Conclusiones clave
- Una nueva herramienta impulsada por IA podría ayudar a los historiadores a descifrar textos antiguos.
- Ithaca es la primera red neuronal profunda que puede restaurar el texto f altante de las inscripciones dañadas, identificar su ubicación original y ayudar a establecer la fecha en que se crearon.
- La IA es útil para completar los datos que f altan, como la ubicación y la fecha del texto, porque es buena para aprender patrones muy complejos mediante el análisis de datos.
Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) están impulsando los esfuerzos para comprender el pasado.
Ithaca, un modelo de aprendizaje automático creado por investigadores de IA en DeepMind, puede adivinar las palabras que f altan y la ubicación y fecha del lenguaje escrito, según un nuevo artículo. El esfuerzo podría ayudar a los historiadores a descifrar manuscritos antiguos.
“Ithaca es una red neuronal profunda y, como tal, es increíblemente capaz de encontrar patrones ocultos en grandes cantidades de datos”, dijo a Lifewire en un correo electrónico la historiadora Thea Sommerschield, coautora del artículo reciente. entrevista. “Dichos patrones pueden ser textuales (gramaticales, sintácticos o vinculados a una 'fórmula' repetida en muchos textos) o contextuales (ciertas palabras que aparecen consistentemente en ciertos géneros de textos: por ejemplo, un decreto político de la Atenas Clásica que menciona las palabras 'alianza, consejo, asamblea…').”
Revelando el pasado
Ithaca es la primera red neuronal profunda que puede restaurar el texto f altante de las inscripciones dañadas, identificar su ubicación original y ayudar a establecer la fecha en que fueron creadas, dijo Sommerschield.
Ítaca lleva el nombre de la isla griega de la Odisea de Homero. Los investigadores descubrieron que Ithaca logra un 62 % de precisión en la restauración de textos dañados, un 71 % de precisión en la identificación de su ubicación original y puede fechar textos dentro de los 30 años posteriores a sus fechas de origen.
Las ayudas de visualización de Ithaca están destinadas a facilitar a los investigadores la interpretación de los resultados. Los autores del artículo escribieron que los historiadores lograron un 25% de precisión cuando trabajaron solos para restaurar textos antiguos. Sin embargo, el rendimiento del historiador aumenta al 72 % cuando usa Ithaca, superando el rendimiento del modelo y mostrando el potencial para la cooperación hombre-máquina.
“Ithaca ofrece resultados interpretables, que muestran la creciente importancia de la cooperación entre expertos humanos y el aprendizaje automático, y muestra cómo unir expertos humanos con arquitecturas de aprendizaje profundo para abordar tareas en colaboración puede superar el rendimiento individual (sin ayuda) de humanos y modelo en las mismas tareas”, dijo Sommerschield a Lifewire.
Por ejemplo, los historiadores actualmente no están de acuerdo sobre la fecha de una serie de importantes decretos atenienses realizados en un momento en que vivieron figuras notables como Sócrates y Pericles, escribió Sommerschield en una publicación de blog. Durante mucho tiempo se pensó que los decretos se escribieron antes del 446/445 a. C., aunque la nueva evidencia sugiere una fecha del 420 a. “Aunque pueda parecer una pequeña diferencia, estos decretos son fundamentales para nuestra comprensión de la historia política de la Atenas clásica”, escribió
El trabajo más cercano a Ithaca es una herramienta de aprendizaje automático anterior llamada Pythia que Sommerschield y sus colaboradores lanzaron en 2019. Pythia fue el primer modelo de restauración de texto antiguo que utilizó redes neuronales profundas.
“Hoy, Ithaca es el primer modelo que aborda las tres tareas centrales en el flujo de trabajo del epigrafista de manera integral”, dijo Sommerschield en un correo electrónico. “No solo avanza el conjunto de vanguardia anterior de Pythia, sino que también utiliza el aprendizaje profundo para la atribución geográfica y cronológica por primera vez y en una escala sin precedentes.”
IA para ayudar a los historiadores
AI es útil para completar los datos que f altan, como la ubicación y la fecha del texto, porque es bueno para aprender patrones muy complejos mediante el análisis de datos, Brad Quinton, director ejecutivo de la empresa de IA Singulos Research, le dijo a Lifewire por correo electrónico.
“Usando técnicas de aprendizaje automático, la IA puede analizar una gran cantidad de ejemplos “bien conocidos” para encontrar patrones entre, por ejemplo, un texto determinado y su fecha y ubicación de creación”, agregó Quinton. “A menudo, estos patrones son tan complejos que no serían obvios para un experto humano”.
La predicción de datos f altantes es una tarea común para la IA basada en el aprendizaje automático. Por ejemplo, GPT-3 de OpenAI puede predecir palabras f altantes en una oración o incluso oraciones f altantes en un párrafo. Y se han utilizado muchos sistemas de procesamiento de imágenes basados en IA para restaurar videos e imágenes mediante la predicción inteligente de lo que se ha perdido del original.
“Conceptualmente, los investigadores podrían usar técnicas similares para determinar la fecha y el origen del arte o las herramientas, u otros artefactos históricos hechos por el hombre en los que se espera un cambio en el estilo y la técnica subyacentes a lo largo del tiempo y por la ubicación de origen”, dijo Quinton.
