Apa yang AI Ajarkan Kita tentang Peradaban Kuno

Sementara mengajar manusia tentang peradaban kuno mereka mungkin tampak seperti pekerjaan yang aneh untuk kecerdasan buatan, itu memiliki potensi. Secara tradisional, survei arkeologi dan dechiffrement telah sangat melelahkan. Teknologi ini dapat mengotomatisasi atau menyederhanakan sebagian besar proses, membantu orang menemukan lebih banyak tentang masa lalu dengan kecepatan eksponensial.

Mengapa AI Diperlukan untuk Mengajar tentang Peradaban Kuno

Bahasa lisan lebih atau kurang universal. Sepanjang sejarah, bahasa tulisan telah sangat jarang. Sistem penulisan yang paling awal dikenal adalah cuneiform, yang ditemukan sekitar 3100 SM oleh bangsa Sumeria. Gambar-gambar praliterasi yang diukir tanggal kembali sejauh 4400 SM, sehingga para akademisi memiliki ribuan tahun catatan untuk dipelajari dan diterjemahkan.

Terdapat juga glif, tembikar, makam, struktur, dan patung, masing-masing dengan cerita unik. Selama berabad-abad, manusia telah dengan hati-hati mengidentifikasi, menerjemahkan, dan menyelidiki benda-benda aneh ini. Pengejaran, penemuan, dan keberhasilan sangat memuaskan – bahkan menarik. Namun, kemajuan sangat lambat. Terkadang, jumlah subjek yang sangat kecil, sehingga menciptakan bottleneck.

Bagaimana jika peneliti tidak perlu menunggu? Bagaimana jika mereka bisa mempercepat kemajuan mereka sepuluh kali lipat? Dengan AI, itu mungkin terjadi. Model yang canggih dan dibangun khusus dapat mengungkap rahasia yang telah tersembunyi selama ribuan tahun.

Kekuatan model pembelajaran mesin terletak pada otomatisasi dan evolusi. Karena itu belajar saat memproses informasi baru, itu dapat berkembang seiring proyek penelitian atau arkeologi, secara efektif memastikan dirinya sendiri. Selain itu, itu memerlukan pengawasan manusia yang minimal dan dapat bertindak secara mandiri, memungkinkan untuk melakukan tugas kompleks multistep sendiri.

Apa yang Dipelajari Sejarawan tentang Budaya Pra-Modern menggunakan AI

Sementara AI modern relatif baru, ilmuwan dan arkeolog telah menggunakan itu untuk mempelajari lebih lanjut tentang di mana orang pra-modern tinggal dan bagaimana mereka berkomunikasi.

Kata-kata dalam Bahasa yang Sudah Mati

Satu kata dapat memiliki makna yang tak terhitung banyaknya tergantung pada niat penulis dan konteks komposisi. Ini mempersulit dechiffrement. Bahkan frasa sederhana dan tidak berguna menjadi teka-teki kompleks. Lelucon “Apa yang dilakukan jam ketika lapar? Ia kembali untuk detik” adalah contoh yang baik karena itu adalah permainan kata. Dalam bahasa yang berbeda, itu mungkin tidak berarti apa-apa.

Di masa lalu, program komputer terjebak pada nuansa ini. Teknologi pemrosesan bahasa alami menggunakan penandaan bagian ucapan, tokenisasi, dan lemmatisasi untuk mengenali morfem individual. Dengan kerangka ini, algoritma dapat memahami nuansa konteks dan makna, bahkan dalam bahasa yang sudah mati.

Biasanya, menerjemahkan bahasa kuno secara manual telah menjadi tugas yang melelahkan dan rentan kesalahan. Sekarang, model dengan kemampuan NLP dapat mendekode bahasa tulisan dalam waktu yang jauh lebih singkat.

Ambil contoh geoglif figuratif – desain pra-Kolumbus yang diukir ke pasir gurun. Butuh hampir satu abad untuk menemukan 430 geoglif Nazca di sekitar Nazca Pampa. Dengan menggunakan AI, tim peneliti menemukan 303 yang baru, hampir dua kali lipat jumlah total yang diketahui dalam enam bulan survei lapangan.

Di Mana Situs Arkeologi Berada

Baru-baru ini, tim peneliti dari Universitas Khalifa di Abu Dhabi menggunakan AI untuk mengidentifikasi tanda-tanda peradaban yang berusia 5.000 tahun di bawah bukit pasir Rub al-Khali, gurun terbesar di dunia. Karena itu mencakup lebih dari 250.000 mil persegi, itu sangat sulit untuk dipelajari. Pasir yang bergeser dan kondisi yang keras mempersulit survei arkeologi.

Tim peneliti menggunakan citra satelit resolusi tinggi dan teknologi radar sintetis aperture untuk mendeteksi artefak yang terkubur dari luar angkasa. Hasilnya kemudian dimasukkan ke dalam model pembelajaran mesin untuk pemrosesan gambar dan analisis geospasial, mengotomatisasi penyelidikan. Pendekatan ini akurat dalam 50 sentimeter, menunjukkan potensinya.

Cara AI Meningkatkan Pemahaman tentang Masa Lalu

AI juga membantu ilmuwan memahami lebih lanjut tentang bagaimana peradaban kuno berfungsi, memberikan mereka jendela yang lebih jelas ke masa lalu.

Simulasi Sikap Budaya Kuno

Michael Varnum, kepala bidang psikologi sosial dan profesor asosiasi di Universitas Arizona, baru-baru ini menjadi co-penulis sebuah opini yang mengusulkan menggunakan AI generatif untuk mensimulasikan sikap budaya kuno.

Metode yang ada kesulitan mengungkap mentalitas atau perilaku budaya yang sudah mati. Varnum mengatakan orang dalam bidangnya biasanya menggunakan proksi tidak langsung seperti data arsip tentang tingkat kejahatan atau tingkat perceraian untuk menginfer nilai dan perasaan orang. Namun, pendekatan ini tidak langsung dan tidak akurat. Solusinya adalah melatih AI untuk menganalisis teks sejarah.

Namun, sementara AI dapat menginfer opini dan emosi orang dari catatan tertulis, wawasannya akan terdistorsi. Secara historis, kemampuan membaca dan menulis telah langka. Varnum mengakui bahwa wawasan yang dihasilkan AI kemungkinan akan berasal dari individu terdidik, kelas atas. Karena kelas sosial mempengaruhi psikologi, analisisnya tidak akan memberikan gambaran yang sepenuhnya akurat tentang masa lalu.

Rekonstruksi Kebiasaan Pra-Modern

Setiap kali arkeolog menggali benda-benda dari situs makam kuno atau kota yang setengah terkubur, dugaan terlibat. Bahkan jika mereka tahu persis apa yang digunakan untuk, mereka mungkin tidak dapat menentukan bagaimana itu bekerja.

Pada tahun 1970-an, peneliti menemukan makam di pemakaman Zaman Perunggu di Iran. Mereka menemukan permainan papan tertua yang masih utuh yang pernah ditemukan, berasal dari 4.500 tahun yang lalu. Ini terdiri dari 27 bagian geometris, 20 ruang melingkar, dan empat dadu. Tidak ada buku aturan yang dikubur, sehingga mereka hanya bisa menebak bagaimana cara memainkannya.

AI dapat merekonstruksi aturan, menghidupkan kembali permainan papan kuno. Proyek Digital Ludeme melakukan hal itu. Sudah, itu telah mencakup tiga periode waktu dan sembilan wilayah, membuat hampir 1.000 permainan dapat dimainkan kembali. Hari ini, rekonstruksi ini tersedia online untuk siapa saja untuk dimainkan.

Apa yang Bisa Dipelajari dari Budaya Kuno?

Masih banyak lagi yang bisa dipelajari dari AI. Cuneiform adalah salah satu yang paling menarik. Hari ini, para akademisi memiliki akses ke sekitar 5 juta kata Sumeria, jutaan lebih dari yang ditinggalkan bangsa Romawi dalam bahasa Latin. Banyak dari tablet tanah liat yang ditemukan di wilayah tersebut belum diterjemahkan, dan lebih banyak lagi ditemukan hampir setiap hari.

Untuk menyederhanakan proses, tim peneliti menggunakan AI untuk menggabungkan fragmen tablet, mengumpulkan bagian-bagian untuk mempercepat dechiffrement. Mereka juga melatihnya untuk menerjemahkan cuneiform, yang hanya bisa dilakukan oleh beberapa ahli. Kecepatan pemrosesan algoritmik bisa membuat teknologi ini jauh lebih cepat daripada manusia.

Pengetahuan baru ini bisa mengisi celah dalam buku sejarah. Meskipun manusia memiliki sejarah budaya yang luas, banyak wilayah masih belum dieksplorasi karena mereka belum memiliki teknologi. Dengan teknik pembelajaran mesin dan model generatif, mereka bisa memiliki pemahaman yang lebih dalam tentang dunia, memperoleh perspektif baru tentang sejarah.

Dengan bantuan AI dalam mengungkap situs arkeologi, menerjemahkan bahasa yang sudah mati, dan menerjemahkan teks kuno, para profesional industri bisa menemukan buku, catatan sejarah, karya seni, dan harta karun baru. Temuan tersebut bisa dipamerkan di museum atau membantu keturunan menghubungkan dengan leluhur mereka.

Masa Depan AI sebagai Alat Arkeologi

AI dapat menerjemahkan bahasa yang sudah mati, menemukan makam kuno, dan mensimulasikan praktik kuno. Temuannya bisa berakhir di buku sejarah atau museum. Tentu saja, para akademisi harus berhati-hati. Sementara teknologi ini kuat, bias, ketidakakuratan, dan halusinasi tidak umum. Pendekatan dengan campur tangan manusia bisa membantu mereka memitigasi masalah ini.