Makine öğrenimi ve yapay zeka güneş dışı gezegenler bulmak ve fotogerçekçi (photorealistic) insanlar yaratmak gibi büyük görevlerde kullanılabiliyor. Ancak, aynı tekniklerin akademi alanında da kullanımı mevcut: DeepMind, bilim insanlarının kırık taş tabletlerdeki eski Yunanca metinleri anlamasına ve yeniden yaratmasına yardımcı olan bir yapay zeka sistemi oluşturdu.
Yaklaşık 2.700 yıl önceside yazılan bu kil, taş veya metal tabletler tarih, edebiyat ve antropoloji için paha biçilemez birincil kaynaklar. Aslında bunlar harflerle kaplılar fakat çatlaklar ve kırıkların yanında birçok sembol içeren eksik parçalar oluyor.
Bu tür boşluklar veya eksikleri tamamlamak bazen kolay olabilir fakat eğer çok fazla harf kayıpsa ve metin şu anda ölü olan bir dilde yazıldıya boşlukları doldurmak o kadar kolay olmayabilir.
Bunu yapmak epigrafi denilen bir bilimin (ve sanatın) alanına giriyor ve bu metinlerin sezgisel anlayışına sahip olmayı gerektiriyor; başka yerde hayatta kalmış şeylere dayanarak bir zamanlar ne yazılmış olduğuna dair eğitimli tahminlerde bulunulabiliyor. Fakat bu, özen gerektiren ve kolay olmayan bir iş.
DeepMind araştırmacıları tarafından oluşturulan Pythia adındaki yeni bir sistem bu işi kolaylaştırmayı hedefliyor. Ekip ilk olarak, dünyanın en büyük antik Yunan yazıtları dijital koleksiyonunu, bir makine öğrenim sisteminin anlayabileceği bir metne dönüştürmek için kompleks bir yol yarattı. Bunu yaptıktan sonra, tek yapılması gereken şey, harf dizilerini doğru tahmin eden bir algoritma yaratmaktı.
Doktora öğrencilerine ve Pythia’ya, yapay olarak çıkartılan bölümlere sahip temel gerçek metinler verildi. Öğrenciler metni yaklaşık %43 doğrulukla tamamladılar. Pythia ise yaklaşık %70 doğruluk elde etti ve öğrencilerden daha başarılı oldu.
Sistem, bu işi tamamen kendi başına yapacak kadar iyi değil fakat böyle olmasına gerek de yok. İnsan çabasına dayanıyor (aksi halde boşluklarda ne olduğuna ilişkin nasıl eğitilebilirdi?). Yani, insanların yerini almaktan ziyade onları güçlendirecek.
Pythia’nın önerileri her zaman tam olarak ihtiyaç duyulan şey olmayabilir fakat zorlu bir boşluğu doldurmakla mücadele eden birisine üzerinde çalışabileceği seçenekler sunarak yardımcı olabilir. Bilişsel yükün bir kısmını insanların üzerinden almak, restore edilmemiş metinlerin hızla ve doğrulukla restore edilmesini sağlayabilir.
Bu proje, Yannis Assael, Thea Sommerschield ve Jonathan Prag liderliğinde Oxford Üniversitesi ile DeepMind arasındaki ortak bir çabayla yürütüldü. Bu kişilerin Pythia üzerine yazmış olduğu makaleyi bu linkten okuyabilirsiniz.
Pythia’yı oluşturmak için geliştirdikleri bazı yazılımları bu GitHub havuzunda bulabilirsiniz.