Silinmiş hikâyeler gün yüzüne çıkıyor

• Yüzyıllar önce silinmiş parşömen yazıları, yapay zekâ ve ileri teknolojilerle yeniden okunuyor!

 

RAÛL LİMÓN / Çeviri: TİJDA YAĞMUR

1229 yılında rahip Johannes Myronas, dualarını yazmak için 300 yıllık bir parşömeni kullandı. Bu parşömen, onun için hiçbir anlam taşımayan Yunanca metinlerle doluydu. O dönemde yazı malzemesi öylesine değerliydi ki, elindeki tek seçenek buydu. Parşömenin üzerindeki yazıları sildi, sayfaları kısaltıp ikiye katladı ve diğer parşömenlerle birleştirerek üzerine dualarını yazdı.

2000 yılında ise Baltimore’daki Walters Sanat Müzesi’nden 80’den fazla uzmanın yer aldığı bir ekip, bu palimpsestin yani üzerindeki yazıları silinmiş eski el yazmasının aslında ne içerdiğini çözmek için çalışmaya başladı. Beş yıl süren çabanın ardından, Archimedes’in metinleri ortaya çıkarıldı. Bunların arasında hem klasik hem de modern matematiğin temellerinden sayılan Mekanik Teoremler Yöntemi de vardı.

Metinleri geri kazanma süreci

İspanya’da yapılan ve hakemli Mathematics dergisinde yayımlanan yeni bir araştırma, yapay zekâ kullanarak değişime uğramış eski metinlerin nasıl okunabileceğine dair bir formül sunuyor. Bu yöntem, silinmiş ya da bozulmuş yazıların gün yüzüne çıkarılmasında harcanan emeği büyük ölçüde azaltıyor. Üstelik teknolojinin kullanım alanı yalnızca bu örnekle sınırlı değil.

Bu uygulamadan en çok etkilenen alan bilim değil. Örneğin Vatikan Kütüphanesi’nde, 1500 yılı aşkın bir geçmişi olan İncil parçalarını silip yerine kendi düşüncelerini yazan bir Hristiyan ilahiyatçısının metni bulunuyor. Bizans dönemine ait bir litürjinin satır arkasından ise çeşitli Yunanca tıp risaleleri çözüldü. Liste uzun, ama bu metinleri geri kazanma süreci bu kadar zor olmasa çok daha fazla örneğe ulaşılabilirdi.

Mathematics’te yayımlanan araştırmanın yazarları José Luis Salmerón ve Eva Fernández Palop’a göre palimpsestlerdeki ilk metinler, mekanik, kimyasal ve optik değişimlere uğramış durumda. Bu nedenle orijinal yazının görünür kılınabilmesi için çok gelişmiş yöntemler gerekiyor: Çoklu tayf görüntüleme, bilgisayarlı analiz, X-ışını floresansı, tomografi… Fakat bu pahalı yöntemler bile çoğu zaman parçalı ve sınırlı sonuç veriyor.

İşte bu noktada devreye yapay zekâ giriyor. Araştırmacılar, “Özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme alanındaki son gelişmeler, veri bütünleştirme (DA) ve belirsizlik ölçümünde (UQ) önemli bir potansiyel taşıyor” diye yazıyor.

Araştırmacıların geliştirdiği model, eski el yazmalarında geriye kalan yetersiz ve eksik bilgiyi tamamlamak için sentetik veri üretiyor. Araştırmacıların modeli, eski el yazmalarındaki eksik bilgiyi telafi etmek için sentetik veri üretiyor ve böylece metinlerin zaman içinde nasıl bozunduğunu gerçeğe yakın şekilde simüle edebiliyor. Ayrıca yalnızca çoklu tayf görüntülerine dayanan klasik modellere kıyasla daha iyi sonuçlar veriyor ve sıradan dijital görüntülerle de araştırma yapılmasını sağlıyor.

Madrid’deki CUNEF Üniversitesi’nde yapay zekâ profesörü olan, Şili Özerk Üniversitesi’nde araştırmalar yürüten ve aynı zamanda Stealth AI Startup’ın direktörlüğünü yapan José Luis Salmerón, bu çalışmanın aslında Eva Fernández Palop’un bir önerisinden doğduğunu söylüyor. Palop, palimpsestler üzerine bir tez hazırlarken bu tür el yazmalarına yeni hesaplamalı yöntemler uygulanabileceğini düşünmüştü.

Salmerón, “Sistemimizin avantajı, bozulma düzeyi, renkler, diller gibi her unsuru kontrol edebilmemiz. Böylece her ihtimali kapsayan, tamamen amaca uygun bir veri tabanı oluşturabiliyoruz” diye açıklıyor.

 

 

Süryanice, Kafkas dilleri

Ekip, Süryanice, Kafkas dilleri, Arnavutça ve Latince metinlerle çalıştı ve klasik yöntemlerden daha başarılı sonuçlar elde etti. Ayrıca geliştirdikleri algoritmayı diğer araştırmacıların da kullanabileceği şekilde erişilebilir hâle getirdiler.

Üstelik bu gelişme yalnızca tarihî belgelerle sınırlı değil. Salmerón’a göre, “İkili ağ (dual-network) yapısı, karmaşık, kısmen görünür veya üst üste binen veri desenlerini çözmek için özellikle uygun.” Bu koşullar, tıbbi görüntüleme, uzaktan algılama, biyolojik mikroskopi, endüstriyel denetim sistemleri ile adli görüntü ve belge incelemelerinde karşımıza çıkıyor.

Aynı yöntem siber güvenlik ve büyük yapay zekâ dil modellerinin geliştirilmesi açısından da önem taşıyor. Salmerón şöyle diyor:

“Şirketler, yüksek kaliteli ve gizliliği korunan veri setleri üreterek makine öğrenmesi modellerini eğitebilir, çözümleri test edebilir veya operasyonları simüle edebilir. Bunun için ne hassas bilgileri riske atmaları ne de temiz, gerçek dünyadan veri beklemeleri gerekir. Sağlık kayıtları, finansal işlemler, müşteri davranışları ya da hassas tablo verileriyle çalışıyorsanız bu yöntem oyunun kurallarını değiştiriyor.”

Araştırmacılar, yöntemlerinin palimpsest incelemesinde bazı sınırlamaları olduğunu da kabul ediyor. “Metinlerin kontrastı yüzde 5’in altına düştüğünde, yani yazı darbeleri parşömenin dökülen kısımlarından ayırt edilemeyecek kadar silikleştiğinde, yaklaşımın performansı zayıflıyor. Ayrıca modelin başarısı, eğitim aşamasında yazı sistemlerinin dengeli temsil edilmesine bağlı. Aksi halde derin öğrenme özellikleri, daha sık görülen yazı sistemlerine kayabiliyor” diye belirtiyorlar.

Yine de bu sınırlamalar, araştırmacıları çalışmalarını sürdürmekten alıkoymuyor. Hedefleri yalnızca bu engelleri aşmak değil, aynı zamanda elde edilen dersleri başka alanlara da uygulamak.

Kaynak: El Pais