Yapay Zeka “Pythia” Eski Yunanca Yazıtların Şifresini Çözüyor
Araştırmacıları Oxford Üniversitesi ve DeepMind Teknolojileri Google'ın ana şirket olan Alfabe Inc.'e ait Yapay Zeka (AI) şirketi “Pythia,” adında, eski Yunan yazıtlarının eksik veya tahrip olmuş kısımlarını tahmin edebilen bir yapay zeka geliştirdi. Yapay zekanın kısa sürede tahrip olmuş yazıtları çözümlemesi hem tarihçileri hem de yazılımcıları heyecanlandırıyor.
Oxford Üniversitesi’nde doktora öğrencisi olan Yannis Assael ve meslektaşları, Yunanca yazıtlardaki eksik kelimeleri veya karakterleri tahmin etmek için bir tür AI algoritması olan sinir ağı üzerinde çeşitli çalışmalar yaptı. Bu antik yazıtlar, 1500 ile 2600 yaşlarında olan taş, seramik ve metal içeren yüzeyler olup, her bir yüzeydeki yazıtın okunması için ayrı çalışma yapıldı. Bu çalışmalar sonucunda Pythia, 3 milyondan fazla kelime içeren 35 bin kalıntıdaki antik Yunan söz kalıplarını tanımayı öğrendi. Böylece Pythia eksik kelime içeren çeşitli antik yazıtlarda bulunan boşluğu doldurabilecek 20 farklı öneride bulunabiliyor.
“İnsanlardan 30 Kat Daha İyi”
Oxford Üniversitesi’nde doktora öğrencisi olan Yannis Assael ve meslektaşları, Yunanca yazıtlardaki eksik kelimeleri veya karakterleri tahmin etmek için bir tür AI algoritması olan sinir ağı üzerinde çeşitli çalışmalar yaptı. Bu antik yazıtlar, 1500 ile 2600 yaşlarında olan taş, seramik ve metal içeren yüzeyler olup, her bir yüzeydeki yazıtın okunması için ayrı çalışma yapıldı. Bu çalışmalar sonucunda Pythia, 3 milyondan fazla kelime içeren 35 bin kalıntıdaki antik Yunan söz kalıplarını tanımayı öğrendi. Böylece Pythia eksik kelime içeren çeşitli antik yazıtlarda bulunan boşluğu doldurabilecek 20 farklı öneride bulunabiliyor.
“İnsanlardan 30 Kat Daha İyi”
Epigrafi alanında ileri seviyede çözümleme yapma algoritmasına sahip olan Pythia, antik yazıtlardaki eksik kelimeleri çözebilmede insana göre daha hızlı ve tutarlı sonuçlara erişiyor. Pythia, eksik kelimeler bulunan kırık bir yazıtta, eksil kelimeler için 20 farklı öneride bulunabiliyor. Yazılım ekibi, Pythia’yı test etmek için Antik Yunanca bir ismin 9 harfini sakladı. Pythia ise birçok olasılık içeren önermelerle o boşlukları doğru bir şekilde doldurmayı başardı. Daha sonra yapay zeka ve uzmanlar arasındaki farkı tespit etmek için bir deney yapıldı. Deney sonucuna göre Pyhtia 2949 hasarlı yazıttaki boşlukları doldurdu. Boşlukları çözme işlemi Pythia için bir dakikadan daha az zaman alırken, uzmanların 50 yazıtı incelemesi 2 saat alıyor. Yine bu deneyde uzmanların, Pythia’ya göre %30 oranında daha fazla hata yaptığı gözlemlendi.
“Daha Hızlı Bir Yardımcı”
Pythia’nın çalışma prensibi ilk kez internette yayınlanan bir makale ile tanıtıldı. Yannis Assael, Thea Sommerschield ve Jonathan Prag tarafından yapılan çalışmaya yönelik bu makale arXiv.org sitesinde "Eski metnin derin öğrenme yöntemiyle restore edilmesi: Yunan epigrafisi üzerine bir vaka çalışması" (Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy) başlığı ile paylaşıldı. Ardından yapılan röportajda Sommerschield, “Yapay zekanın restorasyon potansiyeli insana göre çok yüksek" diyerek Pyhtia’nın çalışma kabiliyetine dikkat çekti. Steele ise "Pythia’nın restorasyon çalışmalarına yardımcı olacağı açıkça görülüyor ama yine de onun önerilerinden en tutarlı olanın seçilmesi için insanların seçim yapması gerekiyor" şeklinde açıklamalarda bulundu.
“Daha Hızlı Bir Yardımcı”
Pythia’nın çalışma prensibi ilk kez internette yayınlanan bir makale ile tanıtıldı. Yannis Assael, Thea Sommerschield ve Jonathan Prag tarafından yapılan çalışmaya yönelik bu makale arXiv.org sitesinde "Eski metnin derin öğrenme yöntemiyle restore edilmesi: Yunan epigrafisi üzerine bir vaka çalışması" (Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy) başlığı ile paylaşıldı. Ardından yapılan röportajda Sommerschield, “Yapay zekanın restorasyon potansiyeli insana göre çok yüksek" diyerek Pyhtia’nın çalışma kabiliyetine dikkat çekti. Steele ise "Pythia’nın restorasyon çalışmalarına yardımcı olacağı açıkça görülüyor ama yine de onun önerilerinden en tutarlı olanın seçilmesi için insanların seçim yapması gerekiyor" şeklinde açıklamalarda bulundu.
Yazılım yapan ekip tarafından başarısı kutlanan Pythia’nın, Eski Yunanca yazıtların restorasyonuna önemli ölçüde katkıda bulunabileceğini kabul edilse de, desen tespit gücünün her zaman uzmanların görüşleri ile desteklenmesi gerektiğini düşünüyorlar. Ayrıca, Pythia daha fazla geliştirilerek, papiroloji ve kodlar gibi ilgili alanlarda da kullanılabilecek.
