Специалисты по информатике из Иерусалимского еврейского университета предложили новый способ расшифровки клинописных табличек. Клинопись появилась в шумерской культуре и считается наиболее ранней системой письма. На мягкой глиняной табличке острой палочкой выдавливались знаки — «клинообразные» штрихи. Тексты создавались на самую разную тематику: от королевских указов до религиозных посланий.
![Искусственный интеллект нашел отсутствующие символы на древних клинописных табличках]( "Фото: Искусственный интеллект нашел отсутствующие символы на древних клинописных табличках")
Фото из открытых источников
Их расшифровка дает большой объем знаний об этом историческом периоде, однако из-за недолговечности глины многие знаки до наших дней уже не дошли. Новый метод способен облегчить эту задачу. Ученые разработали систему обучаемого искусственного интеллекта, использовав уже существующую модель, «владеющую» несколькими семитскими языками (ассиро-вавилонский язык входит в ту же группу). Алгоритм оказался способен делать обоснованные предположения об отсутствующих словах и фразах.
Система была протестирована на хорошо изученных текстах: искусственный интеллект «угадывал» скрытые от него символы. Точность составила 89%. После этого алгоритму было предложено около 10 000 клинописных табличек, созданных в разные эпохи: от 2500 года до н. э., когда Месопотамия была политически раздробленной, до 100 года н. э., когда ее части находились под контролем римлян. Машина заполнила пробелы контекстуально точными словами и фразами.
![]()
Фото из открытых источников
Это не первый эксперимент такого рода. Ранее DeepMind, дочерняя компания Google AI, научила нейронную сеть Pythia угадывать пропущенные фрагменты из десятков тысяч греческих надписей возрастом от 1500 до 2600 лет. Эффективность Pythia составила около 70%, и с таким показателем она опережает ученых. Группа аспирантов из Оксфордского университета правильно расшифровала те же тексты лишь в 43 процентах случаев. Более того, Pythia предоставила свои варианты за считанные секунды, в то время как профессионалам потребовалось два часа на 50 текстов.
Вместе с тем ученые подчеркивают, что искусственный интеллект не сможет заменить людей полностью: читая древние тексты, те также принимают во внимание различные аспекты, такие как геополитическая ситуация того времени или данные о месте раскопок.
