AIが古代文明について教えてくれること

人類に古代文明について教えることは人工知能にとって奇妙な仕事のように思えるかもしれないが、可能性を秘めている。従来、考古学の調査と解読は骨の折れる退屈な作業だった。この技術は、そのプロセスの多くを自動化または合理化し、人々が過去について飛躍的な速度でより多くのことを発見するのに役立つ可能性がある。 

古代文明を教えるためにAIが必要な理由

話し言葉は多かれ少なかれ普遍的です。歴史を通じて、書き言葉ははるかに稀でした。最も古い書記体系は楔形文字で、 紀元前3100年頃に発明されたシュメール人によって。文字が書かれる前の彫刻像は紀元前4400年まで遡るため、学者たちは何千年にも及ぶ記録を精査し、翻訳しなければならない。 

象形文字、陶器、墓、建造物、彫像などもあり、それぞれに独自の物語があります。何世紀にもわたり、人類は苦労してこれらの珍品を特定し、解読し、調査してきました。追求、発見、成功はやりがいがあり、スリル満点です。しかし、進歩は遅いものです。時には、対象が極端に少ないためにボトルネックが生じることもあります。 

研究者が待つ必要がなくなったらどうなるでしょうか。研究の進歩を 10 倍に加速できたらどうなるでしょうか。AI があれば、それが可能になるかもしれません。高度な専用モデルによって、何千年もの間隠されていた秘密が明らかになるかもしれません。 

機械学習モデルの強みは、自動化と進化にあります。新しい情報を処理しながら学習するため、研究や考古学プロジェクトの進行に合わせて進化し、効果的に将来に対応できます。さらに、人間の監視は最小限で済み、独立して動作できるため、複雑な複数ステップのタスクを独自に実行できます。 

歴史家がAIを使って前近代文化について学んだこと

現代の AI は比較的新しいものですが、科学者や考古学者はすでに AI を使って、先近代の人々がどこに住んでいたのか、どのようにコミュニケーションを取っていたのかを詳しく調べています。 

はるか昔に消滅した言語の言葉

作者の意図や文章の文脈によって、1 つの単語に無数の意味が生まれます。このため、解読が複雑になります。単純で意味のないフレーズでさえ、複雑なパズルになります。「お腹が空いたら時計はどうする？ 数秒戻る」というジョークは、言葉遊びなので、良い例です。別の言語では、意味をなさないかもしれません。

過去には、コンピュータプログラムはこれらのニュアンスをうまく理解できませんでした。自然言語処理技術 品詞タグ付けを使用する、トークン化、および見出し語化を使用して個々の形態素を認識します。このフレームワークを使用すると、アルゴリズムは、はるか昔に消滅した言語であっても、文脈と意味の複雑さを把握できます。 

通常、古代言語を手作業で解読するのは、手間がかかり、エラーが発生しやすい作業でした。現在では、NLP 機能を備えたモデルにより、わずかな時間で書き言葉の解読が可能になりました。 

例えば、コロンブス以前の砂漠の砂に刻まれた比喩的な地上絵を考えてみましょう。地上絵が完成するまでに1世紀近くかかりました。 ナスカの地上絵430点を発見 ナスカ台地周辺。研究チームは AI を活用して 303 個の新たな遺物を発見し、わずか XNUMX か月の現地調査で既知の総数がほぼ XNUMX 倍になりました。 

遺跡の場所

最近、アブダビのハリファ大学の研究チームは、世界最大の砂漠であるルブアルハリ砂漠の砂丘の下に5,000年前の文明の痕跡を特定するためにAIを使用しました。 250,000万平方マイルに及ぶ研究が非常に難しいことで有名です。砂の移動と厳しい条件により考古学的調査が複雑化しています。

研究チームは高解像度の衛星画像と合成開口レーダー技術を使用して、宇宙から埋蔵遺物を検出しました。その結果は、画像処理と地理空間分析のための機械学習モデルに入力され、調査が自動化されました。このアプローチは、 50センチメートル以内の精度でした、その潜在能力を実証しました。  

AIが過去の時代への理解を深める方法

AI は、科学者が古代文明がどのように機能していたかをより深く理解するのにも役立ち、過去をより明確に理解できるようになります。 

古代の文化的態度をシミュレートする 

アリゾナ州立大学の社会心理学分野の責任者で准教授のマイケル・ヴァーナム氏は最近、生成AIを使用して古代の文化的態度をシミュレートすることを提案する意見記事を共同執筆した。 

既存の方法では、はるか昔に滅んだ文化の精神や行動を明らかにすることは困難である。ヴァーナム氏は、彼の分野の人々は 通常は間接プロキシを使用する 例えば、犯罪率や離婚率などのアーカイブデータから人々の価値観や感情を推測するなどです。しかし、このアプローチは間接的で不正確です。彼の解決策は、AI をトレーニングして歴史的文書を分析することです。

しかし、AI は記録から人々の意見や感情を推測できるが、その洞察は偏ったものになるだろう。歴史的に、読み書きができる人は稀だった。ヴァルムム氏は、AI が生成した洞察は、おそらく教育を受けた上流階級の人たちから得られるだろうと認めている。社会階級は心理に影響を与えるため、この分析では過去を完全に正確に垣間見ることはできないだろう。

前近代の習慣の再構築 

考古学者が古代の埋葬地や半分埋もれた都市から遺物を発掘するときは、必ず推測が伴います。たとえ何かが何に使われたかを正確に知っていたとしても、それがどのように機能したかは判断できない場合があります。 

1970年代、研究者たちはイランの青銅器時代の墓地で墓を発掘した。彼らは 最も古い無傷のボードゲームを発見 これまで発見された中で最も古いもので、4,500年前に遡ります。27個の幾何学的なピース、20個の円形のスペース、XNUMX個のサイコロで構成されていました。ルールブックは埋もれていなかったため、遊び方は推測するしかありませんでした。 

AI ルールを再現できる忘れ去られたボードゲームを復活させる。デジタル・ルデム・プロジェクトはまさにそれを行っている。すでに3つの時代と9つの地域にまたがっており、 約1,000のゲームがプレイ可能 再び。現在、これらの再構築版はオンラインで公開されており、誰でもプレイできます。

これらの古代文化からさらに何を学ぶことができるでしょうか?

AIから学ぶことはまだまだたくさんあります。楔形文字は最も興味深いものの一つです。今日、学者たちは約 シュメール語5万語これはローマ人がラテン語で残した数より何百万倍も多い。この地域で発見された多数の粘土板の多くはまだ解読されておらず、ほぼ毎日新たな粘土板が発掘されている。 

研究チームは、プロセスを効率化するために、AI を使って石板の断片をつなぎ合わせ、解読を加速させている。また、一握りの専門家しか解読できない楔形文字の解読も AI に訓練している。アルゴリズム処理のスピードにより、この技術は人間よりもはるかに高速化できる可能性がある。 

この新しい知識は、歴史書の空白を埋める可能性があります。人類は広範な文化史を持っていますが、テクノロジーがなかったため、多くの地域が未踏のままです。機械学習技術と生成モデルにより、人類は世界をより深く理解し、歴史に対する新しい視点を得ることができます。

AI の助けを借りて、考古学的な遺跡を発掘し、はるか昔に使われなくなった言語を解読し、古代の文書を翻訳することで、業界の専門家は新しい本、歴史上の記録、芸術作品、宝物を発見できるかもしれない。それらの発見物は博物館に展示したり、子孫が先祖とつながる手助けとなるかもしれない。 

考古学ツールとしてのAIソリューションの将来展望

AI は、はるか昔に消滅した言語を解読し、古代の墓地を見つけ、古代の習慣をシミュレートすることができます。その発見は、歴史書や博物館に収蔵される可能性があります。もちろん、学者は慎重に行動する必要があります。この技術は強力ですが、偏見や不正確さ、幻覚も珍しくありません。人間が関与するアプローチは、これらの問題を軽減するのに役立ちます。