Bilgisayarlar, dijitalleştirilmiş metinleri kategorize etmek ve analiz etmek için onlarca yıldır kullanılıyor. Ancak şu anki heyecan, birbirine bağlı düğümlerin hiyerarşik katmanlarından oluşan sinir ağlarının ve özellikle birden fazla dahili katmana sahip ‘derin’ sinir ağlarının kullanımından geliyor.
Derin öğrenmeyi antik metinlere uygulama girişimleri, 2010’larda, papirüs veya palmiye yaprakları üzerindeki metinlerin dijital fotoğraflarına dayanıyordu. Görsel sinirbilimden esinlenen evrişimli sinir ağları (CNN’ler) adı verilen modeller, görüntülerden ızgara benzeri veriler yakalayabilir.
Yapay zeka antik yazıları okumak için eğitiliyor
Sinir ağları, sıkıcı görevleri hızlandırmanın ötesine geçip, insan uzmanların yapamadığı bağlantıları kurabilir mi? Yapay zekanın potansiyelini gösteren ilk büyük proje, 2017 yılında İngiltere’deki Oxford Üniversitesi’nde Thea Sommerschield’in antik tarih alanında ve Yannis Assael’in bilgisayar bilimleri alanında doktora yaptığı bir iş birliği olarak hayata geçti. Sommerschield, Sicilya’daki Yunan yazıtlarını çözmeye çalışıyordu ve Assael’e bununla ilgili zorlukları anlattı. Şu anda Londra’daki Google DeepMind’da çalışan Assael, bunun makine öğrenimi modellerinin yardımcı olabileceği türden bir zorluk olduğunu öne sürdü.
Ekim 2023’te Federica Nicolardi’nin telefonuna, araştırmasını sonsuza dek değiştirecek bir görüntü içeren bir e-posta geldi. MS 79’da Vezüv Yanardağı’nın patlamasında yanmış bir papirüs tomarının bir parçasını gösteriyordu. Kavrulmuş tomar, on sekizinci yüzyılda İtalya’nın Pompeii yakınlarındaki Herculeaneum’daki lüks bir Roma villasının kalıntılarında keşfedilen yüzlercesinden biriydi. Yüzyıllar boyunca tomarların kırılgan, karbonize katmanlarını ayırma girişimleri birçoğunu parçalara ayırdı ve bilim insanları geri kalanının asla açılamayacağını kabul etmek zorunda kaldılar.
İtalya’daki Napoli Üniversitesi’nde papirüs uzmanı olan Nicolardi, okunamayanı okumak için yapay zeka (YZ) kullanma çabasına dahil edilmişti. Şimdi son sonuçlar gelmişti. Görüntüde, daha koyu bir arka plana karşı parlak bir şekilde parlayan, düzgün Yunanca harflerle dolu bir papirüs şeridi görülüyordu. Yazı açıkça okunabiliyordu, birkaç satır derinliğindeydi ve neredeyse beş sütuna yayılmıştı. Nicolardi, “İnanılmazdı, yani bu gerçekten oluyor,’ diye düşündüm” diyor. O anda papirolojinin bir daha asla aynı olmayacağını biliyordu.
Vesuvius Challenge adlı bu proje, bankacılıktan tıbbi araştırmalara kadar modern yaşamın her alanında devrim yaratan gelişmiş yapay zekanın antik dünyayı nasıl gördüğümüzü yeniden şekillendirmeye hazır olduğunun sadece bir örneğidir. Yapay sinir ağları, Yunanca ve Latince’nin klasik destekçilerinden Çin’in Oracle Bone Script’ine, sığır kemikleri ve kaplumbağa kabukları üzerine yazılmış antik kehanet metinlerine kadar antik metinleri çözmek için kullanılıyor. İnsanların okuyamayacağı kadar geniş arşivleri anlamlandırıyor, eksik ve okunamayan karakterleri dolduruyor ve neredeyse hiçbir izi kalmayan nadir ve kayıp dilleri çözüyorlar.
Sonuçlar, bilim insanlarına yüzyıllardır sahip olduklarından daha fazla veri sunarak yeni metinler selini vaat ediyor. Ancak hepsi bu değil. Yapay zeka araçları daha fazla dili tanıyabildiği ve herhangi bir kişinin bilebileceğinden daha fazla bilgi depolayabildiği ve metinlerdeki istatistiksel kalıpları kendileri keşfedebildiği için, bu teknolojiler antik kaynakları keşfetmek için temelde yeni bir yol vaat ediyor. Nicolardi, bunun “sadece cevaplamak istediğimiz soruları değil”, “sorabileceğimiz soruları da” dönüştürebileceğini söylüyor.
