Древние свитки «читают» с помощью машинного обучения — с привлечением человеческих знаний для распознавания языка и понимания текста

Недавно было объявлено о прорыве в восстановлении утраченной древней литературы. Международная группа из трёх учёных, используя неинвазивный метод на основе машинного обучения, извлекла 15 столбцов древнегреческого текста из обугленного папируса, найденного в Геркулануме — римском прибрежном городе в восьми километрах к юго-востоку от Неаполя в Италии. Их достижение принесло им главный приз в размере 700 000 долларов США от Vesuvius Challenge, целью которого было стимулировать технологическое развитие через публичное участие в исследованиях.

Как и Помпеи, Геркуланум был погребён под пеплом в результате катастрофического извержения Везувия в 79 году н.э. Обнаруженные там папирусы, обугленные пирокластическим потоком, чрезвычайно хрупки. Для их изучения требовалась изобретательность, а неинвазивный метод, позволяющий читать свитки, не разворачивая их, долгое время оставался недостижимой целью. Чтобы стимулировать инновации, компьютерный учёный Брент Силс опубликовал высококачественные рентгеновские КТ-сканы двух свитков и фрагментов с видимыми чернилами, что послужило отправной точкой для конкурса.

К концу 2023 года критерии для получения главного приза были выполнены: удалось прочитать четыре отрывка по 140 символов, восстановив 85% букв. По словам папиролога Майкла МакОскера, восстановленный текст дважды упоминает музыку, а также чувства вкуса и зрения. Вероятно, это произведение о восприятии и принятии решений в традиции философа Эпикура (341–270 гг. до н.э.). В 2024 году задача стоит амбициознее: прочитать 90% четырёх свитков. Однако остаются препятствия: сканирование требует доступа к оборудованию на основе ускорителя частиц, а виртуальное «разворачивание» папируса («сегментация») пока остаётся медленным и дорогостоящим процессом.

Технология — лишь часть уравнения. Для истинного успеха проекта критически важна работа международной команды папирологов, которые анализируют вывод модели, проверяют читаемый древнегреческий текст и собирают его воедино. Эта кропотливая работа требует мастерства в древних языках и умения решать головоломки, заполняя неизбежные пробелы.