ISANG 21-TAONG GULANG NA MAG-AARAL ANG MATAGUMPAY NA NAGPALIWANAG NG UNANG SALITA MULA SA MGA HERCULANEUM SCROLLS

Isang 21-taong gulang na mag-aaral ng computer science, si Luke Farritor mula sa University of Nebraska-Lincoln, ay nagtagumpay sa Vesuvius Challenge, binuksan ang mga hiwaga ng sinaunang Herculaneum scrolls.

Ang mga Herculaneum scrolls, na carbonized noong pagsabog ng Bundok Vesuvius noong 79 CE, ay matagal nang nagpapahirap sa mga iskolar dahil sa kanilang kahinaan, ngunit kamakailang pag-unlad sa artipisyal na intelligensya (AI) ay nagbibigay-liwanag sa kanila.

Natuklasan ang mga Herculaneum scrolls noong 1700s sa isang malaking villa na pinaniniwalaang pag-aari ng amang-tao ni Julius Caesar, at ito ay naging isang nakakapukaw na palaisipan. Tradisyonal na napakadelikado upang buksan, ang mga scrolls ay nagdulot ng natatanging hamon sa mga mananaliksik na nagnanais na maunawaan ang mga nawawalang sinaunang teksto.

Gayunpaman, ang Vesuvius Challenge, na sinusuportahan ng pondo mula sa Silicon Valley at pinangungunahan ni Brent Seales, isang computer scientist mula sa University of Kentucky, ay nagbabago ng ating pang-unawa sa natatanging historikal na artipaktong ito.

Ang pagbubukas ng lihim ay naganap nang matagumpay na maipaliwanag ni Farritor ang unang salita mula sa mga scrolls, isang makasaysayang tagumpay sa paghahanap ng mga hiwaga ng intact na sinaunang aklatan na ito. Ang salitang “porphyras,” isang sinaunang termino sa Griyego para sa “kulay lila,” ay natukoy gamit ang isang algoritmo ng machine learning na binuo ni Farritor. Ang pagkatuklas na ito ay hindi lamang nagbigay sa kanya ng gantimpala na $40,000 kundi nagbukas din ng pintuan sa pag-decode ng natitirang 800 scrolls.

 

Ang Vesuvius Challenge, na inilunsad noong mas maaga sa taong ito, ay nag-anyaya sa mga kalahok na gamitin ang artipisyal na intelligensya (AI) at machine learning upang buksan ang mga scrolls nang hindi ito pisikal na hinahawakan. Ang paggamit ng 3D X-ray images, na ibinigay ni Seales at ang kanyang koponan, ay nagbigay-daan sa mga kalahok na harapin ang mahirap na gawain ng pagpapaliwanag ng mga teksto na hindi nababasa sa loob ng mahigit dalawang libong taon.

Ang pagtuklas na ito ay nagpapatuloy sa tagumpay ni Seales sa paggamit ng CT scans upang virtual na buksan at basahin ang mga sinaunang scrolls, tulad ng En-Gedi Scroll noong 2016. Ang natatanging hamon na inilagay ng mga Herculaneum scrolls, na may carbonized na kalagayan at tinta mula sa uling, ay nangangailangan ng malikhain na mga pamamaraan. Ang AI-driven Vesuvius Challenge ay nagamit ang kolektibong lakas ng higit sa 1,500 research teams, nagpapalaganap ng kooperasyon at pagbabago. 

Ang algoritmo ni Farritor ay nakatuon sa mga subtile na tekstura sa ibabaw, kilala bilang ‘crackle,’ na natukoy sa mga scan ng isa pang kalahok, si Casey Handmer. Ang pattern ng crackle ay nagpapahiwatig ng tinta, na nagdala kay Farritor na sanayin ang kanyang machine learning model upang kilalanin at paliwanagin ang mga titik. Ang resulta ay ang pagkakatuklas ng salitang “porphyras” at isang malaking hakbang patawid sa proseso ng pagpapaliwanag.

Ang pagkatuklas na ito ay hindi lamang tagumpay para kay Farritor kundi pati na rin para sa klasikal na scholarship. Si Federica Nicolardi, isang papyrologist mula sa University of Naples Federico II, ay nagpahayag ng kasiyahan sa potensyal na epekto nito sa ating pag-unawa sa sinaunang mundo. Binigyang-diin niya na ang mga natipunang teksto mula sa Library ng Herculaneum ay lubos na hindi kilala mula sa iba’t ibang pinagmulan, nag-aalok ng posibilidad na palawakin ang sinaunang canon.

Si Seales, habang iniisip ang kolektibong pagsisikap, ay nagsabi, “Ang Vesuvius challenge ay nagbigay-daan sa atin na mag-rekruta ng higit sa isang libong mga koponan ng mananaliksik upang magtrabaho sa isang problema na karaniwang may limang tao lamang ang nagtatrabaho dito.” Ang patuloy na hamon ay may malaking premyo na $700,000 para sa pagkilala sa apat na magkahiwalay na bahagi na may hindi bababa sa 140 karakter, na nagpapalakas sa mga mananaliksik sa buong mundo na mag-ambag sa makabuluhang pagsisikap na ito.

Iniisip ni Seales na ang machine learning ay maaaring buksan ang “invisible library,” kasama na ang mga teksto sa medieval book bindings, palimpsests, at sinaunang Egyptian mummy cases. Si Farritor, matapos nang patakbuhin ang kanyang mga modelo sa iba’t ibang bahagi ng scroll, ay umaasang mabubunyag pa ang maraming iba pang mga karakter sa paghahanap ng paliwanag sa sinaunang aklatan.