既知の最も古い文字体系は楔形文字で、紀元前 4 千年紀 (エジプトの象形文字よりも 1 千年前) にシュメール人によってメソポタミアで粘土板に書くために発明されました (いいえ、紙やパピルスは使用されませんでした)。楔形文字は、文字で書くために最適化されています。パンチまたはノミ。）
それが使用され続けた期間を通じて（西暦 1 世紀まで）、表意文字体系から音声 (音節) 体系に進化し、それを独自のものとして採用したさまざまな言語に適応するためのバリエーションを経験しました。それらの大部分は互いに何の関係もありません。
これは、特定のタブレットを翻訳するときに得られた進歩が、他のサイトで見つかったタブレットに必ずしも適用できるわけではないことを意味します。それに加えて、このような古代言語や少数言語の専門家が不足しているため、手元に何十万ものタブレットがあり、ゆっくりと翻訳されるのを待つことになります。
「これらの文書のほとんどは未翻訳のままであり、文書の数が多く、閲覧できる専門家の数が限られているため、アクセスできません。」
少なくとも、人工知能が手を貸すために使用されるまでは。そして 1 年前、オックスフォード大学出版局から出版された科学論文では、研究者チームが深層学習モデルを適用してアッカド語のテキストを高レベルの精度で翻訳することに成功しました。
短い文で話しかけてください
アッカド語は古代セム語（アラビア語やヘブライ語など）で、数世紀前に古代シュメール語に代わって、現在のイラクやシリアで最も使用されるようになりました。楔形文字で書かれたバージョンには、複数の機能 (音、アイデアなどに相当) を同時に持つことができる文字が含まれているため、翻訳が困難になります。
彼らは、彼らの AI モデル (すでにオンライン GitHub リポジトリで利用可能) が、官僚的 (王令) であれ、宗教的(前兆)であれ、すべて特定の固定パターンに準拠しているため、正式なアッカド語文書の翻訳において驚くべき精度を示すことを発見しました。
…しかし、文学的なテキストが多いほど、AI はより頻繁に幻覚を起こします (つまり、 他の ChatGPT と同様に、入力されたデータに関係のない結果を「引き出す」ことになります)。その上、
「このモデルは、約 118 文字以下の短い中程度の長さの文で最良の結果を達成します。」
文字は私たちの文字と同等ではないことに注意してください。信じてください、それらの文にはツイートよりもはるかに多くの情報が含まれています。
さらに、このモデルは、いわゆる「C2E」 (楔形文字から英語への直接翻訳)と「T2E」 (最初に楔形文字からラテンアルファベットに音訳してから翻訳する)という2つの翻訳モデルを実装しています。結果は、この 2 番目のモダリティの方が接線方向に優れていることが判明しました。
ただし、目的は、これらのタブレットの翻訳を機械の手に委ねることではなく、学者やアッカド語の学生の作業をスピードアップするのに役立つ「人間と機械のコラボレーション」に基づく方法論を作成することです。
一方、研究者らによると、計算手法を用いて楔形文字を分析するために特別に設計されたバビロニアン・エンジンと呼ばれる既存のオンライン・アプリケーションに新しいモデルの機能を実装するための手順が講じられているという。
経由 | ヘリテージデイリー