Aeneas mira a “collegare il passato” fornendo ai ricercatori parallelismi storici.
Google DeepMind ha presentato un nuovo software di intelligenza artificiale che potrebbe aiutare gli storici a recuperare il significato e il contesto delle antiche incisioni latine.
Aeneas è in grado di analizzare parole scritte su pietre consumate dal tempo per stabilire quando e dove sono state incise originariamente. Segue il precedente strumento archeologico di Google, Ithaca, che utilizzava anch’esso il deep learning per ricostruire e contestualizzare testi antichi, in questo caso greci. Ma mentre Ithaca e Aeneas utilizzano alcuni sistemi simili, Aeneas promette anche di fornire ai ricercatori punti di partenza per ulteriori analisi.
Per fare questo, Aeneas acquisisce trascrizioni parziali di un’iscrizione insieme a un’immagine scannerizzata della stessa. Utilizzando queste informazioni, fornisce possibili date e luoghi di origine dell’incisione, insieme a potenziali integrazioni per eventuali testi mancanti. Ad esempio, una lastra danneggiata all’inizio e che continua con … us populusque Romanus indurrebbe probabilmente Aeneas a ipotizzare che Senat venga prima di us per creare la frase Senatus populusque Romanus, “Il Senato e il popolo di Roma”.
Questo è simile al funzionamento di Ithaca. Ma Aeneas incrocia anche il testo con un database di quasi 150.000 iscrizioni, provenienti da ogni parte del mondo, dall’Inghilterra moderna all’Iraq moderno, per fornire possibili parallelismi, ovvero altre incisioni latine catalogate che presentano parole, frasi e analogie simili.
Questo database, insieme a diverse migliaia di immagini di iscrizioni, costituisce il set di addestramento per la rete neurale profonda di Aeneas. Anche se può sembrare un numero elevato di campioni, è insignificante rispetto ai miliardi di documenti utilizzati per addestrare modelli linguistici generici di grandi dimensioni come Gemini di Google. Semplicemente non ci sono abbastanza scansioni di alta qualità delle iscrizioni per addestrare un modello linguistico a imparare questo tipo di compito. Ecco perché sono necessarie soluzioni specializzate come Aeneas.
Il team di Aeneas ritiene che potrebbe aiutare i ricercatori a “collegare il passato”, ha affermato Yannis Assael, ricercatore di Google DeepMind che ha lavorato al progetto. Piuttosto che cercare di automatizzare l’epigrafia, il campo di ricerca che si occupa della decifrazione e della comprensione delle iscrizioni, lui e i suoi colleghi sono interessati a “creare uno strumento che si integri con il flusso di lavoro di uno storico”, ha affermato Assael in una conferenza stampa.
Il loro obiettivo è fornire ai ricercatori che cercano di analizzare una specifica iscrizione molte ipotesi su cui lavorare, risparmiando loro lo sforzo di setacciare manualmente i documenti. Per convalidare il sistema, il team ha presentato a 23 storici delle iscrizioni precedentemente datate e ha testato il loro flusso di lavoro con e senza Aeneas. I risultati, pubblicati oggi su Nature , con l’ hanno dimostrato che Aeneas ha contribuito a stimolare idee di ricerca tra gli storici per il 90% delle iscrizioni e ha portato a determinazioni più accurate del luogo e della data di origine delle iscrizioni.
Oltre a questo studio, i ricercatori hanno testato Aeneas sul Monumentum Ancyranum , una famosa iscrizione scolpita sulle pareti di un tempio ad Ankara, in Turchia. In questo caso, Aeneas è riuscito a fornire stime e parallelismi che riflettevano le analisi storiche esistenti sull’opera e, secondo l’articolo, la sua attenzione ai dettagli corrispondeva strettamente al modo in cui uno storico esperto avrebbe affrontato il problema. “È stato sbalorditivo”, ha dichiarato Thea Sommerschield, epigrafista dell’Università di Nottingham che ha lavorato anche su Enea, durante la conferenza stampa.
Tuttavia, resta ancora molto da vedere sulle capacità di Enea nel mondo reale. Non indovina il significato dei testi, quindi non è in grado di interpretare da solo le incisioni appena scoperte, e non è ancora chiaro quanto sarà utile al lavoro degli storici nel lungo periodo, secondo Kathleen Coleman, professoressa di lettere classiche ad Harvard. Il Monumentum Ancyranum è considerato una delle iscrizioni più note e studiate nell’epigrafia, il che solleva la questione di come Enea se la caverà con campioni più oscuri.
Google DeepMind ha ora reso Aeneas open source e l’interfaccia del sistema è disponibile gratuitamente per insegnanti, studenti, operatori museali e accademici. Il gruppo sta collaborando con alcune scuole belghe per integrare Aeneas nell’insegnamento della storia nelle scuole secondarie.
“Avere Enea al proprio fianco mentre si visita un museo o un sito archeologico dove è stata appena trovata una nuova iscrizione: questo è il nostro sogno”, ha affermato Sommerschield.
