L'IA donne vie aux textes anciens pour percer les secrets du cunéiforme akkadien
- L'IA dévoile les secrets de l'écriture cunéiforme akkadienne ancienne, comblant le fossé entre le passé et le présent.
- Malgré les défis, le potentiel de l'IA dans la traduction de textes anciens pourrait révolutionner notre compréhension des langues historiques.
- Le rôle de l'IA dans les études historiques et linguistiques s'accroît, offrant de nouvelles façons de préserver et de comprendre notre riche patrimoine historique.
Dans un monde rempli de préoccupations concernant l'impact de l'IA sur le marché du travail et de scénarios apocalyptiques, il est essentiel de reconnaître le potentiel positif de l'intelligence artificielle. Une application remarquable de ce potentiel provient d'un mémoire de master de l'Université de Tel Aviv, où Gai Gutherz et le professeur Shai Gordin ont collaboré pour accélérer la traduction de textes anciens en langues modernes. Ils se sont concentrés sur le cunéiforme akkadien ancien, l'une des plus anciennes langues écrites au monde, présente sur des dizaines de milliers de tablettes d'argile.
S'inspirant de la traduction automatique neuronale de Google
Le projet de Gutherz et Gordin a exploité la traduction automatique neuronale, la technologie sous-jacente à Google Traduction, pour leur tâche ambitieuse. Les réseaux neuronaux utilisés dans cette approche de traduction ont été révisés à la fin de l'année 2016, conduisant à la Traduction Automatique Neuronale de Google (GNMT). La GNMT offre une vitesse impressionnante, une précision améliorée (60 % d'erreuses en moins) et une meilleure capacité à gérer les mots rares.
Entraîner l'IA pour la traduction
En intégrant la GNMT dans son travail à l'Université de Tel Aviv, Gutherz s'est lancé dans l'apprentissage de l'IA pour déchiffrer le cunéiforme akkadien. Comme d'autres systèmes d'IA orientés vers les langues, les chercheurs ont entraîné la GNMT à l'aide de vastes ensembles de données. À mesure que l'IA traduisait davantage de textes, sa précision s'améliorait, à l'image de la maîtrise d'un instrument de musique grâce à la pratique. Par exemple, GPT-3, un grand modèle de langage, a été entraîné sur 300 milliards de mots humains.
Traduire la voix du passé
La langue akkadienne en cunéiforme pose un défi unique. Bien que seulement quelques centaines d'experts dans le monde puissent la déchiffrer, des centaines de milliers de tablettes d'argile restent non traduites, ce qui en fait un candidat idéal pour le projet de Gutherz et Gordin. Cependant, les tablettes akkadiennes déjà traduites disponibles pour l'entraînement étaient significativement plus petites que les vastes ensembles de données de modèles de langage comme ceux de ChatGPT.
Les complexités de la traduction de l'akkadien vers l'anglais
Le choix de traduire l'akkadien en anglais présentait des complexités supplémentaires. Les phrases akkadiennes suivent soit un ordre sujet-objet-verbe (SOV), soit un ordre objet-sujet-verbe (OSV), tandis que l'anglais suit une structure sujet-verbe-objet (SVO). La translittération mot à mot des mots akkadiens a donné une précision élevée de 97 %. Cependant, lors de l'ajustement de l'ordre des mots pour l'anglais, l'IA a rencontré des difficultés avec des phrases complexes et nuancées, nécessitant une intervention humaine pour finaliser la traduction.
Le processus de traduction en deux étapes de l'akkadien vers l'anglais
L'étude de 2023 de Gutherz et Gordin, publiée dans PNAS Nexus et disponible sur Oxford University Press, décrit leur processus de traduction en deux étapes. Premièrement, les chercheurs translittèrent le texte akkadien. Ensuite, ils recombinent la translittération en une traduction anglaise avec un ordre des mots correct, affinant la sortie de l'IA pour garantir précision et clarté.
Utilité et critiques
Le potentiel du projet piloté par l'IA de Gutherz et Gordin est immense. Il pourrait simplifier la traduction de textes anciens obscurs en langues modernes, s'avérant particulièrement précieux pour l'akkadien, une langue pont vitale au Moyen-Orient ancien pendant plus de trois millénaires. L'akkadien était la langue dominante, empruntant au cunéiforme sumérien et évoluant au contact de diverses cultures.
Cependant, le projet a fait l'objet de critiques concernant les performances de l'IA dans les œuvres poétiques ou abstraites. Des philologues et traducteurs comme Nathan Wasserman, professeur d'assyriologie à l'Institut d'archéologie de l'Université hébraïque de Jérusalem, estiment que l'IA est « encore très loin d'être utile » pour la traduction de textes anciens. Néanmoins, le projet représente une étape productive dans la bonne direction, offrant des applications potentielles pour le suivi des statistiques, des occurrences de mots et des comparaisons de textes.
L'IA déverrouille les secrets du cunéiforme akkadien ancien, permettant aux chercheurs d'acquérir des informations précieuses sur le passé. Le projet de Gutherz et Gordin illustre les applications tempérées, raisonnées et élevées de l'IA, prouvant qu'elle peut être précieuse pour préserver et comprendre notre riche patrimoine historique. À mesure que l'IA progresse, il existe un potentiel pour des découvertes encore plus grandes dans les textes anciens, comblant le fossé entre le passé et le présent.
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Editah Patrick
Editah est une analyste fintech polyvalente possédant une compréhension approfondie des domaines de la blockchain. Autant la technologie la fascine, autant elle trouve fascinante l'intersection entre la technologie et la finance. Son intérêt particulier pour les portefeuilles numériques et la blockchain aide son audience.
