Antik Latin yazıtlarını tarihlendirebilen ve kodunu çözebilen AI arkeolog Aeneas ile tanışın - ancak tarihçileri henüz ateşlemeyin

Yeni bir AI Model, Aeneas, sadece kökenleri ve tarihleri tahmin edemez. antik Latin metinleri ama aynı zamanda yayınlanan yeni bir makaleye göre kayıp kelimeleri de doğru bir şekilde geri yükleyin Doğa.

Aeneas'ın arkasındaki ekibin bazı üyeleri daha önce bir başarı elde etti AI deşifre için araç Yunan üzerinde kullanılan metinler Herculaneum patlamasıyla gömülü parşömenler Vesuvius Dağı MS 79'da. Model, arkeolojik araç setine ek olarak umut vaat ederken, eleştirmenler ve hatta yaratıcıları bile geçmişi incelemenin henüz tam olarak otomatik olmaya hazır olmadığı konusunda.

Epigrafi

Epigrafi, eski yazıtların çalışması ve yorumu, eski geçmişimizi anlamanın önemli ama zorlu bir yönüdür. Geleneksel olarak, bu çalışma, anlam ve kökene ışık tutabilecek benzerlikleri tanımlamak için çeşitli yazıtları karşılaştırmanın zaman alıcı sürecini içerir. Karmaşık konular ayrıca dillerdeki zaman içindeki değişiklikler ve metinsel parçaların kaybıdır. Sürekli olarak büyüyen bir metin topluluğuyla, alandaki kolektif bilgi, herhangi bir kişinin ustalaşması için çok geniş hale geldi.

Bu ezici veri manzarasına bir çözüm olarak Aeneas tasarlandı. Projenin arkasındaki ekip, Google'ın sahip olduğu Londra merkezli bir AI şirketi olan DeepMind'deki geliştiricilerle birlikte çalışan İngiltere ve Yunanistan'daki üniversitelerden araştırmacılar içeriyordu. En kapsamlı Latin epigrafik veritabanlarından üçünden yararlanan araştırmacılar, 176.861 yazıttan oluşan büyük bir veri kümesi derledi. Bu yazıtların yüzde beşine M.Ö. 7. yüzyıl ile MS 8. yüzyıl arasında yaratılan orijinal parçaların görüntüleri eşlik etti.

Aeneas'ın işletilmesi

Model, her biri özel bir sinir ağı tarafından yönetilen üç ana görev gerçekleştirir: bir metnin menşe yerini belirlemek, yaşını belirlemek ve metnin eksik kısımlarını tahmin etmek. Önemli olarak, Aeneas, sonuçlarını oluşturmak için kullandığı bilinen verilerden ilgili örnekleri listeleyerek şeffaf bir iz bırakır.

“Aeneas, tüm veri setimizden alakalı paralellikleri anında alabilir,” diyor Yannis AssaelGoogle DeepMind'de bir araştırma bilimcisi ve yeni Doğa kağıt.

Aeneas şu anda Google DeepMind'in geçmiş odaklı web sitesinde halka açık kullanıma sunulabilir, Geçmişi tahmin etmek. Modelin mevcut versiyonu önemli insan girişi gerektirir. Bilgilendirme Web Sitesinde bulunan sürümün neden hem sitede hem de makalede belirtildiği gibi görsel girdileri neden kabul etmediğini açıklamaya çalıştı, ancak yayın zamanı itibariyle makalenin yazarlarından yanıt alamadı.

“PR, Aeneas'ı kırık bir tabletin fotoğrafını besliyormuş gibi görünse de ve gerisini yeniden yaratacak olsa da, gerçek iş çok daha az etkileyici” dedi. Jason Colavitobir yazar, editör ve bağımsız tarihsel araştırmacı Doğa bir e -postayla çalışın Bilgilendirme burada aletin ilk testlerini tartıştı.

“Kullanıcılardan kısmi yazıtları yazılı metin olarak manuel olarak kopyalamaları ve girmeleri istenir,” diyen Colavito, “her satırda kaç karakter eksik olduğunu tahmin etmeleri istendiğini, bu nedenle kullanıcı zaten AI başlamadan önce ağır kaldırmanın iyi bir kısmını yapıyor.”

Dahili test sonuçları

Aeneas'ı test etmek için araştırmacılar, performansını AI yardımı olmadan çalışan 23 uzman insan epigümünün yanı sıra modeli araştırma yardımı olarak kullanan uzmanlarla karşılaştırdı. Sonuçlar, sadece insan uzmanlarının ortalama 31 yıllık sapma ile flört tahminleri ürettiğini, Aeneas'ın ise tek başına marjı 13 yıla kadar daralttığını gösterdi. Uzmanlar Aeneas'ın önerilen referans verilerini kullandıklarında, doğrulukları 14 yıl içinde iyileşti. Coğrafi kökenin tanımlanması ve eksik metnin geri kazanılması gibi daha karmaşık görevler için, en yüksek doğruluk, bağımsız çalışmak yerine Aeneas'ı bir araç olarak kullanan insanlardan geldi.

Bir test Roma İmparatorluk metnini içeriyordu Res gestae divi Augustiİmparator Augustus'un hayatını belgelemek. Özellikle, belgedeki dahili tarihler, flört açısından insan uzmanlarının sonuçları ile karşılaştırılabilir sonuçlar üreten AI'yı karıştırmadı. Aeneas ayrıca, bir metnin coğrafi ve kronolojik kökenini belirlemek için sıklıkla insan epigrafları tarafından kullanılan varyant yazımlarını ve dilsel ipuçlarını başarıyla tanımladı.

Latince yazılmış bir sunak üzerinde daha fazla test, umut verici sonuçlar da verdi. Aeneas, ikisi arasında bir bağlantıyı gösteren harici bir bilgi almamasına rağmen, aynı bölgeden ilgili başka bir sunak daha tanımladı.

Sydney Üniversitesi Latin Bilgini Anne Rogerson, verilen bir yorumda dedi. Doğa Aeneas, cevapları halüsinasyon olduğu bilinen önceki AI modellerine göre bir gelişmeyi temsil ediyor. “Çalıştığı kanıt tabanına dayanan bir hipotez veriyor, bu yüzden karanlıkta vahşi bir bıçaktan ziyade rasyonel bir tahmin.”

Aeneas ile ilgili sorunlar

Yeteneklerine rağmen, Aeneas ekibi önemli bir uyarı sunuyor. Tüm AI sistemleri gibi, Aeneas da orijinal bilgiler üretmez - mevcut verileri karşılaştırır. Aeneas'ı eğitmek için kullanılan veri kümesi arkeolojik standartlara göre büyük olsa da, chatgpt gibi daha geniş modeller için eğitim verilerinden önemli ölçüde daha küçük kalır. Bu sınırlama, alışılmadık yazıtların, özellikle de yeterince temsil edilmeyen zaman dönemlerinden veya bölgelerden gelen yazıtların model için zorluklar yaratabileceği anlamına gelir.

Tennessee Üniversitesi'nden Dr. Charles Kuper, “Birçok Roma yazıtının formülü doğası, AI ile beslenen araçlar için özellikle iyi bir uyum” dedi. Bilgilendirmeekibin standart olmayan metinlerin sorunlu kalabileceği görüşünü kabul etmek.

Colavito söyledi Bilgilendirme Aeneas'ı kısmen düzeltilmiş bir Roma yazıtını girerek test etti. AI stili ve tarihi doğru bir şekilde tanımlarken, uygun isimleri ve sayıları geri yüklemekle mücadele etti, ancak bir insanın eksik metni nasıl doldurabileceğine benzer şekilde ortak kelimelerle iyi performans gösterdi.

Colavito, “Aeneas'ı Almanya'da bulunan ve CE birinci yüzyıla tarihlenen tam bir yazıt alarak ve Aeneas'a nasıl geri yükleyeceğini görmek için bazı kelimeler ve karakterler eksik olan yaklaşık üçte ikisini vererek test ettim” dedi. “Aeneas, yazıtın stilini ve yaklaşık tarihini doğru bir şekilde tanımladı, ancak restorasyon, yazıtta kullanılan uygun isimlere veya sayılara bile yakın değildi, ancak daha yaygın kelimeler için, bir insan bilginin şüphesiz de yapacağı gibi eksik harflerle doğru bir şekilde dolduruldu.”

Kusurlarına rağmen, Colavito modelin ek bir araştırma aracı olarak değerini kabul ediyor.

“Google'ın nasıl kullanılması gerektiğine dair niyeti gibi görünen sınıflandırma ve araştırma için olası yollar önermek yararlı bir başlangıç noktası olabilir” dedi. “Aeneas web sitesinde tarihçilerin Aeneas'ın sonuçlarını 'yararlı araştırma başlangıç noktaları' olarak gördüğünü söylüyorlar, ancak sonuçların kesin ve hatta doğru olduğunu söylemiyorlar.”

Kağıt "Eski metinleri üretken sinir ağlarıyla bağlamsallaştırma”23 Temmuz 2025'te ortaya çıktı. Doğa.

Ryan Whalen, bilgilendirme için bilim ve teknolojiyi kapsar. Veri bilimi sertifikası ile tarihte bir MA ve kütüphane ve bilgi bilimi yüksek lisans derecesine sahiptir. Onunla iletişime geçilebilir [email protected]ve onu Twitter'da takip et @mdntwvlf.