Τι διδάσκει η Τεχνητή Νοημοσύνη για τις Αρχαίες Πολιτισμούς

Ενώ η διδασκαλία των ανθρώπων για τις αρχαίες πολιτισμούς τους μπορεί να φαίνεται σαν ένα περίεργο έργο για την τεχνητή νοημοσύνη, έχει δυνατότητες. Παραδοσιακά, οι αρχαιολογικές έρευνες και η αποκρυπτογράφηση έχουν ήταν εξαιρετικά χρονοβόρες. Αυτή η τεχνολογία θα μπορούσε να αυτοματοποιήσει ή να συντομεύσει μεγάλο μέρος της διαδικασίας, βοηθώντας τους ανθρώπους να ανακαλύψουν περισσότερα για το παρελθόν με εκθετική ταχύτητα.

Γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη Χρειάζεται για να Διδάξει για τις Αρχαίες Πολιτισμούς

Η ομιλούμενη γλώσσα είναι πιο ή λιγότερο καθολική. καθ’ όλη τη διάρκεια της ιστορίας, η γραπτή γλώσσα ήταν πολύ σπανιότερη. Το παλαιότερο γνωστό σύστημα γραφής είναι η κουνεiform, η οποία εμφανίστηκε γύρω στο 3100 π.Χ. από τους Σουμέριους. Οι προ-αλφαβητικές εικόνες που έχουν χαράξει χρονολογούνται από το 4400 π.Χ., οπότε οι ακαδημαϊκοί έχουν χιλιάδες χρόνια εγγράφων να μελετήσουν και να μεταφράσουν.

Υπάρχουν επίσης γλυπτά, αγγεία, τάφοι, κατασκευές και αγάλματα, το καθένα με μια μοναδική ιστορία. Για αιώνες, οι άνθρωποι έχουν μελετήσει, αποκρυπτογράφησαν και ερεύνησαν αυτές τις περιέργειες. Η διώξη, η ανακάλυψη και η επιτυχία είναι ανταγωνιστικές — ακόμη και συναρπαστικές. Ωστόσο, η πρόοδος είναι αργή. Κάποιες φορές, υπάρχει ένα εξαιρετικά μικρό αριθμός αντικειμένων, δημιουργώντας φραγμούς.

Τι θα συνέβαινε αν οι ερευνητές δεν έπρεπε να περιμένουν; Τι θα συνέβαινε αν μπορούσαν να επιταχύνουν την πρόοδό τους δέκα φορές; Με την Τεχνητή Νοημοσύνη, αυτό μπορεί να είναι δυνατό. Ένα προηγμένο, ειδικά σχεδιασμένο μοντέλο θα μπορούσε να ανακαλύψει μυστικά που έχουν κρυφτεί για χιλιάδες χρόνια.

Η δύναμη ενός μοντέλου μηχανικής μάθησης έγκειται στην αυτοματοποίηση και την εξέλιξη.既然 ότι μαθαίνει καθώς επεξεργάζεται νέα πληροφορίες, μπορεί να εξελιχθεί καθώς προχωρούν οι έρευνες ή τα αρχαιολογικά έργα, αποτελεσματικά προστατεύοντάς το από το μέλλον. Επιπλέον, απαιτεί ελάχιστη ανθρώπινη επιτήρηση και μπορεί να ενεργήσει ανεξάρτητα, του επιτρέποντας να εκτελεί σύνθετες πολυ-βήματικές αναθέσεις μόνος του.

Τι έχουν Μάθει οι Ιστορικοί για τις Προ-Μοντέρνες Πολιτισμούς Χρησιμοποιώντας Τεχνητή Νοημοσύνη

Ενώ η σύγχρονη Τεχνητή Νοημοσύνη είναι tương đối καινούρια, οι επιστήμονες και αρχαιολόγοι έχουν ήδη τη χρησιμοποιήσει για να μάθουν περισσότερα για το πού ζούσαν οι προ-μοντέρνοι άνθρωποι και πώς επικοινωνούσαν.

Λέξεις σε Νεκρές Γλώσσες

Μια λέξη μπορεί να έχει αμέτρητες σημασίες ανάλογα με τις προθέσεις του συγγραφέα και το контέxt της σύνθεσης. Αυτό περιπλέκει την αποκρυπτογράφηση. Ακόμη και απλές, άσχετες φράσεις γίνονται σύνθετα παζλ. Το αστείο “Τι κάνει ένα ρολόι όταν πεινάει; Πηγαίνει πίσω για δεύτερες” είναι ένα εξαιρετικό παράδειγμα επειδή είναι ένα παιχνίδι με λέξεις. Σε μια διαφορετική γλώσσα, μπορεί να είναι άσχετο.

Στον παρελθόν, τα προγράμματα υπολογιστών σκοντάφτιαν πάνω σε αυτές τις νιουάνς. Η τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας χρησιμοποιεί την ετικέτα μέρος-του-λόγου, τον τομεασμό και την λεμματοποίηση για να αναγνωρίσει τα μεμονωμένα μορφήματα. Με αυτό το πλαίσιο, ένας αλγόριθμος θα μπορούσε να κατανοήσει τις ιδιομορφίες του контέxt και της σημασίας, ακόμη και σε νεκρές γλώσσες.

Συνήθως, η αποκρυπτογράφηση αρχαίων γλωσσών με το χέρι ήταν μια χρονοβόρα, πλήρης λαθών εργασία. Τώρα, ένα μοντέλο με ικανότητες NLP θα μπορούσε να αποκρυπτογραφήσει γραπτή γλώσσα σε ένα κλάσμα του χρόνου.

Πάρτε, για παράδειγμα, τα γεωγλυφικά — προ-Κολομβιανούς σχεδιασμούς που έχουν χαραχθεί στην έρημο. Χρειάστηκαν σχεδόν ένα αιώνα για να ανακαλυφθούν 430 Nazca γεωγλυφικά γύρω από την Nazca Pampa. Χρησιμοποιώντας Τεχνητή Νοημοσύνη, μια ερευνητική ομάδα βρήκε 303 νέα, σχεδόν διπλάσια τον συνολικό αριθμό που ήταν γνωστός μέσα σε έξι μήνες επιτόπιας έρευνας.

Πού Βρίσκονται τα Αρχαιολογικά Χώροι

Πρόσφατα, μια ερευνητική ομάδα από το Πανεπιστήμιο Khalifa στο Abu Dhabi χρησιμοποίησε Τεχνητή Νοημοσύνη για να ανακαλύψει σημάδια μιας 5.000 ετών πολιτισμού κάτω από τις αμμοθύελλες της Rub al-Khali, της μεγαλύτερης έρημης του κόσμου.既然 ότι εκτείνεται πάνω από 250.000 τετραγωνικά μίλια, είναι εξαιρετικά δύσκολο να μελετηθεί. Οι μετακινούμενες άμμο και οι δυσχερείς συνθήκες περιπλέκουν τις αρχαιολογικές έρευνες.

Η ερευνητική ομάδα χρησιμοποίησε υψηλής ανάλυσης δορυφορική εικόνα και συνθετική απεικόνιση ραντάρ για να ανιχνεύσει θαμμένα αντικείμενα από το διάστημα. Τα αποτελέσματα αυτά εισήχθησαν σε ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για επεξεργασία εικόνας και γεωχωρική ανάλυση, αυτοματοποιώντας την έρευνα. Αυτή η προσέγγιση ήταν ακριβής μέσα σε 50 εκατοστά, αποδεικνύοντας την δυνατότητά της.

Τρόποι με τους οποίους η Τεχνητή Νοημοσύνη Βελτιώνει την Κατανόηση των Παλαιών Εποχών

Η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά επίσης τους επιστήμονες να κατανοήσουν περισσότερα για το πώς λειτουργούσαν οι αρχαίες πολιτισμούς, δίνοντάς τους μια σαφέστερη εικόνα του παρελθόντος.

Προσομοίωση Αρχαίων Πολιτισμικών Στάσεων

Ο Michael Varnum, ο επικεφαλής της κοινωνικής ψυχολογίας και αναπληρωτής καθηγητής στο Πανεπιστήμιο της Αριζόνας, πρόσφατα συν-έγραψε μια άποψη που προτείνει τη χρήση γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης για να προσομοιώσει αρχαίες πολιτισμικές στάσεις.

Οι υφιστάμενες μεθόδους δυσκολεύονται να ανακαλύψουν τη νοοτροπία ή τις συμπεριφορές των νεκρών πολιτισμών. Ο Varnum λέει ότι οι άνθρωποι στο τομέα του συνήθως χρησιμοποιούν έμμεσες προξένια όπως αρχειοθετημένα δεδομένα για τα ποσοστά εγκληματικότητας ή τα ποσοστά διαζυγίου για να συναγάγουν τις αξίες και τα συναισθήματα των ανθρώπων. Ωστόσο, αυτή η προσέγγιση είναι έμμεση και ανακριβής. Η λύση του είναι να εκπαιδεύσει μια Τεχνητή Νοημοσύνη να αναλύσει ιστορικά κείμενα.

Ωστόσο, ενώ η Τεχνητή Νοημοσύνη θα μπορούσε να συναγάγει τις γνώμες και τα συναισθήματα των ανθρώπων από γραπτά αρχεία, οι επιτεύξεις της θα ήταν παραπληρωμένες. Ιστορικά, η ικανότητα ανάγνωσης και γραφής ήταν σπάνια. Ο Varmum παραδέχεται ότι οποιαδήποτε επιτεύγματα της Τεχνητής Νοημοσύνης θα προέρχονταν πιθανότατα από εκπαιδευμένα, ανώτερα άτομα.既然 ότι η κοινωνική τάξη επηρεάζει την ψυχολογία, η ανάλυση δεν θα παρείχε μια πλήρως ακριβή ματιά στο παρελθόν.

Ανακατασκευή Προ-Μοντέρνων Εθίμων

Όταν οι αρχαιολόγοι ανακαλύπτουν αντικείμενα από αρχαίους τάφους ή ημι-θαμμένους πόλεις, υπάρχει μια дозή τύχης. Ακόμη και αν γνωρίζουν ακριβώς τι ήταν ένα αντικείμενο, μπορεί να μην είναι σε θέση να καθορίσουν πώς λειτουργεί.

Στις δεκαετίες του ’70, ερευνητές ανακάλυψαν einen τάφο σε einem νεκροταφείο της Εποχής του Χαλκού στο Ιράν. Βρήκαν το παλαιότερο ανέπαφο παιχνίδι που ανακαλύφθηκε, χρονολογούμενο 4.500 χρόνια. Αποτελούνταν από 27 γεωμετρικά κομμάτια, 20 κυκλικές θέσεις και 4 ζάρια. Δεν υπήρχε κανένας οδηγός, οπότε μπορούσαν μόνο να μαντέψουν πώς να παίξουν.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα μπορούσε να ανακατασκευάσει τους κανόνες, φέρνοντας πίσω ξεχασμένα παιχνίδια. Το πρότζεκτ Digital Ludeme κάνει ακριβώς αυτό. Ήδη, έχει καλύψει τρεις χρονικές περιόδους και εννέα περιοχές, καθιστώντας σχεδόν 1.000 παιχνίδια πάλι παίξιμα. Σήμερα, αυτές οι ανακατασκευές είναι διαθέσιμες online για να τις παίξει κανείς.

Τι περισσότερα μπορεί να Μαθαίνει κανείς από αυτές τις Αρχαίες Πολιτισμούς;

Υπάρχει ακόμη πολύ περισσότερα να μάθει κανείς από την Τεχνητή Νοημοσύνη. Η κουνεiform είναι μια από τις πιο ενδιαφέρουσες. Σήμερα, οι ακαδημαϊκοί έχουν πρόσβαση σε περίπου 5 εκατομμύρια Σουμεριακά λόγια, εκατομμύρια περισσότερα από αυτά που άφησαν οι Ρωμαίοι στη Λατινική. Πολλοί από τους πολυάριθμους πηλούς που ανακαλύφθηκαν στην περιοχή παραμένουν ακόμη να αποκρυπτογραφηθούν, και περισσότεροι ανακαλύπτονται σχεδόν καθημερινά.

Για να συντομεύσει τη διαδικασία, η ερευνητική ομάδα χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη για να ενώνει τα θραύσματα των πηλών, συνθέτοντας τα κομμάτια για να επιταχύνει την αποκρυπτογράφηση. Επίσης, εκπαιδεύουν την Τεχνητή Νοημοσύνη να αποκρυπτογραφήσει την κουνεiform, κάτι που μόνο λίγοι ειδικοί είναι ικανοί να κάνουν. Η ταχύτητα της αλγοριθμικής επεξεργασίας θα μπορούσε να κάνει αυτή τη τεχνολογία απεριόριστα ταχύτερη από τους ανθρώπους.

Αυτές οι νέες γνώσεις θα μπορούσαν να γεμίσουν τα κενά στις ιστορικές βιβλιοθήκες.尽管 ότι οι άνθρωποι έχουν μια εκτεταμένη πολιτιστική ιστορία, πολλές περιοχές παραμένουν ανεξερεύνητες επειδή δεν είχαν την τεχνολογία. Με τις τεχνικές μηχανικής μάθησης και γενετικών μοντέλων, θα μπορούσαν να έχουν μια βαθύτερη κατανόηση του κόσμου, αποκτώντας μια νέα προοπτική στην ιστορία.

Με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ανακάλυψη αρχαιολογικών χώρων, την αποκρυπτογράφηση νεκρών γλωσσών και τη μετάφραση αρχαίων κειμένων, οι επαγγελματίες του κλάδου θα μπορούσαν να ανακαλύψουν νέα βιβλία, ιστορικές αφηγήσεις, έργα τέχνης και θησαυρούς. Αυτές οι ανακαλύψεις θα μπορούσαν να εκτεθούν σε ένα μουσείο ή να βοηθήσουν τους απόγονους να συνδεθούν με τους προγόνους τους.

Η Μελλοντική Προοπτική των Λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης ως Αρχαιολογικών Εργαλείων

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να αποκρυπτογραφήσει νεκρές γλώσσες, να εντοπίσει αρχαίους τάφους και να προσομοιώσει αρχαίες πρακτικές. Τα ευρήματά της θα μπορούσαν να τελειώσουν στα βιβλία της ιστορίας ή στα μουσεία. Βέβαια, οι ακαδημαϊκοί πρέπει να προχωρήσουν με προσοχή.尽管 ότι αυτή η τεχνολογία είναι ισχυρή, η προκατάληψη, οι ανακρίβειες και οι ψευδαισθήσεις δεν είναι ασυνήθιστες. Μια ανθρώπινη-στο-βρόχο προσέγγιση θα μπορούσε να τους βοηθήσει να μετριάσουν αυτά τα ζητήματα.