Искусственный интеллект создаёт точные копии клинописных знаков

Исследователи из Корнеллского университета и Тель-Авивского университета (TAU) разработали метод ProtoSnap, который использует диффузионные модели искусственного интеллекта для точного распознавания и копирования клинописных знаков с фотографий древних табличек. Этот подход позволяет автоматически адаптировать общий прототип символа к индивидуальным вариациям его начертания на конкретном артефакте.

Клинопись, одна из древнейших систем письменности, насчитывает более 1000 уникальных знаков, внешний вид которых сильно варьируется в зависимости от эпохи, культуры и даже конкретного писца, что затрудняет их расшифровку. Новый метод не только создаёт точные копии отдельных символов и целых табличек, но и генерирует данные для обучения моделей оптического распознавания символов (OCR). Эти модели, обученные на данных от ProtoSnap, демонстрируют значительно более высокую точность в распознавании клинописи, включая редкие и вариативные знаки, по сравнению с предыдущими попытками.

«Когда вы возвращаетесь в древний мир, существует огромная изменчивость в формах знаков, — отмечает руководитель исследования Хадар Авербух-Элор. — Даже один и тот же символ меняет внешний вид с течением времени, поэтому автоматическая расшифровка того, что на самом деле означает знак, — очень сложная задача». Разработка может автоматизировать процесс копирования табличек, сэкономив экспертам бесчисленные часы работы и позволив проводить масштабные сравнения знаков. Как заявляет соавтор Йорам Коэн, цель исследования — «увеличить количество доступных нам древних источников в десять раз», что откроет новые возможности для анализа больших данных о религии, экономике и социальной жизни древних обществ.