Sử dụng trí tuệ nhân tạo giúp khôi phục văn tự cổ đại

Các nhà nghiên cứu Thea Sommerschield, Jonathan Prag (Đại học Oxford) và Yannis Assael (DeepMind) đã phát triển Pythia - một mạng lưới thần kinh nhân tạo dự đoán các ký tự hoặc từ ngữ bị khuyết giúp khôi phục các văn tự Hi Lạp cổ đại.

Văn khắc về nghị định có nội dung liên quan tới Thành Athens. Ảnh: WikiMedia.

Theo đó, các văn khắc (văn tự được khắc trên các bề mặt như đá, gốm và kim loại) được lựa chọn có niên đại từ 1500 - 2600 năm.Trong một bài kiểm tra với nhiệm vụ hoàn thiện 2.949 văn khắc không còn nguyên vẹn, các chuyên gia con người có tỉ lệ mắc lỗi cao hơn 30% so với AI. Trong khi các chuyên gia mất 2 giờ đồng hồ để xử lý 50 văn tự, Pythia chỉ mất vài giây để xử lý lượng văn bản tương đương.

Các nhà nghiên cứu cho biết, AI có khả năng điền từ khuyết thiếu tốt hơn con người, tuy nhiên đây không phải cuộc thi giữa Đội A và Đội B, thay vào đó, AI hữu ích như một công cụ hợp tác - nơi mà các nhà nghiên cứu có thể sử dụng để thu hẹp các tùy chọn.

Báo cáo trên New Scientist cũng chỉ ra rằng, Pythia có khả năng nhận diện các xu hướng chung trong số 3 triệu từ trên các văn bản thuộc 35.000 di tích khác nhau. Các xu hướng này bao gồm bối cảnh xuất hiện của các từ khác nhau, ngữ pháp, cũng như hình dạng và bố cục của chữ khắc.

Thành tựu nghiên cứu được nhấn mạnh với tiêu đề: “Khôi phục văn tự cổ bằng học sâu (deep learning): một nghiên cứu trên văn khắc Hi Lạp". Pythia, với nhiệm vụ hỗ trợ các nhà nghiên cứu văn khắc, đưa ra không chỉ một mà nhiều dự đoán kèm theo ước đoán mức độ chính xác với từng kết quả hiển thị. Cụ thể, công cụ trí tuệ nhân tạo sẽ cung cấp Top 20 bản dự đoán được giải mã bằng thuật toán tìm kiếm beam (beam search) và để con người tự quyết định chọn bản phù hợp nhất.

Ngoài ra, nhóm nghiên cứu nói về tiềm năng trong tương lai của Pythia, về sự kết hợp giữa học máy (machine learning) và văn khắc học tới việc nghiên cứu các nền văn hóa cổ đại.