La nouvelle IA de Google Deepmind peut aider les historiens à comprendre les inscriptions latines anciennes

Pour ce faire, Aeneas prend les transcriptions partielles d'une inscription aux côtés d'une image numérisée de celui-ci. En utilisant ces derniers, cela donne des dates et des lieux d'origine possibles pour la gravure, ainsi que des remplissages potentiels pour tout texte manquant. Par exemple, une dalle endommagée au début et en continuant avec … US Populusque Romanus inciterait probablement Énée à deviner que Senat vient avant nous Pour créer la phrase Senatus populusque Romanus«Le Sénat et le peuple de Rome».

Ceci est similaire à ce que fonctionne Ithaca. Mais les ÉENEAS croisent également le texte avec une base de données stockée de près de 150 000 inscriptions, qui provient partout de la Grande-Bretagne moderne à l'Irak moderne, pour donner d'éventuels parallèles – d'autres gravures latines cataloguées qui comportent des mots, des phrases et des analogies similaires.

Cette base de données, aux côtés de quelques milliers d'images d'inscriptions, constitue l'ensemble de formation pour le réseau neuronal profond d'Eneas. Bien que cela puisse sembler être un bon nombre d'échantillons, il pâlit par rapport aux milliards de documents utilisés pour former des modèles de grande langue à usage général comme Google's Gemini. Il n'y a tout simplement pas assez de scans d'inscriptions de haute qualité pour former un modèle de langue pour apprendre ce type de tâche. C'est pourquoi des solutions spécialisées comme Aeneas sont nécessaires.

L'équipe d'Aeneas estime que cela pourrait aider les chercheurs à « relier le passé », a déclaré Yannis Assael, chercheur de Google Deepmind qui a travaillé sur le projet. Plutôt que de chercher à automatiser l'épigraphie – le domaine de la recherche traitant du déchiffrement et de la compréhension des inscriptions – lui et ses collègues sont intéressés à «fabriquer un outil qui s'intégrera au flux de travail d'un historien», a déclaré Assael dans un point de presse.

Leur objectif est de donner aux chercheurs qui essaient d'analyser une inscription spécifique de nombreuses hypothèses pour travailler, leur économisant l'effort de passer à la main dans les enregistrements. Pour valider le système, l'équipe a présenté 23 historiens avec des inscriptions qui avaient été datées et testées auparavant leurs workflows avec et sans Énée. Les résultats, qui ont été publiés aujourd'hui dans Naturea montré qu'Aeneas a aidé à stimuler les idées de recherche parmi les historiens pour 90% des inscriptions et qu'elle a conduit à des déterminations plus précises de l'endroit où et du moment où les inscriptions sont originaires.

En plus de cette étude, les chercheurs ont testé Énée sur le Monuments ancyranumune inscription célèbre sculptée dans les murs d'un temple à Ankara, en Turquie. Ici, Aeneas a réussi à donner des estimations et des parallèles qui reflétaient l'analyse historique existante des travaux, et dans son attention aux détails, affirme le document, il correspondait étroitement à la façon dont un historien formé aborderait le problème. « C'était à couper le souffle », a déclaré Thea Sommerschhield, un épigraphique de l'Université de Nottingham qui a également travaillé sur Aeneas.

Cependant, il reste beaucoup à voir sur les capacités d'Aneas dans le monde réel. Il ne devine pas la signification des textes, il ne peut donc pas interpréter les gravures nouvellement trouvées, et il n'est pas encore clair à quel point il sera utile aux flux de travail des historiens à long terme, selon Kathleen Coleman, professeur de classiques à Harvard. Le monumenttum ancyranum est considéré comme l'une des inscriptions les plus connues et les plus étudiées de l'épigraphie, ce qui soulève la question de savoir comment les Évéas s'en tireront sur des échantillons plus obscurs.