Штучний інтелект дедалі активніше використовують для розшифрування середньовічних рукописів і старих архівних документів. Те, що раніше вимагало тривалої ручної роботи істориків, тепер можна опрацьовувати у значно більших масштабах і за набагато коротший час.
Про це пише HeritageDaily.
Нові можливості ШІ для роботи з історичними джерелами обговорювали фахівці на спеціальному саміті у Відні. Його організували Австрійська академія наук та Віденський університет за підтримки Принстонського університету.
Одне з головних завдань дослідників — створити технічну основу для систем, які зможуть не лише швидко розпізнавати старі тексти, а й давати науковцям змогу перевіряти точність машинної транскрипції.
Середньовічні документи складні для автоматичного читання через особливості письма та стан самих матеріалів. Почерк міг суттєво відрізнятися навіть у межах однієї епохи, чорнило з часом вицвітало, пергамент пошкоджувався, а в текстах використовували діалекти та скорочення, яких сьогодні вже немає.
Для роботи з такими джерелами застосовують технологію HTR — автоматичне розпізнавання рукописного тексту.
Нейромережі навчають на великій кількості зразків письма, після чого вони можуть розрізняти окремі символи та слова навіть у частково пошкоджених документах.
ШІ також допомагає перетворювати прочитаний текст на цифровий формат. Алгоритми можуть розпізнавати старі скорочення та мовні конструкції, що значно спрощує подальший пошук і аналіз інформації.
Окремий напрям — робота з мультиспектральними зображеннями. Рукописи сканують у різних діапазонах світла, що дозволяє побачити сліди чорнила, які вже майже неможливо розрізнити неозброєним оком.
Ця технологія особливо корисна для палімпсестів — старих пергаментів, з яких первинний текст колись стирали, щоб нанести новий. Аналіз зображень може допомогти виявити приховані написи під пізнішим шаром.
Найбільша перевага ШІ полягає у масштабі. Дослідникам більше не обов’язково послідовно переглядати кожен документ окремо — алгоритми можуть аналізувати величезні цифрові архіви та шукати в них потрібні збіги.
Системи здатні знаходити однакові назви місцевостей, згадки про маловідомих людей, повторювані мовні конструкції та зв’язки між документами з різних архівів. Це дає змогу швидше помічати закономірності, які під час ручного опрацювання могли залишатися непоміченими.
Такі інструменти можуть допомогти створювати цифрові мережі зв’язків між історичними джерелами з різних країн. У результаті дослідники отримують змогу зіставляти великі масиви матеріалів і точніше відтворювати події минулого.
Водночас розробники наголошують на проблемі точності. Для історичних досліджень недостатньо просто отримати швидку машинну розшифровку — науковці мають розуміти, де алгоритм упевнений у результаті, а де текст потребує додаткової перевірки людиною.
