楔形文字の記述：AIはメソポタミアの表を完成させることができます

深層学習人工知能（AI）モデルは、4500年前までの楔形文字のタブレットから欠落している単語、断片、および文を予測できます。

アッカド語の楔形文字が刻まれた粘土板は、紀元前 2500 年から紀元 100 年の間にメソポタミア (ほぼ現在のイラクの地域) に存在した文化を理解するための重要なツールです。これらの板の多くは、年代を考えると、テキストの主要なセクションが破損または欠落しています。コンピューター科学者 ガブリエル・スタノフスキー エルサレムのヘブライ大学とさまざまな学部の同僚が協力して、人工知能を使用し、これらのプレートの秘密を解明して、欠落している楔形文字を完成させました。

楔形文字で表をエンコードする

過去には、研究はすでに古い文書を「読んだ」（ルネッサンスの手紙、または ヘラクラネウムのロール）、しかし、サマール文明の著作へのこのタイプのアプローチでは決してありません。

チームは、104の異なる言語ですでにトレーニングされた深層学習AIモデルを使用しました。 これらには、アッカド語と類似点を共有するヘブライ語などのいくつかのセム語が含まれます。 次に、10.000錠を楔形文字に書き写すことにより、アルゴリズムをトレーニングしました。 AIモデルは、ギャップを埋めるためにコンテキスト的に正確な単語やフレーズを提案することができました。 それを一種のT9と見なしますが、メソポタミアを使用します。

提案が関連していることをどうやって知ることができますか？ 研究者たちはまた、タブレットの既知の部分でAIをテストし、そこでも完成度は素晴らしかった。 人工知能は楔形文字で文章を再構築しました 驚くべき89％の精度で、場合によっては、テキストの可能な解釈を拡張することさえあります。

言語を知ることの重要性

「この研究の主な発見は、他の言語の使用がアッカド語のエンコードに本当に役立ったということです」とスタノフスキーは言います。 実際、これらの104の異なる言語でモデルを事前にトレーニングしなくても、 楔形文字のタブレットの読み取り精度は、ほぼ 30% 低くなりました。

これは、今後数年間で重要な歴史的文書を解読するための大きな可能性を解き放つツールであると私は確信しています。

参考文献： arxiv.org/abs/2109.04513