DeepScribe: يستطيع الذكاء الاصطناعي ترجمة النصوص القديمة التي يعود تاريخها إلى آلاف السنين

نجح العلماء في جامعة شيكاغو مؤخرًا في تطوير نظام ذكاء اصطناعي، يعتمد على تقنية التعلم الآلي، يمكنه تحليل وتجميع النصوص القديمة الموجودة على ألواح طينية عمرها آلاف السنين إلى لغة حديثة.

تم تدريب نموذج التعلم الآلي هذا، المسمى DeepScribe، ليكون قادرًا على قراءة وفهم نظام الكتابة المسمارية، وهو نوع من الكتابة شائع الاستخدام خلال فترة الإمبراطورية الأخمينية في التاريخ الإيراني القديم (550-330 قبل الميلاد)، كما أوردت وكالة "رويترز". جامعة شيكاغو.

تمثل الكتابة المسمارية تحديًا حقيقيًا حتى لمحللي الكتابة اليدوية ذوي الخبرة، نظرًا لتعقيد تخطيط الرسالة الإضافة إلى الأحرف الفردية التي تشكل الرسالة. وفي هذه الحالة يكون الأمر أكثر صعوبة لأن النصوص المسمارية كانت محفورة على ألواح طينية قديمة بدلا من كتابتها على الورق كالمعتاد، مما يجعل التعرف على الكلمات يستغرق وقتا طويلا للغاية. ولهذا السبب يحتاج الباحثون إلى المساعدة من نظام التعلم الآلي مثل DeepScribe.

لبناء نموذج الذكاء الاصطناعي المتقدم لتحليل خط اليد، كان على فريق البحث استخدام مستودع بيانات تدريب ضخم، يحتوي على 6000 صورة مشروحة من الوثائق القديمة حول الكتابة المسمارية التي تم جمعها في منطقة الآثار. محافظة، إيران. يعتقد فريق البحث أن DeepScribe يمكن أن يساعد في كشف أسرار جديدة حول التاريخ الفارسي (الإيراني) القديم والمجتمع واللغة.

ثم تم تجميع بيانات التدريب بناءً على قاموس لغوي طوره الباحثون وقاعدة بيانات تضم أكثر من 100 ألف حرف فردي تشكل الحروف المسمارية. تظهر النتائج الأولية أن DeepScribe يمكنه ترجمة النصوص القديمة بدقة تبلغ حوالي 80% - وهو أسوأ من خبراء تحليل خط اليد "اليدوي"، ولكن الوقت تم تحسينه بشكل ملحوظ. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تحسين هذا المستوى من الدقة بمرور الوقت مع زيادة بيانات التدريب.

وفي المستقبل، يمكن استخدام DeepScribe لتحديد أصل القطع الأثرية الموجودة في المواقع الأثرية المهمة، مما يزيل بشكل كبير الصعوبات التي يواجهها علماء الآثار غالبًا. .