Naučnici Univerziteta u Tel Avivu i Arijel univerziteta u Izraelu koristili su vještačku inteligenciju da prevedu fragmente drevnih natpisa sa klinastog pisma na engleski.
To rade sa, kako kažu, visokim stepenom tačnosti, prenosi Euronews Srbija.
Oni su projekat nazvali “još jednim velikim korakom ka očuvanju i širenju kulturnog nasljeđa drevne Mesopotamije”.
Istraživači su predstavili prve prevode sa akadskog na engleski u majskom izdanju naučnog časopisa “PNAS Nexus”. Rezultati su “ekvivalentni onima koje dobijamo u prosječnim prevodima uz pomoć vještačke inteligencije s jednog modernog jezika na drugi”.
U posljednjih 200 godina, arheolozi su pronašli na stotine hiljada tekstova koji svjedoče o istoriji drevne Mesopotamije, a najveći broj njih napisan je na sumerskom ili akadskom, objašnjavaju autori. Međutim, većina njih nije prevedena, jer njihova količina daleko prevazilazi broj stručnjaka koji umiju da ih tumače, ali i zbog toga što su tekstovi opstali samo u fragmentima.
“Prije svega, moram da naglasim da vjerujemo da vještačka inteligencija neće zamijeniti filologe”, rekao je Luiz Saenz iz Digital Pasts laboratorije Arijel univerziteta, koji je učestvovao u istraživanju.
“Želimo samo da ubrzamo proces. Naša nada je da će vještačka inteligencija na kraju moći da pomogne i asirolozima i neasirolozima da u budućnosti čitaju tekstove na klinastom pismu”, rekao je istraživač za Artnet News.
To je samo jedan od primjera upotrebe novih alata u radu sa starim tekstovima.
Istraživači Univerziteta u Kentakiju razvili su AI sistem za čitanje svitaka koji su bili oštećeni u erupciji Vezuva 79. godine, dok arheolozi u Italiji rade na robotima koji uz pomoć vještačke inteligencije rekonstruišu drevne relikvije koje su nađene u fragmentima.
Postoje, naravno, ograničenja ovog modela. Nedostatak konteksta otežava prevod, jer imamo samo djelove teksta. Prevod samo jednog ili dva reda teksta je za AI težak zadatak. U budućnosti će nam biti potrebno više alata da digitalizujemo podatke objavljene u naučnim radovima, kako bismo obučili modele i popravili rezultate. Takođe, važno je napraviti i platformu za širu javnost koja je laka za upotrebu”, ocijenio je Saenz.
