AI Đang Dạy Chúng Ta Điều Gì Về Các Nền Văn Minh Cổ Đại

Mặc dù việc dạy con người về các nền văn minh cổ đại của họ có vẻ là một công việc kỳ lạ đối với trí tuệ nhân tạo, nhưng nó lại có tiềm năng. Theo truyền thống, các cuộc khảo sát khảo cổ học và giải mã đã là những quá trình tỉ mỉ, vất vả. Công nghệ này có thể tự động hóa hoặc hợp lý hóa phần lớn quy trình, giúp con người khám phá thêm về quá khứ với tốc độ theo cấp số nhân.

Tại Sao Cần AI Để Giảng Dạy Về Các Nền Văn Minh Cổ Đại

Ngôn ngữ nói ít nhiều mang tính phổ quát. Trong suốt lịch sử, ngôn ngữ viết lại hiếm hơn nhiều. Hệ thống chữ viết sớm nhất được biết đến là chữ hình nêm, được phát minh vào khoảng năm 3100 trước Công nguyên bởi người Sumer. Các hình ảnh chạm khắc thời tiền văn tự có niên đại xa tới năm 4400 trước Công nguyên, vì vậy giới học giả có hàng nghìn năm hồ sơ để nghiên cứu và dịch thuật. Ngoài ra còn có các chữ tượng hình, đồ gốm, ngôi mộ, công trình kiến trúc và tượng, mỗi thứ đều mang một câu chuyện độc đáo. Trong nhiều thế kỷ, con người đã tỉ mỉ xác định, giải mã và điều tra những điều kỳ thú này. Việc theo đuổi, khám phá và thành công rất đáng giá — thậm chí là ly kỳ. Tuy nhiên, tiến độ rất chậm. Đôi khi, số lượng chủ đề tồn tại cực kỳ ít, tạo ra các nút thắt cổ chai. Điều gì sẽ xảy ra nếu các nhà nghiên cứu không phải chờ đợi? Điều gì sẽ xảy ra nếu họ có thể đẩy nhanh tiến độ lên gấp mười lần? Với AI, điều đó có thể khả thi. Một mô hình tiên tiến, được xây dựng cho mục đích cụ thể có thể khám phá những bí mật đã bị che giấu hàng nghìn năm. Sức mạnh của mô hình học máy nằm ở khả năng tự động hóa và tiến hóa. Vì nó học hỏi khi xử lý thông tin mới, nó có thể tiến hóa khi các dự án nghiên cứu hoặc khảo cổ học tiến triển, từ đó tự bảo vệ mình cho tương lai một cách hiệu quả. Hơn nữa, nó đòi hỏi sự giám sát tối thiểu của con người và có thể hoạt động độc lập, cho phép nó thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước phức tạp một mình.

Những Gì Các Nhà Sử Học Đã Học Được Về Các Nền Văn Hóa Tiền Hiện Đại Bằng AI

Mặc dù AI hiện đại còn tương đối mới, các nhà khoa học và khảo cổ học đã sử dụng nó để tìm hiểu thêm về nơi sinh sống và cách giao tiếp của người tiền hiện đại.

Từ Ngữ Trong Các Ngôn Ngữ Đã Tuyệt Chủng Từ Lâu

Một từ có thể có vô số nghĩa tùy thuộc vào ý định của tác giả và ngữ cảnh của tác phẩm. Điều này làm phức tạp việc giải mã. Ngay cả những cụm từ đơn giản, vô nghĩa cũng trở thành những câu đố phức tạp. Câu đùa “Đồng hồ làm gì khi đói? Nó quay lại lấy giây” là một ví dụ tuyệt vời vì nó là một cách chơi chữ. Trong một ngôn ngữ khác, nó có thể vô nghĩa. Trong quá khứ, các chương trình máy tính thường vấp phải những sắc thái này. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng gắn thẻ từ loại, tách từ và lemmatization để nhận dạng các hình vị riêng lẻ. Với khuôn khổ này, một thuật toán có thể nắm bắt được những phức tạp của ngữ cảnh và ý nghĩa, ngay cả trong các ngôn ngữ đã tuyệt chủng từ lâu. Thông thường, việc giải mã thủ công các ngôn ngữ cổ đại là một nhiệm vụ vất vả và dễ mắc lỗi. Giờ đây, một mô hình có khả năng NLP có thể giải mã ngôn ngữ viết chỉ trong một phần nhỏ thời gian. Lấy ví dụ về các hình vẽ địa chất hình tượng — những thiết kế thời tiền Colombo được khắc trên cát sa mạc. Phải mất gần một thế kỷ để phát hiện ra 430 hình vẽ địa chất Nazca xung quanh Nazca Pampa. Sử dụng AI, một nhóm nghiên cứu đã tìm thấy 303 hình mới, gần như tăng gấp đôi tổng số lượng đã biết chỉ trong vòng sáu tháng khảo sát thực địa.

Các Địa Điểm Khảo Cổ Học Ở Đâu

Gần đây, một nhóm nghiên cứu từ Đại học Khalifa ở Abu Dhabi đã sử dụng AI để xác định các dấu hiệu của một nền văn minh 5.000 năm tuổi bên dưới các đụn cát của Rub al-Khali, sa mạc lớn nhất thế giới. Vì nó trải dài hơn 250.000 dặm vuông, nên việc nghiên cứu nó nổi tiếng là khó khăn. Cát di chuyển và điều kiện khắc nghiệt làm phức tạp các cuộc khảo sát khảo cổ học. Nhóm nghiên cứu đã sử dụng hình ảnh vệ tinh độ phân giải cao và công nghệ radar khẩu độ tổng hợp để phát hiện các hiện vật bị chôn vùi từ không gian. Những kết quả đó được đưa vào một mô hình học máy để xử lý hình ảnh và phân tích không gian địa lý, tự động hóa cuộc điều tra. Cách tiếp cận này có độ chính xác trong vòng 50 cm, chứng tỏ tiềm năng của nó.

Các Cách AI Đang Cải Thiện Sự Hiểu Biết Về Các Thời Đại Đã Qua

AI cũng đang giúp các nhà khoa học hiểu thêm về cách thức hoạt động của các nền văn minh cổ đại, mang lại cho họ một cái nhìn rõ ràng hơn về quá khứ.

Mô Phỏng Thái Độ Văn Hóa Cổ Đại

Michael Varnum, trưởng lĩnh vực tâm lý học xã hội và phó giáo sư tại Đại học Bang Arizona, gần đây đã đồng tác giả một bài báo ý kiến đề xuất sử dụng AI tạo sinh để mô phỏng thái độ văn hóa cổ đại. Các phương pháp hiện có gặp khó khăn trong việc khám phá tâm lý hoặc hành vi của các nền văn hóa đã tuyệt chủng từ lâu. Varnum nói rằng những người trong lĩnh vực của ông thường sử dụng các đại diện gián tiếp như dữ liệu lưu trữ về mức độ tội phạm hoặc tỷ lệ ly hôn để suy ra giá trị và cảm xúc của con người. Tuy nhiên, cách tiếp cận này là gián tiếp và không chính xác. Giải pháp của ông là huấn luyện một AI để phân tích các văn bản lịch sử. Tuy nhiên, mặc dù AI có thể suy ra ý kiến và cảm xúc của con người từ các hồ sơ bằng văn bản, nhưng những hiểu biết của nó sẽ bị bóp méo. Trong lịch sử, khả năng đọc và viết rất hiếm. Varmum thừa nhận bất kỳ hiểu biết nào do AI tạo ra có thể sẽ đến từ các cá nhân có học thức, thuộc tầng lớp thượng lưu. Vì giai cấp xã hội ảnh hưởng đến tâm lý, phân tích sẽ không cung cấp một cái nhìn hoàn toàn chính xác về quá khứ.

Tái Tạo Phong Tục Tiền Hiện Đại

Bất cứ khi nào các nhà khảo cổ học thu hồi các vật thể từ các địa điểm chôn cất cổ đại hoặc các thành phố bị chôn vùi một nửa, đều có sự phỏng đoán. Ngay cả khi họ biết chính xác một thứ được sử dụng để làm gì, họ có thể không thể xác định cách nó hoạt động. Vào những năm 1970, các nhà nghiên cứu đã khai quật một ngôi mộ trong một nghĩa trang thời Đồ Đồng ở Iran. Họ đã tìm thấy trò chơi bàn cổ nhất còn nguyên vẹn từng được phát hiện, có niên đại 4.500 năm. Nó bao gồm 27 mảnh hình học, 20 ô tròn và bốn con xúc xắc. Không có sách hướng dẫn luật chơi nào được chôn theo, vì vậy họ chỉ có thể đoán cách chơi. AI có thể tái tạo các quy tắc, mang lại những trò chơi bàn từ lâu đã bị lãng quên. Dự án Digital Ludeme đang làm điều đó. Cho đến nay, nó đã bao trùm ba thời kỳ và chín khu vực, làm cho gần 1.000 trò chơi có thể chơi được một lần nữa. Ngày nay, những bản tái tạo này có sẵn trực tuyến cho bất kỳ ai chơi.

Có Thể Học Được Gì Thêm Từ Các Nền Văn Hóa Cổ Đại Này?

Vẫn còn nhiều điều cần học hỏi từ AI. Chữ hình nêm là một trong những thứ thú vị nhất. Ngày nay, giới học giả có thể tiếp cận khoảng 5 triệu từ Sumer, nhiều hơn hàng triệu so với những gì người La Mã để lại bằng tiếng Latinh. Nhiều trong số vô số phiến đất sét được khai quật trong khu vực vẫn chưa được giải mã, và hầu như ngày nào cũng có thêm những phiến mới được khai quật. Để hợp lý hóa quy trình, nhóm nghiên cứu sử dụng AI để ghép các mảnh vỡ của phiến đất sét, lắp ráp các phần lại với nhau để đẩy nhanh việc giải mã. Họ cũng đang huấn luyện nó giải mã chữ hình nêm, điều mà chỉ một số ít chuyên gia có thể làm được. Tốc độ xử lý thuật toán có thể khiến công nghệ này nhanh hơn con người vô hạn. Kiến thức mới này có thể lấp đầy những khoảng trống trong sách lịch sử. Mặc dù con người có một lịch sử văn hóa rộng lớn, nhiều khu vực vẫn chưa được khám phá vì họ chưa có công nghệ. Với các kỹ thuật học máy và mô hình tạo sinh, họ có thể hiểu sâu hơn về thế giới, đạt được một góc nhìn mới về lịch sử. Với sự trợ giúp của AI trong việc