Изучение археологии символизирует ключ, открывающий двери прошлого. Однако до сих пор трудно раскрыть его секреты. Следовательно, недавние технологические революции сделали возможным расшифровку сложных и Deepmind был великим союзником. Теперь легче исследовать наш мир, критически изучая элементы прошлого!
Археология в эпоху ИИ
Текущая задача археологии состоит не в том, чтобы открывать что-то новое, а в том, чтобы работать с теми объектами, которые уже раскопаны и оцифрованы. В настоящее время невозможно просмотреть все соответствующие записиПоэтому исследовательские возможности полученных объектов ограничены.
В этом ключе вот некоторые достижения ИИ, которые помогают археологии:
- Открытие десятков давно заброшенных поселений вдоль побережья Мадагаскара, которые обнаруживают экологические связи с современными сообществами.
- Обнаружение почти незаметных выступов земляных насыпей, оставленных доисторическими североамериканскими культурами.
- Другие исследователи c нанесли на карту речные системы бронзового века в долине Инда, одной из колыбелей цивилизации.
Искусственный интеллект поддерживает ученых в поиске новых археологических раскопок в масштабах, которые невозможно представить. Таким образом, можно сказать, что ИИ был инструментом для достижения прогресса. машинное обучение Алгоритмы обеспечивают более быстрый путь к сложному анализу данных.
Таким образом, разработки в области искусственного интеллекта и машинного обучения позволили классифицировать существующие оцифрованные археологические артефакты, улучшив возможность поиска данныхи позволив лучшее понимание древних культур. Какое отношение ко всему этому имеет Deepmind?
Deepmind: Раскрытие символов
DeepMind сочетает в себе глубокое обучение и алгоритмы. Это с помощью алгоритма, который генерирует модель, эквивалентную той, которая может работать с данными реального мира.
Согласно исследованию, одна из последних моделей ИИ, созданных DeepMind, помогла восстановить недостающий текст из древнегреческих надписейДобавлено к этому, он высказал предположения о том, когда был написан текст, а также о его возможном географическом происхождении.
Сообщалось, что Google DeepMind разработала нейронную сеть Pythia. Его целью было восполнить недостающие древнегреческие надписи на поврежденных поверхностях каменных и керамических артефактов. Его особенности включают в себя:
- Назван в честь Дельфийского Оракула.
- Принять на вход поврежденную текстовую строку.
- Предсказывает последовательность символов гипотетических реставраций древних надписей.
Последняя разработка Deepmind: Итака
Ithaca - это новое программное обеспечение, основанное на наборе данных о 78 608 древнегреческих надписях. Каждый из них помечен метаданными, указывающими, где и когда он был написанАлгоритм ищет закономерности в этой информации, кодирует их в сложные математические модели и, используя эти выводы, предлагает:
- Текст.
- Датировать.
- Происхождение.
Углубляясь в это, исследование сообщает, что точность этой модели составляет 62% при восстановлении букв в поврежденных текстах. Кроме:
- Приписывает географическое происхождение надписи одному из 84 регионов древнего мира с точностью 71%.
- Помещает текст в среднее значение за 30 лет вокруг известного года его написания.
Авторы отметили, что, несмотря на многообещающие перспективы, Итака не может функционировать независимо от человеческого опыта Предложения сосредоточены на данных, собранных традиционными археологическими методами. Итак, архитектура этой глубокой нейронной сети основана на:
- Сотрудничество.
- Поддержка при принятии решения.
- Интерпретируемость.
Решение спорных дел
Этот алгоритм Итаки был вовлечен в историческую полемику вокруг некоторых афинских указов и дат их датировки. Первоначально его дата была установлена около 446 г. до н.э. После тщательного изучения историками некоторые указали, что указы были написаны около 420 г. до н.э. Итака предсказала дату 421 г. до н.э., что очень близко к предыдущему выводу (Oulette, 2022).
Как мы видим, история дает бесценную информацию о нашем прошлом. Это объясняет нашу текущую ситуацию и помогает нам подготовиться к будущему. Исследователи все чаще обращаются к новым технологиям, так что впереди еще долгий путь изучения.