Pythia: l'algoritmo che batte gli studiosi nel decifrare le iscrizioni antiche
L'algoritmo di intelligenza artificiale sembra indovinare le parole mancanti sulle epigrafi meglio e più rapidamente degli esseri umani, ma per il momento è pensato come uno strumento di supporto per gli studiosi
L'epigrafia, lo studio delle iscrizioni antiche su supporti poco corruttibili come lastre di marmo o anfore, è una disciplina fondamentale per la ricostruzione del nostro passato. Spesso però, queste iscrizioni ci giungono danneggiate nel corso dei secoli, con parti di testo mancanti o illegibili che gli epigrafisti si occupano di ripristinare con accurati studi.
In loro aiuto arriva oggi l'intelligenza artificiale. Un gruppo di lavoro del DeepMind (Google) e dell'Università di Oxford, composto da Yannis Assael, Thea Sommerschield, Jonathan Prag ha messo a punto il sistema Pythia, un algoritmo di machine learning in grado di completare le parti mancanti degli antichi testi greci, vecchi di oltre 2600 anni.
Pythia è stato "allenato" con oltre 35.000 frammenti, contenenti oltre 3 milioni di parole, imparando a riconoscere schemi ed elementi ricorrenti nei testi, tenendo conto del contesto in cui le parole compaiono, della grammatica e persino sulla forma delle lettere sulle iscrizioni.
Attualmente il sistema è progettato per ricevere in input un testo incompleto e fornire in output 20 differenti suggerimenti che potrebbero completarlo, con l'idea che un esperto possa in seguito selezionare quello che meglio si adatta alla frase.
Pythia è stato poi testato contro un team di esperti: dopo aver selezionato circa 3000 iscrizioni danneggiate, la frequenza di errore dell'algoritmo si è attestata al 30.1% contro il 57.3% degli epigrafisti umani. Inoltre, nel 73.5% dei casi la sequenza giusta compariva tra le prime 20 ipotesi suggerite da Pythia che ha analizzato l'intero corpus in pochi secondi, laddove gli esperti riuscivano a elaborare circa 50 frasi ogni 2 ore.
Questo test mostra le potenzialità del restauro "assistito" dall'intelligenza artificiale, ha detto Thea Sommerschield dell'Università di Oxford e parte del team. "La ricompensa è enorme perché abbiamo l'opportunità di conoscere quasi ogni aspetto della vita religiosa, economica e sociale del mondo antico".
In loro aiuto arriva oggi l'intelligenza artificiale. Un gruppo di lavoro del DeepMind (Google) e dell'Università di Oxford, composto da Yannis Assael, Thea Sommerschield, Jonathan Prag ha messo a punto il sistema Pythia, un algoritmo di machine learning in grado di completare le parti mancanti degli antichi testi greci, vecchi di oltre 2600 anni.
Pythia è stato "allenato" con oltre 35.000 frammenti, contenenti oltre 3 milioni di parole, imparando a riconoscere schemi ed elementi ricorrenti nei testi, tenendo conto del contesto in cui le parole compaiono, della grammatica e persino sulla forma delle lettere sulle iscrizioni.
Attualmente il sistema è progettato per ricevere in input un testo incompleto e fornire in output 20 differenti suggerimenti che potrebbero completarlo, con l'idea che un esperto possa in seguito selezionare quello che meglio si adatta alla frase.
Pythia è stato poi testato contro un team di esperti: dopo aver selezionato circa 3000 iscrizioni danneggiate, la frequenza di errore dell'algoritmo si è attestata al 30.1% contro il 57.3% degli epigrafisti umani. Inoltre, nel 73.5% dei casi la sequenza giusta compariva tra le prime 20 ipotesi suggerite da Pythia che ha analizzato l'intero corpus in pochi secondi, laddove gli esperti riuscivano a elaborare circa 50 frasi ogni 2 ore.
Questo test mostra le potenzialità del restauro "assistito" dall'intelligenza artificiale, ha detto Thea Sommerschield dell'Università di Oxford e parte del team. "La ricompensa è enorme perché abbiamo l'opportunità di conoscere quasi ogni aspetto della vita religiosa, economica e sociale del mondo antico".