AIが教えてくれる古代文明について

人々が古代文明について学ぶことを支援するために、人工知能を使用することは、不思議なことのように思えるかもしれない。しかし、人工知能には、過去についてより多くのことを発見するための潜在能力がある。伝統的に、考古学的な調査や解読は、非常に時間がかかり、面倒な作業であった。この技術によって、多くのプロセスを自動化または合理化することができ、人々が過去についてより迅速に発見することができる。

古代文明について教えるためにAIが必要な理由

話し手の言語は、ほぼ普遍的である。歴史を通して、書き言葉は、比較的まれであった。最も古い既知の書き言葉システムは、楔形文字で、約3100 B.C.に、シュメール人によって発明された。文字のない時代の彫刻されたイメージは、約4400 B.C.まで遡るため、学者たちは、数千年の記録を調べ、翻訳する必要がある。

また、グリフ、陶器、墓、建造物、像など、それぞれがユニークな物語を持っている。何世紀にもわたって、人々は、これらの物体をpainstakingly識別、解読、調査してきた。追求、発見、成功は、報われている。ただし、進歩は遅い。時には、研究対象となるものが非常に少ないため、ボトルネックが生じる。

研究者が待つ必要がないとしたらどうなるだろうか。研究者が進歩を10倍速くすることができるとしたらどうなるだろうか。人工知能によって、それが可能になるかもしれない。高度な、目的のあるモデルは、数千年間隠されていた秘密を発見することができる。

機械学習モデルの力は、自動化と進化にある。新しい情報を処理するにつれて学習するため、研究や考古学的プロジェクトが進むにつれて進化することができ、効果的に将来を予測することができる。さらに、人間の監視が最小限で、独立して複雑な多段階の作業を実行することができる。

人工知能を使用して学んだ前近代文化について

人工知能は比較的新しいが、科学者や考古学者は、すでに人工知能を使用して、前近代の人々がどのように生活し、どのようにコミュニケーションをとったかを学ぶために使用してきた。

長い間死んだ言語の言葉

単語は、著者の意図や文章の文脈によって、数えきれないほどの意味を持つことができる。これは、解読を複雑にする。簡単な、無意味なフレーズさえも、複雑なパズルになる。時計が空腹を感じたときに何をするかという冗談は、言葉の遊びの良い例である。異なる言語では、無意味になるかもしれない。

過去には、コンピュータープログラムは、これらのニュアンスに苦労していた。自然言語処理技術は、品詞タグ付け、トークン化、lemmatizationを使用して、個々の形態素を認識する。 このフレームワークを使用して、アルゴリズムは、長い間死んだ言語における文脈と意味の複雑さを理解することができる。

通常、古代言語を手動で解読することは、時間がかかり、エラーが発生しやすい作業であった。現在、NLP機能を持つモデルは、書き言葉を解読することができ、人間よりもはるかに迅速に解読することができる。

例えば、ナスカの地上絵 — コロンビア以前の砂漠に刻まれたデザイン — を考えてみよう。ナスカの地上絵を430個発見するのに、ほぼ1世紀かかった。人工知能を使用して、研究チームは303個の新しい地上絵を発見し、6か月のフィールド調査の間に、既知の総数をほぼ2倍に増やした。

考古学的遺跡の場所

最近、アブダビのカ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の砂丘の下に、約5000年前の文明の痕跡を人工知能を使用して発見した。ルブアルハリは、250,000平方マイル以上にわたるため、調査するのは非常に難しい。砂丘の変化や厳しい気象条件が、考古学的調査を複雑にする。

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、宇宙から埋もれた遺物を検出するために、人工知能を使用した。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フィードされた。このアプローチは、50センチメートル以内で正確であり、その潜在能力を実証した。

人工知能が過去の時代の理解を改善する方法

人工知能は、古代文明がどのように機能したかについて、科学者にさらに多くのことを教えてくれる。過去へのより明確な窓口を提供する。

古代の文化的態度のシミュレーション

アリゾナ州立大学の社会心理学部門長および准教授であるマイケル・ヴァルナムは、最近、古代の文化的態度をシミュレートするために、生成的な人工知能を使用することを提案する意見記事を共同執筆した。

既存の方法は、長い間死んだ文化の精神や行動を理解するのに苦労している。ヴァルナムは、自分の分野の人々が、間接的な代理を使用することを通常行っていると述べている。例えば、犯罪率や離婚率に関するアーカイブデータを使用して、人々の価値観や感情を推測する。しかし、このアプローチは間接的で不正確である。彼の解決策は、歴史的なテキストを分析するために人工知能を訓練することである。

しかし、人工知能が歴史的な記録から人々の意見や感情を推測することができるとはいえ、その洞察は偏っているだろう。歴史的に、読み書きができる人は少数であった。ヴァルナムは、人工知能によって生成された洞察は、おそらく教育を受けた上流階級の個人のものにな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、分析は過去について完全に正確な理解を提供しない。

前近代の習慣の再構築

考古学者が古代の墓地や半分埋もれた都市から物体を発見するとき、推測が必要である。物体が何に使用されていたかを正確に知っていても、その動作を理解することができない。

1970年代、研究者はイランの青銅器時代の墓地で、発見された最古のボードゲームを発見した。ゲームは、4500年前に遡る27個の幾何学的ピース、20個の円形のスペース、4個のサイコロで構成されていた。ルールブックは埋もれていなかったため、研究者はゲームのルールを推測するしかなかった。

人工知能は、ルールを再現することができ、長い間忘れ去られたボードゲームを復活させることができる。Digital Ludemeプロジェクトは、すでに3つの時代と9つの地域をカバーし、ほぼ1000のゲームを再生させている。今日、これらの再構築は、誰でもオンラインでプレイできる。

これらの古代文化からさらに何が学べるか

人工知能からまだ多くのことが学べる。楔形文字は最も興味深いものの1つである。今日、学者たちは、約500万のシュメール語の単語にアクセスできる。ローマ人がラテン語で残したものよりもはるかに多くの単語が存在する。地域で発見された多くの粘土板がまだ解読されていないが、さらに多くの板がほぼ毎日発見されている。

プロセスを合理化するために、研究チームは、人工知能を使用して、板の断片を結合し、解読を加速する。楔形文字を解読することも人工知能を訓練している。アルゴリズムの処理速度は、人間よりもはるかに速くなる可能性がある。

この新しい知識は、歴史書のギャップを埋めることができる。人類には豊かな文化的歴史があるが、多くの地域はまだ調査されていない。機械学習技術や生成モデルを使用することで、世界についてより深く理解し、歴史に対する新しい視点を得ることができる。

人工知能の助けにより、考古学的遺跡の発見、死んだ言語の解読、古代のテキストの翻訳が可能になる。業界の専門家は、新しい本、歴史的記録、芸術作品、宝物を発見することができる。発見は、博物館に展示されるか、子孫が先祖とつながるのを助けることができる。

考古学的ツールとしてのAIソリューションの将来の展望

人工知能は、長い間死んだ言語を解読し、古代の墓地を発見し、古代の慣習をシミュレートすることができる。発見は、歴史書や博物館に収蔵されることができる。当然、学者たちは注意を払う必要がある。技術は強力だが、偏見、不正確さ、妄想は珍しくない。人間がループに参加するアプローチは、これらの問題を軽減するのに役立つ。