كشفت Google DeepMind عن برنامج جديد للتكتيل الاصطناعي الذي يمكن أن يساعد المؤرخين على استعادة المعنى والسياق وراء النقوش اللاتينية القديمة.
يمكن لـ AENEAS تحليل الكلمات المكتوبة بحجر طويل ليقول متى وأين تم إدراجها في الأصل. يتبع الأداة الأثرية السابقة من Google”https://deepmind.google/discover/blog/predicting-the-past-with-ithaca/”> إيثاكا، والتي استخدمت أيضًا التعلم العميق لإعادة بناء النص القديم وإضفاء سياقه ، في حالته اليونانية. ولكن في حين أن إيثاكا وأينيس يستخدمون بعض الأنظمة المماثلة ، فإن AENEAS يعد أيضًا بمنح الباحثين نقاط القفز لمزيد من التحليل.
للقيام بذلك ، يأخذ Aeneas نسخًا جزئيًا لنقش إلى جانب صورة ممسوحة ضوئيًا لها. باستخدام هذه ، فإنه يعطي تواريخ وأماكن أصول محتملة للنقش ، إلى جانب التعبئة المحتملة لأي نص مفقود. على سبيل المثال ، تضررت لوح في البداية وتستمر معها … الولايات المتحدة الشعبية الرومانية من المحتمل أن يدفع Aeneas إلى تخمين ذلك سينات يأتي من قبل نحن لإنشاء العبارة Senatus populusque Romanus، “مجلس الشيوخ وشعب روما.”
هذا مشابه لكيفية عمل إيثاكا. لكن AENEAS يتقاطع أيضًا مع النص مع قاعدة بيانات مخزنة تضم ما يقرب من 150،000 نقش ، والتي نشأت في كل مكان من بريطانيا الحديثة إلى العراق الحديث ، لإعطاء أوجه تشابه محتملة-النقوش اللاتينية الفهرسة الأخرى التي تتميز بكلمات وعبارات وتقييمات مماثلة.
هذه قاعدة البيانات ، إلى جانب بضعة آلاف من الصور من النقوش ، تشكل التدريب على شبكة الشبكة العصبية العميقة في Aeneas. على الرغم من أنه قد يبدو عددًا كبيرًا من العينات ، إلا أنه يتضاءل مقارنة بمليارات المستندات المستخدمة لتدريب نماذج اللغة الكبيرة للأغراض العامة مثل Google’s Gemini. ببساطة لا يوجد ما يكفي من عمليات المسح عالية الجودة للنقوش لتدريب نموذج اللغة لتعلم هذا النوع من المهمة. لهذا السبب هناك حاجة إلى حلول متخصصة مثل Aeneas.
قال يانيس آسائيل ، الباحث في Google Deepmind الذي عمل في المشروع ، إن فريق Aeneas يعتقد أنه يمكن أن يساعد الباحثين على “توصيل الماضي”. بدلاً من السعي إلى أتمتة العلبة – مجال الأبحاث الذي يتعامل مع فك التشفير وفهم النقوش – هو وزملاؤه مهتمون “بصياغة أداة تتكامل مع سير العمل للمؤرخ”.
هدفهم هو إعطاء الباحثين الذين يحاولون تحليل نقش محدد العديد من الفرضيات للعمل منها ، وإنقاذهم جهد غربلة السجلات باليد. للتحقق من صحة النظام ، قدم الفريق 23 مؤرخًا مع نقوش تم تأريخها سابقًا واختبرت سير العمل الخاصة بهم مع Aeneas وبدونها. النتائج التي تم نشرها اليوم في”https://www.nature.com/articles/s41586-025-09292-5″>طبيعة، أظهر أن Aeneas ساعدت في تحفيز الأفكار البحثية بين المؤرخين مقابل 90 ٪ من النقوش وأنها أدت إلى تحديدات أكثر دقة لمكان ومتى نشأت النقوش.
بالإضافة إلى هذه الدراسة ، اختبر الباحثون AENEAS على”https://www.britannica.com/topic/Monumentum-Ancyranum”> monumentum ancyranum، نقش مشهور محفور على جدران المعبد في أنقرة ، تركيا. هنا ، تمكنت Aeneas من تقديم تقديرات وتوازيات تعكس التحليل التاريخي الحالي للعمل ، وفي انتباهه بالتفاصيل ، تدعي الورقة ، أنها تتطابق بشكل وثيق كيف سيتعامل مؤرخ مدرب للمشكلة. وقال ثيا سومرشيلد ، وهو عبارة عن كتاب في جامعة نوتنغهام التي عملت أيضًا على إينياس ، في مؤتمر صحفي: “كان هذا هو إسقاط الفك”.
ومع ذلك ، لا يزال هناك الكثير مما يجب رؤيته حول قدرات Aeneas في العالم الحقيقي. لا يخمن معنى النصوص ، لذلك لا يمكن أن يفسر النقوش التي تم العثور عليها حديثًا من تلقاء نفسها ، وليس من الواضح بعد مدى فائدة سير عمل المؤرخين على المدى الطويل ، وفقًا لكاثلين كولمان ، أستاذة كلاسيكيات في جامعة هارفارد. يعتبر ANCYRANUM MONITEM واحد من أكثر النقوش المعروفة والأكثر دراية بالدراسة في العلوية ، مما يثير مسألة كيفية إخراج AENEAS على عينات أكثر غموضًا.
قامت Google Deepmind الآن بعمل Aeneas مفتوح المصدر ، وواجهة النظام بحرية”https://predictingthepast.com/”> متاح للمعلمين والطلاب وعمال المتاحف والأكاديميين. تعمل المجموعة مع المدارس في بلجيكا لدمج Aeneas في تعليمها الثانوي.
وقال سومرسيلد: “أن يكون هناك أينيس إلى جانبك أثناء وجودك في المتحف أو في الموقع الأثري حيث تم العثور على نقش جديد للتو – وهذا هو سيناريو الحلم لدينا”.