人工智能12 months ago
人工智能正在如何教导我们了解古代文明
虽然教导人类了解其古代文明看起来像是人工智能的一项奇怪工作，但它确实具有潜力。传统上，考古调查和破译工作一直是一项艰苦而乏味的任务。这项技术可以自动化或简化大部分流程，帮助人们以指数级的速度揭开更多关于过去的秘密。 为何需要人工智能来教导我们了解古代文明 口语或多或少是普遍的。纵观历史，书面语言则要罕见得多。已知最早的书写系统是楔形文字，它由苏美尔人于公元前3100年左右发明。有文字记载之前的雕刻图像可以追溯到公元前4400年，因此学者们有数千年的记录需要仔细研读和翻译。 此外还有象形文字、陶器、墓葬、建筑和雕像，每一件都承载着独特的故事。几个世纪以来，人类一直孜孜不倦地识别、破译和研究这些奇珍异宝。追寻、发现和成功的过程是值得的——甚至是激动人心的。然而，进展缓慢。有时，相关主题的材料极其稀少，造成了瓶颈。 如果研究人员不必等待呢？如果他们能将进度加快十倍呢？借助人工智能，这或许可能实现。一个先进的、专门构建的模型可以揭开隐藏了数千年的秘密。 机器学习模型的力量在于自动化和进化。由于它在处理新信息时会不断学习，因此可以随着研究或考古项目的进展而进化，有效地实现自我未来适应性。此外，它只需要最少的人工监督，并且可以独立行动，使其能够自行执行复杂的多步骤任务。 历史学家利用人工智能对前现代文化的了解 虽然现代人工智能相对较新，但科学家和考古学家已经用它来更多地了解前现代人类的生活地点和沟通方式。 消亡语言中的词汇 一个词根据作者的意图和文本的上下文可以有无数种含义。这使得破译工作变得复杂。即使是简单、无意义的短语也会变成复杂的谜题。笑话“时钟饿了会做什么？它会回去吃‘秒’（seconds，双关‘再来一份’）”就是一个很好的例子，因为它利用了双关语。在另一种语言中，它可能毫无意义。 过去，计算机程序难以处理这些细微差别。自然语言处理技术使用词性标注、分词和词形还原来识别单个语素。有了这个框架，算法就能掌握上下文和意义的复杂性，即使是对于早已消亡的语言也是如此。 通常，手动破译古代语言是一项费力且容易出错的任务。现在，一个具备自然语言处理能力的模型可以在极短的时间内解码书面语言。 以比喻性的地画——前哥伦布时期蚀刻在沙漠沙地上的图案——为例。人们花了近一个世纪的时间才在纳斯卡潘帕地区发现了430个纳斯卡地画。利用人工智能，一个研究团队在仅仅六个月的实地调查中发现了303个新的地画，几乎使已知总数翻了一番。 考古遗址的位置 最近，阿布扎比哈利法大学的一个研究团队利用人工智能，在世界上最大的沙漠——鲁卜哈利沙漠的沙丘下，识别出了一个拥有5000年历史的文明的迹象。由于该沙漠绵延超过25万平方英里，研究起来异常困难。流动的沙丘和恶劣的条件使考古调查变得复杂。 研究团队使用高分辨率卫星图像和合成孔径雷达技术从太空探测埋藏的文物。这些结果被输入到一个用于图像处理和地理空间分析的机器学习模型中，从而实现了调查的自动化。这种方法的精度在50厘米以内，展示了其潜力。 人工智能提升对过往时代理解的方式 人工智能也在帮助科学家更多地了解古代文明的运作方式，为他们提供了一个更清晰的窗口来观察过去。 模拟古代文化态度 亚利桑那州立大学社会心理学领域负责人兼副教授迈克尔·瓦努姆最近与人合著了一篇观点文章，提议使用生成式人工智能来模拟古代文化态度。 现有方法难以揭示早已消亡文化的心态或行为。瓦努姆表示，他所在领域的人们通常使用间接的替代指标，如关于犯罪水平或离婚率的档案数据，来推断人们的价值观和感受。然而，这种方法是间接且不准确的。他的解决方案是训练一个人工智能来分析历史文本。 然而，尽管人工智能可以从书面记录中推断人们的观点和情绪，但其见解将是片面的。从历史上看，读写能力一直很罕见。瓦努姆承认，任何人工智能生成的见解很可能来自受过教育的上层阶级个体。由于社会阶层会影响心理，这种分析无法提供完全准确的过去一瞥。 重建前现代习俗 每当考古学家从古代墓葬或半埋的城市中发掘出物品时，都涉及猜测。即使他们确切知道某物的用途，也可能无法确定其工作原理。 在20世纪70年代，研究人员在伊朗的一个青铜时代墓地中发现了一座坟墓。他们发现了迄今为止最古老的完整棋盘游戏，其历史可追溯到4500年前。它由27个几何棋子、20个圆形空间和四个骰子组成。没有规则手册随葬，所以他们只能猜测如何玩。 人工智能可以重现规则，让被遗忘已久的棋盘游戏重见天日。“数字卢德姆”项目正在做这件事。目前，它已经涵盖了三个时期和九个地区，使近1000种游戏再次可玩。如今，这些重建的游戏可以在线供任何人游玩。...
