Що штучний інтелект вчить нас про стародавні цивілізації

Хоча навчання людей про їхні стародавні цивілізації може здаватися дивною роботою для штучного інтелекту, воно має потенціал. Традиційно, археологічні дослідження та розшифровка були надзвичайно трудомісткими. Ця технологія могла б автоматизувати або оптимізувати більшу частину процесу, допомагаючи людям відкривати більше про минуле експоненціально.

Чому штучний інтелект потрібен для навчання про стародавні цивілізації

Розмовна мова більш-менш універсальна. На протяжоку історії, написана мова була значно рідшою. Найраніша відома система письма – клинопис, який була винайдена близько 3100 р. до н.е. шумерами. Предлітні вирізані зображення датуються близько 4400 р. до н.е., тому вчені мають тисячоліття записів, які потрібно прочитати та перекласти.

Є також глифічні написи, гончарні вироби, поховання, споруди та статуї, кожна з яких має унікальну історію. Століттями люди впізнавали, розшифровували та досліджували ці знахідки. Погоня, відкриття та успіх приносять задоволення – навіть захоплення. Однак прогрес відбувається повільно. Іноді існує надзвичайно мала кількість предметів дослідження, що створює вузькі місця.

Що, якщо дослідники не мали б чекати? Що, якщо вони могли б прискорити свій прогрес у десять разів? З допомогою штучного інтелекту це можливо. Розроблена, спеціально створена модель могла б розкрити секрети, які були приховані протягом тисячоліть.

Модель машинного навчання має свою силу в автоматизації та еволюції. Оскільки вона вчиться під час обробки нової інформації, вона може еволюціонувати під час проведення досліджень або археологічних проектів, ефективно забезпечуючи себе майбутнім. Крім того, вона потребує мінімального нагляду людини та може діяти самостійно, що дозволяє їй виконувати складні завдання з декількома кроками самостійно.

Що історики дізналися про доіндустріальні культури за допомогою штучного інтелекту

Хоча сучасний штучний інтелект відносно новий, вчені та археологи вже використовували його, щоб дізнатися більше про те, де жили доіндустріальні люди та як вони спілкувалися.

Слова давніх мертвих мов

Одне слово може мати безліч значень залежно від намірів автора та контексту твору. Це ускладнює розшифровку. Навіть прості, безглузді фрази стають складними головоломками. Жарт “Що робить годинник, коли він голодний? Він повертається за секундами” – це гарний приклад, оскільки це гра слів. В іншій мові це може бути безглуздо.

У минулому комп’ютерні програми спотикалися про ці нюанси. Технологія обробки природної мови використовує маркування частин мови, токенізацію та лемматизацію для розпізнавання окремих морфем. З цією основою алгоритм міг би зрозуміти тонкощі контексту та значення, навіть у давніх мертвих мовах.

Зазвичай, розшифровка давніх мов вручну була трудомістким, схильним до помилок завданням. Тепер модель з можливостями обробки природної мови могла б розшифрувати написану мову за частку часу.

Візьмімо, наприклад, геогліфи – доіспанські дизайни, вирізані в пустельному піску. Знадобився майже століття щоб відкрити 430 геогліфів Назки навколо плато Назка. З допомогою штучного інтелекту команда дослідників знайшла 303 нових геогліфів, майже подвоївши загальну кількість відомих геогліфів за шість місяців польових робіт.

Де знаходяться археологічні об’єкти

Нещодавно команда дослідників з університету Халіфи в Абу-Дабі використала штучний інтелект для ідентифікації ознак 5-тисячолітньої цивілізації під пісками пустелі Руб-ель-Халі, найбільшої пустелі світу. Оскільки вона розтягується на 250 000 квадратних миль, її дуже складно вивчати. Зміщення пісків та складні умови ускладнюють археологічні дослідження.

Команда дослідників використала високороздільні супутникові зображення та технологію синтетичного апертурного радару для виявлення похованих артефактів з космосу. Результати були подані в модель машинного навчання для обробки зображень та геопросторового аналізу, автоматизуючи розслідування. Цій підхід була точною до 50 сантиметрів, демонструючи свій потенціал.

Як штучний інтелект покращує розуміння минулих епох

Штучний інтелект також допомагає вченим краще зрозуміти, як функціонували стародавні цивілізації, даючи їм чіткіше вікно в минуле.

Симуляція давніх культурних настроїв

Майкл Варнум, керівник соціальної психології та асоційований професор університету штату Аризона, недавно співавтор статті, в якій пропонує використовувати генеративний штучний інтелект для симуляції давніх культурних настроїв.

Існуючі методи мають труднощі з розкриттям менталітету або поведінки довго померлих культур. Варнум каже, що люди в його галузі зазвичай використовують опосередковані дані, такі як дані архівів про рівні злочинності або розлучень, щоб вивести цінності та почуття людей. Однак цей підхід є опосередкованим та неточним. Його рішення полягає в тому, щоб навчити штучний інтелект аналізувати історичні тексти.

Однак, хоча штучний інтелект міг би вивести думку людей та їхні емоції з написаних записів, його висновки будуть спотворені. Історично, можливість читати та писати була рідкою. Варнум визнає, що будь-які висновки, створені штучним інтелектом, ймовірно, походять від освічених, вищого класу осіб. Оскільки соціальний клас впливає на психологію, аналіз не дасть цілком точного погляду на минуле.

Відновлення доіндустріальних звичаїв

Коли археологи відновлюють предмети з давніх поховань або напівзакопаних міст, завжди існує певна кількість здогадок. Навіть якщо вони знають точно, для чого щось було використано, вони можуть не бути в змозі визначити, як воно працює.

У 1970-х роках дослідники виявили поховання на бронзовому цвинтарі в Ірані. Вони знайшли найстарішу цілісну настільну гру, яку коли- nebuло знайдено, датовану 4 500 роками тому. Вона складалася з 27 геометричних фігур, 20 круглих просторів та чотирьох кубиків. Не було поховано жодної книги правил, тому вони могли тільки здогадуватися, як грати.

Штучний інтелект може відновити правила, повертаючи довго забуті настільні ігри. Проект Digital Ludeme робить саме це. Вже він охопив три часові періоди та дев’ять регіонів, зробивши майже 1 000 ігор знову грабельними. Сьогодні ці реконструкції доступні в Інтернеті для всіх, хто хоче зіграти.

Що ще можна вивчити з цих давніх культур?

Є ще багато чого можна вивчити з штучного інтелекту. Клинопис – одна з найбільш цікавих. Сьогодні вчені мають доступ до близько 5 мільйонів шумерських слів, мільйонів більше, ніж римляни залишили латиною. Багато з численних глиняних табличок, виявлених у регіоні, ще не розшифровано, а ще більше виявляються майже щодня.

Щоб прискорити процес, команда дослідників використовує штучний інтелект для з’єднання фрагментів табличок, складання частин для прискорення розшифровки. Вони також навчають його розшифровувати клинопис, який можуть розшифрувати лише небагато експертів. Швидкість алгоритмічної обробки могла б зробити цю технологію нескінченно швидшою за людей.

Ці нові знання могли б заповнити прогалини в історичних книгах. Хоча люди мають розгалужену культурну історію, багато регіонів залишаються не дослідженими, оскільки вони не мали технологій. З допомогою технік машинного навчання та генеративних моделей вони можуть мати глибше розуміння світу, отримуючи новий погляд на історію.

З допомогою штучного інтелекту у відкритті археологічних об’єктів, розшифровці давніх мертвих мов та перекладі давніх текстів, фахівці галузі могли б знайти нові книги, історичні розповіді, твори мистецтва та скарби. Ці знахідки могли б бути виставлені в музеї або допомогти нащадкам зв’язатися зі своїми предками.

Перспектива штучного інтелекту як археологічних інструментів

Штучний інтелект може розшифрувати давні мертві мови, виявити давні поховання та симулювати давні звичаї. Його висновки могли б опинитися в історичних книгах або музеях. Очевидно, що вчені повинні бути обережними. Хоча ця технологія потужна, упередженість, неточності та галюцинації не є рідкісними. Підхід “людина в циклі” міг би допомогти їм пом’якшити ці питання.