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O novo modelo de IA da DeepMind ajuda a decifrar; datar e localizar inscrições antigas

João Fagner

10/03/2022

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As técnicas de aprendizado de máquina estão fornecendo novas ferramentas que podem ajudar os arqueólogos a entender o passado – principalmente quando se trata de decifrar textos antigos. O exemplo mais recente é um modelo de IA criado pela DeepMind, subsidiária da Alphabet, que ajuda não apenas a restaurar o texto que está faltando nas antigas inscrições gregas, mas também oferece sugestões de quando o texto foi escrito (dentro de um período de 30 anos) e suas possíveis origens geográficas.

“As inscrições são realmente importantes porque são fontes diretas de evidência… escritas diretamente pelos próprios povos antigos”, disse Thea Sommerschield, historiadora e especialista em aprendizado de máquina que ajudou a criar o modelo, a jornalistas em uma coletiva de imprensa.

“É REALMENTE DIFÍCIL PARA UM HUMANO APROVEITAR TODOS OS DADOS EXISTENTES E RELEVANTES”

Devido à sua idade, esses textos são frequentemente danificados, tornando a restauração um desafio gratificante. E porque eles são frequentemente inscritos em material inorgânico como pedra ou metal, isso significa que métodos como a datação por radiocarbono não podem ser usados ​​para descobrir quando foram escritos. “Para resolver essas tarefas, os epígrafos procuram paralelos textuais e contextuais em inscrições semelhantes”, disse Sommerschield, que co-liderou o trabalho ao lado do cientista de pesquisa da DeepMind, Yannis Assael. “No entanto, é realmente difícil para um humano aproveitar todos os dados existentes e relevantes e descobrir padrões subjacentes.”

É aí que o aprendizado de máquina pode ajudar.

O novo software, chamado Ithaca, é treinado em um conjunto de dados de cerca de 78.608 inscrições gregas antigas, cada uma delas rotulada com metadados que descrevem onde e quando foi escrita (até onde os historiadores sabem). Como todos os sistemas de aprendizado de máquina, o Ithaca procura padrões nessas informações, codificando essas informações em modelos matemáticos complexos e usa essas inferências para sugerir texto, data e origens.

Em um artigo publicado na Nature que descreve Ithaca, os cientistas que criaram o modelo dizem que ele é 62% preciso ao restaurar letras em textos danificados. Ele pode atribuir as origens geográficas de uma inscrição a uma das 84 regiões do mundo antigo com 71% de precisão e pode datar um texto em, em média, 30 anos de seu ano conhecido de escrita.

Estas são estatísticas promissoras, mas é importante lembrar que Ithaca não é capaz de operar independentemente da experiência humana. Suas sugestões são baseadas em dados coletados por métodos arqueológicos tradicionais, e seus criadores o estão posicionando como simplesmente mais uma ferramenta em um conjunto mais amplo de métodos forenses, em vez de um historiador de IA totalmente automatizado. “O Ithaca foi projetado como uma ferramenta complementar para auxiliar os historiadores”, disse Sommerschield.

Eleanor Dickey, professora de clássicos da Universidade de Reading, especializada em sociolinguistas gregos e latinos antigos, disse ao The Verge que Ítaca foi um “desenvolvimento emocionante que pode melhorar nosso conhecimento do mundo antigo”. Mas, ela acrescentou que uma precisão de 62 por cento para restaurar o texto perdido não era tranquilizadoramente alta – “quando as pessoas confiam nele, elas precisam ter em mente que está errado cerca de um terço das vezes” – e que ela não tinha certeza de como o software se encaixaria nas metodologias acadêmicas existentes.