La nascita della scrittura umana ha segnato l’alba della Storia ed è cruciale per la nostra comprensione del passato delle civiltà, ma anche del mondo in cui viviamo oggi. Ad esempio, più di 2.500 anni fa, i Greci hanno iniziato a scrivere su pietra, ceramica e metallo per documentare qualsiasi cosa, dai contratti di locazione e dalle leggi a calendari e oracoli, che offrono una visione dettagliata della regione mediterranea. Sfortunatamente, le testimonianze sono lacunose. Molte delle iscrizioni sopravvissute sono state danneggiate nel corso dei secoli
o spostate dalla loro posizione originale. Inoltre, moderne tecniche di datazione, come il radiocarbonio, non possono essere utilizzate su questi materiali, rendendo le iscrizioni difficili e dispendiose in termini di tempo.
In linea con la missione di DeepMind di risolvere l’intelligenza per far progredire la scienza e l’umanità, una equipe di ricercatori guidata da Yannis Assael ha collaborato con il Dipartimento di Lettere e Filosofia dell’Università Ca’ Foscari di Venezia, i Classici Facoltà dell’Università di Oxford e Dipartimento di Informatica dell’Università di Atene Economics and Business per indagare come l’apprendimento automatico possa aiutare gli storici a interpretare meglio queste iscrizioni, fornendo una comprensione più ricca della storia antica e sbloccandone il potenziale per la cooperazione tra Intelligenza Artificiale e storici.
In un articolo pubblicato su Nature, i ricercatori introducono Itaca, il prima rete neurale in grado di ripristinare il testo mancante di iscrizioni danneggiate, identificare la loro posizione originale, e aiutare a stabilire la data in cui sono stati creati. Itaca prende il nome dall’isola greca di Omero nell’Odissea e si basa su Pythia estendola, ovvero il precedente sistema incentrato sul restauro dei testi antichi. Le valutazioni effettuate mostrano che Itaca raggiunge il 62% di precisione nel ripristino di testi danneggiati, con una precisione del 71% nell’identificare la loro posizione originale e datare i testi con un margine di errore di 30 anni.
Gli storici hanno già utilizzato lo strumento per rivalutare periodi significativi nella storia greca. “Per rendere la nostra ricerca ampiamente disponibile a ricercatori, educatori, personale museale e altri, abbiamo collaborato con Google Cloud e Google Arts & Culture per lanciare una versione interattiva gratuita di Itaca – spiegano i ricercatori –. E per favorire ulteriori ricerche, abbiamo anche reso open source il nostro codice, il modello pre-addestrato, e un quaderno interattivo di Colaboratorio“.
I risultati potrebbero aiutare con il restauro e l’attribuzione di iscrizioni scoperte di recente o incerte con maggiore velocità e precisione, migliorando la nostra comprensione della storia antica. Per comprendere la storia delle antiche civiltà, gli storici studiano le iscrizioni create da individui del passato, scritte direttamente su materiali – come pietra, ceramica o metallo – sopravvissuti fino ad oggi. Tuttavia, molte iscrizioni sono state danneggiate nel corso dei secoli. I loro testi sono ora illeggibili e la loro data di scrittura è incerta. Specialisti nello studio delle iscrizioni, noti come epigrafi, possono ricostruire testi mancanti, ma i loro metodi tradizionali sono molto complessi e richiedono tempo.
Per superare i vincoli degli attuali metodi epigrafici, Yannis Assael, Thea Sommerschield e i loro colleghi hanno testato una rete neurale profonda (denominata Ithaca), un tipo di intelligenza artificiale che è stata addestrata per ripristinare, datare e posizionare antiche iscrizioni greche. Gli autori hanno scoperto che Itaca potrebbe raggiungere una precisione del 62% se usata da sola per ripristinare testi danneggiati e una precisione del 72% quando viene utilizzata da uno storico. Inoltre, Itaca potrebbe anche aiutare a determinare il luogo e la data di scrittura delle iscrizioni; nei loro esperimenti, ha attribuito le iscrizioni alle loro posizioni originali con una precisione del 71% e le ha datate a meno di 30 anni dagli intervalli di date proposti dagli storici.
I risultati potrebbero sbloccare il potenziale di cooperazione tra Intelligenza Artificiale e storici e migliorare la nostra comprensione della storia umana.
