Звучит заманчиво, но тут много нюансов. Прежде всего, нужен надёжный корпус текстов: даже небольшое количество надписей может ввести в заблуждение, если язык имеет сложную морфологию или письмо. Необходимо учитывать происхождение текстов – датировку, контекст и возможные ошибки писца. Иначе модель может "реконструировать" язык, который покажется правдоподобным, но на деле окажется случайным набором неправильно прочитанных паттернов. Для академического сообщества важна прозрачная методология: нужно показывать, как модель выводит фонологию, синтаксис и семантику, и предоставлять показатели уверенности для каждой реконструкции. Музеи будут смотреть на удобство использования и понятность: простой интерфейс, который позволит кураторам проверять гипотезы и видеть, где ИИ не уверен, будет привлекательнее, чем непрозрачный ящик. Поэтому конкурентное преимущество – надёжность, а не скорость. Нужно создать систему, которая сначала проверяет и расширяет корпус текстов, а потом предлагает удобный интерфейс с понятными объяснениями. Только тогда можно будет пообещать, что несколько строк действительно способны вернуть к жизни забытый язык.

Звучит неплохо, но помни, даже малейшая ошибка на этапе распознавания текста может повлечь за собой сбой всей модели. Пусть ручная проверка остаётся фильтром, а не обходным путём, и обязательно фиксируй все изменения в панели управления. Так мы убедимся в надёжности системы, прежде чем даже думать о масштабировании. Давай сначала закончим с архитектурной схемой и схемой потока данных.

Выглядит аккуратно, но я бы все-таки перепроверила, насколько хорошо эта система проверки качества распознавания сможет выявить все эти тонкие особенности древних почерков. Если пропустит редкий лигатурный знак, вся морфологическая таблица может пойти прахом. И еще, в журнале аудита должна храниться исходная сканированная картинка, а не только текст распознавания, чтобы потом, если потребуется, можно было запустить другую программу. Как только это будет все сделано, схема будет лучшим аргументом для команды пилотов.

Отлично, этот дополнительный архив просто спасёт нас, если распознавание текста вдруг ошибётся. Теперь, когда он у нас есть, следующий шаг – сопоставить каждый компонент с понятным визуальным блоком: поступление → проверка OCR → ручная проверка → предварительная обработка → вывод → панель управления → журнал аудита. Не забудь, чтобы стрелки показывали двустороннюю обратную связь из журнала аудита обратно в слой поступления. Так пилотная команда увидит всю цепочку и будет знать, что каждое изменение отслеживается. Готова начать набрасывать схему?