Digital Orientalia
(Цифровое Востоковедение)

Российский академический журнал
ISSN 2782-4012

Статьи

ИИ, МО, агентное и имитационное моделирование для исторической науки: возможности и ограничения

english version

DOI https://doi.org/10.31696/DO.27823979.2021.1.1.12-18
Авторы
Журнал
  • Digital Orientalia (Цифровое Востоковедение)
  • 2021 год
  • Том 1, № 1
Рубрика Теория и методология гуманитарных наук
Страницы 12 - 18
Аннотация В свое время Фернан Бродель высказал убеждение, что историк завтрашнего дня должен будет создать общий с программистами язык, который позволит сберечь сокровища человеческого опыта с помощью информационных технологий. В современном мире с высокой степенью глобализации общества рискуют потерять традиционные средства передачи наследия, прежде чем они смогут овладеть современными методами, позволяющими сохранить свои самые важные знания и ценный человеческий опыт. Сегодня надежды возлагаются на развивающиеся технологии цифровой истории, которые должны ответить на эти вызовы. Однако цифровая история все еще находится в утробном состоянии, потому что ей нужны универсальные онтологии (культурно-зависимые онтологии) для сохранения и анализа своего знания. Исторические записи должны быть всесторонне разложены на однозначные поля, чтобы их можно было считать машиночитаемыми. Наша исследовательская группа, которая экспериментирует с инженерией исторической памяти (EHM, www.engineeringhistoricalmemory.com), привносит в исторические науки опыт применения машиночитаемых наборов данных из вторичных и первоисточников с дальнейшей обработкой с помощью искусственного интеллекта, машинного обучения и агентного моделирования.
Цитируемая литература: 1. King R.D. e.a. The Automation of Science // Science. 2009. 324. Pp. 85–98.
2. Callaway E. DeepMind’s AI Predicts Structures for a Vast Trove of Proteins // Nature. 595. 2021, 29 July.
3. Domingos P. The Master Algorithm. How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. New York: Basic Books, 2015.
4. Holland J. Survey of Automata Theory. Ann Arbor (MI): The University of Michigan Willow Run Laboratories, 1959; репринт: Vasbinder J.W., Gao H. (eds.) Selected Papers of John H. Holland. A Pioneer in Complexity Science. Singapore: World Scientific, 2018. Pp. 1–24.
5. Para Limes. http://www.paralimes.ntu.edu.sg (дата обращения: 28.08.2021).
6. Nanetti A. Overcoming Linguistic and Cultural Obstacles in the Transcultural (Re)-Reading of Primary Sources and Secondary Literature for Afro-Eurasian Pre-Modern History (1205–1533) // Mukherjee, R. (ed.) Order/Disorder in Asia: Historical Perspectives. Kolkata (India): The Asiatic Society, 2021. Ch. 16.
7. Nanetti A., Simpson A. Sharing our Heritage to Shape our Future. How Effective Are Multi-User Sharing Platforms in Supporting Collaborative Visioning for the Future, and why is Heritage Centre-Stage? // SOTICS 2015. The Fifth International Conference on Social Media Technologies, Communication, and Informatics (Barcelona, Spain, 15–20 Nov 2015). Wilmington (DE): IARIA XPS Press, 2015. Pp. 82–90.
8. Nanetti A. Defining Heritage Science. A Consilience Pathway to Treasuring the Complexity of Inheritable Human Experience through Historical Method, AI and ML // Complexity 2021 = Chen S.-H., Alfarano S., Shen D. (eds.) Tales of Two Societies: On the Complexity of the Coevolution between the Physical Space and the Cyber Space. Article ID 4703820.
9. Eco U. From the Tree to the Labyrinth. Cambridge (MA) & London: Harvard University Press, 2014. (перевод: Эко У. От древа к лабиринту. Исторические исследования знака и интерпретации / Пер. с итал. О.А. Поповой-Пле. М.: Академический проект, 2016.)
10. Lechte J. Key Contemporary Concepts. From Abjection to Zeno’s Paradox. New York: SAGE Publications, 2003.
11. Nanetti A., Cheong S.A., Filippov M. Interactive Global Histories. For a new information environment to increase the understanding of historical processes // Proceedings of the International Conference on Culture and Computing 2013 (Ritsumeikan University, Kyoto, 16–18 Sep. 2013). Los Alamitos (CA): IEEE Computer Society, 2013. Pp. 104–110.
12. Nanetti A., Cheong S.A. Computational History: From Big Data to Big Simulations // Chen S. (ed.), Big Data in Computational Social Science and Humanities. Cham (Switzerland): Springer International Publishing AG, 2018. (Springer Series on Computational Social Sciences). Pp. 337–363.
13. Young T., Hazarika D., Poria S., Cambria E. Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing // IEEE Computational Intelligence Magazine 2018. 13/3. Pp. 55–75.
14. Selected Works of Ramon Llull (1232–1316), translated by Anthony Bonner. Princeton: Princeton University Press, 1985.
15. Die Philosophischen Schriften von Gottfried Wilhelm Leibniz, herausgegeben von Carl Immanuel Gerhardt. Bd. VII. Berlin: Weidmannsche Buchhandlung, 1890.
16. Oeuvres Philosophiques Latines et Françoises de feu Mr de Leibnitz, par Rud. Eric Raspe. Amsterdam & Leipzig: Jean Schreuder, 1765.
Ключевые слова:
Скачать JATS
Для цитирования: Нанетти, А. ИИ, МО, агентное и имитационное моделирование для исторической науки: возможности и ограничения / 12-18с. 2021., Digital Orientalia (Цифровое Востоковедение), 2021, №1