ხელოვნური ინტელექტი ძველბერძნულ დაზიანებულ წარწერებს აღადგენს

[Magdalena]

კომპანია DeepMind-ის ხელოვნური ინტელექტის ნეიროქსელმა ისწავლა ძველბერძნული დაზიანებული წარწერების გაშიფვრა. მას შეუძლია ეფექტურად და სწრაფად განსაზღვროს, რა სიტყვა აკლია ტექსტს. 

DeepMind-ს მკვლევარებმა ხელოვნურ ინტელექტს ასწავლეს დაკარგული სიმბოლოებისა და სიტყვების აღდგენა ნებისმიერი სახის ზედაპირზე, იქნება ეს ქვა, კერამიკა თუ ლითონი. შესასწავლი მასალების ასაკი 1500-2600 წლის არსებობას ითვლის. 

 

ნეირონულ ქსელს შეუძლია ამოიცნოს სიმბოლოები 35 ათასი ძველბერძნული ფირფიტადან, რომლებშიც სიტყვების საერთო რაოდენობა 3 მილიონზე მეტია. მის მიერ აღქმული ტექსტები მოიცავს კონტექსტს, რომელშიც გათვალისწინებულია სხვადასხვა სიტყვები, გრამატიკა და წარწერების ფორმა და წყობა. 

სისტემის ტესტირებისთვის მეცნიერთა გუნდმა ერთიანი ტექსტიდან ცხრა სიტყვა ამოაკლო, ხელოვნურმა ინტელექტმა წარმატებით აღადგინა ყველა მათგანი. მორიგი ტესტის მსვლელობისას ნეირონულმა ქსელმა შეავსო დანაკლისის მქონე 2949 წარწერა, პარალელურად იმავეს ექსპერტებიც აკეთებდნენ. როგორც აღმოჩნდა, მათ ხელოვნურ ინტელექტზე 30%-ით მეტი შეცდომა დაუშვეს. თანაც, მთელი ინფორმაციის გაშიფვრა-აღდგენისთვის მეცნიერებს 2 საათი დასჭირდათ, ხელოვნურმა ინტელექტმა კი იგივე დავალება რამდენიმე წამში შეასრულა. 

https://hightech.fm/2019/10/18/greece-texts