高度な人工知能モデル「Aeneas」が正式に導入されました。これは、歴史家による失われたラテン語文献の復元、その地理的起源の特定、そして正確な年代推定に大きな期待が寄せられています。Aeneasの誕生は、研究者が時間の経過によって侵食された古代遺産に迅速にアクセスすることを可能にする画期的な進歩と考えられています。
サルデーニャ島の軍事卒業証書。（出典：Nature）
GoogleのDeepMindと英国およびギリシャの大学の研究者チームによって開発されたAeneasは、古代ギリシャ語のテキストを解読した以前のプロジェクトの延長であり、より速く、より正確に、歴史的言語へのより深いアクセスへの道を開くものである。
言語考古学における課題
古代碑文の研究、いわゆる「碑文学」は、長らく難解な分野でした。これらの古文書には、文字や単語、あるいは長い段落が欠落している箇所がしばしば見られます。さらに、古代言語は時代や地域によって大きく異なるため、分析は複雑化しています。
毎年約1,500点のラテン語碑文が発見されており、アイネイアスは研究者の解読時間を大幅に節約できる可能性があります。（出典：Deepmind）
従来、歴史家は既存の碑文と以前保存されていた文書を比較し、類似した内容の箇所を見つけなければなりませんでした。これは時間と労力を要する作業です。さらに、毎年発掘される新たな文書の数は急増しており、一人の人間が処理できる能力を超える情報量となっています。
シドニー大学（オーストラリア）のラテン語専門家、アン・ロジャーソン教授は、「一人の人間が把握するには情報が多すぎます。AIは私たちに必要な架け橋です」と述べています。
3つのニューラルネットワーク – 3つの特殊能力
Aeneasは、紀元前7世紀から紀元後8世紀にかけてのラテン語碑文176,861点からなる膨大なデータセットを用いて学習されました。これらのうち5%には画像が添付されており、すべてのテキストには迅速な検索のために固有のIDが付与されています。
Aeneas モデルは、それぞれ特定の役割を持つ 3 つの特殊なニューラル ネットワークに基づいて構築されています。最初のネットワークは失われたテキストの復元に特化しており、2 番目のネットワークはテキストの地理的起源を予測し、3 番目のネットワークはテキストの正確な日付を推定します。
注目すべきは、Aeneasは予測を提供するだけでなく、データベース内の類似文書のリストも提供し、歴史家の比較・分析プロセスを支援することです。DeepMindの研究者であるヤニス・アサエル氏によると、 「各文書に固有の識別子が付与されているため、Aeneasはデータベース全体から類似文書を瞬時に検索できます。」
アイネイアスの実用モデル。（出典：Deepmind）
人間 + AI: 優れたパフォーマンス
モデルの有効性を検証するため、チームは23名の考古学者を招集した。彼らは、単独で、あるいはアイネイアスの協力を得て、失われた文書の復元と碑文の年代と場所の特定という任務を負った。
結果は、人間と機械の組み合わせが非常に有望であることを示しています。具体的には、専門家が単独で作業した場合、平均で最大31年の誤差が生じます。しかし、専門家がAIの結果と提案されたテキストリストを組み合わせると、誤差は約14年にまで減少します。
さらに、Aeneas のサポートにより、地理的起源の特定とコンテンツの回復の精度も大幅に向上しました。
「研究者とAIツールの連携が鍵です」と、研究の共著者の一人であるテア・ゾンマーシールド教授は述べています。「人間に取って代わるのではなく、共に最適化していくのです。」
人間と機械学習モデルが連携することで、最高の結果が得られます。（出典：Nature）
アイネイアスは、テクノロジーと人文科学の融合という旅の新たな章を開きます。このモデルは歴史家の役割に取って代わるものではなく、歴史家が失われた古代の知識に迅速かつ正確かつ包括的にアクセスできるよう支援するインテリジェントなアシスタントとして機能します。
データと人工知能の時代において、Aeneas のようなツールは、過去を解読して未来に役立てる上で大きな可能性を示し、人類を自らをより深く理解する文明に近づけます。
出典: https://vtcnews.vn/aeneas-tri-tue-nhan-tao-tai-sinh-van-ban-la-tinh-co-ar956213.html
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