AI가 우리에게 고대 문명에 대해 가르쳐주는 것

인간에게 고대 문명에 대해 가르치는 일은 인공지능에게는 이상한 일처럼 보일 수 있지만 잠재력이 있습니다. 전통적으로 고고학 조사와 해독은 엄청나게 지루했습니다. 이 기술은 많은 과정을 자동화하거나 간소화하여 사람들이 기하급수적으로 과거에 대해 더 많이 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다. 

고대 문명에 대해 가르치는 데 AI가 필요한 이유

구어는 어느 정도 보편적입니다. 역사를 통틀어 서면 언어는 훨씬 더 드물었습니다. 알려진 가장 오래된 문자 체계는 설형 문자로, 기원전 3100년경에 발명되었습니다. 수메르인에 의해. 문자 이전의 조각상은 기원전 4400년까지 거슬러 올라가므로 학자들은 수천 년 분의 기록을 살펴보고 번역할 수 있습니다. 

또한, 각각 고유한 이야기를 가진 상형문자, 도자기, 무덤, 구조물 및 조각상도 있습니다. 수세기 동안 인간은 이러한 호기심을 유발하는 것들을 꼼꼼히 식별, 해독 및 조사했습니다. 추구, 발견 및 성공은 보람 있고 심지어 스릴 넘칩니다. 그러나 진전은 느립니다. 때로는 주제의 수가 극히 적어 병목 현상이 발생합니다. 

연구자들이 기다릴 필요가 없다면? 그들이 진행 속도를 10배로 가속화할 수 있다면? AI가 있다면 가능할지도 모릅니다. 진보된, 목적에 맞게 제작된 모델은 수천 년 동안 숨겨진 비밀을 밝혀낼 수 있습니다. 

머신 러닝 모델의 힘은 자동화와 진화에 있습니다. 새로운 정보를 처리하면서 학습하기 때문에 연구나 고고학 프로젝트가 진행됨에 따라 진화하여 효과적으로 미래에 대비할 수 있습니다. 게다가 최소한의 인간 감독이 필요하고 독립적으로 행동할 수 있어 복잡한 다단계 과제를 스스로 수행할 수 있습니다. 

역사가들이 AI를 사용하여 근대 이전 문화에 대해 배운 것

현대 AI는 비교적 새로운 기술이지만, 과학자와 고고학자들은 이미 이를 사용하여 근대 이전 사람들이 어디에 살았고 어떻게 소통했는지에 대해 더 많이 알아냈습니다. 

오래전에 사라진 언어의 단어

한 단어는 저자의 의도와 작문의 맥락에 따라 무수한 의미를 가질 수 있습니다. 이는 해독을 복잡하게 만듭니다. 간단하고 무의미한 문구조차도 복잡한 퍼즐이 됩니다. "시계는 배가 고프면 뭘 할까? 초 단위로 돌아가는 거야"라는 농담은 언어 유희이기 때문에 좋은 예입니다. 다른 언어로는 의미가 없을 수도 있습니다.

과거에는 컴퓨터 프로그램이 이런 미묘한 차이에 걸려 넘어졌습니다. 자연어 처리 기술 품사 태그를 사용합니다, 토큰화 및 레마화를 통해 개별 형태소를 인식합니다. 이 프레임워크를 사용하면 알고리즘은 오래 전에 사라진 언어에서도 맥락과 의미의 복잡성을 파악할 수 있습니다. 

일반적으로 고대 언어를 수동으로 해독하는 것은 힘들고 오류가 발생하기 쉬운 작업이었습니다. 이제 NLP 기능이 있는 모델은 훨씬 짧은 시간 안에 서면 언어를 디코딩할 수 있습니다. 

예를 들어, 사막 모래에 새겨진 콜럼버스 이전의 디자인인 비유적인 지상 그림을 살펴보세요. 거의 1세기가 걸렸습니다. 430개의 나스카 지상화를 발견하다 나스카 팜파 주변. AI를 사용하여 연구팀은 303개의 새로운 것을 발견하여 현장 조사를 시작한 지 불과 XNUMX개월 만에 알려진 총 수의 거의 두 배를 기록했습니다. 

고고학 유적지가 있는 곳

최근 아부다비의 칼리파 대학 연구팀은 AI를 사용하여 세계에서 가장 큰 사막인 루브 알 칼리의 모래 언덕 아래에서 5,000년 된 문명의 흔적을 식별했습니다. 250,000 평방마일 이상 뻗어 있습니다, 연구하기 어려운 것으로 악명 높습니다. 이동하는 모래와 혹독한 환경은 고고학적 조사를 복잡하게 만듭니다.

연구팀은 고해상도 위성 이미지와 합성 개구 레이더 기술을 사용하여 우주에서 묻힌 유물을 탐지했습니다. 이러한 결과는 이미지 처리 및 지리공간 분석을 위한 머신 러닝 모델에 입력되어 조사를 자동화했습니다. 이 접근 방식은 50센티 이내로 정확했습니다, 그 잠재력을 입증합니다.  

AI가 과거 시대에 대한 이해를 개선하는 방법

AI는 과학자들이 고대 문명의 기능을 더 잘 이해하도록 돕고, 이를 통해 과거에 대한 더 명확한 통찰력을 제공합니다. 

고대 문화적 태도 시뮬레이션 

애리조나 주립 대학의 사회 심리학 부문 책임자이자 준교수인 마이클 바넘은 최근 고대 문화적 태도를 시뮬레이션하기 위해 생성 AI를 사용하자는 의견서를 공동 집필했습니다. 

기존의 방법은 오래전에 사라진 문화의 정신이나 행동을 밝혀내는 데 어려움을 겪습니다. Varnum은 자신의 분야의 사람들이 일반적으로 간접 프록시를 사용합니다 범죄 수준이나 이혼율에 대한 기록 보관 데이터와 같이 사람들의 가치와 감정을 추론합니다. 그러나 이 접근 방식은 간접적이고 부정확합니다. 그의 해결책은 AI를 훈련하여 역사적 텍스트를 분석하는 것입니다.

그러나 AI가 기록된 기록에서 사람들의 의견과 감정을 유추할 수 있지만, 그 통찰력은 왜곡될 것입니다. 역사적으로 읽고 쓸 수 있는 능력은 드물었습니다. Varmum은 AI가 생성한 통찰력은 교육받은 상류 계층의 개인에게서 나올 가능성이 높다고 인정합니다. 사회 계층은 심리에 영향을 미치기 때문에 분석은 과거에 대한 전적으로 정확한 통찰력을 제공하지 못할 것입니다.

근대 이전 관습을 재구축하다 

고고학자들이 고대 매장지나 반쯤 묻힌 도시에서 물건을 회수할 때마다 추측이 개입됩니다. 무언가가 무엇에 사용되었는지 정확히 알고 있더라도 그것이 어떻게 작동하는지 판단하지 못할 수 있습니다. 

1970년대에 연구자들은 이란의 청동기 시대 묘지에서 무덤을 발굴했습니다. 그들은 가장 오래된 온전한 보드 게임을 발견했습니다 발견된 적이 없는, 4,500년 전의 게임입니다. 27개의 기하학적 조각, 20개의 원형 공간, XNUMX개의 주사위로 구성되어 있습니다. 룰북은 묻혀 있지 않았기 때문에 어떻게 플레이해야 할지 추측만 할 수 있었습니다. 

AI 규칙을 다시 만들 수 있습니다, 오랫동안 잊혀진 보드 게임을 다시 가져옵니다. Digital Ludeme 프로젝트는 바로 그것을 하고 있습니다. 이미 3개 기간과 9개 지역에 걸쳐 있습니다. 거의 1,000개의 게임을 플레이 가능하게 함 다시. 오늘날, 이러한 재구성은 누구나 온라인에서 플레이할 수 있습니다.

이러한 고대 문화로부터 더 무엇을 배울 수 있을까?

AI로부터 배울 것이 아직 많이 남았습니다. 설형 문자는 가장 흥미로운 것 중 하나입니다. 오늘날 학자들은 약 5만개의 수메르어 단어, 로마인이 라틴어로 남긴 것보다 수백만 개 더 많습니다. 이 지역에서 발견된 수많은 점토판 중 많은 것이 아직 해독되지 않았으며, 거의 매일 더 많은 것이 발굴되고 있습니다. 

이 과정을 간소화하기 위해 연구팀은 AI를 사용하여 태블릿 조각을 연결하고, 부분을 조각내어 해독을 가속화합니다. 그들은 또한 소수의 전문가만이 할 수 있는 설형문자를 해독하도록 훈련하고 있습니다. 알고리즘 처리 속도는 이 기술을 인간보다 무한히 빠르게 만들 수 있습니다. 

이 새로운 지식은 역사책의 빈틈을 메울 수 있습니다. 인간은 방대한 문화적 역사를 가지고 있지만, 기술이 없어서 많은 지역이 탐험되지 않은 채로 남아 있습니다. 머신 러닝 기술과 생성 모델을 사용하면 세상을 더 깊이 이해하고 역사에 대한 새로운 관점을 얻을 수 있습니다.

AI가 고고학 유적지를 발굴하고, 오래전에 사라진 언어를 해독하고, 고대 텍스트를 번역하는 데 도움을 주면 업계 전문가들은 새로운 책, 역사적 기록, 예술 작품, 보물을 찾을 수 있을 것입니다. 이러한 발견은 박물관에 전시되거나 후손들이 조상과 소통하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

고고학 도구로서의 AI 솔루션의 미래 전망

AI는 오래전에 사라진 언어를 해독하고, 고대 매장지를 찾고, 고대 관행을 시뮬레이션할 수 있습니다. 그 발견은 역사책이나 박물관에 실릴 수 있습니다. 물론, 학자들은 신중하게 행동해야 합니다. 이 기술은 강력하지만, 편견, 부정확성, 환각은 드문 일이 아닙니다. 인간 참여 접근 방식은 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.