Squashing the past on the future. Ecological systems for modelling the complexities of the ancient Near East

Il Prof. Marco Ramazzotti  (Archaeology and History of the Ancient Near East –La Sapienza University , Rome e Research Fellows del Semeion) ha tenuto una conferenza al COLLÈGE DE FRANCE (PARIS) il giorno 12 luglio, dal Titolo:
“Squashing the past on the future. Ecological systems for modelling the complexities of the ancient Near East”.
Per il lavoro di analisi sono stati utilizzati i sistemi di Intelligenza Artificiale del Semeion.

La conferenza si è tenuta nell’ambito di un workshop dal titolo: “Digital practices in Western Asiatic Studies: experiments and advances” organizzato per il convegno:  65ᵉ Rencontre Assyriologique Internationale.

COLLÈGE DE FRANCE, 11 PLACE MARCELIN BERTHELOT, 75005 PARIS

Abstract

La codifica semiotica e logicista dei record spazio/temporali archeologici, antropologici, storici e geografici può essere considerata una rappresentazione idealtipica di contesti reali ispirata dal ragionamento umano, e in questo senso specifico tale rappresentazione costituisce una sorta di membrana interposta tra l’osservatore/ ricercatore e il passato.

Oggi, queste reti epistemiche sono intese come segmentazioni semantiche del contesto analitico e possono essere interrogate per mezzo dei più avanzati strumenti matematici programmati per l’apprendimento e la modellizzazione di basi-dati complesse.

In questa prospettiva, codificare i contesti del passato e simulare il comportamento dinamico dei fattori naturali e culturali (fortemente diversificati) che li compongono in queste membrane artificiali significa rintracciare, selezionare e ricreare, separatamente, un’ampia varietà di funzioni che associano variabili, un’ampia varietà di inferenze che controllano la loro struttura semantica e una altrettanto ampia varietà di cause che producono la loro trasformazione.

Nel presente contributo, abbiamo esplorato le possibilità applicative dei Sistemi Ecologici (ES) al fine di simulare le complessità sistemiche di diversi contesti archeologici, antropologici ed epigrafici prevalentemente riferibili alle culture del vicino oriente antico.

ES è composto da differenti reti neurali, costruite con algoritmi evolutivi, memorie  associative dinamiche ed auto – encoder che lavorano simultaneamente e in modo indipendente facendo uso di matematiche diverse  sullo stesso set di dati o su set di dati diversi che sono poi fatti interagire.