Искусственный интеллект оживляет древние тексты, раскрывая секреты аккадского клинописного письма

В мире, полном опасений по поводу влияния ИИ на рынки труда и апокалиптических сценариев, важно признать позитивный потенциал искусственного интеллекта. Одним из таких замечательных применений является магистерская диссертация Тель-Авивского университета, где Гаи Гутерц и профессор Шай Гордин collaborated для ускорения перевода древних текстов на современные языки. Они сосредоточились на древнем аккадском клинописном письме, одном из старейших письменных языков мира, найденном на десятках тысяч глиняных табличек.

Использование нейронного машинного перевода Google

Проект Гутерца и Гордина использовал нейронный машинный перевод — технологию, лежащую в основе Google Переводчика, для своей амбициозной задачи. Нейронные сети, используемые в этом подходе к переводу, были обновлены в конце 2016 года, что привело к созданию нейронного машинного перевода Google (GNMT). GNMT отличается впечатляющей скоростью, улучшенной точностью (на 60% меньше ошибок) и лучшей способностью обрабатывать редкие слова.

Обучение ИИ переводу

Интегрировав GNMT в свою работу в Тель-Авивском университете, Гутерц приступил к обучению ИИ расшифровке аккадского клинописного письма. Как и другие языковые ИИ-системы, исследователи обучали GNMT на огромных наборах данных. По мере того как ИИ переводил больше текста, его точность улучшалась, подобно мастерству музыкального инструмента через практику. Например, GPT-3, большая языковая модель, была обучена на 300 миллиардах человеческих слов.

Перевод голоса прошлого

Язык аккадского клинописного письма представляет собой уникальную проблему. В то время как только несколько сотен экспертов во всем мире могут его расшифровать, существуют сотни тысяч непереведенных глиняных табличек, что делает его идеальным кандидатом для проекта Гутерца и Гордина. Однако уже переведенные аккадские таблички, доступные для обучения, были значительно меньше, чем огромные наборы данных языковых моделей, таких как ChatGPT.

Сложности перевода с аккадского на английский

Выбор перевода с аккадского на английский добавил дополнительные сложности. Аккадские предложения следуют порядку слов подлежащее-дополнение-сказуемое (SOV) или дополнение-подлежащее-сказуемое (OSV), в то время как английский следует порядку слов подлежащее-сказуемое-дополнение (SVO). Пословная транслитерация аккадских слов дала высокую точность в 97%. Однако при адаптации порядка слов к английскому ИИ столкнулся с трудностями в сложных и нюансированных предложениях, требуя вмешательства человека для завершения перевода.

Двухэтапный процесс перевода с аккадского на английский

Исследование Гутерца и Гордина 2023 года, опубликованное в PNAS Nexus и доступное в Oxford University Press, описывает их двухэтапный процесс перевода. Во-первых, исследователи транслитерируют аккадский текст. Затем они объединяют транслитерацию в правильно упорядоченный английский перевод, уточняя вывод ИИ для обеспечения точности и ясности.

Полезность и критика

Потенциал проекта Гутерца и Гордина, основанного на ИИ, огромен. Он может упростить перевод obscure древних текстов на современные языки, что особенно ценно для аккадского языка, который был важным связующим звеном на Ближнем Востоке на протяжении более трех тысячелетий. Аккадский был доминирующим языком, заимствовавшим элементы шумерской клинописи и развивавшимся под влиянием различных культур.

Однако проект столкнулся с критикой в отношении производительности ИИ в поэтических или абстрактных произведениях. Филологи и переводчики, такие как Натан Вассерман, профессор ассириологии Института археологии Еврейского университета в Иерусалиме, считают, что ИИ «все еще очень далек от того, чтобы быть полезным» для перевода древних текстов. Тем не менее, проект представляет собой продуктивный шаг в правильном направлении, предлагая потенциальные приложения для отслеживания статистики, частоты слов и сравнения текстов.

ИИ раскрывает секреты древнего аккадского клинописного письма, позволяя исследователям получать ценные знания о прошлом. Проект Гутерца и Гордина демонстрирует взвешенные, разумные и возвышенные применения ИИ, доказывая, что он может быть ценным для сохранения и понимания нашего богатого исторического наследия. По мере развития ИИ есть потенциал для еще больших открытий в древних текстах, стирая грань между прошлым и настоящим.