Luke Farritor, ein 21-jähriger Informatikstudent von der University of Nebraska-Lincoln, hat den Text in einer karbonisierten Schriftrolle aus dem antiken Herculaneum enthüllt.
Diese Schriftrolle war seit dem Vulkanausbruch im Jahr 79 n. Chr., der auch Pompeji verschlang, unlesbar. Farritors Algorithmus für maschinelles Lernen hat erfolgreich griechische Buchstaben auf dem aufgerollten Papyrus identifiziert, darunter das Wort πορϕυρας (porphyras), was "violett" bedeutet.
Seine Technik beruhte auf der Identifizierung kleiner, nuancierter Unterschiede in der Oberflächenstruktur, um sein neuronales Netzwerk auf die Erkennung von Tinte und damit von Littering zu trainieren.
"Als ich das erste Bild sah, war ich schockiert". sagte Federica Nicolardi, eine Papyrologin von der Universität Neapel. "Es war ein Traum", fuhr sie fort, "ich kann tatsächlich etwas aus dem Inneren einer Schriftrolle sehen".
Die Schriftrollen, die durch den Ausbruch des Vesuvs im Jahr 79 n. Chr. verschüttet wurden, sind aufgrund ihres zerbrechlichen Zustands weitgehend unzugänglich geblieben.
Wenn man die verkohlten Schriftrollen von Hand entrollt, lösen sie sich auf, und die Wissenschaftler befürchten, dass der Inhalt für immer ein Geheimnis bleiben wird.
Nicolardi erklärte: "Das sind so verrückte Objekte. Sie sind alle zerknittert und zerdrückt."
In Anbetracht der Herausforderung, die Schriftrollen zu entziffern, hat die Vesuv-Herausforderung Es wurden verschiedene Preise ausgelobt, darunter ein Hauptpreis in Höhe von US$700.000 für die Entschlüsselung mehrerer Passagen einer Schriftrolle.
Am 12. Oktober wurde bekannt gegeben, dass Farritor einen Preis von $40.000 für die Identifizierung von mehr als 10 Zeichen in einem kleinen Abschnitt des Papyrus gewonnen hat.
Ein weiterer Teilnehmer, Youssef Nader von der Freien Universität Berlin, erhielt $10.000 für den zweiten Platz.
Die Historikerin für das antike Griechenland und Rom, Thea Sommerschield, bezeichnete die Möglichkeit, endlich Buchstaben und Wörter in den Schriftrollen zu erkennen, als "äußerst spannend".
Sommerschield erwähnte, dass deren Interpretation "unser Wissen über die antike Geschichte und Literatur" der Region revolutionieren könnte.
Es ist nicht das erste Mal, dass Forscher versucht haben, diese alten karbonisierten Schriftrollen zu lesen. Im Jahr 2019 versuchte Brent Seales, ein Professor für Informatik, der sich auf das virtuelle Lesen und die Konservierung antiker Schriftrollen spezialisiert hat, die Schriftrollen mithilfe von Röntgen-Computertomografie (CT) virtuell zu entpacken.
Im Jahr 2016 gelang es Seales, mit einem 1970 in Ein Gedi, Israel, gefundenen alten hebräischen Pergament Teile des Buches Levitikus zu enthüllen.
Die Schriftrollen aus Herculaneum stellten jedoch eine andere Herausforderung dar: Die Tinte, die aus Holzkohle und Wasser besteht, war auf den Scans nicht zu erkennen.
Dies ist Farritor gelungen, indem er sich auf eine bestimmte subtile Textur konzentriert hat, die als "Craquelé" bezeichnet wird und für Spuren von Tinte steht.
Farritor sagte: "Ich bin auf und ab gesprungen", nachdem sein Algorithmus fünf Buchstaben aus einem neu veröffentlichten Segment angezeigt hatte. "Oh mein Gott, das wird tatsächlich funktionieren", stellte er fest.
Kurz darauf verfeinerte er sein Modell und identifizierte die erforderlichen zehn Buchstaben für den Preis, wobei das Wort "Purpur" in den Schriftrollen von Herculaneum bisher nicht identifiziert wurde.
Die Bekanntgabe des Hauptpreises der Vesuvius Challenge steht noch aus, die Frist endet am 31. Dezember.
KI zur Entschlüsselung alter Sprachen
Vor sechs Jahrtausenden siedelten die Sumerer in Mesopotamien, dem Land zwischen Tigris und Euphrat.
Diese Region, die sich über den heutigen Irak, Kuwait, die Türkei und Syrien erstreckt, war Zeuge der Entwicklung von kleinen agrarischen Gemeinschaften zu großen städtischen Zivilisationen. Städte wie Uruk blühten auf, mit komplizierten Kanälen, Bewässerungssystemen und Verwaltungszentren. Es war eine entscheidende Ära für den Fortschritt und die Entwicklung der Menschheit.
Die Sumerer schrieben in einer Schrift, die als Keilschrift bekannt ist. Bei diesem Schriftsystem wurde Schilfrohr in Ton gepresst, wodurch komplexe logosilbische Inschriften entstanden. Die Keilschrift ist keine Sprache, sondern eine Schrift, die über drei Jahrtausende hinweg etwa 15 Sprachen umfasste.
Während Keilschriften in erster Linie als Verwaltungsinstrumente für Aufgaben wie die Aufzeichnung von Viehbeständen oder Transaktionen verwendet wurden, entstand um 2700 v. Chr. ein breites Spektrum an philosophischen und kreativen Schriften.
Eine der bemerkenswertesten dieser Schriften ist die Epos von Gilgameschdie sich über zwölf Tafeln erstreckt.
Enrique Jiménez von der Ludwig-Maximilians-Universität in München erklärt: "Die Hälfte der Menschheitsgeschichte ist in diesen Keilschrifttafeln enthalten."
Allerdings sind es nur 75 Personen, die laut New ScientistTrotz Zehntausender von unübersetzten Tafeln weltweit kann der Autor die Keilschrift entziffern.
Das maschinelle Lernen hilft den Forschern nun, die in Steintafeln eingravierten Geschichten zu enträtseln, Lücken zu schließen und die Texte chronologisch zu ordnen, um mehr darüber zu erfahren, wie die alten Sumerer lebten.
Die Rolle des maschinellen Lernens bei der Entschlüsselung antiker Texte
Enrique Jiménez und sein Team gründeten die Elektronische babylonische Literatur, eine Zusammenarbeit zwischen Archäologen, Datenwissenschaftlern und Historikern.
Zur Analyse der Keilschrifttafeln verwendete das Team ein maschinelles Lernverfahren, das ursprünglich für den Vergleich von Gensequenzen entwickelt wurde. Diese KI prognostiziert den Inhalt fehlender Abschnitte und die Grenzen, an denen Fragmente übereinstimmen.
Diese Technik führte zu Entdeckungen wie fehlenden Abschnitten des Gilgamesch-Epos und einem neu entdeckten mesopotamischen Genre, das pädagogische Parodien und Witze für Kinder beschreibt.
Im Jahr 2020 ein eigenes Modell, DeepScribewurde anhand von 6.000 kommentierten Bildern aus der Archiv der Befestigungsanlagen von Persepolisdie etwa 100.000 Symbole der elamitischen Sprache (aus dem heutigen Iran) aus der Zeit um 500 v. Chr. aufführt.
Unter Nutzung der Ressourcen des UChicago Research Computing Center trainierten Krishnan und Eddie Williams ein Modell, das diese Zeichen mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 80% entschlüsseln kann.
Das Team beabsichtigt, DeepScribe zu einem vielseitigen Dechiffrierwerkzeug weiterzuentwickeln, das auch für andere Sprachen als das Elamitische trainiert werden kann.
DeepMind hat sich auch mit der Entschlüsselung antiker Sprachen durch maschinelles Lernen beschäftigt - in diesem Fall mit beschädigten altgriechischen Tafeln.
Benannt IthakaDieses Modell hat Texte mit einer Genauigkeit von 72% wiederhergestellt, ihr Alter auf drei Jahrzehnte geschätzt und sogar ihren Ursprung mit einer Genauigkeit von 71% vermutet.
Ithacas Ausbildung umfasste 60.000 Texte von 700 v. Chr. bis 500 n. Chr., die mit Daten über ihre Zeit und ihren Ort in 84 antiken Gebieten versehen waren.
Das Zusammentreffen von antiken Texten und modernster KI zeigt, dass selbst jahrtausendealte Geheimnisse nicht vor den Fortschritten der modernen Technologie gefeit sind.
Indem sie das Alte mit dem Neuen verbinden, bewahren die Forscher nicht nur die Geschichte, sondern erschließen auch bisher unbekannte archäologisches Wissen.
Diese Durchbrüche unterstreichen die grenzenlosen Möglichkeiten, die sich ergeben, wenn wir die menschliche Neugier mit technologischem Können verbinden, und beweisen, dass es eine neue Linse gibt, durch die wir die Wunder unserer gemeinsamen Vergangenheit betrachten können.
