İşte orijinal metnin anlamını değiştirmeden, farklı kelimeler ve cümle yapılarıyla ifade edilmiş hali:
Aeneas adlı yeni bir yapay zeka modeli, tarihçilerin antik yazıtlarla olan ilişkisini kökten değiştiriyor. Bu araç, geçmişle bağlantı kurma şeklini dönüştürmek amacıyla tasarlanmıştır.
Bu model, antik yazıtlara yeni bir çerçeve sunmak, tarihçilerin eksik veya yıpranmış metinleri daha etkili bir şekilde anlamalarına, kökenlerini belirlemelerine ve onarmalarına yardımcı olmak amacıyla geliştirilen ilk yapay zeka aracıdır.
Roma İmparatorluğu’nda yazıtlar oldukça yaygındı; imparatorluk yapıları, gündelik eşyalar ve çeşitli yüzeylere işlenmişlerdi. Siyasi sloganlardan, romantik şiirlere, mezar taşlarından iş kayıtlarına, doğum günü kutlamalarından büyü dualarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsayan bu metinler, çağdaş tarihçilere Roma’daki günlük hayatın zengin çeşitliliğine dair önemli ipuçları vermektedir.
Ancak, bu metinler genellikle eksik, aşınmış veya kasten bozulmuş haldedir. Onları onarmak, ne zaman yazıldıklarını belirlemek ve orijinal yerlerine koymak, özellikle de benzer metinlerle karşılaştırırken, yeterli bağlamsal bilgi olmaksızın neredeyse olanaksızdır.
Bugün Nature dergisinde, antik yazıtlara bağlam kazandırmak amacıyla geliştirilmiş ilk yapay zeka (AI) modeli olan Aeneas hakkında bir makale yayımlanmaktadır.
Antik metinlerle uğraşırken, tarihçiler geleneksel olarak kelime dağarcığı, cümle yapısı, standart formüller veya köken açısından benzerlik gösteren “paralel” metinleri tespit etmek için kendi uzmanlık bilgilerine ve özel kaynaklara dayanırlar.
Aeneas, bu karmaşık ve zaman alan görevi önemli ölçüde hızlandırmaktadır. Model, binlerce Latince yazıtı analiz ederek, hem metinsel hem de bağlamsal benzerlikler taşıyan eşleşmeleri saniyeler içinde bulur; bu da tarihçilere modelin önerilerini yorumlama ve daha fazla araştırma yapma imkanı sunar.
Modelimiz, papirüslerden madeni paralara kadar farklı antik dillere, yazıt türlerine ve diğer medyumlara da uyarlanabilir, böylece geniş bir tarihsel veri yelpazesinde bağlantılar kurma kapasitesini artırabilir.
Aeneas, Nottingham Üniversitesi ile Warwick, Oxford ve Atina Ekonomi ve İşletme Üniversitesi (AUEB) araştırmacılarının işbirliğiyle geliştirilmiştir. Bu girişim, üretken yapay zekanın tarihçilere geniş ölçekte benzer metinleri daha iyi belirleme ve anlamlandırma konusunda nasıl destek olabileceğini araştıran daha kapsamlı bir çalışmanın bölümünü oluşturmaktadır.
Bu araştırmanın olabildiğince çok kişiye fayda sağlaması arzusundayız. Bu nedenle, Aeneas’ın etkileşimli bir sürümünü araştırmacılar, öğrenciler, eğitimciler, müze uzmanları ve diğer ilgililerin kullanımına predictingthepast.com adresinden ücretsiz olarak sunmaktayız. Ek araştırmaları teşvik etmek amacıyla kodumuzu ve veri setimizi de açık kaynak olarak erişime açtık.
**Aeneas’ın Gelişmiş Yetenekleri**
Adını Greko-Romen mitolojisindeki seyyah kahraman Aeneas’tan alan bu model, antik Yunan yazıtlarını restore etmek, tarihlendirmek ve konumlandırmak için yapay zekayı kullanan önceki projemiz Ithaca’nın üzerine inşa edilmiştir.
Aeneas, bir adım öteye geçerek tarihçilere metinleri yorumlama ve bağlamlandırma, ayrık parçalara anlam yükleme, daha kapsamlı sonuçlar elde etme ve antik tarihi daha iyi kavrama konusunda yardımcı olmaktadır.
Modelin üstün yetenekleri şunları içerir:
* **Benzer Metin Araması:** Geniş bir Latince yazıt arşivinde benzer metinleri tarar. Her metni bir tür “tarihsel parmak izine” dönüştürerek, Aeneas yazıtların daha geniş tarihsel çerçevesine konumlandırılmasına yardımcı olabilecek derin ilişkileri saptar.
* **Çok Modlu Girdi İşleme:** Aeneas, çok modlu verileri kullanarak bir metnin coğrafi kökenini belirleyebilen ilk model olma özelliğini taşır. Hem yazılı metni hem de yazıtın görselleri gibi görsel bilgileri analiz eder.
* **Bilinmeyen Uzunluktaki Boşlukları Onarma:** Aeneas, eksik kısımların uzunluğunun bilinmediği metinlerdeki boşlukları ilk kez restore edebilme yeteneğine sahiptir. Bu özellik, ağır hasar görmüş materyallerle çalışan tarihçiler için onu daha çok yönlü bir araç haline getirmektedir.
* **En Son Teknoloji Performansı:** Aeneas, hasarlı metinleri onarma ve bunların ne zaman ve nerede yazıldığını tahmin etme konusunda yeni bir en üst düzey performans sergilemektedir.
**Aeneas Nasıl Çalışır**
Aeneas, bir yazıtın metinsel ve görsel verilerini girdi olarak kullanan çok modlu, üretken bir sinir ağıdır. Modelin eğitimi için, tarihçilerin yıllarca süren emekleriyle oluşturduğu dijital koleksiyonlardan, özellikle de Roma Epigrafik Veritabanı (EDR), Heidelberg Epigrafik Veritabanı (EDH) ve Clauss Slaby Epigrafik Veritabanı (EDCS-ELT) gibi kaynaklardan faydalanarak büyük ve güvenilir bir veri seti derledik.
Bu kayıtları temizleyip standartlaştırdık ve antik Roma dünyasına ait 176.000’den fazla Latince yazıtı içeren, Latin Epigrafik Veri Seti (LED) adını verdiğimiz tek, makine tarafından işlenebilir bir veri setinde birleştirdik.
Modelimiz, yazıtın metinsel girdisini işlemek amacıyla transformatör tabanlı bir kod çözücüden faydalanır. Metin tabanlı karakter onarımı ve tarihlendirme işlemleri özel ağlar tarafından gerçekleştirilirken, coğrafi konum belirlemesi için yazıtların görselleri de girdi olarak kullanılır. Kod çözücü, LED’den elde edilen benzer yazıtları ilgili düzeylerine göre sıralar.
Her yazıt için Aeneas’ın bağlamlandırma mekanizması, “gömülü gösterimler” adı verilen bir teknikle benzer metinlerin bir listesini elde eder. Bu teknik, her yazıtın metinsel ve bağlamsal detaylarını – metnin içeriği, dili, yazıldığı zaman ve yer, diğer yazıtlarla ilişkisi gibi bilgileri – bir nevi tarihsel parmak izine dönüştürür.
**En Son Teknoloji Performansı**
Aeneas, yazıtları yazıldığı tarihe göre, Latince üzerine eğitilmiş diğer genel amaçlı modellerden çok daha belirgin bir şekilde sınıflandırmaktadır.
Aeneas, hasarlı yazıtları, on karaktere kadar olan boşluklarda %73’lük Top-20 doğruluk oranıyla onarır. Restorasyonun uzunluğu bilinmediğinde bu oran %58’e düşer ki bu dahi tek başına oldukça zorlu bir görevdir. Ayrıca, model, tahminlerini etkileyen girdi kısımlarını vurgulayan belirginlik haritaları sunarak akıl yürütme sürecini şeffaf bir şekilde gösterir. Görsel verilerden faydalanması sayesinde, modelimiz bir yazıtı 62 antik Roma eyaletinden birine %72 doğrulukla atfedebilir. Tarihlendirme konusunda ise Aeneas, bir metni tarihçiler tarafından belirlenen tarih aralıklarının 13 yıl içinde konumlandırabilmektedir.
**Tarihsel Tartışmalara Yeni Bir Bakış**
Aeneas’ın yeteneklerini güncel bir tarihsel tartışma üzerinde sınamak amacıyla, ona en bilinen Roma yazıtlarından biri olan İmparator Augustus’un başarılarını kendi ağzından anlattığı Res Gestae Divi Augusti’yi sunduk.
Tarihçiler uzun zamandır bu yazıtın tarihlendirilmesi hakkında farklı görüşlere sahipler. Aeneas, tek bir belirli tarih tahmin etmek yerine, olası tarihler için ayrıntılı bir dağılım ortaya koydu: Biri MÖ 10-1 civarında daha düşük bir zirve, diğeri ise MS 10-20 arasında daha yüksek ve daha güvenilir bir zirve. Bu bulgular, iki yaygın tarihlendirme varsayımını da nicel olarak destekledi.
Aeneas, tahminlerini metinde geçen resmi unvanlar ve anıtlar gibi incelikli dilsel özelliklere ve tarihsel göstergelere dayandırmıştır. Tarihlendirme meselesini dilbilimsel ve bağlamsal verilere dayalı olasılıksal bir tahmine dönüştürerek, modelimiz uzun süredir devam eden tarihsel münazaralara katılmak için yeni, nicel bir yaklaşım sunmaktadır.
Daha da önemlisi, Aeneas aynı zamanda Augustus’un mirasıyla ilgili imparatorluk hukuk metinlerinden pek çok alakalı paralel metin de getirerek, imparatorluk ideolojisinin medya ve coğrafya genelinde nasıl yayıldığını ve tekrarlandığını gözler önüne serdi.
**Tarihsel Araştırmayı İşbirliğiyle İlerletmek**
Aeneas’ın araştırmaya katkısını değerlendirmek üzere, geniş kapsamlı bir Tarihçi ve Yapay Zeka işbirliği araştırması gerçekleştirdik. Yazıtlarla sürekli çalışan yirmi üç tarihçiyi, Aeneas’ı kullanarak bir dizi metni onarmak, tarihlendirmek ve konumlandırmak üzere davet ettik.
Aşağıdaki tabloda özetlenen değerlendirmemiz, tarihçilerin Roma yazıtlarını onarma ve kökenlerini belirleme konusundaki tahminlerinin yanı sıra, Aeneas’ın bağlamsal bilgilerinden faydalandıklarında en verimli sonuçların nasıl elde edildiğini ortaya koymaktadır.
Aeneas, çalışmamızda yer alan tarihçilere yeni benzer metinleri tespit etmede destek oldu ve karmaşık epigrafik görevlerle meşgul olurken özgüvenlerini artırdı. Tarihçiler, Aeneas’ın işlerini hızlandırma ve en ilgili paralel yazıtların kapsamını genişletme konusundaki önemini sürekli olarak belirtmişlerdir.
Çalışmamızdan anonim bir tarihçi, “Aeneas’ın sunduğu paralellikler, yazıt hakkındaki algımı kökten değiştirdi. Metni onarmak ve zamanını belirlemek için gerekli olan kritik detayları fark etmemi sağladı” şeklinde bir yorumda bulunmuştur.
**Araçları Paylaşmak, Geleceği Şekillendirmek**
Aeneas, tarihçilerin mevcut araştırma süreçlerine entegre edilebilir şekilde tasarlanmıştır. Uzmanlık bilgisini makine öğrenimiyle birleştirerek, tarihsel araştırmalar için değerli başlangıç noktaları sunan, yorumlanabilir öneriler sağlayan işbirlikçi bir süreci tetikler.
Bugünkü yayımla birlikte, antik Yunan modeli Ithaca’yı Aeneas tarafından desteklenecek şekilde güncelliyor, böylece bağlamlandırma özelliği, bilinmeyen uzunluktaki onarımlar ve genel olarak iyileştirilmiş bir performans ekliyoruz.
Ek olarak, sınıfta teknik yetenekleri tarihsel düşünme ile birleştirmeyi amaçlayan yeni bir eğitim müfredatı hazırladık. Bu müfredat, Avrupa Komisyonu’nun Dijital Yeterlilikler Çerçevesi (DigComp 2.2), UNESCO’nun Öğrenci Yapay Zeka Yeterlilik Çerçevesi ve Avrupa Komisyonu ile Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Örgütü (OECD) AILit Çerçevesi’nin önizlemesi gibi yapay zeka okuryazarlığı inisiyatifleriyle uyumludur.
Aeneas ekibi, antik geçmişimize ışık tutma hedefiyle, Aeneas’ı kullanarak çeşitli alan uzmanlarıyla işbirliklerini sürdürmektedir – ve daha birçok yenilik yolda.
Bu araştırma Yannis Assael ve Thea Sommerschield’in ortak liderliğinde yürütülmüştür. Katkıda bulunanlar arasında Alison Cooley, Brendan Shillingford, John Pavlopoulos, Priyanka Suresh, Bailey Herms, Jonathan Prag, Alex Mullen ve Shakir Mohamed bulunmaktadır. Aeneas’ın web arayüzü Justin Grayston, Benjamin Maynard ve Nicholas Dietrich tarafından geliştirilmiş olup, Google Cloud altyapısıyla desteklenmektedir. Müfredat ise Belçika’nın Sint-Lievenscollege kurumundan Robbe Wulgaert tarafından oluşturulmuştur.