El aprendizaje profundo puede ayudar a los eruditos a restaurar los textos griegos antiguos. Específicamente, investigadores de la Universidad de Oxford (Thea Sommerschield y el profesor Jonathan Prag) y DeepMind (Yannis Assael) construyeron Pythia, entrenar una red neuronal para adivinar palabras o caracteres faltantes de inscripciones griegas.

Estos estaban en superficies que incluían piedra, cerámica y metal. Tenían entre 1500 y 2600 años. Científico nuevo informó que la IA venció a los humanos para descifrar tabletas dañadas.

"En una prueba directa, donde la IA intentó llenar los vacíos en 2949 inscripciones dañadas, los expertos humanos cometieron un 30 por ciento más de errores que la IA. Mientras que los expertos tardaron 2 horas en completar 50 inscripciones, Pythia dio sus suposiciones para toda la cohorte en segundos ".

Empezando, los autores sabían que restaurar el texto era una tarea que requería mucho tiempo, incluso para los epigrafistas expertos. Se propusieron evaluar la dificultad de la tarea de restauración que tenían entre manos, y así juzgar el impacto de nuestro trabajo, con la ayuda de dos estudiantes de doctorado con experiencia en epigrafía. A los eruditos se les permitió usar el conjunto de entrenamiento para buscar "paralelos".
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Gege Li escribió el viernes en Científico nuevo . La IA parece ser mejor que los humanos para completar las palabras faltantes, pero esta no es una competencia entre el Equipo A y el Equipo B. Bastante, la técnica de la IA, dijo Li, "puede resultar muy útil como herramienta de colaboración, donde los investigadores lo utilizan para reducir las opciones ".

Muchas inscripciones antiguas se han erosionado o dañado a lo largo de los siglos. Los autores dijeron que "sólo una pequeña minoría de las inscripciones supervivientes son completamente legibles y completas".

Con segmentos de texto perdidos ¿Cómo podría uno intentar llenar los espacios en blanco de las palabras faltantes? Como dijo Li, significaría mirar el resto de la inscripción y mirar otros textos similares.

Considerar Científico nuevo informe sobre lo que la IA, apodado Pythia, pudo hacer:(1) Pythia aprendió a reconocer patrones en 35, 000 reliquias, con más de 3 millones de palabras. (2) Los patrones que recoge incluyen el contexto en el que aparecen diferentes palabras, la gramática, y también la forma y disposición de las inscripciones.

El logro se refleja en el título de su artículo, que ahora está en arXiv:"Restauración de textos antiguos mediante el aprendizaje profundo:un estudio de caso sobre la epigrafía griega".

Para ayudar al epigrafista, Pythia no solo le da al erudito una sola predicción. Bastante, devuelve múltiples predicciones, así como el nivel de confianza de cada resultado.

"Específicamente, proporcionamos un conjunto de las 20 predicciones principales decodificadas mediante búsqueda de haz ". Con 20 sugerencias para llenar el vacío, Depende de la persona seleccionar el mejor. "Se trata de cómo podemos ayudar a los expertos, "dijo Assael. Sin duda, su posición es que Pythia puede servir como un método de asistencia en la epigrafía digital.

Encylopaedia Brittanica:La epigrafía es "el estudio de la materia escrita registrada en material duro o duradero. Los autores también proporcionaron una definición. Afirmaron que" la epigrafía es el estudio de documentos, 'inscripciones', escrito en una superficie duradera (piedra, cerámico, metal) por individuos, grupos e instituciones del pasado ".

El equipo habló sobre el potencial futuro de Pythia, y señalaron que es la combinación de aprendizaje automático y epigrafía lo que tiene el potencial de impactar significativamente el estudio de culturas textuales inscritas.

"Mediante PYTHIA de código abierto, y el proceso de procesamiento de PHI-ML, Esperamos contribuir a la investigación futura e inspirar más trabajo interdisciplinario ".

Por qué es importante su investigación:Pythia, ellos escribieron, es "el primer modelo de restauración de texto antiguo que recupera caracteres faltantes de una entrada de texto dañada utilizando redes neuronales profundas". Los autores creen que Pythia "establece el estado del arte en la restauración de textos antiguos".

La Facultad de Clásicos de la Universidad de Oxford comentó de manera similar las fortalezas de Pythia. "La arquitectura funciona tanto a nivel de personaje como de palabra, manejando así eficazmente la información de contexto a largo plazo, y lidiar de manera eficiente con representaciones de palabras incompletas. Esto lo hace aplicable a todas las disciplinas que se ocupan de los textos antiguos (filología, papirología codicología) y se aplica a cualquier idioma (antiguo o moderno) ".

La Facultad de Clásicos de la Universidad de Oxford dijo que un cuaderno de Python en línea, Pitia, y la canalización de procesamiento de PHI-ML se ha abierto en GitHub.

Con orígenes en Londres en 2010, Mente profunda, mientras tanto, está en la vanguardia de la investigación en inteligencia artificial.

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