Revolucioniranje proučavanja drevnih tekstova: AI dešifruje svitke iz Vezuvija
Brief news summary
U oktobru 2023. godine, Federica Nicolardi, papirolog sa Univerziteta u Napulju, pregledala je fragment papira iz biblioteke u Herkulanejumu, koji je bio zakopan tokom erupcije planine Vezuv 79. godine n.e. Vezuv izazov koristi vještačku inteligenciju (AI) za analizu drevnih tekstova, ističući ključnu ulogu AI u tumačenju pisanja poput grčkog, latinskog i kineskog Orakle Bone Script. AI, posebno putem neuronskih mreža, izuzetno dobro prepoznaje obrasce i predviđa tekst. Inicialno, konvolucijske neuronske mreže su se koristile za čitanje natpisa tokom 2010-ih. Sada, napredni transformatori modela kao što je Ithaca sa Univerziteta Oksford poboljšavaju obnovu i datiranje antičkih grčkih tekstova. AI također pomaže u prevođenju historijskog korejskog Hanja na moderni korejski i rješava praznine u mikenskim Linear B tekstovima, radeći ka dešifrovanju Linear A. Projekt Herkulanejuma uključuje metode kao što je "virtualno odmotavanje" Brenta Sila. U martu 2023. godine, Vezuv izazov je otkrio nepoznati grčki filozofski tekst. Uprkos napretku AI, ljudska saradnja ostaje ključna za tačnost. Kako AI otkriva sve više tekstova, istraživači očekuju revolucionarna saznanja o drevnoj književnosti, otkrivajući "nevidljive biblioteke" unutar artefakata i rukopisa, značajno unapređujući naše historijsko i kulturno znanje.U oktobru 2023. godine, Federica Nicolardi, papirolog sa Univerziteta u Napulju, primila je sliku fragmenta iz papirusa spaljenog u erupciji Vezuva 79. godine nove ere. Ovaj svitak, jedan od mnogih pronađenih u antičkoj vili u Herkulaneumu, bio je uglavnom nečitljiv zbog svoje krhke, karbonizirane prirode. Nicolardi je sada dio Vesuvius Challengea, projekta koji koristi umjetnu inteligenciju (AI) za otkrivanje istorijskih tekstova. Zahvaljujući AI-u, slike su otkrile grčka slova iz svitaka, čineći nekada nedostupne tekstove čitljivim i predstavljajući transformativni trenutak za njeno područje. Primjena AI-a u ovom kontekstu označava širu promjenu u načinu proučavanja antičkih tekstova.
Neuronske mreže, posebno konvolucijske i rekurentne mreže, omogućile su popunjavanje praznina u istorijskim tekstovima i prevođenje jezika, od grčkih natpisa do kineskog Oracle Bone Script-a. Projekti kao što su oni Thee Sommerschielda i Yannisa Assaela sa Univerziteta u Oksfordu koristili su mašinsko učenje za obnovu izgubljenih dijelova grčkih tekstova s impresivnom tačnošću. Njihov model, Ithaca, unaprijedio je ove metode koristeći transformatorske modele za bolje dešifriranje jezika. U Južnoj Koreji, istraživači koriste AI za prevođenje jezika Hanja iz obimnih istorijskih arhiva, dok modeli u Grčkoj pomažu u dešifriranju tekstova Linear B s potencijalnom primjenom na neodgonetnuti Linear A. Sam Vesuvius Challenge je prevazišao problem čitanja tekstova u svicima koji se ne mogu otvoriti, koristeći visoko rezolucione CT skenove i napredne AI modele za virtualno otvaranje i čitanje teksta. Brent Seales i njegov tim na Univerzitetu u Kentakiju, u partnerstvu s izazovom, postigli su značajan napredak. Njihov trud je pojačan javnim konkursom, što je rezultiralo čitljivim tekstom grčke filozofije za koji se smatra da je Philodemusov. Napori su u toku da se ove tehnike usavrše, riješi izazov virtualnog otvaranja i primijeni ova metoda na druge skrivene tekstove, s nadom da će na kraju pročitati sve Herkulaneumske svitke i možda otkriti najveće otkriće tekstova iz antičkog svijeta.
Watch video about
Revolucioniranje proučavanja drevnih tekstova: AI dešifruje svitke iz Vezuvija
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
