これまでのところ、このプロジェクトはいくつかの驚くべき結果をもたらしました。 データで見つかった 1 つのパターンにより、研究者は、ヨーロッパがプロテスタントの宗教改革後に宗教に沿って分裂していた一方で、科学的知識が融合していたことを確認できました。 プロテスタントの都市ヴィッテンベルクなどで印刷された科学書は、改革派の学者たちの功績により学術革新の中心地となり、大陸全体に広がる前にパリやベニスなどの拠点で模倣されていました。 プロテスタントの宗教改革は十分に研究されていないテーマではないと Vallerani 氏は言いますが、機械を介した視点により、研究者は何か新しいものを見ることができました。 テーブルと画像に適用されたモデルは、同様のパターンを返し始めました。
多くの場合、コンピューターは、より長い歴史を持つオブジェクトの現代的な反復のみを認識します。配電盤やモデル T ではなく、iPhone やテスラを考えてみてください。
これらのツールは、単に 10,000 のテーブルを追跡するよりも重要な可能性を提供します、と Vallerani 氏は言います。 代わりに、研究者が実際にほんの一握りの文書しか調べていなくても、記録のクラスターのパターンから知識の進化に関する推論を引き出すことができます。 「2 つの表を見ることで、200 年について大きな結論を出すことができます」と彼は言います。
ディープ ニューラル ネットワークは、さらに古い歴史を調べる役割も果たしています。 碑文 (碑文として知られている) の解読と損傷した例の復元は骨の折れる作業であり、特に碑文が移動したり、文脈上の手がかりが欠落している場合はなおさらです。 専門の歴史家は、知識に基づいた推測を行う必要があります。 DeepMind の研究者である Yannis Assael とベネチアのカフォスカリ大学のポスドク研究員である Thea Sommerschield は、碑文の欠落部分を再構築し、日付と場所をテキストに関連付けることができる、Ithaca と呼ばれるニューラル ネットワークを開発しました。 研究者によると、78,000 を超える碑文のデータセットでのトレーニングを含むディープ ラーニング アプローチは、大量のデータから学習することで復元と帰属を共同で扱う最初のアプローチです。
アッサールとソマーシールドによると、これまでのところ、古典アテネの重要な時代の布告の碑文に光が当てられているという。これは紀元前 446 年と 445 年のものと長い間考えられてきた。 テストとして、研究者は問題の碑文を含まないデータセットでモデルをトレーニングし、法令のテキストを分析するように依頼しました。 これにより、別の日付が生成されました。 「イサカの法令の平均予測日は紀元前 421 年であり、最新の年代測定のブレークスルーと一致しており、機械学習がギリシャの歴史における最も重要な瞬間の 1 つに関する議論にどのように貢献できるかを示しています」と彼らは電子メールで述べました。
タイムマシン
他のプロジェクトでは、機械学習を使用して過去についてさらに広範な推論を引き出すことを提案しています。 これが、デジタル化された記録から地元の歴史を再構築するために現在確立されているヨーロッパ中のいくつかのローカル「タイムマシン」の1つであるベニスタイムマシンの背後にある動機でした. ベネチアン州立公文書館は、80 キロメートルの棚にまたがる 1,000 年の歴史をカバーしています。 研究者の目的は、これらの記録をデジタル化することでした。その多くは、現代の歴史家によって調査されたことはありませんでした。 彼らは深層学習ネットワークを使用して情報を抽出し、同じ文書に表示される名前を他の文書間で追跡することにより、かつてベネチア人を結びつけていた絆を再構築します。
タイム マシン オーガニゼーションのプレジデントであるフレデリック カプラン氏は、このプロジェクトにより、数世紀前の都市の質感を捉えるのに十分な数の市の行政文書がデジタル化され、建物ごとに建物を建てて、異なる場所に住んでいた家族を特定できるようになったと述べています。時点。 「これらは、この形式の柔軟性を達成するためにデジタル化する必要がある数十万のドキュメントです」と Kaplan 氏は言います。 「これは今までになかった」
それでも、このプロジェクトの究極の約束となると、人工知能によって再構築されたネットワークを通じて、中世のベニスを近隣レベルまでデジタル シミュレーションすること以上に、この研究を実行したオーストリア科学アカデミーの教授である Johannes Preiser-Kapeller のような歴史家は言うまでもありません。のビザンチン司教は、モデルが意味のあるつながりを理解できないため、プロジェクトが実現できなかったと述べています。