La inteligencia artificial está interesada en campos cada vez más variados. Además de sectores directamente vinculados a la alta tecnología, como el reconocimiento facial, otros también están preocupados. DeepMind lo demuestra poniendo un nuevo modelo de IA al servicio de historiadores y arqueólogos. este informa el bordeha demostrado su potencial al sugerir interpretaciones particularmente completas.
El potencial del aprendizaje automático de DeepMind aplicado a la historia
DeepMind ha estado trabajando en este desafío durante algunos años. En 2019, la empresa presentó pitia, una IA que ahora se usa en debates entre arqueólogos. ahora es el turno de Ítaca para tomar su lugar.
Aprovechar el reconocimiento facial para diagnosticar enfermedades raras
Ithaca debería proporcionar resultados más completos que Pythia cuando se enfrenta a desafíos de interpretación de idiomas. En 2019, DeepMind declaró: “ Uno de los problemas para discernir el significado de fragmentos de texto incompletos es que a menudo hay múltiples soluciones posibles. En los juegos de palabras, los jugadores adivinan letras para completar una palabra o frase. Cuantas más letras se especifican, más limitadas se vuelven las posibles soluciones. Pero a diferencia de esos juegos, donde los jugadores tienen que adivinar una oración de forma aislada, los historiadores que restauran un texto pueden estimar la probabilidad de diferentes soluciones posibles basándose en otras claves de contexto en la inscripción, como consideraciones gramaticales y lingüísticas, diseño o contexto histórico.. »
Con Ithaca, DeepMind acaba de demostrar una inteligencia artificial capaz de deducir, a partir de estos elementos, un texto faltante, pero también el origen geográfico de un fragmento o su datación en un plazo de treinta años. El interés para los arqueólogos es evidente. como se recuerda Ars-Technica, muchas fuentes antiguas están tan dañadas que gran parte de sus inscripciones son completamente ilegibles. La cuestión de su origen geográfico también es un desafío, ya que cada fragmento se ha movido a lo largo de los siglos. En cuanto a la cuestión de la datación, los métodos actuales (cuando es posible) corren el riesgo de dañar aún más los restos.
Una “herramienta complementaria” y nada más… por ahora
Ithaca utiliza el principio del aprendizaje automático. Antes de ser puesta a prueba, la inteligencia artificial de DeepMind se ejercitó en 78,608 inscripciones griegas antiguas, cada una etiquetada con metadatos que describen dónde y cuándo fueron escritas, hasta donde saben los historiadores. A partir de ahí, el software buscó patrones en esta información y los usó para construir algoritmos.
Una vez lanzado, los científicos que lo crearon afirman queIthaca tiene una precisión del 62 % en la restauración de letras en textos dañados. Podría asignar una inscripción a cualquiera de las 84 regiones del mundo griego antiguo con una precisión del 71 %. Estadísticas prometedoras, pero que siguen siendo perfectibles. Ithaca no puede prescindir de la experiencia humana, y cabe señalar que sus algoritmos se basan en el conocimiento humano que, en sí mismo, puede resultar erróneo de la noche a la mañana.
Para Thea Sommerschield, historiadora y experta en aprendizaje automático, Ithaca debería verse más como “ una herramienta complementaria para ayudar a los historiadores y no como un historiador completamente automatizado. El código fuente de Ithaca también se puede mejorar: su código está disponible en código abierto.
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