Ein neues System der künstlichen Intelligenz mit dem Namen Aeneas revolutioniert das Gebiet derEpigraphik: Es kann die Entstehungszeit alter lateinischer Texte abschätzen, ihr Herkunftsgebiet identifizieren und sogar fehlende Teile rekonstruieren. Das in der Zeitschrift Nature vorgestellte Aeneas wurde von einem internationalen Team entwickelt, dem auch Wissenschaftler angehören, die bereits für die Entwicklung von Ithaca bekannt sind, einem Modell, das antike griechische Inschriften restaurieren, datieren und platzieren kann.
Die Entzifferung antiker Inschriften ist eine komplexe Aufgabe, denn viele sind unvollständig, das Vokabular entwickelt sich im Laufe der Zeit und vergleichbare Quellen sind verstreut und oft schwer zu finden. Wie Thea Sommerschield, eine Epigraphikerin an der Universität Nottingham im Vereinigten Königreich, die an dem Projekt mit Google DeepMind und in Zusammenarbeit mit Forschern der Universitäten Warwick, Oxford und der Athens University of Economics and Business (AUEB) mitgewirkt hat, betont, kann der Vergleich eines Fragments mit ähnlichen Texten zeitaufwändig sein. Außerdem nimmt die Zahl der neuen Entdeckungen ständig zu, so dass es für einen einzelnen Forscher unmöglich ist, einen vollständigen Überblick zu haben, wie Anne Rogerson von der University of Sydney feststellte.
Aenaes “beschleunigt diese komplexe und zeitaufwändige Arbeit erheblich. Es durchforstet Tausende von lateinischen Inschriften und findet in Sekundenschnelle textliche und kontextuelle Parallelen, die es Historikern ermöglichen, die Ergebnisse des Modells zu interpretieren und weiterzuentwickeln”, heißt es bei DeepMind. Es handelt sich um ein generatives KI-System, das auf einem riesigen epigraphischen Archiv trainiert wurde. Das Modell wurde auf mehr als 176.000 lateinischen Inschriften aus den drei großen epigraphischen Datenbanken der Welt trainiert: der EpigraphischenDatenbank Rom (EDR), derEpigraphischen Datenbank Heidelberg (EDH) und der Epigraphischen Datenbank Clauss Slaby (EDCS-ELT). Der Gesamtdatensatz mit dem Namen Latin Epigraphic Dataset enthält auch Bilder von etwa 5% der Inschriften.
Aeneas ist in der Lage, “Historikern zu helfen, einen Text zu interpretieren und zu kontextualisieren, isolierten Fragmenten eine Bedeutung zu geben, vollständigere Schlussfolgerungen zu ziehen und ein besseres Verständnis der antiken Geschichte zu rekonstruieren”, einschließlich fortgeschrittener Funktionalitäten fortschrittliche Funktionen wie das Auffinden von Parallelen in einer umfangreichen Sammlung lateinischer Inschriften, die Wiederherstellung von Lücken in Texten, deren fehlende Länge unbekannt ist, Spitzenleistungen bei der Wiederherstellung beschädigter Texte und der Vorhersage, wann und wo sie geschrieben wurden, aber vor allem ist Aeneas “das erste Modell, das die geografische Herkunft eines Textes anhand multimodaler Eingaben bestimmt. Es analysiert sowohl Text als auch visuelle Informationen, wie z. B. Bilder einer Inschrift”.
Ein konkretes Beispiel für die Wirksamkeit von Aeneas ist seine Anwendung bei der Untersuchung der Res Gestae Divi Augusti, über deren Datierung viel diskutiert wurde. Durch die Umwandlung der Datierungsfrage in eine probabilistische Schätzung auf der Grundlage von linguistischen und kontextuellen Daten bietet das Aenaes-Modell eine neue quantitative Möglichkeit, mit langjährigen historischen Debatten umzugehen.
“Aeneas ist so konzipiert, dass es sich in die bestehenden Forschungsabläufe von Historikern integrieren lässt. Durch die Kombination von Expertenwissen und maschinellem Lernen eröffnet es einen kollaborativen Prozess und bietet interpretierbare Vorschläge, die wertvolle Ansatzpunkte für die historische Forschung darstellen”, heißt es abschließend von DeepMind.
 |
| Ein neues KI-Modell kann helfen, alte lateinische Inschriften zu entziffern und zuzuordnen |
Achtung: Die Übersetzung des italienischen Originalartikels ins Deutsche wurde mit Hilfe automatischer Tools erstellt. Wir verpflichten uns, alle Artikel zu überprüfen, aber wir garantieren nicht die völlige Abwesenheit von Ungenauigkeiten in der Übersetzung aufgrund des Programms. Sie können das Original finden, indem Sie auf die ITA-Schaltfläche klicken. Wenn Sie einen Fehler finden, kontaktieren Sie uns bitte.
