O que a IA está ensinando sobre as civilizações antigas

Embora ensinar humanos sobre suas civilizações antigas possa parecer um trabalho estranho para a inteligência artificial, ela tem potencial. Tradicionalmente, pesquisas arqueológicas e deciframento têm sido tediosas e demoradas. Essa tecnologia pode automatizar ou simplificar muito do processo, ajudando as pessoas a descobrir mais sobre o passado a uma taxa exponencial.

Por que a IA é necessária para ensinar sobre as civilizações antigas

A linguagem falada é mais ou menos universal. Ao longo da história, a linguagem escrita tem sido muito rara. O sistema de escrita mais antigo conhecido é a escrita cuneiforme, que foi inventada por volta de 3100 a.C. pelos sumérios. Imagens esculpidas pré-alfabéticas datam de até 4400 a.C., então os acadêmicos têm milhares de anos de registros para analisar e traduzir.

Também há glifos, cerâmica, túmulos, estruturas e estátuas, cada um com uma história única. Durante séculos, os humanos identificaram, decifram e investigaram esses objetos com muito esforço. A busca, a descoberta e o sucesso são gratificantes — até emocionais. No entanto, o progresso é lento. Às vezes, um número extremamente pequeno de assuntos existe, criando gargalos.

E se os pesquisadores não tivessem que esperar? E se pudessem acelerar seu progresso dez vezes? Com a IA, isso pode ser possível. Um modelo avançado e personalizado pode descobrir segredos que têm sido escondidos por milhares de anos.

O poder de um modelo de aprendizado de máquina reside na automação e evolução. Como ele aprende ao processar novas informações, pode evoluir à medida que os projetos de pesquisa ou arqueológicos progridem, efetivamente protegendo-se contra o futuro. Além disso, ele requer supervisão humana mínima e pode agir de forma independente, permitindo que execute tarefas complexas e multietapas por conta própria.

O que os historiadores aprenderam sobre culturas pré-modernas usando a IA

Embora a IA moderna seja relativamente nova, cientistas e arqueólogos já a usaram para aprender mais sobre onde as pessoas pré-modernas viveram e como se comunicaram.

Palavras em línguas mortas

Uma palavra pode ter inúmeros significados dependendo das intenções do autor e do contexto da composição. Isso complica o deciframento. Até frases simples e sem sentido se tornam puzzles complexos. A piada “O que um relógio faz quando está com fome? Ele volta para os segundos” é um exemplo, pois é um jogo de palavras. Em uma língua diferente, pode ser sem sentido.

No passado, os programas de computador tropeçavam nessas nuances. A tecnologia de processamento de linguagem natural usa marcação de parte do discurso, tokenização e lematização para reconhecer morfemas individuais. Com essa estrutura, um algoritmo pode entender as complexidades do contexto e do significado, mesmo em línguas mortas.

Normalmente, decifrar línguas antigas manualmente tem sido uma tarefa laboriosa e propensa a erros. Agora, um modelo com capacidades de PNL pode decodificar a linguagem escrita em uma fração do tempo.

Tomemos, por exemplo, os geoglifos figurativos — desenhos pré-colombianos gravados nas areias do deserto. Levou quase um século para descobrir 430 geoglifos nazcas ao redor da Pampa de Nazca. Com a ajuda da IA, uma equipe de pesquisa encontrou 303 novos geoglifos, quase dobrando o número total conhecido em apenas seis meses de levantamento de campo.

Onde estão os sítios arqueológicos

Recentemente, uma equipe de pesquisa da Universidade Khalifa, em Abu Dhabi, usou a IA para identificar sinais de uma civilização de 5.000 anos de idade sob as dunas do Rub al-Khali, o maior deserto do mundo. Como ele se estende por mais de 250.000 milhas quadradas, é notoriamente difícil de estudar. As areias movediças e as condições adversas complicam as pesquisas arqueológicas.

A equipe de pesquisa usou imagens de satélite de alta resolução e tecnologia de radar de abertura sintética para detectar artefatos enterrados do espaço. Esses resultados foram alimentados em um modelo de aprendizado de máquina para processamento de imagens e análise geoespacial, automatizando a investigação. Essa abordagem foi precisa dentro de 50 centímetros, demonstrando seu potencial.

Como a IA está melhorando a compreensão das eras passadas

A IA também está ajudando os cientistas a entender mais sobre como as civilizações antigas funcionavam, dando-lhes uma janela mais clara para o passado.

Simulando atitudes culturais antigas

Michael Varnum, chefe do departamento de psicologia social e professor associado da Universidade do Estado do Arizona, recentemente co-autorou um artigo de opinião propondo o uso de IA gerativa para simular atitudes culturais antigas.

Os métodos existentes têm dificuldade em descobrir a mentalidade ou comportamento de culturas mortas. Varnum diz que as pessoas em sua área usualmente usam proxies indiretos, como dados de arquivo sobre taxas de crime ou divórcio, para inferir os valores e sentimentos das pessoas. No entanto, essa abordagem é indireta e imprecisa. Sua solução é treinar uma IA para analisar textos históricos.

No entanto, embora a IA possa inferir opiniões e emoções das pessoas a partir de registros escritos, suas percepções serão enviesadas. Historicamente, a capacidade de ler e escrever tem sido rara. Varnum admite que qualquer percepção gerada pela IA provavelmente viria de indivíduos educados e de classe alta. Como a classe social afeta a psicologia, a análise não forneceria uma visão completamente precisa do passado.

Reconstruindo costumes pré-modernos

Sempre que os arqueólogos recuperam objetos de sítios de enterro antigos ou cidades semi-enterradas, há trabalho de adivinhação envolvido. Mesmo que saibam exatamente para o que algo foi usado, eles podem não ser capazes de determinar como funciona.

Na década de 1970, os pesquisadores descobriram um túmulo em um cemitério da Idade do Bronze no Irã. Eles encontraram o jogo de tabuleiro mais antigo intacto já descoberto, datado de 4.500 anos atrás. Ele consistia em 27 peças geométricas, 20 espaços circulares e quatro dados. Não havia livro de regras enterrado, então eles só podiam adivinhar como jogar.

A IA pode recriar as regras, trazendo de volta jogos de tabuleiro esquecidos. O projeto Digital Ludeme está fazendo exatamente isso. Já abrangeu três períodos de tempo e nove regiões, tornando quase 1.000 jogos jogáveis novamente. Hoje, essas reconstruções estão disponíveis online para qualquer pessoa jogar.

O que mais pode ser aprendido com essas culturas antigas?

Ainda há muito mais a ser aprendido com a IA. A escrita cuneiforme é uma das mais interessantes. Hoje, os acadêmicos têm acesso a cerca de 5 milhões de palavras sumérias, milhões mais do que os romanos deixaram em latim. Muitas das inúmeras tábuas de argila descobertas na região ainda não foram decifradas, e mais são descobertas quase todos os dias.

Para agilizar o processo, a equipe de pesquisa usa a IA para unir fragmentos de tábuas, juntando peças para acelerar o deciframento. Eles também estão treinando a IA para decifrar a escrita cuneiforme, que apenas uma handful de especialistas é capaz de fazer. A velocidade do processamento algorítmico pode tornar essa tecnologia infinitamente mais rápida do que os humanos.

Esse novo conhecimento pode preencher lacunas nos livros de história. Embora os humanos tenham uma história cultural expansiva, muitas regiões permanecem inexploradas porque não tiveram a tecnologia. Com técnicas de aprendizado de máquina e modelos gerativos, eles podem ter uma compreensão mais profunda do mundo, ganhando uma nova perspectiva sobre a história.

Com a ajuda da IA na descoberta de sítios arqueológicos, deciframento de línguas mortas e tradução de textos antigos, os profissionais da indústria podem encontrar novos livros, relatos históricos, obras de arte e tesouros. Essas descobertas podem ser exibidas em um museu ou ajudar os descendentes a se conectar com seus antepassados.

Perspectiva futura das soluções de IA como ferramentas arqueológicas

A IA pode decifrar línguas mortas, localizar túmulos antigos e simular práticas antigas. Seus achados podem acabar em livros de história ou museus. É claro que os acadêmicos devem ter cuidado. Embora essa tecnologia seja poderosa, vieses, imprecisões e alucinações não são incomuns. Uma abordagem de “humanos no loop” pode ajudá-los a mitigar esses problemas.