인공지능은 손상된 고대 비문 조각을 해독하는 법을 훈련, 일정 부분 인간을 능가했다.

연구원들은 인공지능(AI)을 고대 비문의 훼손된 단어를 찾는데 옵션을 좁히기 위한 협업 도구로 활용이 가능하다.

우리가 이미 알고있는 수천 개의 고대 비문이 있으며 매년 수십 가지가 더 많이 발견된다. 불행히도 많은 사람들이 수세기에 걸쳐 침식되거나 손상되어 텍스트 일부가 손실됐다. 그 차이가 무엇인지 파악하는 것은 어려운 일이며, 나머지 비문 및 기타 유사한 텍스트를 살펴 보는 것이 포함된다.

딥마인드(DeepMind) 야니스 아사엘(Yannis Assael)과 동료들은 1500 년에서 1600년 사이에 석재, 세라믹 및 금속을 포함한 표면 그리스어 비문에서 빠진 단어나 문자를 추측하기 위해 AI 알고리즘 인공신경망을 훈련했다.

피티아(Pythia)라고하는 AI는 300만 개가 넘는 단어를 포함하는 35,000개의 유물 패턴을 인식하는 방법을 훈련했다. 그 패턴은 다른 단어가 나타나는 상황, 문법, 비문의 모양과 레이아웃을 포함한다. 정보가 누락 된 비문이 있으면 피티아는 알고리즘에 따라 최적 아이디어와 함께 격차를 해소 할 수있는 20가지 제안을 제공한다.

이 시스템을 테스트하기 위해 팀은 피티아에 그리스 개별 이름들에서 9자를 숨겼다. 그것은 빈칸을 채울 수 있었다. 인공지능이 2949 글자의 비문 손상 부분를 메우려 고하는 일대일 테스트에서 인간 전문가들은 AI보다 30 % 더 많은 실수를 저질렀다.

전문가들은 50개의 사라진 비문을 얻기 위해 2시간이 걸렸지만 피티아는 전체 코호트에 대한 추측을 몇 초 만에 완료했다.이것은 AI 보조 복원의 가능성을 보여준다.

연구팀 일원인 옥스포드대(University of Oxford) 연구원 데어 좀머실드(Thea Sommerschield)는 “고대 세계의 종교, 사회, 경제 생활의 거의 모든 측면을 알려주기 때문에 보상은 엄청나다”고 뉴사이언티스트에 말했다.

케임브리지대(University of Cambridge)의 필립스 스틸 (Philipa Steele)은 “피티아가 복원 노력을 지원할 수 있다는 데 동의하지만, 인간은 여전히 조각 모아서 이를 해독해야 한다”며 “긴 텍스트의 작은 부분이 누락되었거나 새로 발견된 단편적인 텍스트에 대해 유사한 유사점이 많이 있을 때 정확도가 높다”고 지적했다.