ネイチャーの公式サイトのトップページには、世界に衝撃を与えた最新の考古学的発見が掲載された。 2000年の時を経て、ついにエルダー・スクロールズ(ヘルクラネウム文書)の謎が解明されました! しかも、この研究はAIによって完成されたのだが、その背後にいるのはマスク氏も絶賛した21歳の天才、スペースXのインターン生だ。 通常の暗号解読とは異なり、この巻物の解析の難しさは「文字のない本」を解読するのと同等である—— なぜなら、西暦 79 年に火山の噴火で巻物が炭化して燃え尽き、1752 年まで発掘されなかったからです。気を付けないと、この壊れやすい巻物は数分で破片に変わってしまい、物理的に展開するのは極めて困難です。 今日までに、3人の大学生がAIの助けを借りてついに文章の1つを解読することに成功し、考古学研究の新たなパラダイムを切り開きました。 研究者らは巻物のCT画像を撮影し、機械学習技術を使って文字を分割・識別し、巻物に2,000以上の文字が含まれていることを明らかにした。 このニュースはすぐに世界的なセンセーションを巻き起こし、これまでに1,500万回以上視聴され、6万件近くのコメントといいねを獲得しています。 マスク氏もこの3人組のチームを称賛し、「本当に素晴らしい」と語った。 ディープマインドの創業者デミス氏も驚き、この謎の文章を読むのが待ちきれないと語った。 それで、この謎の巻物はどのようにして段階的に解読されたのでしょうか? 開けなくても内容を解読できるこの成果を提出したチームは、以下の 3 人の学生で構成されています。
炭化して焼き付いたこの巻物を、損傷したり開いたりせずに解読するのはほぼ不可能です。 1865年に、この巻物を物理的に開こうとする試みがなされましたが、失敗し、巻物の一部は粉々に砕け散ってしまいました。 その後ほぼ200年間、誰も物理的な拡張を試みようとはしませんでした。 ケンタッキー大学エデュースラボのブレント・シールズ教授が粒子加速器を使用して、最大4μmの解像度で巻物の3次元CT画像を撮影したのは2019年になってからだった。 シールズ教授の博士課程の学生であるスティーブン・パーソンズ氏は、機械学習モデルを使用して CT 画像内のインクを検出する研究に取り組んでいます。彼は、展開されてインクが見える巻物の断片を使用して、グラウンドトゥルースデータセットを構築しました。 ネットユーザーたちはこの件について白熱した議論を交わし、その内容はポッドキャストを通じてルークの耳にも届いた。 このことが彼の大きな興味を掻き立て、彼は余暇を利用してインクを分析するための機械学習モデルのトレーニングを始めました。 最終的に、ルカのモデルは、肉眼では見えない巻物内の記号をうまく分析し、完全な単語を発見しました。 この単語はギリシャ語で「ΠΟΡΦΥΡΑϹ」 (縮小形:πορφυ̣ρ̣ας̣、ラテン語音訳:porphyras)であり、「紫」に関連するものを意味します。 この発見により、彼は歴史上初めてヘルクラネウムの巻物の内部から単語全体を読んだ人物となった。 ユセフさんは、異なる方法を使いながらも内容は同じでより明確な結果を得て、この単語を解読した2人目の人物となった。 ユセフ氏が提出した結果を見て、専門家たちはルーク氏の発見にさらに確信を持つようになった。 Julian は、EduceLab の 3D モデル セグメンテーション ツール Volume Cartographer の開発に参加しました。 Volume Cartographer は、3 次元 CT 画像を巻物に沿って展開し、それを 2 次元平面にマッピングして、ルークとユセフの解読作業の基礎を築きます。 その後、ジュリアンは、ひび割れた領域を再分割して検証し、さらに未知の破片を探索する新しい分割方法、ThaumatoAnakalyptor を提案しました。 その後、より多くの内容をより早く解読するために、3人はスーパーチームを結成し、最終的に2,000文字以上の解読に成功しました。 分析には 3 つの異なるモデル アーキテクチャが使用され、結果は相互に補強し合いました。インク検出プログラム コードも GitHub で直接オープン ソース化されました。 彼らが分析した2,000字以上の文字は、ある巻の末尾に位置し、巻全体の約5%を占めており、その内容はエピクロス派の哲学に関連していると考えられている。エピクロスは古代ギリシャの哲学者であり、主に個人の幸福と心の平和に関心を持っていましたが、合理的でもあり、自然科学の分野で原子論を提唱し、後の世代の倫理学と心理学の発展に重要な影響を与えました。 この巻物の 2 つの連続した節で、著者は、商品 (食品など) の入手可能性が、それらがもたらす喜びに影響を与えるかどうか、またどのように影響を与えるかについて考察しています。 したがって、この考古学的発見は、古代人の世界に対する認識と探究をさらに理解するのに役立つかもしれません。 1つのチャレンジ、3人の学生、賞金500万この3人の学生を結びつけたのは、「ベスビオ」と呼ばれる挑戦でした。 スティーブンがデータセットを構築した後、シリコンバレーの起業家で元GitHub CEOのナット・フリードマンがこれに非常に興味を持ち、コンテストのスポンサーとなった。 主催者は昨年3月に選考基準を発表した。参加者は140字以上の段落を少なくとも4つ解読し、そのうち85%以上の文字を復元できる必要がある。 当時、専門家グループは、1年以内にチャレンジを成功させる確率は30%未満であると一般的に考えていましたが、結果は予想外のものでした。 コンテストの告知後、多くの作品が届き、締め切りの数分前に作品を提出したチームもあったという。 1か月間の検討の後、2,000文字のテキストは正常に解読されたと判断されました。 優勝者3人は賞金70万ドル(500万人民元以上)を分け合うことになる。 さらに、非常に読みやすい結果を提出した3チームが2位を獲得し、これら3チームにはそれぞれ5万ドルの賞金が贈られます。 これには、Google の中国人エンジニア Shao-Qian Mah 氏が率いるチームも含まれます。 今後、コンテスト主催者は1年以内に4組の巻物の90%を解読したいとしており、その後のコンテスト情報は3月に発表される予定。 もちろん、このようなチャレンジの賞金は一面にすぎません。より重要なのは、考古学などの分野を含むさまざまな業界の課題をAIで解決できる可能性と実現可能性を実証したことです。 甲骨文字に関するAI研究が以前から始まっていたと聞いたことがあるかもしれません。他に何かプロジェクトをご存知ですか?シェアも大歓迎です〜〜 参考リンク: |
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