AI có thể lấp đầy những khoảng trống trong văn bản Hy Lạp cổ đại

Nhóm nghiên cứu cho hay phương pháp này có thể áp dụng với mọi phương tiện và bất kỳ ngôn ngữ viết cổ đại nào, từ tiếng Latinh cho đến chữ hình nêm (Cuneiform - một trong những hệ thống chữ viết sớm nhất trong lịch sử nhân loại), và có thể huấn luyện hệ thống “học" các văn bản văn học Hy Lạp được viết trên các mảnh giấy cói (papyrus), nó sẽ giúp làm sáng tỏ các tác phẩm của những nhà thơ như Sappho. Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng có thể phát triển hệ thống theo hướng cung cấp thông tin chi tiết về tác giả của các văn bản.

Các nhà khoa học đã cho Ithaca đọc một loạt các sắc lệnh hầu hết được tìm thấy tại thành cổ Acropolis ở Athens. Trong đó, Ithaca dự đoán một sắc lệnh - đề cập đến việc thu thập các cống phẩm trên khắp đế chế Athens - có niên đại 424 TCN chứ không phải 448-7 TCN như các nghiên cứu lâu nay chỉ ra. Tưởng chừng như đó là sai số, nhưng điểm thú vị là con số do AI dự đoán lại trùng khớp với những đột phá mới gần đây liên quan đến giai đoạn lịch sử này. “Mặc dù đó chỉ là một khác biệt nhỏ, nhưng sự chênh lệch về mặt thời gian vẫn có thể thay đổi đáng kể những hiểu biết của chúng ta về lịch sử chính trị của Athens cổ đại. Đồng thời, chúng giúp ta hiểu hơn về nội dung các bản khắc - chẳng hạn như lời kể của sử gia Thucydides về những năm tháng và sự kiện trong quá khứ”, Sommerschield nói.

GS Peter Liddel, một chuyên gia về lịch sử và biểu tượng Hy Lạp tại Đại học Manchester, người không tham gia nghiên cứu, gợi ý có thể ứng dụng hệ thống để phân tích nguồn gốc bộ điêu khắc cẩm thạch do Huân tước Elgin mang về từ đền Parthenon. “Việc ứng dụng hệ thống Ithaca chắc chắn sẽ giúp các nhà sử học phân tích những văn bản cổ, từ đó hiểu hơn về quá trình cũng như sự phát triển của chủ nghĩa đế quốc hay bản chất của các nghi thức tế lễ.”

Tuy nhiên, Liddel cảnh báo rằng AI cũng chỉ là một công cụ giúp nhà khoa học đặt câu hỏi và so sánh với các bằng chứng hiện có, chứ không phải là chìa khóa vạn năng.

Giáo sư Melissa Terras, một chuyên gia về di sản văn hóa kỹ thuật số tại Đại học Edinburgh, cho biết điều quan trọng là phải tiếp tục đào tạo các chuyên gia về những phương pháp tiếp cận truyền thống để có thể kết hợp với các hệ thống AI như Ithaca, diễn giải các đề xuất của AI. Theo bà, AI có rất nhiều tiềm năng cho việc hỗ trợ giải thích sự tồn tại của các nền văn hoá trong quá khứ, bởi những văn bản cổ thường không nguyên vẹn và được sắp xếp theo cấu trúc lạ. “Điều này có nghĩa là phải thực hiện rất nhiều phép tính lặp đi lặp lại để tìm ra phương án khả thi nhất - và đó chính là điểm vượt trội của các hệ thống AI”, bà kết luận.