বিজ্ঞানীরা একটি একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডেল তৈরি করেছে যা প্রাচীন লাতিন লেখার উৎস শনাক্তকরণ, তাদের বয়স অনুমান এবং হারিয়ে যাওয়া অংশ পুনর্গঠন করতে সক্ষম। এই মডেলটির নাম Aeneas (এনিয়াস) যা গ্রিক-রোমান মিথোলজির ট্রোজেন হিরোর নামে রাথা হয়েছে। নতুন এই এআই সম্পর্কিত গবেষণাপত্রটি ২৩ জুলাই, ২০২৫ এ Nature জার্নালে প্রকাশিত হয়। এটি তৈরি করেছেন সেই গবেষক দল, যাঁরা আগে প্রাচীন গ্রীক লিপি পড়ার জন্য এআই তৈরি করেছিলেন।
প্রাচীন লেখাগুলো নিয়ে কাজ করা খুব কঠিন, কারণ অনেক সময়ই লেখার অংশবিশেষ মুছে গেছে বা ভাষার গঠনকাঠামো বদলে গেছে। ইতিহাসবিদরা সাধারণত মিলিয়ে-মিশিয়ে অন্য লেখার সঙ্গে তুলনা করে লেখার মানে বোঝার চেষ্টা করেন। কিন্তু এই প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ বলে জানিয়েছেন যুক্তরাজ্যের নটিংহাম বিশ্ববিদ্যালয়ের ইতিহাসবিদ থিয়া সোমারশিল্ড।
অস্ট্রেলিয়ার সিডনি বিশ্ববিদ্যালয়ের লাতিন ভাষাবিদ অ্যান রজারসন বলেন, নতুন নতুন লিপি প্রতিনিয়ত আবিষ্কৃত হচ্ছে, ফলে এত বিশাল তথ্য একা কোনো মানুষের পক্ষে আয়ত্ত করা প্রায় অসম্ভব।
এই সমস্যা দূর করতে যুক্তরাজ্য ও গ্রিসের গবেষকরা এবং গুগলের কৃত্রিম বুদ্ধিমান কোম্পানি DeepMind মিলে তৈরি করেছেন Aeneas নামের একটি জেনারেটিভ এআই মডেল। মডেলটিকে প্রাচীন লাতিন লিপির তিনটি বড় ডেটাবেজের তথ্য দিয়ে ট্রেইন করানো হয়েছে। মডেলটি প্রায় ১,৭৬,৮৬১টি লিপি এবং তার মধ্যে ৫% চিত্রসহ ব্যবহার করেছে। সময়কাল ছিল খ্রিস্টপূর্ব সপ্তম শতাব্দী থেকে খ্রিস্টীয় অষ্টম শতাব্দী পর্যন্ত।
Aeneas মূলত তিনটি নিউরাল নেটওয়ার্ক নিয়ে গঠিত, প্রতিটিই আলাদা কাজে ব্যবহৃত হয়:
১. হারিয়ে যাওয়া লেখার অংশ পূরণ
২. লেখার ভৌগোলিক উৎস নির্ধারণ
৩. লেখার সময়কাল অনুমান
এছাড়াও Aeneas প্রতিটি ফলাফলের সঙ্গে মিলযুক্ত আরও কিছু লিপির তালিকা দেয়, যা প্রাসঙ্গিকতার ভিত্তিতে সাজানো থাকে।
গুগল ডিপমাইন্ডের গবেষক ইয়ানিস আসায়েল বলেন, “আমাদের ডেটাসেটে প্রতিটি লিপির একটি স্বতন্ত্র আইডি থাকায় Aeneas তাৎক্ষণিকভাবে প্রাসঙ্গিক লেখাগুলো খুঁজে বের করতে পারে।”
মডেলটির কার্যকারিতা যাচাই করতে ২৩ জন বিশেষজ্ঞকে দিয়ে কিছু লেখার অপূর্ণ অংশ পূরণ করানো হয়, কিছুক্ষেত্রে লেখার সময় ও উৎস অনুমান করতেও বলা হয়। একবার মডেল ছাড়া, আরেকবার মডেলের সহায়তায়। দেখা গেছে, বিশেষজ্ঞরা নিজেরা গড়পড়তায় ±৩১ বছরের মধ্যে সময় অনুমান করলেও, Aeneas ±১৩ বছরের মধ্যে সঠিক উত্তর দিতে পেরেছে।
লিপির উৎস ও পুনর্গঠনের ক্ষেত্রে, যখন বিশেষজ্ঞরা মডেলের দেওয়া প্রাসঙ্গিক লেখাগুলোর তালিকা ও পূর্বাভাস পেয়েছেন, তখন তারা আরও সঠিকভাবে কাজটি করতে পেরেছেন। তখন সময় নির্ধারণের গড়পড়তা ত্রুটি নেমে এসেছে মাত্র ±১৪ বছরে।
ক্রেডিট: Robbe Wulgaert/DeepMind
এই মডেলটি পরীক্ষামূলকভাবে ব্যবহৃত হয়েছে বিখ্যাত Res Gestae Divi Augusti লেখার ওপর, যেটি রোমান সম্রাট অগাস্টাসের জীবন কাহিনি। মডেলটি বয়স অনুমানে ইতিহাসবিদদের মতোই নির্ভুল ফল দিয়েছে এবং লেখার মধ্যে উল্লেখিত ভুল তথ্য দ্বারা বিভ্রান্ত হয়নি। বানান ও রীতির পার্থক্যও ধরতে পেরেছে।
আরেকটি পরীক্ষায়, একটি বেদিতে খোদাই করা লেখার উৎস শনাক্ত করার সময় মডেলটি কাছাকাছি অঞ্চলের একটি আরেকটি বেদি তুলে ধরে, যদিও তাকে এটি শেখানো হয়নি। এটি গবেষকদের কাছে বিস্ময়কর লেগেছে।
রজারসন বলেন, “এই মডেল এমন বিশাল তথ্য বিশ্লেষণ করতে পারে যা একক কোনো মানুষের পক্ষে সম্ভব নয়। এটি ইতিহাসবিদদের জন্য সহায়ক, বিশেষ করে যখন কেউ নতুন লেখার সঙ্গে মিল থাকা লেখাগুলো খুঁজতে চান। এ কাজটি সাধারণত সপ্তাহ বা মাসজুড়ে চলে।”
তিনি আরও বলেন, “Aeneas যেসব অনুমান দেয়, তা অন্যান্য জনপ্রিয় AI-এর চেয়ে অনেক বেশি যুক্তিনির্ভর। এটি র্যান্ডম কিছু বলছে না, বরং ডাটাবেইসের ভিত্তিতে পরিপূর্ণ যুক্তিযুক্ত ব্যাখ্যা দিচ্ছে।”
তবে Aeneas-এর একটি সীমাবদ্ধতা রয়েছে। এর প্রশিক্ষণ ডেটাবেজ অন্যান্য বড় AI মডেলের তুলনায় ছোট। ফলে খুব দুর্লভ বা অনন্য ধরনের লেখার ক্ষেত্রে এটি ততটা কার্যকর নাও হতে পারে। বিশেষ করে এমন সময়কাল থেকে আসা লেখাগুলোর ক্ষেত্রে, যার নমুনা খুব কম পাওয়া যায়।
———
Contextualizing ancient texts with generative neural networks. Nature (2025).
DOI: 10.1038/s41586-025-09292-5
নিয়মিত আপডেট পেতে সাবস্ক্রাইব করুন আমাদের নিউজলেটারে এবং ফলো করুন আমাদের টেলিগ্রাম, ইনস্টাগ্রাম, টুইটার এবং ফেসবুক-এ। এছাড়াও যুক্ত হতে পারেন আমাদের ফেসবুক গ্রুপে।
এই নিবন্ধটি Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License-এর অধীনে লাইসেন্সকৃত। পুনঃপ্রকাশের জন্য পুনঃপ্রকাশের নির্দেশিকা দেখুুন।
