Этот прорыв знаменует собой важный шаг в эпиграфике — науке об изучении древних надписей на камне, металле и других материалах, где каждая найденная буква может изменить понимание истории.
Эней — это специализированная ИИ-модель, разработанная совместно командой Google DeepMind и исследователями из университетов Великобритании и Греции. Он не просто «читает» древние тексты — он понимает контекст, анализирует стиль, сравнивает с тысячами аналогов и делает обоснованные предположения о пропущенных фрагментах.
Модель состоит из трёх взаимосвязанных нейронных сетей, каждая из которых решает свою задачу:
- Восстановление текста — предсказание утраченных слов и букв.
- Определение возраста — датировка надписи на основе языковых особенностей.
- Географическая локализация — выявление региона происхождения по стилю, орфографии и формулировкам.
Ключевое преимущество Энея — он не только даёт ответ, но и предоставляет список схожих надписей из своей базы данных, позволяя историкам проверить обоснованность вывода.
«Эней может мгновенно извлекать релевантные параллели из всего нашего набора данных, — говорит Яннис Ассаэль, научный сотрудник Google DeepMind. — Каждый текст имеет уникальный идентификатор, что делает поиск аналогов быстрым и точным».
Эней был обучен на одном из крупнейших в мире массивов эпиграфических данных:
- 176 861 латинская надпись,
- Диапазон дат — от VII века до н.э. до VIII века н.э.,
- Изображения около 5% надписей включены для анализа графики и состояния поверхности.
Этот объём информации, собранный в таких проектах, как Epigraphic Database Roma и EDR, позволил модели научиться распознавать тонкие паттерны, которые даже опытные исследователи улавливают интуитивно, но не всегда могут объяснить.
Команда DeepMind провела масштабное тестирование, в котором приняли участие 23 эксперта-эпиграфиста. Перед ними ставили три задачи:
- Восстановить стёртый фрагмент текста,
- Определить возраст надписи,
- Указать её географическое происхождение.
Результаты оказались впечатляющими:
- По датировке эксперты в среднем ошибались на 31 год.
- Эней — всего на 13 лет.
- В восстановлении текста и географической идентификации модель превзошла большинство специалистов.
Но самое интересное — лучшие результаты были достигнуты в симбиозе: когда эксперты использовали предсказания Энея и анализировали его подборку аналогичных надписей, их точность резко возрастала.
«Это не замена человеку, а мощный инструмент поддержки», — отмечают разработчики.
Одним из тестов стала знаменитая надпись «Деяния божественного Августа» (Res Gestae Divi Augusti) — личное жизнеописание первого римского императора, сохранившееся в нескольких копиях по всей империи.
Эней не только правильно определил возраст и происхождение фрагментов, но и не поддался на провокацию — не использовал упомянутые в тексте даты для датировки, а опирался на лингвистические и графические особенности, как и настоящий учёный.
В другом случае модель, анализируя надпись на алтаре, включила в список аналогов другой алтарь из того же региона, несмотря на то, что не была явно запрограммирована на географические связи. Это говорит о том, что ИИ научился обобщать и выявлять скрытые паттерны.
Изучение древних надписей — процесс чрезвычайно трудоёмкий. По словам Энн Роджерсон, специалиста по латинским текстам из Университета Сиднея, Эней позволяет выйти за пределы человеческих возможностей:
«Он даёт гипотезу, основанную на всей доступной базе доказательств. Это — рациональное предположение, а не слепой угадай».
Теа Соммершилд, эпиграфист из Ноттингемского университета, добавляет, что поиск сопоставимых надписей вручную может занимать недели или месяцы. Эней делает это за секунды.
Исследователи честно признают: Эней не всесилен.
- Он работает лучше всего на хорошо представленных типах надписей (поминальные, официальные, религиозные).
- На уникальных или редких текстах его точность может снижаться.
- База данных, хоть и огромна, всё же меньше, чем у общих моделей вроде ChatGPT.
Но именно специализация — его сила. В отличие от универсальных ИИ, Эней не «выдумывает» историю — он работает в строгих рамках доказательной базы.
Источник: https://technologymagazine.com/news/meet-aeneas-google-deepminds-ai-for-decoding-ancient-texts
Если вам понравился материал, кликните значок - вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал - не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
