La nueva IA de Google Deepmind puede ayudar a los historiadores a comprender las antiguas inscripciones latinas

Para hacer esto, Eneas toma transcripciones parciales de una inscripción junto con una imagen escaneada de ella. Usando estos, ofrece posibles fechas y lugares de orígenes para el grabado, junto con posibles rellenos para cualquier texto que falte. Por ejemplo, una losa dañada al comienzo y continuando con … nosotros Populusque Romanus Probablemente impulsaría a Eneas a adivinar que Senato viene antes a nosotros Para crear la frase Senatus populusque romanus«El Senado y el pueblo de Roma».

Esto es related a cómo funciona Ithaca. Pero Eneas también referencia cruzada el texto con una base de datos almacenada de casi 150,000 inscripciones, que se originaron en todas partes, desde la Gran Bretaña moderna hasta el Iraq moderno, para dar posibles paralelos, otros grabados latinos catalogados que presentan palabras, frases y analogías similares.

Esta base de datos, junto con unos pocos miles de imágenes de inscripciones, constituye el conjunto de capacitación para la pink neuronal profunda de Eneas. Si bien puede parecer un buen número de muestras, palidece en comparación con los miles de millones de documentos utilizados para capacitar a modelos de idiomas grandes de uso basic como Géminis de Google. Simplemente no hay suficientes escaneos de alta calidad de inscripciones para entrenar un modelo de idioma para aprender este tipo de tarea. Es por eso que se necesitan soluciones especializadas como Eneas.

El equipo de Eneas cree que podría ayudar a los investigadores a «conectar el pasado», dijo Yannis Assael, investigador de Google Deepmind que trabajó en el proyecto. En lugar de tratar de automatizar la epigrafía, el campo de la investigación que trata sobre descifrar y comprender las inscripciones, él y sus colegas están interesados en «elaborar una herramienta que se integrará con el flujo de trabajo de un historiador», dijo Assael en una sesión informativa de prensa.

Su objetivo es dar a los investigadores que intentan analizar una inscripción específica muchas hipótesis para trabajar, ahorrándoles el esfuerzo de tamizar a través de los registros a mano. Para validar el sistema, el equipo presentó a 23 historiadores inscripciones que habían sido fechadas previamente y probaron sus flujos de trabajo con y sin Eneas. Los hallazgos, que se publicaron hoy en Naturalezamostró que Eneas ayudó a estimular concepts de investigación entre los historiadores para el 90% de las inscripciones y que condujo a determinaciones más precisas de dónde y cuándo se originaron las inscripciones.

Además de este estudio, los investigadores probaron Eneas en el Monumento ancyranumuna famosa inscripción tallada en las paredes de un templo en Ankara, Turquía. Aquí, Eneas logró dar estimaciones y paralelos que reflejaron el análisis histórico existente del trabajo, y en su atención al detalle, afirma el documento, coincidía estrechamente en cómo un historiador capacitado abordaría el problema. «Eso fue asombroso», dijo en la conferencia de prensa Thea Sommerschield, un epígrafo de la Universidad de Nottingham que también trabajó en Eneas, en la conferencia de prensa.

Sin embargo, queda mucho por ver sobre las capacidades de Eneas en el mundo actual. No adivina el significado de los textos, por lo que no puede interpretar los grabados recién encontrados por sí solo, y aún no está claro cuán útil será para los flujos de trabajo de los historiadores a largo plazo, según Kathleen Coleman, profesora de clásicos en Harvard. El Monumentum Ancyranum se considera una de las inscripciones más conocidas y bien estudiadas en epigrafía, planteando la cuestión de cómo las Eneas le irá en muestras más oscuras.