Искусственный интеллект помогает вернуть голос Древнего Рима: нейросеть «Эней» восстанавливает тексты на латыни
В эпоху стремительного технологического прогресса ИИ уже не просто обыгрывает шахматистов и пишет стихи — теперь он становится полноправным участником в археологических и исторических исследованиях. Очередным прорывом в этой области стало создание нейросети «Эней», способной восстанавливать утерянные латинские надписи с потрясающей точностью. Об этом сообщили ученые из Великобритании и США в статье, опубликованной в престижном научном журнале Nature.
Древние обломки и современные алгоритмы
Латинский язык, будучи основой правовой, философской и административной культуры Древнего Рима, представлен в тысячах надписей — от императорских указов до надгробий простых граждан. Но подавляющее большинство этих текстов дошло до наших дней в разрушенном состоянии: трещины, сколы, потертости, — всё это превращало работу историков в интеллектуальное расследование, где одна ошибка могла исказить суть целого послания.
Теперь в распоряжении ученых появился настоящий «машинный археолог» — нейросеть под названием «Эней», разработанная под руководством Теи Соммершилд из Университета Ноттингема. Название ИИ выбрано не случайно: Эней — герой античного эпоса, потомок троянцев и мифический прародитель римлян — символизирует преемственность и возрождение.
Как работает «Эней»
Чтобы научить нейросеть работать с латинскими текстами, ученые собрали крупнейший в истории корпус латинских надписей — более 176 тысяч фрагментов. Эти тексты были нанесены на постаменты, статуи, мемориальные доски и другие объекты древнего мира. Многие из них сохранились лишь частично, но именно это и стало полем деятельности для ИИ.
Сеть анализирует как сохранившиеся слова и фразы, так и типичные шаблоны написания, использовавшиеся в римской эпиграфике. Дополнительно она получает информацию от историков: предполагаемое количество утраченных символов, примерный хронологический контекст и даже тип носителя. Всё это помогает «Энею» выполнять реконструкцию, максимально приближенную к исторической реальности.
Одним из тестов для ИИ стало завещание императора Октавиана Августа, высеченное на стенах храма Августа и Ромы в Анкаре. Этот сложный текст со множеством утрат был реконструирован ИИ с поразительной точностью, что позволило сравнить его результат с ручной реконструкцией, выполненной группой из 23 профессиональных историков.
Впечатляющие результаты
Согласно оценке независимых экспертов, нейросеть «Эней» правильно восстанавливает 90% текста, что значительно превышает результаты предыдущих алгоритмов. Более того, система продемонстрировала способность датировать надписи с точностью до десятилетия, что раньше считалось невозможным без контекста и сравнений с другими артефактами.
Историки, участвовавшие в эксперименте, признали, что ИИ не только ускоряет работу, но и помогает избежать множества ошибок. По их словам, уверенность в интерпретации текстов возросла на 44% при использовании подсказок нейросети.
Перспективы и опасения
Разработка уже вызвала бурную реакцию в академической среде. Одни исследователи видят в ней незаменимый инструмент для дешифровки артефактов в музеях и архивах. Другие, напротив, опасаются, что ИИ может «подменить» человека и выдать реконструкцию, основанную не на фактах, а на вероятностях. Соммершилд и её команда подчёркивают, что «Эней» — не заменитель, а помощник историка, не лишённый необходимости в человеческой верификации.
Тем не менее уже сейчас очевидно: перед нами — новая веха в исторической науке, когда древние цивилизации получают шанс «заговорить» вновь, пусть и голосом нейросети.
Факт
Ежегодно археологи находят около 1 500 новых латинских надписей. Благодаря «Энею» их дешифровка теперь может занимать не месяцы, а часы.
«Письменность была неотъемлемой частью жизни в Древнем Риме. Теперь с помощью ИИ мы можем восстанавливать даже те тексты, которые считались безвозвратно утерянными», —
говорит Тея Соммершилд, руководитель проекта.
Ранее на сайте «Пронедра» написали, что искусственный интеллект учится диагностировать инфекции по фото послеоперационных швов
