Wie mit Künstlicher Intelligenz antiker Text wird

Ein mit verschiedenen Datenmodellen gefütterter Algorithmus kann helfen, antike Textfragmente wie die des berühmten Gilgamesch-Epos zusammenzuführen. Im Zuge dessen wurden bisher etwa 60 von Hundert des Werks wiederhergestellt; jedes Jahr werden neue Fragmente gefunden, die richtig zugeordnet werden sollen.

Gleiches Zeichen, mehrere Bedeutungen

Nebst diesen schwierigen Textrekonstruktionsaufgaben can sterben Künstliche Intelligenz Eine große Hilfestellung eröffnen. Denn eines jener Kernprobleme zwischen jener Entschlüsselung babylonischer Text ist die Polyvalenz jener Keilschriftzeichen: “Dasjenige gleiche Zeichen kann mehrere Bedeutungen nach sich ziehen”, erklärt Professor Jiménez von jener LMU. “Ohne Kontext ist ein Keilschriftzeichen somit nicht übersetzbar.”

Rechtsmittel schaffen mit verschiedenen Datenmodellen gefütterte Computer-Applikationen. So kann die wahrscheinlichste Lesung vorhergesagt werden – mit einer Richtigkeit von solange bis zu 98 von Hundert, differenzierend denn beim traditionellen Textrekonstruktionsverfahren. “Dasjenige traditionelle Verfahren basiert aufwärts dem guten Gedächtnis jener Forscher und natürlich ebenfalls aufwärts dem Zufallsprinzip”, erläutert Jiménez. “Dasjenige moderne, KI-basierte Rekonstruktionsverfahren setzt dagegen aufwärts Forscher-Datenbanken, sterben Tausende von Zeichen zusammenschließen. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz can aufgebraucht Varianten eines babylonischen Textes schnell analysiert und zeitgemäß eingesetzt werden.”

Unterstützung bietet hier unter anderem die Sequenzanalyse, ein Verfahren aus jener Molekularbiologie und Bioinformatik, dies die computergestützte Festsetzung von besonderen Abschnitten einer DNA-Sequenz ermöglicht. This Algorithmus passten Professor Jiménez und sein Team aufwärts die Keilschrift an, um bestehende Lücken zu füllen und jedem Fragment den richtigen Text zuweisen zu can.

Algorithmen erfordern große Datenmengen

Doch damit die automatisierte Zeichenerkennung gut funktioniert, muss dies System mit vielen Information bespeist werden: “Deep Learning setzt sehr große Datenmengen vorn, die wir leider momentan in diesem Skopus noch nicht nach sich ziehen”, sagt Jiménez. “Wir müssten denn Sprachforscher viel mehr Textfragmente ablichten und in Datenbanken speichern. Wir nach sich ziehen von dort mit den wichtigsten Keilschriftsammlungen jener Welt, nämlich dem British Museum und dem Iraq Museum, Vereinbarungen für jedes die Eingang großer Teile ihrer Sammlungen getroffen.”

Mithilfe von Partnerinstitutionen hat dies Team um Enrique Jiménez nichtsdestotrotz eine riesige Fragmente-Elektronischer Karteikasten erstellt, die internationalen Wissenschaftlern zur Verfügung steht. Zu Händen den Archaisch-Orientalisten jener LMU ein ganz klarer Rauchzeichen, dass Informatik in Zukunft eine wichtige Rolle ebenfalls zwischen jener Erziehung von Assyriologen spielen WIRD, da viele Aufgaben durch Voll- oder Teilautomatisierungsprozesse leichter gelöst werden can.