「AIが歴史学者たちに過去をより良く理解する手助けをしている方法」

「AIが歴史学者たちに過去をより深く理解する手助けをしている方法を解説」

歴史家にとって、これらは未来における機械の役割が大きくなるという問いを引き起こすものです:過去に私たちがどれくらい譲るべきか? ¶ クレジット:ベス・ホエクル

1531年、ベニスの町の夜である。職人の工房で、見開きのレイアウトに打ち込む見込みのあるページを作る見習いがいる-それは、密な文字の列と、宇宙を通して動き回る形を観察するケルビムの頭の木版イラストで構成されています。それは月食を表しています。

16世紀の本の制作すべてと同様に、それは時間のかかるプロセスですが、前例のない速さで知識を広めることを可能にします。

500年後、情報の生産はまったく異なるものになっています:イメージ、ビデオ、テキストのテラバイトが、ほぼ瞬時に循環し、ほぼ同じくらい早く解析することが必要なデジタルデータの洪水として存在しています。これにより、芸術創造から薬物の開発まで、すべての未来に影響を与えることになります。

しかし、これらの進歩は過去のデータを異なる視点で見ることも可能にしています。歴史家は、特にディープニューラルネットワークを使って、ベニスや他の初期現代都市で作られたような天文学の表を含む、歴史的な文書を調べるために機械学習を使用し始めました。これらの文書は、カビの生えたアーカイブで何世紀もの間汚れていたり、印刷ミスによって歪んでいます。

MIT Technology Reviewから フル記事を表示

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

複雑なタスクの実行におけるロボットの強化:Meta AIが人間の行動のインターネット動画を使用して視覚的な手がかりモデルを開発する

メタAIは、先進的な人工知能(AI)研究機関であり、最近、ロボティクスの分野を革命的に変えると約束する画期的なアルゴリズ...

機械学習

Google AIはWeatherBench 2を紹介します:さまざまな天気予測モデルの評価と比較のための機械学習フレームワーク

機械学習(ML)は近年、天気予報においてますます使用されています。MLモデルが運用物理モデルと精度の面で競争できるように...

機械学習

このAIニュースレターは、あなたが必要とするすべてです#71

今週、ジョー・バイデン大統領は人工知能の規制を再び注目させるために、人工知能の監督を目的とする行政命令に署名しました...

AI研究

「MITとAdobeの研究者が、一つのステップの画像生成器に拡散モデルを変換するための人工知能手法、Distribution Matching Distillation (DMD 分布マッチング蒸留) を紹介」

一定のトレーニングプロセスを経て、拡散モデルは画像生成を革新し、従来にない多様性とリアリズムのレベルを達成しました。...

機械学習

NVIDIA H100 GPUがMLPerfベンチマークのデビューで生成型AIの標準を設定

主要のユーザーと業界標準のベンチマークによれば、NVIDIAのH100 Tensor Core GPUは特に生成型AIを駆動する大規模言語モデル...

データサイエンス

データ体験の再発明:生成的AIと現代的なデータアーキテクチャを使用して、洞察を解き放つ

現代的なデータアーキテクチャを実装することで、異なるソースからのデータを統合するためのスケーラブルな方法が提供されま...