Үндсэн санаанууд
- Хиймэл оюун ухаанаар ажилладаг шинэ хэрэгсэл нь түүхчдэд эртний бичвэрүүдийг тайлахад тусална.
- Итака нь гэмтсэн бичээсүүдийн алга болсон текстийг сэргээж, анхны байршлыг нь тодорхойлж, үүсгэсэн огноог тогтооход туслах анхны гүн мэдрэлийн сүлжээ юм.
- AI нь текстийн байршил, огноо зэрэг дутуу өгөгдлийг нөхөхөд тустай, учир нь энэ нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх замаар маш нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурахад сайн юм.
Хиймэл оюун ухааны (AI) сүүлийн үеийн дэвшил нь өнгөрсөн үеийг ойлгох хүчин чармайлтыг хүчирхэгжүүлж байна.
Ithaca, DeepMind-ийн хиймэл оюун ухааны судлаачдын бүтээсэн машин сургалтын загвар нь дутуу үгс болон бичгийн хэлний байршил, огноог тааж чадна гэж шинэ баримт бичигт дурджээ. Энэхүү хүчин чармайлт нь түүхчдэд эртний гар бичмэлүүдийг тайлахад тусална.
“Итака бол мэдрэлийн гүн сүлжээ бөгөөд асар их хэмжээний өгөгдлөөс далд хэв маягийг олох гайхалтай чадвартай” гэж саяхны нийтлэлийн хамтран зохиогч, түүхч Теа Соммершилд Lifewire-д цахим шуудангаар ярьжээ. ярилцлага. "Ийм хэв маяг нь текст (дүрмийн зүй, үг хэллэг, эсвэл олон бичвэрт давтагдах "томьёо"-той холбоотой) эсвэл контекст (тодорхой төрлийн бичвэрт тогтмол гарч ирдэг зарим үгс: жишээлбэл, сонгодог Афины улс төрийн тогтоолоор" эвсэл зөвлөл, чуулган…').”
Өнгөрсөнийг илчлэх нь
Итака бол гэмтсэн бичээсүүдийн алга болсон бичвэрийг сэргээж, тэдгээрийн анхны байршлыг тодорхойлж, үүсгэсэн огноог тогтооход туслах анхны гүн мэдрэлийн сүлжээ юм гэж Соммершилд хэлэв.
Итака нь Гомерын Одиссей дэх Грекийн арлын нэрээр нэрлэгдсэн. Судлаачид Ithaca нь гэмтсэн бичвэрүүдийг сэргээхэд 62% нарийвчлалтай, анхны байршлыг нь тогтооход 71% нарийвчлалтай, эх бичвэрийг гарал үүсснээсээ хойш 30 жилийн дотор огноог тогтоож чаддаг болохыг тогтоожээ.
Ithaca-ийн дүрслэх хэрэгслүүд нь судлаачдад үр дүнг тайлбарлахад хялбар болгох зорилготой юм. Түүхчид эртний бичвэрүүдийг сэргээн засварлахаар ганцаараа ажиллахдаа 25%-ийн нарийвчлалтай болсон гэж уг нийтлэлийн зохиогчид бичжээ. Гэхдээ түүхчдийн гүйцэтгэл Ithaca-г ашиглах үед 72% хүртэл нэмэгдэж, загварын гүйцэтгэлийг давж, хүн-машины хамтын ажиллагааны боломж байгааг харуулж байна.
“Ithaca нь хүний мэргэжилтнүүд болон машин сургалтын хамтын ажиллагааны өсөн нэмэгдэж буй ач холбогдлыг харуулсан тайлбарлах боломжтой үр дүнг санал болгож, даалгавруудыг хамтран шийдвэрлэхийн тулд гүнзгий суралцах архитектуртай хүний мэргэжилтнүүдийг нэгтгэх нь хүн болон бусад хүмүүсийн бие даасан (тусламжгүй) гүйцэтгэлийг хэрхэн давж болохыг харуулж байна. ижил даалгавар дээр загвар өмсөгч гэж Соммершилд Lifewire-д ярьжээ.
Жишээ нь, Сократ, Перикл зэрэг нэр хүндтэй хүмүүс амьдарч байсан тэр үед Афины хэд хэдэн чухал зарлигуудын огнооны талаар түүхчид санал нийлэхгүй байна гэж Соммершильд блогтоо бичжээ. Зарлигуудыг МЭӨ 446/445 оноос өмнө бичсэн гэж эртнээс үзэж байсан ч шинэ нотлох баримтаар МЭӨ 420-иод оны үеийг харуулж байна. "Хэдийгээр энэ нь жижиг ялгаа мэт санагдаж болох ч эдгээр тогтоолууд нь сонгодог Афины улс төрийн түүхийн талаарх бидний ойлголтын үндэс юм" гэж тэр бичжээ
Итака-тай хамгийн ойрхон ажил бол 2019 онд Sommerschield болон түүний хамтран ажиллагсад гаргасан Pythia хэмээх өмнөх машин сургалтын хэрэгсэл юм. Pythia нь гүн мэдрэлийн сүлжээг ашигласан анхны эртний текстийг сэргээх загвар юм.
“Өнөөдөр Ithaca бол эпиграфийн ажлын урсгал дахь гурван үндсэн ажлыг цогцоор нь шийдвэрлэх анхны загвар юм” гэж Соммершильд цахим шуудангаар хэлэв. Энэ нь Pythia-ийн өмнөх хамгийн сүүлийн үеийн дэвшилтэт арга барилыг ахиулаад зогсохгүй газарзүйн болон он дарааллын хувьд гүнзгий суралцах чадварыг анх удаа, урьд өмнө хэзээ ч байгаагүй өргөн хүрээнд ашиглаж байна.”
AI түүхчдэд туслах болно
AI нь текстийн байршил, огноо гэх мэт дутуу өгөгдлийг бөглөхөд тустай, учир нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх замаар маш нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурахад сайн байдаг гэж AI компанийн Singulos Research-ийн гүйцэтгэх захирал Брэд Куинтон Lifewire-д цахим шуудангаар мэдэгдэв.
“Машин сурах арга техникийг ашигласнаар хиймэл оюун ухаан нь жишээлбэл, өгөгдсөн текст болон түүний үүсгэсэн огноо, байршлын хоорондох хэв маягийг олохын тулд олон тооны “мэдэгдэж байгаа сайн” жишээнүүдийг үзэж чадна” гэж Квинтон нэмж хэлэв. "Ихэвчлэн эдгээр загварууд нь маш нарийн төвөгтэй байдаг тул хүний мэргэжилтнүүдэд ойлгомжтой байдаггүй."
Алдагдсан өгөгдлийг урьдчилан таамаглах нь машин сурахад суурилсан хиймэл оюун ухааны нийтлэг ажил юм. Жишээлбэл, OpenAI-ийн GPT-3 нь өгүүлбэрт алга болсон үгс эсвэл догол мөрөнд байхгүй өгүүлбэрийг урьдчилан таамаглах боломжтой. Мөн хиймэл оюун ухаанд суурилсан зураг боловсруулах олон системийг эх хувилбараас юу алдсаныг ухаалгаар таамаглах замаар видео болон зургийг сэргээхэд ашигласан.
“Үзэл баримтлалын хувьд судлаачид урлаг, багаж хэрэгсэл, хүний гараар бүтээгдсэн бусад түүхэн олдворуудын он сар өдөр, гарал үүслийг тодорхойлохдоо ижил төстэй арга техникийг ашиглаж, үндсэн хэв маяг, техник нь цаг хугацааны явцад болон байршлаар нь өөрчлөгдөнө гэж найдаж болно. гарал үүсэл гэж Квинтон хэлэв.
