Sztuczna inteligencja właśnie pomogła nam dowiedzieć się, gdzie pochowany jest Platon - oto jak to zrobić
Odkrycie to tylko najnowszy fragment historii, który można odkryć za pomocą sztucznej inteligencji. Nagrody czekają na kolejny przełom.
Sztuczna inteligencja (AI) przyspiesza nowe odkrycia w różnych branżach, od produkcji wideo po medycynę, a teraz poszerza naszą wiedzę o starożytności.
We wtorek naukowcy z Uniwersytetu w Pizie we Włoszech ogłosili, że pomyślnie wykorzystali sztuczną inteligencję do rozszyfrowania zwoju papirusu znalezionego w Herkulanum, mieście niedaleko Pompejów, które również zostało zniszczone podczas erupcji Wezuwiusza w 79 r. Zwój jest jednym z 1800 zwojów zachowane w Willi Papirusów - niegdyś należącej do teścia Juliusza Cezara - kiedy posiadłość została pogrzebana w błocie i popiele.
Ponieważ zwoje są zwęglone i dlatego zbyt delikatne, aby można je było dotknąć przez człowieka, należy je rozszyfrować przy użyciu technologii skanowania bez użycia rąk. Według ANSA badacze wykorzystali obrazowanie hiperspektralne w podczerwieni i optyczną tomografię koherentną (OCT), aby przejrzeć zwęglony papirus.
Po zidentyfikowaniu i przetłumaczeniu 1000 słów, czyli około 30% zwoju, zespół odkrył miejsce spoczynku greckiego filozofa Platona: ogród na terenie Akademii Platońskiej w Atenach. Z tekstu wynika również, że Platon został sprzedany w niewolę w 404 lub 399 r. p.n.e., a nie w 387 r. p.n.e., jak sądzili historycy przed wtorkowym odkryciem.
Odkrycie podkreśla potencjał tej technologii w zakresie dalszego udoskonalania naszej wiedzy historycznej na temat tej epoki i jej najważniejszych postaci.
Odkrycie to następuje po lutowych przełomach w Vesuvius Challenge, globalnym konkursie rozpoczętym w marcu 2023 r., mającym na celu rozszyfrowanie całej kolekcji zwojów Herkulanum. Jako ostatnia nienaruszona biblioteka ze starożytności, zwoje mogą dostarczyć fascynujących fragmentów historii.
Podstawowa technologia projektu wykorzystuje połączenie tomografii komputerowej (CT) i uczenia maszynowego do odszyfrowania treści zapisanych na zwojach bez konieczności ich fizycznego zakłócania. ZDNET szczegółowo porozmawiał z badaczem z Uniwersytetu Kentucky Brentem Sealesem, jedną z osób stojących za wyzwaniem, na temat ustaleń projektu z początku tego roku.
Krótko mówiąc, proces składa się z trzech etapów: skanowania, segmentacji i wykrywania atramentu. Naukowcy tworzą skany mikrotomografii komputerowej wnętrz zwojów, dzielą skany na poszczególne strony, a następnie dekodują to, co jest na nich napisane, za pomocą uczenia maszynowego.
Ponieważ zwoje i zawarty w nich atrament uległy zwęgleniu w wyniku erupcji wulkanu, są zasadniczo czarno-czarne, co utrudnia ich rozróżnienie na komputerze. Badacz Stephen Parsons współpracował z Sealesem nad wyszkoleniem modelu ML do odczytywania tekstu węglowego. Następnie zespół stworzył Volume Cartographer, oprogramowanie typu open source, które odczytuje sens tekstu.
Naukowcy wciąż borykają się z kilkoma wyzwaniami, takimi jak zastosowanie modeli do pełnych zwojów, a nie do fragmentów, tworzenie większej liczby „podstawowych danych” w celu poprawy dokładności modelu oraz inżynieria wsteczna modeli w celu odkrycia wzorców wykorzystywanych do wykrywania atramentu. na stronę internetową Vesuvius Challenge.
W tym roku w ramach Wyzwania podejmie się próbę transkrypcji całych zwojów poprzez skalowanie zarówno części procesu, jak i segmentacji i skanowania. „Za cel na rok 2024 postawimy sobie przeczytanie 90% Zwojów 1-4 i zaoferujemy nagrodę główną w wysokości 100 000 dolarów pierwszemu zespołowi, który osiągnie ten kamień milowy” - czytamy na stronie.
Odkrycie Uniwersytetu w Pizie jest świadectwem tego, co sztuczna inteligencja może odkryć, a co w przeciwnym razie byłoby niepoznawalne. Jak powiedział ZDNET badacz Challenge, Michael McOsker, takie podejście może pomóc w odkryciu odpowiednika około 200 nowych książek z biblioteki Herkulanum.
Na tym nie kończy się potencjał. Naukowcy uważają również, że technologię tę można zastosować w innych dziedzinach, w których uczenie maszynowe mogłoby ulepszyć to, co można wykryć tomografią komputerową i rezonansem magnetycznym, np. nowotwory w obrazowaniu medycznym. Obecnie pracują nad wirtualnym renderowaniem średniowiecznego rękopisu z nowojorskiej Biblioteki Morgana.