيم الأثينية المهمة التي صدرت في وقت كانت تعيش فيه شخصيات بارزة مثل سقراط وبريكليس ، حسبما كتب سومرسشيلد في منشور بالمدونة. يُعتقد منذ فترة طويلة أن المراسيم كُتبت قبل 446/445 قبل الميلاد ، على الرغم من أن الأدلة الجديدة تشير إلى تاريخ 420 قبل الميلاد. كتبت: "على الرغم من أنه قد يبدو اختلافًا بسيطًا ، إلا أن هذه المراسيم أساسية لفهمنا للتاريخ السياسي لأثينا الكلاسيكية".
أقرب عمل إلى Ithaca هو أداة سابقة للتعلم الآلي تسمى Pythia أصدرها Sommerschield ومساعدوها في عام 2019. كانت Pythia أول نموذج قديم لاستعادة النص يستخدم الشبكات العصبية العميقة.
قال سومرسشيلد في رسالة بالبريد الإلكتروني: "اليوم ، إيثاكا هي النموذج الأول الذي يتعامل مع المهام المركزية الثلاث في سير عمل الخبير بشكل شامل". "لا يقتصر الأمر على تطوير أحدث التقنيات السابقة التي وضعتها Pythia ، ولكنه يستخدم أيضًا التعلم العميق للإسناد الجغرافي والزمني لأول مرة وعلى نطاق غير مسبوق."
الذكاء الاصطناعي لمساعدة المؤرخين
الذكاء الاصطناعي مفيد لملء البيانات المفقودة مثل موقع النص وتاريخه لأنه جيد في تعلم أنماط معقدة للغاية من خلال تحليل البيانات ، كما قال براد كوينتون ، الرئيس التنفيذي لشركة Singulos Research للذكاء الاصطناعي ، لـ Lifewire عبر البريد الإلكتروني.
"باستخدام تقنيات التعلم الآلي ، يمكن للذكاء الاصطناعي البحث في عدد كبير من الأمثلة" المعروفة الجيدة "للعثور على أنماط بين نص معين وتاريخ وموقع إنشائه ، على سبيل المثال ، أضاف كوينتون. "غالبًا ما تكون هذه الأنماط معقدة جدًا لدرجة أنها لن تكون واضحة للخبير البشري".
التنبؤ بالبيانات المفقودة مهمة شائعة للذكاء الاصطناعي القائم على التعلم الآلي. على سبيل المثال ، يمكن لـ GPT-3 من OpenAI التنبؤ بالكلمات المفقودة في الجملة أو حتى الجمل المفقودة في الفقرة. وقد تم استخدام العديد من أنظمة معالجة الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي لاستعادة الفيديو والصور من خلال التنبؤ بذكاء بما فقد من الأصل.
من الناحية المفاهيمية ، يمكن للباحثين استخدام تقنيات مماثلة لتحديد تاريخ وأصل الفن أو الأدوات ، أو غيرها من الأعمال الفنية التاريخية التي من صنع الإنسان حيث يوجد توقع للتغيير في الأسلوب الأساسي والتقنية بمرور الوقت وحسب موقع قال كوينتون.
