Что искусственный интеллект учит нас об древних цивилизациях

Хотя обучение людей об их древних цивилизациях может показаться странным заданием для искусственного интеллекта, оно имеет потенциал. Традиционно археологические обследования и расшифровка были чрезвычайно трудоемкими. Эта технология могла бы автоматизировать или оптимизировать большую часть процесса, помогая людям узнать больше о прошлом с экспоненциальной скоростью.

Почему искусственный интеллект необходим для обучения об древних цивилизациях

Разговорный язык более или менее универсален. На протяжении всей истории письменный язык был гораздо реже. Самая ранняя известная система письма – клинопись, которая была изобретена около 3100 г. до н.э. шумерами. Предварительные изображения, вырезанные на камне, датированные 4400 г. до н.э., поэтому ученым предстоит изучить и перевести тысячи лет записей.

Также есть глифы, керамика, могилы, сооружения и статуи, каждая со своей уникальной историей. На протяжении веков люди тщательно определяли, расшифровывали и исследовали эти артефакты. Погоня, открытие и успех являются наградой – даже волнением. Однако прогресс медленный. Иногда существует чрезвычайно небольшое количество предметов исследования, что создает узкие места.

Что, если бы исследователи не должны были ждать? Что, если бы они могли ускорить свой прогресс в десять раз? С помощью искусственного интеллекта это может быть возможно. Продвинутая, специально разработанная модель могла бы раскрыть секреты, которые были скрыты на протяжении тысяч лет.

Мощность модели машинного обучения заключается в автоматизации и эволюции. Поскольку она учится, обрабатывая новую информацию, она может эволюционировать по мере прогресса исследований или археологических проектов, эффективно защищая себя от будущих изменений. Кроме того, она требует минимального человеческого надзора и может действовать самостоятельно, что позволяет ей выполнять сложные многоступенчатые задания самостоятельно.

Что историки узнали об до современных культурах с помощью искусственного интеллекта

Хотя современный искусственный интеллект относительно нов, ученые и археологи уже использовали его, чтобы узнать больше о том, где жили до современные люди и как они общались.

Слова на давно мертвых языках

Одно слово может иметь бесчисленное количество значений в зависимости от намерений автора и контекста произведения. Это осложняет расшифровку. Даже простые, бессмысленные фразы становятся сложными головоломками. Шутка “Что делает часы, когда они голодны? Они возвращаются за секундами” – отличный пример, поскольку это игра слов. На другом языке это может быть бессмысленно.

В прошлом компьютерные программы спотыкались о этих нюансах. Технология обработки естественного языка использует маркировку частей речи, токенизацию и лемматизацию для распознавания отдельных морфем. С помощью этого каркаса алгоритм мог бы понять тонкости контекста и значения, даже в давно мертвых языках.

Обычно расшифровка древних языков вручную была трудоемким, ошибочным заданием. Теперь модель с возможностями обработки естественного языка могла бы расшифровать письменный язык за долю времени.

Возьмем, например, геоглифы – до колумбовые дизайны, вырезанные на пустынных песках. Чтобы открыть 430 геоглифов Наска вокруг Наска-Пампа, потребовалось почти столетие. С помощью искусственного интеллекта исследовательская группа обнаружила 303 новых, почти удвоив общее количество известных геоглифов за шесть месяцев полевых обследований.

Где расположены археологические объекты

Недавно исследовательская группа из Университета Халифы в Абу-Даби использовала искусственный интеллект для выявления признаков 5-тысячелетней цивилизации под дюнами Руб-эль-Хали, самого большого пустыни в мире. Поскольку он распространяется на 250 000 квадратных миль, это чрезвычайно трудно изучить. Сдвигающиеся пески и суровые условия усложняют археологические обследования.

Исследовательская группа использовала высокоразрешающие спутниковые изображения и технологию синтетического апертурного радара для обнаружения захороненных артефактов из космоса. Эти результаты были переданы в модель машинного обучения для обработки изображений и геопространного анализа, автоматизируя расследование. Этот подход был точным в пределах 50 сантиметров, демонстрируя свой потенциал.

Способы, которыми искусственный интеллект улучшает понимание прошлых эпох

Искусственный интеллект также помогает ученым лучше понять, как функционировали древние цивилизации, давая им более четкое окно в прошлое.

Симуляция древних культурных отношений

Майкл Варнум, заведующий кафедрой социальной психологии и доцент Университета штата Аризона, недавно стал соавтором статьи, в которой предложил использовать генеративный искусственный интеллект для симуляции древних культурных отношений.

Существующие методы с трудом раскрывают менталитет или поведение давно мертвых культур. Варнум говорит, что люди в его области обычно используют косвенные прокси, такие как архивные данные о уровнях преступности или разводах, чтобы сделать вывод о ценностях и чувствах людей. Однако этот подход косвенный и неточный. Его решение – обучить искусственный интеллект анализировать исторические тексты.

Однако, хотя искусственный интеллект мог бы сделать вывод о мнениях и эмоциях людей из письменных записей, его выводы будут искажены. Исторически возможность читать и писать была редкой. Варнум признает, что любые выводы, сгенерированные искусственным интеллектом, вероятно, будут来自 образованных, высших классов. Поскольку социальный класс влияет на психологию, анализ не даст полностью точного взгляда на прошлое.

Восстановление до современных обычаев

Когда археологи восстанавливают объекты из древних могил или полузахороненных городов, всегда есть место для догадок. Даже если они знают точно, для чего что-то было использовано, они могут быть не в состоянии определить, как оно работает.

В 1970-х годах исследователи обнаружили могилу на бронзовом кладбище в Иране. Они нашли самую древнюю целую настольную игру, когда-либо обнаруженную, датированную 4500 годами назад. Она состояла из 27 геометрических фигур, 20 круглых пространств и четырех игральных костей. Никакой книги правил не было похоронено, поэтому они могли только догадываться, как играть.

Искусственный интеллект мог бы воссоздать правила, вернув давно забытые настольные игры. Проект Digital Ludeme делает именно это. Уже он охватил три периода времени и девять регионов, сделав почти 1000 игр снова играбельными. Сегодня эти реконструкции доступны в Интернете для всех, кто хочет поиграть.

Что еще можно узнать из этих древних культур?

Еще многое можно узнать из искусственного интеллекта. Клинопись – одна из самых интересных. Сегодня ученым доступно около 5 миллионов шумерских слов, миллионов больше, чем римляне оставили на латыни. Многие из многочисленных глиняных табличек, обнаруженных в регионе, еще не расшифрованы, и новые обнаруживаются почти ежедневно.

Чтобы оптимизировать процесс, исследовательская группа использует искусственный интеллект для объединения фрагментов табличек, собирая части, чтобы ускорить расшифровку. Они также обучают его расшифровывать клинопись, которую могут расшифровать только несколько экспертов. Скорость алгоритмической обработки могла бы сделать эту технологию бесконечно быстрее, чем люди.

Эти новые знания могли бы заполнить пробелы в исторических книгах. Хотя люди имеют обширную культурную историю, многие регионы остаются неисследованными, поскольку у них не было технологий. С помощью методов машинного обучения и генеративных моделей они могут получить более глубокое понимание мира, получив новый взгляд на историю.

С помощью искусственного интеллекта в раскрытии археологических объектов, расшифровке давно мертвых языков и переводе древних текстов профессионалы отрасли могли бы обнаружить новые книги, исторические отчеты, произведения искусства и сокровища. Эти находки могли бы быть представлены в музее или помочь потомкам связаться с их предками.

Перспектива искусственного интеллекта как археологического инструмента

Искусственный интеллект может расшифровать давно мертвые языки, определить древние могилы и смоделировать древние практики. Его выводы могли бы оказаться в исторических книгах или музеях. Конечно, ученым следует быть осторожными. Хотя эта технология мощная, предвзятость, неточности и галлюцинации не являются редкостью. Подход “человек в цикле” мог бы помочь им смягчить эти проблемы.