Veštačka inteligencija prevodi drevne tekstove iz Mesopotamije! Naučnici su ispitali da li je uspešna u tome

Foto: Werner Forman / akg-images / Profimedia

Veštačka inteligencija trenutno je u takvom naletu da naučnici pokušavaju da je iskoriste kako god mogu. Upravo zbog toga je tim arheologa i kompjuterskih naučnika napravio je program veštačke inteligencije naučen da veoma brzo prevodi akadske tekstove pisane klinastim pismom, objavljeno je u žurnalu PNAS Nexus u izdanju Oksford juniverziti presa.

Jezik Epa o Gilgamešu

Preporučujemo

Akadski jezik jedan je od najstarijih semitskih jezika značajan zbog toga što je bio jezik prvog drevnog carstva u Mesopotamiji – Akadskog carstva koje je osnovao slavni Sargon I Veliki (2334- 2279. stare ere). Kao jezik prve imperije Starog veka, akadski jezik se kasnije govorio u celoj Mesopotamiji, pa i na skoro celom Bliskom istoku. Ovaj jezik je nekad bio toliko značajan da je njime napisani čuveni Ep o Gilgamešu, Spev o stradajućem pravedniku, Razgovor gospodara sa robom, Hamurabijev zakonik…

Jezik je očuvan na glinenim pločicama koje su nastajale od sredine trećeg milenijuma pre nove ere, a za pisanje je korišćeno klinasto pismo nastalo spajanjem akadskog i sumerskog jezika.

- Klinasto pismo je jedan od najstarijih sistema pisanja u ljudskoj istoriji (3400. stare ere – 75. godine nove ere). Stotine hiljada tekstova pisanih njime pronađena su tokom poslednja dva veka, od kojih su većina napisana akadskim ili sumerskim jezikom. Naše istraživanje pokazuje veliki potencijal u tome da metoda obrade prirodnog jezika (NLP) kakva je konvulcijska neuronska mreža (CNN) pomogne naučnicima, ali i laicima u atuomatskom prevođenju akadskog jezika na engleski – navodi se u objavljenom naučnom radu iza koga je stajao tim naučnika: Gaj Guterc (Gai Gutherz), Šaj Gordin (Shai Gordin), Luj Senc (Luis Sáenz), Omer Levi (Omer Levy) i Džonatan Berant (Jonathan Berant).

Nedovoljno prevodilaca

- Stotine hiljada glinenih tablica napisanih klinastim pismom dokumentuju političku, socijalnu, ekonomsku i naučnu istoriju drevne Mesopotamije. Ipak, većina tih dokumenata nije prevedena i nedostupna je zbog malog broja naučnika koji umeju da ih pročitaju. Upravo zbog toga smo u ovom radu predstavili model neuronskog mašinskog prevoda koji automatski prevodi akadske tekstove na engleski postigavši veoma dobre rezultate. Ovo je posebno efikasno u održavanju stila teksta koji se prevodi. To je veliki korak u očuvanju i proučavanju kulturnog nasleđa drevne Mesopotamije – navodi se u studiji objavljenoj u žurnalu PNAS Nexus.

Kako se navodi, postoji mnogo izazova u ovakvoj vrsti prevođenja. Glinene table su retko potpuno očuvane, pa i veštačkoj inteligenciji i ljudskom prevodiocu fali kontekst. Drugi izazov je kompleksna logofonetska priroda klinastog pisma jer svaki znak može da ima više značenja. Zbog toga stručnjaci ne prevode reči bukvalno, već prvo traže kontekst svake rečenice, pa tek onda prevode. Osim toga, dodatni izazov je to što svaki žanr teksta ima potpuno drugačiji stil, pa kompjuterske programe to može da odvede na pogrešan put kada je reč o prevodu.

Prednosti i mane

Analize prevoda rađene su različitim metodama i došlo se do toga da postoje tri tipa prevoda:

- prikladan prevod: ovim modelom dobija se solidan prevod koji je potrebno malo doraditi jer nije bez mana;

- neprikladan prevod: ovim modelom dobija se prevod koji nije ni fluentan niti nalikuje izvornom tekstu;

- halucinacija: model stvara smisleni prevod na biranom jeziku, ali taj smisao nije u skladu sa izvornim tekstom.

Istraživači navode da je u nekim slučajevima došlo do velikih grešaka kada bi veštačka inteligencija prevodila tekst naspram ljudskog prevodioca. Kao primer daju rečenicu: „UD 21-KAM2 LUGAL ina E2-DINGIR E2-DINGIR la ur-rad“. Nju je mašina prevela kao: „I 21. dana kralj je otišao u Božju kuću“, dok je čovek preveo znatno drugačije i pravilnije: „I 21. dana kralj nije otišao u Božju kuću“. U svojoj analizi teksta mašina jednostavno nije primetila negaciju.

- Za zadatke prevoda sa akadskog jezika na engleski koje smo proučavali, najbolji su rezultati kod kratkih rečenica. Duže rečenice izazivaju probleme i veštačka inteligencija može da promaši prevod. Ovo je obećavajuće za proučavanje glinenih tablica pisanih klinastim pismom jer će mašina nastaviti da uči i mogla bi da predstavlja veliku pomoć naučnicima, kao i u daljim istraživanjima tekstova nastalih u Mesopotamiji – navode naučnici.

(Telegraf nauka/academic.oup.com)