Əsas Çıxarışlar
- Yeni süni intellektlə işləyən alət tarixçilərə qədim mətnləri deşifrə etməyə kömək edə bilər.
- Ithaca zədələnmiş yazıların itkin mətnini bərpa edə, onların orijinal yerini müəyyənləşdirə və yaradılma tarixini təyin etməyə kömək edən ilk dərin neyron şəbəkəsidir.
- AI mətnin yeri və tarixi kimi çatışmayan məlumatları doldurmaq üçün faydalıdır, çünki o, verilənləri təhlil edərək çox mürəkkəb nümunələri öyrənməkdə yaxşıdır.
Süni intellektdə (AI) son nailiyyətlər keçmişi anlamaq səylərini gücləndirir.
Ithaca, DeepMind-də süni intellekt tədqiqatçıları tərəfindən qurulan maşın öyrənmə modeli, yeni bir məqaləyə görə, itkin sözləri və yazılı dilin yerini və tarixini təxmin edə bilər. Bu səy tarixçilərə qədim əlyazmaları deşifrə etməyə kömək edə bilər.
“Ithaca dərin neyron şəbəkəsidir və buna görə də o, çoxlu məlumatlarda gizli nümunələri tapmaqda inanılmaz dərəcədə qadirdir,”“son məqalənin həmmüəllifi tarixçi Thea Sommerschield Lifewire-a e-poçtla bildirib. müsahibə. “Belə nümunələr mətn (qrammatik, sintaktik və ya bir çox mətnlərdə təkrarlanan “düsturla” əlaqəli) və ya kontekstual (müəyyən mətn janrlarında ardıcıl olaraq görünən bəzi sözlər: məsələn, Klassik Afinadan “müttəfiqlik, ittifaq” sözlərini xatırladan siyasi fərman) ola bilər. şura, məclis…').”
Keçmişi Açıq
Ithaca zədələnmiş yazıların itkin mətnini bərpa edə, onların orijinal yerini müəyyən edə və yaradılma tarixini təyin etməyə kömək edən ilk dərin neyron şəbəkədir, Sommerschield bildirib.
İtaka, Homerin Odisseyindəki Yunan adasının adını daşıyır. Tədqiqatçılar müəyyən ediblər ki, Ithaca zədələnmiş mətnləri bərpa etməkdə 62% dəqiqliyə, onların orijinal yerini müəyyənləşdirməkdə 71% dəqiqliyə nail olur və mətnlərin yaranma tarixindən 30 il ərzində tarixini təyin edə bilir.
Ithaca-nın vizuallaşdırma vasitələri tədqiqatçıların nəticələri şərh etməyi asanlaşdırmaq üçün nəzərdə tutulub. Qəzet müəllifləri yazıblar ki, tarixçilər qədim mətnləri bərpa etmək üçün təkbaşına işləyərkən 25% dəqiqliyə nail olublar. Lakin tarixçinin performansı Ithaca-dan istifadə edərkən 72%-ə yüksəlir, modelin performansını üstələyir və insan-maşın əməkdaşlığı potensialını göstərir.
“Ithaca insan ekspertləri və maşın öyrənməsi arasında əməkdaşlığın artan əhəmiyyətini nümayiş etdirən şərh edilə bilən nəticələr təklif edir və vəzifələrin birgə həlli üçün dərin öyrənmə arxitekturaları ilə insan ekspertlərinin uyğunlaşdırılmasının həm insanların, həm də insanların fərdi (yardımsız) performansını necə üstələdiyini göstərir. eyni tapşırıqlar üzərində modeldir dedi Sommerschield Lifewire-ə.
Məsələn, tarixçilər hazırda Sokrat və Perikl kimi görkəmli şəxsiyyətlərin yaşadığı bir dövrdə qəbul edilmiş bir sıra mühüm Afina fərmanlarının tarixi ilə bağlı razılaşmırlar, Sommerschield bloq yazısında yazır. Qərarların uzun müddətdir ki, eramızdan əvvəl 446/445-ci ildən əvvəl yazılmış olduğu güman edilirdi, baxmayaraq ki, yeni dəlillər eramızdan əvvəl 420-ci illərə aid olduğunu göstərir. "Kiçik bir fərq kimi görünsə də, bu fərmanlar Klassik Afinanın siyasi tarixini anlamaq üçün əsasdır" deyə o yazdı
İthakaya ən yaxın iş Sommerschield və onun əməkdaşlarının 2019-cu ildə buraxdığı Pythia adlı əvvəlki maşın öyrənmə vasitəsidir. Pythia dərin neyron şəbəkələrdən istifadə edən ilk qədim mətn bərpa modeli idi.
“Bu gün Ithaca epiqrafın iş prosesində üç mərkəzi vəzifəni bütöv şəkildə həll edən ilk modeldir”, - Sommerschield elektron poçtunda bildirib. “O, təkcə Pythia tərəfindən qoyulmuş əvvəlki ən müasir texnologiyanı irəlilətmir, həm də ilk dəfə və görünməmiş miqyasda coğrafi və xronoloji atribut üçün dərin öyrənmədən istifadə edir.”
AI tarixçilərə kömək edəcək
AI mətnin yeri və tarixi kimi çatışmayan məlumatları doldurmaq üçün faydalıdır, çünki o, məlumatları təhlil edərək çox mürəkkəb nümunələri öyrənməkdə yaxşıdır, Singulos Research şirkətinin baş direktoru Bred Quinton Lifewire-a e-poçt vasitəsilə bildirib.
“Maşın öyrənmə üsullarından istifadə edərək süni intellekt, məsələn, verilmiş mətn və onun tarixi və yaradılma yeri arasında nümunələri tapmaq üçün çoxlu sayda “məlum olan yaxşı” nümunələrə baxa bilər”, - Quinton əlavə edib. "Çox vaxt bu nümunələr o qədər mürəkkəb olur ki, onlar insan mütəxəssisi üçün aydın görünmür."
İtkin məlumatların proqnozlaşdırılması maşın öyrənməsinə əsaslanan AI üçün ümumi vəzifədir. Məsələn, OpenAI-dən GPT-3 bir cümlədə itkin sözləri və ya hətta bir abzasdakı itkin cümlələri proqnozlaşdıra bilər. Və bir çox süni intellektə əsaslanan görüntü emal sistemləri orijinaldan nəyin itirdiyini ağıllı şəkildə proqnozlaşdırmaqla video və şəkilləri bərpa etmək üçün istifadə edilmişdir.
“Konseptual olaraq, tədqiqatçılar sənətin və ya alətlərin və ya digər tarixi süni artefaktların tarixini və mənşəyini müəyyən etmək üçün oxşar üsullardan istifadə edə bilərdilər ki, burada əsas üslub və texnikada zamanla və yerləşdiyi yerə görə dəyişiklik gözlənilir. mənşəli, Quinton dedi.
