Чему нас учит ИИ о древних цивилизациях

Хотя обучение людей их древним цивилизациям может показаться странной работой для искусственного интеллекта, у нее есть потенциал. Традиционно археологические исследования и расшифровка были кропотливо утомительными. Эта технология могла бы автоматизировать или оптимизировать большую часть процесса, помогая людям узнавать больше о прошлом с экспоненциальной скоростью. 

Почему ИИ необходим для изучения древних цивилизаций

Разговорный язык более или менее универсален. На протяжении всей истории письменный язык встречался гораздо реже. Самая ранняя известная система письма — клинопись, которая был изобретен около 3100 г. до н.э.. шумерами. Древние резные изображения датируются 4400 годом до нашей эры, поэтому у ученых есть тысячи лет записей, которые можно перелопатить и перевести. 

Есть также глифы, керамика, могилы, сооружения и статуи, каждая из которых имеет уникальную историю. Веками люди кропотливо идентифицировали, расшифровывали и исследовали эти диковинки. Преследование, открытие и успех вознаграждаются — даже захватывают. Однако прогресс идет медленно. Иногда существует чрезвычайно малое количество предметов, что создает узкие места. 

Что, если бы исследователям не пришлось ждать? Что, если бы они могли ускорить свой прогресс в десять раз? С ИИ это может быть возможно. Продвинутая, специально созданная модель могла бы раскрыть секреты, которые были скрыты на протяжении тысяч лет. 

Сила модели машинного обучения заключается в автоматизации и эволюции. Поскольку она обучается по мере обработки новой информации, она может развиваться по мере развития исследовательских или археологических проектов, эффективно подготавливая себя к будущему. Более того, она требует минимального человеческого контроля и может действовать независимо, что позволяет ей выполнять сложные многоэтапные задания самостоятельно. 

Что историки узнали о досовременных культурах с помощью ИИ

Хотя современный ИИ появился сравнительно недавно, ученые и археологи уже использовали его, чтобы узнать больше о том, где жили доисторические люди и как они общались. 

Слова в давно мертвых языках

Одно слово может иметь бесчисленное множество значений в зависимости от намерений автора и контекста сочинения. Это усложняет расшифровку. Даже простые, бессмысленные фразы становятся сложными головоломками. Шутка «Что делают часы, когда они голодны? Они идут назад на секунды» — отличный пример, потому что это игра слов. На другом языке это может быть бессмысленно.

В прошлом компьютерные программы спотыкались об эти нюансы. Технология обработки естественного языка использует теги частей речи, токенизация и лемматизация для распознавания отдельных морфем. С помощью этой структуры алгоритм может понять тонкости контекста и значения, даже в давно мертвых языках. 

Обычно расшифровка древних языков вручную была трудоемкой и подверженной ошибкам задачей. Теперь модель с возможностями обработки естественного языка может расшифровывать письменный язык в разы быстрее. 

Возьмем, к примеру, фигуративные геоглифы — доколумбовые рисунки, высеченные на песках пустыни. Потребовалось почти столетие обнаружить 430 геоглифов Наски вокруг Наска-Пампы. Используя ИИ, исследовательская группа обнаружила 303 новых, почти удвоив общее известное число всего за шесть месяцев полевых исследований. 

Где находятся археологические памятники

Недавно исследовательская группа из Университета Халифа в Абу-Даби использовала ИИ для обнаружения признаков 5,000-летней цивилизации под дюнами Руб-эль-Хали, крупнейшей в мире пустыни. Поскольку простирается на 250,000 XNUMX квадратных миль, его, как известно, трудно изучать. Движущиеся пески и суровые условия усложняют археологические исследования.

Исследовательская группа использовала спутниковые снимки высокого разрешения и технологию радиолокации с синтезированной апертурой для обнаружения захороненных артефактов из космоса. Эти результаты были введены в модель машинного обучения для обработки изображений и геопространственного анализа, автоматизировав расследование. Этот подход был точен в пределах 50 сантиметров, демонстрируя свой потенциал.  

Способы, которыми ИИ улучшает понимание ушедших эпох

ИИ также помогает ученым лучше понять, как функционировали древние цивилизации, открывая им более четкое представление о прошлом. 

Имитация древних культурных установок 

Майкл Варнум, руководитель направления социальной психологии и доцент Университета штата Аризона, недавно стал соавтором статьи, в которой предложил использовать генеративный ИИ для моделирования древних культурных установок. 

Существующие методы не позволяют раскрыть менталитет или поведение давно умерших культур. Варнум говорит, что люди в его области обычно используют косвенные прокси как архивные данные об уровне преступности или о количестве разводов, чтобы сделать вывод о ценностях и чувствах людей. Однако этот подход является косвенным и неточным. Его решение заключается в обучении ИИ анализировать исторические тексты.

Однако, хотя ИИ может выводить мнения и эмоции людей из письменных записей, его идеи будут искажены. Исторически умение читать и писать было редкостью. Вармум признает, что любые идеи, созданные ИИ, скорее всего, исходят от образованных людей из высшего класса. Поскольку социальный класс влияет на психологию, анализ не даст полностью точного взгляда на прошлое.

Реконструкция досовременных обычаев 

Всякий раз, когда археологи извлекают предметы из древних захоронений или полузасыпанных городов, они гадают. Даже если они точно знают, для чего что-то использовалось, они могут быть не в состоянии определить, как это работает. 

В 1970-х годах исследователи раскопали могилу на кладбище бронзового века в Иране. Они найдена самая старая нетронутая настольная игра когда-либо обнаруженная, датируемая 4,500 лет. Она состояла из 27 геометрических фигур, 20 круглых ячеек и четырех кубиков. Никакой свод правил не был зарыт, поэтому они могли только догадываться, как играть. 

AI могли бы воссоздать правила, возвращая давно забытые настольные игры. Проект Digital Ludeme как раз этим и занимается. Он уже охватил три временных периода и девять регионов, делая почти 1,000 игр доступными для игры снова. Сегодня эти реконструкции доступны онлайн для игры любому желающему.

Чему еще можно научиться у этих древних культур?

Еще многое предстоит узнать об ИИ. Клинопись — одна из самых интересных. Сегодня ученые имеют доступ к примерно 5 миллионов шумерских слов, на миллионы больше, чем оставили римляне на латыни. Многие из многочисленных глиняных табличек, обнаруженных в регионе, еще не расшифрованы, и почти ежедневно находят все больше. 

Чтобы оптимизировать процесс, исследовательская группа использует ИИ для соединения фрагментов табличек, склеивая части для ускорения расшифровки. Они также обучают его расшифровке клинописи, на что способны лишь немногие эксперты. Скорость алгоритмической обработки может сделать эту технологию бесконечно быстрее людей. 

Эти новые знания могут заполнить пробелы в исторических книгах. Несмотря на то, что у людей обширная культурная история, многие регионы остаются неисследованными, поскольку у них не было технологий. С помощью методов машинного обучения и генеративных моделей они могут глубже понять мир, получив новый взгляд на историю.

С помощью ИИ в обнаружении археологических памятников, расшифровке давно вымерших языков и переводе древних текстов специалисты отрасли могли бы находить новые книги, исторические свидетельства, произведения искусства и сокровища. Эти находки могли бы быть выставлены в музее или помочь потомкам связаться со своими предками. 

Перспективы использования решений на основе искусственного интеллекта в качестве археологических инструментов

ИИ может расшифровывать давно вымершие языки, находить древние захоронения и моделировать древние практики. Его выводы могут оказаться в исторических книгах или музеях. Конечно, ученым следует действовать осторожно. Хотя эта технология эффективна, предвзятость, неточности и галлюцинации не редкость. Подход с участием человека может помочь им смягчить эти проблемы.