Snažili jste se někdy rozeznat čmáranice mezi „mrkví“ a „bramborami“ na svém nákupním seznamu? Umělá inteligence (AI) by mohla brzy pomoci s tímto úkolem.
„V poslední dekádě výzkumníci postupně objevili, jak naučit počítače číst ručně psané dokumenty. V procesu strojového učení jsou počítače trénovány pomocí obrázků rukopisu a souvisejících informací o obsahu. Počítač se poté učí rozpoznávat značky na stránkách a přiřazovat je k odpovídajícím písmenům. Například se naučí, že půlkruh představuje „c“, krátký svislý tah znamená „i“, což by mohlo být například „rýže“ na nákupním seznamu,“ uvádí k tématu web theconversation.com.
Způsob, jakým to přesně funguje, zůstává nejasný, protože strojové učení často zahrnuje černou skříňku. Nicméně se zdá pravděpodobné, že se počítač alespoň částečně učí, které znaky mají vysokou pravděpodobnost výskytu v daném pořadí. Tím dokáže odhadnout, že pravděpodobně nebudete nakupovat „qvjx“, ačkoliv by takové slovo mohlo vizuálně vypadat podobně.
„Tato technologie byla úspěšně aplikována na rukopis z různých zemí a období, od středověkých rukopisů až po deníky z 19. století, a to v různých jazycích, včetně latiny, starofrancouzštiny a hebrejštiny,“ vysvětluje, dále web theconversation.com.
Vzhledem k tomu, že tato technologie pracuje s analýzou obrazu, teoreticky je použitelná na jakýkoli druh písma, od egyptských hieroglyfů až po mědirytiny. Po deseti letech od jejího počátečního vývoje začínají vycházet některé fascinující důsledky v oblasti rozpoznávání ručně psaného textu (HTR).
„Jedním z těchto důsledků je demokratizace přístupu k vědě. Digitalizace rukopisů umožnila jednoduchý přístup k sbírkám mnoha knihoven, avšak ke čtení obsahu je stále nezbytné složité školení, dostupné pouze na vybraných univerzitách. HTR umožňuje generovat strojově čitelnou verzi rukopisu jednoduše kliknutím na tlačítko. Tyto techniky mají zásadní význam pro vědu, protože poskytují obrovské množství dat, která umožňují nový pohled na historické texty,“ vysvětluje dále web theconversation.com a dodává, že HTR nejen zjednodušuje transkripci rukopisů, ale také obohacuje data o bohatší a přesnější informace. Na rozdíl od omezení tiskařského lisu a klávesnice umožňuje HTR rozpoznávat různé tvary písmen a interpunkčních znamének. Tato technologie má potenciál změnit způsob, jakým přistupujeme k literárním dílům, a může odhalit nové podrobnosti, které byly dříve nečitelné.
Umělá inteligence a budoucnost reklamy: konkurence nebo partnerství?
Pilotní projekt Ansund na Trinity College v Dublinu se snaží využít HTR k vytvoření digitálního korpusu staroanglických textů, což představuje inovativní krok směrem k dostupnosti a detailnosti. Tato iniciativa má potenciál odhalit nové formy písmen a poskytnout podrobné informace o struktuře staroanglických slov. Takové technologické iniciativy, jako je Ansund, otevírají nové možnosti pro zkoumání a interpretaci historických textů.
Ačkoliv se poslední dobou věnuje pozornost etice a nebezpečím umělé inteligence, je důležité připomenout i její schopnost oživit naše kulturní dědictví a umožnit nám lépe porozumět historii. Možná jednoho dne umožní i dekódování komplexních nákupních seznamů.
