Путешествие во времени с рентгеном и нейросетями |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-04-22 20:30 Завещание Катаручии Савонарио более шести с половиной веков хранилось нераспечатанным в Государственном архиве Венеции. Пока за него не взялась Фауция Альбертин, физик Института Энрико Ферми в Италии, занимающаяся применением рентгеновской компьютерной томографией в культурных исследованиях. С помощью рентгена Альбертин и ее команда смогли просканировать документ, написанный в 1351 году, не открывая конверта с сургучной печатью. При помощи компьютерных алгоритмов исследователи распознали рукописный текст и перевели его в цифровой вид. В завещании Савонарио использовала старую форму итальянского языка, что усложнило для исследователей перевод и интерпретацию документа. Но сам метод рентгеновской томографии помогает историкам изучать тексты, не повреждая физические документы. Альбертин также участвует в разработке масштабного проекта под названием «Машина времени». Его цель — создать поисковую систему наподобие Google, охватывающую 2000 лет европейской истории. Для этого исследователи оцифровывают и организовывают архивы европейских городов в единую базу данных. Руководит проектом «Машина времени» Фредерик Каплан, председатель факультета цифровых гуманитарных наук в Федеральной политехнической школе Лозанны. Он надеется, что при помощи рентгеновских технологий, предложенных Альбертин, они смогут сканировать целые библиотеки закрытых томов, отправлять сканы алгоритму распознавания текста, который разрабатывает их команда, и тот уже автоматически занесет текст в базу данных. Также Каплан хочет добавить в «Машину времени» функцию отображения карт с возможностью приблизить или отдалить изображение. Тогда каждый пользователь сможет посмотреть, как выглядели, например, парижские улицы в XIX веке. У команды есть качественные аэрофотоснимки Парижа той эпохи. Чтобы создать карты города в разные времена, Каплан хочет использовать искусственный интеллект, обученный на исторических сведениях о городском планировании. И хотя «Машина времени» станет хорошей площадкой для подобных интерактивных приложений и сайтов, ее основная задача — создание огромной базы данных, которая позволит историкам изучать социальные модели поведения, формировавшиеся в течение долгих лет и в разных местах. Проект «Машина времени» является частью нового тренда: все больше историков пытаются применить цифровые методы и анализ данных в своих исследованиях. Часто это помогает получить новую информацию из ранее изученных документов. А еще именно создание баз данных и использование сетевого анализа помогает историкам получить грантовое финансирование. Анализ данных помогает историкам избежать субъективности в своих работах. Ученые часто склонны выбирать ту информацию, которая совпадает с выдвинутыми ими тезисами, и, таким образом, создают собственный нарратив, который необязательно окажется в итоге объективным. «Когда вы систематически собираете доказательства и помещаете их в базу данных, вы автоматически избегаете этой предвзятости», — говорит Йоханнес Прайзер-Капеллер, историк Австрийской академии наук. Так, он провел сетевой анализ документов Византийской империи и оказалось, что многих важных исторических деятелей трудно заметить при обычном чтении и изучении текстов. «Это были не самые заметные люди, но они всегда были где-то на фоне и соединяли людей, которые без них могли бы никогда и не встретиться», — замечает Прайзер-Капеллер. Сетевой анализ и математические методы обработки текста помогают исследователям выявить такие неочевидные связи и соотношения. Однако не надо думать, что наука о данных вытеснит историческую науку. Для грамотного применения компьютерных методов нужна качественная историческая экспертиза — именно она определяет, как и где необходимо применить цифровые инструменты. «В исторической науке редко можно быть в чем-то уверенным. Все субъективно. Каждый источник в некоторой степени раскрывает предвзятость автора», — утверждает Майрин МакКаррон, историк Университета Шеффилда. Однако объединив исторические источники в единый фонд и проанализировав их параллельно, иногда становится возможно отсеять некоторые предубеждения и приблизиться к истине. Мария Федотова Источник: www.wired.com Комментарии: |
|