DeepMind AIが新たなブレークスルーを達成、古代の人間の文字の痕跡をたどる

執筆者: ヤン・シャオ

人工知能（AI）が業界全体の変化を加速させていることは否定できません。

日常生活で一般的な顔認識や音声アシスタントから、基礎科学分野でのタンパク質構造予測や核融合制御まで、人工知能の応用は今や盛んになっています。

そして今回、歴史を記録した碑文を狙った。

図 | AIは古代の碑文の修復において人間を超えたかもしれない（出典：ネイチャー）

今日、DeepMind、ヴェネツィア大学、ハーバード大学とその協力者による共同研究チームは、古代ギリシャの碑文であるイタカ（ホメロスの叙事詩「オデュッセイア」に登場するギリシャの島にちなんで名付けられた）を復元、位置特定、年代測定できるディープニューラルネットワークを提案した。

「ディープニューラルネットワークを用いた古代テキストの復元と帰属」と題された関連研究論文は、権威ある科学雑誌「ネイチャー」の表紙記事として掲載されました。

研究の結果、損傷した碑文の修復にイサカのみを使用した場合、正確度は 62% に達する可能性があることがわかりました。一方、この研究に参加した歴史家は、正確度は単独では 25% しか予測していませんでした。イサカが歴史家と「協力」した場合、この数字は 72% に増加する可能性があります。

イサカは碑文の元々の位置を71パーセントの精度で特定することができ、年代は歴史家が提案した範囲から30年以内だった。

論文の最後で研究者らは、この研究方法は写本研究、貨幣学、パピルス学など古代文書に関連するあらゆる分野、また古代・現代を問わずあらゆる言語に適用できると述べた。

この研究結果は、人工知能と歴史家との協力の可能性を解き放ち、人類の歴史に対する理解を深める可能性があります。

失われた歴史の発掘

狭義には、人類の文字の誕生が歴史の始まりを意味します。

原始的な文字は、人間が特定の事柄を記録したりイメージを単純化したりするために使用した文字です。人類にとって、過去の人類文明と現在の世界を理解することは非常に重要です。

初期の文字は絵の形で存在し、その一部は形を通して意味を表し、一部は形を通して音を表していました。

象形文字は形を通して意味を表現するカテゴリに属し、発音とはほとんど関係がありません。漢字は象形文字から徐々に進化しました。

図｜さまざまな象形文字の進化（出典：Wikipedia）

古代エジプト文字​​、ローマ文字、ラテン文字など、音を形にして表す象形文字も、人類の長い歴史の中で徐々に表音文字、つまり外来文字へと進化してきました。

異なる外国文字を組み合わせて、異なる外国文字を作成できます。

図｜各国の言語のフォントとスタイル（出典：Wikipedia）

したがって、古代文明の歴史をより深く探究するためには、古代人が石、陶器、金属などの素材に直接書き、今日まで残っている碑文を研究することが一般的かつ効果的な研究方法です。

たとえば、2,500 年以上前、古代ギリシャ人は、賃貸契約書や法律から暦や予言まで、あらゆるものを石や陶器、金属に記録し始めました。これらの歴史資料のおかげで、歴史家は地中海地域について詳細に理解することができます。

残念ながら、この記録は不完全です。何世紀にもわたって、現存する碑文の多くは破壊され、元の場所から移動され、あるいは密売されてきました。

さらに、さまざまな外的理由により、これらのテキストは解読が難しく、書かれた時期も不明です。

歴史家は現在、既存の方法を使用して失われたテキストを再構築できますが、現在の年代測定技術（放射性炭素年代測定など）はこれらの資料には使用できません。

上記の理由により、これらの碑文の解釈は難しく、時間がかかります。

歴史家のためのAIアシスタント

上記の問題をどのように解決すればよいでしょうか?今日では、AI の方が優れた仕事をできるかもしれません。

現在、自然言語処理 (NLP) モデルは、文中での単語の出現順序や単語間の関係によって追加の意味が提供される可能性があるため、多数の単語を使用してトレーニングされることがよくあります。たとえば、「昔々」をまとめると、個々の文字や単語よりも意味が深くなります。

この研究のために、Ithaca は、パッカード人文科学研究所から入手可能なギリシャ語碑文の最大のデジタル データセットを使用してトレーニングされました。

欠落している文字を使用する場合でも Ithaca モデルが適切にトレーニングできることを保証するために、研究者は単語と個々の文字の両方を入力として与えました。モデルの中心にあるスパース自己注意メカニズムは、両方の入力を並行して評価し、必要に応じて Ithaca が碑文を評価できるようにします。

結果は、イサカの設計上の決定と視覚化の支援が歴史家による碑文の復元をより容易にするのに役立つことを示しています。人間とコンピュータのコラボレーションの強力な可能性は、歴史的真実をより良く復元し、さらにはいくつかの物議を醸す問題を解決するのに役立ちます。

例えば、ソクラテスやペリクレスなどの著名人の存命中に発行された一連の重要なアテネ勅令の日付については、歴史家の間でも意見が分かれており、これらの勅令は紀元前446/5年以前に書かれたと考えられています。そしてイタカは歴史家たちと協力して、この日付を紀元前424/3年に更新しました。

図｜碑文にはカルキス市がアテネに忠誠を誓ったことが記されている。 （出典：アクロポリス博物館）

これら 2 つの数字は歴史の文脈では重要ではないと思われるかもしれませんが、これらの法令は古代アテネの政治史に関する現在の理解にとって非常に重要です。

さらに、歴史家たちはイタカと協力して、アクロポリスに関するギリシャ史の法令を再構築しました。

図｜復元された碑文には、紀元前485/4年のアテネのアクロポリスに関する勅令が記されている。

Ithaca のアーキテクチャは、コラボレーション、意思決定サポート、説明可能性に重点を置いています。イサカ単独では損傷した碑文の修復精度は62％に過ぎなかったが、歴史家と連携して作業することで、人間による修復精度を25％から72％に向上させることができた。

この変化は、イサカが強力な相乗効果を持っていることを証明しています。

「学者たちは交代しない。その代わり、イサカは猟犬のように彼らのために手がかりを探しはするが、最終決定は下さない」とロンドン大学キングス・カレッジの名誉教授、シャーロット・ルーシェ氏は論評で述べた。

ルーシェ氏は、この進歩は何世紀にもわたる伝統に対する脅威としてではなく、むしろそれを補完するものとして解釈されるべきだと考えている。 AI は学者を不要にするのではなく、学者が知っていると思っていることに対する理解に疑問を投げかけるべきです。

オリジナルリンク:
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04448-z
https://en.wikipedia.org/wiki/Writing_system

出典: アカデミックヘッドライン