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DeepScribe: KI kann jahrtausendealte Texte übersetzen
Wissenschaftler an der University of Chicago entwickeln kürzlich erfolgreich ein künstliches Intelligenzsystem, das auf maschineller Lerntechnologie basiert und alte, auf Tontafeln gefundene Texte analysieren und Tausende von Jahren in moderne Sprache übersetzen kann.
Dieses maschinelle Lernmodell namens DeepScribe ist darauf trainiert, das Keilschriftsystem zu lesen und zu verstehen – eine Schriftart, die während der Zeit des Achämenidenreichs in der antiken iranischen Geschichte (550–330 v. Chr.) häufig verwendet wurde, wie von berichtet der University of Chicago.
Das Schreiben von Keilschrift stellt aufgrund der Komplexität des Buchstabenlayouts und der einzelnen Zeichen, aus denen der Buchstabe besteht, selbst für erfahrene Handschriftanalytiker eine echte Herausforderung dar. In diesem Fall ist es noch schwieriger, da die Keilschrifttexte auf antiken Tontafeln eingraviert wurden und nicht wie üblich auf Papier geschrieben wurden, was die Worterkennung äußerst zeitaufwändig machte. Aus diesem Grund benötigen Forscher die Hilfe eines maschinellen Lernsystems wie DeepScribe.
Um dieses fortschrittliche KI-Modell für die Handschriftanalyse zu erstellen, musste das Forschungsteam ein riesiges Trainingsdatenlager mit 6.000 kommentierten Bildern aus alten Dokumenten über Keilschrift verwenden, die im Reliktgebiet Persepolis, 60 km nordöstlich der modernen Stadt Shiraz in Fars, gesammelt wurden Provinz, Iran. Das Forschungsteam glaubt, dass DeepScribe dabei helfen kann, neue Geheimnisse über die Geschichte, Gesellschaft und Sprache des alten Persiens (Iran) aufzudecken.
Die Trainingsdaten wurden dann auf der Grundlage eines von den Forschern entwickelten Sprachwörterbuchs und einer Datenbank mit mehr als 100.000 Einzelzeichen, aus denen Keilschriftbuchstaben bestehen, zusammengestellt. Erste Ergebnisse zeigen, dass DeepScribe alte Texte mit einer Genauigkeit von etwa 80 % übersetzen kann – schlechter als Experten für „manuelle“ Handschriftanalysen, aber die Zeit ist deutlich besser. Darüber hinaus kann diese Genauigkeit im Laufe der Zeit mit zunehmenden Trainingsdaten verbessert werden.
In Zukunft könnte DeepScribe sogar dazu verwendet werden, die Herkunft von Artefakten zu bestimmen, die in wichtigen archäologischen Stätten gefunden wurden, wodurch die Schwierigkeiten, mit denen Archäologen häufig konfrontiert sind, deutlich beseitigt werden.
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