Искусственный интеллект (ИИ) преобразует изучение древних текстов, от расшифровки надписей, недоступных в течение 2000 лет, до декодирования неизвестных иероглифов.
Изучение древних текстов долгое время было кропотливой задачей, зарезервированной для специалистов в области палеографии, лингвистики и истории. Однако ИИ революционизирует эту область благодаря своей способности обрабатывать огромные объемы данных и выявлять сложные закономерности.
Недавняя статья в журнале Nature обсуждает, как определенные модели ИИ ведут эту революцию, достигая беспрецедентных успехов в интерпретации древних текстов и становясь важными инструментами в исторических исследованиях.
Хотя вычислительные технологии для анализа текстов не новы, традиционные системы оптического распознавания символов (OCR) столкнулись с серьезными ограничениями при работе с древними текстами из-за нерегулярного почерка, износа материалов и уникальных лингвистических контекстов.
Прорыв произошел с появлением машинного обучения, отрасли ИИ, позволяющей алгоритмам учиться на данных, а не следовать заранее заданным правилам. Этот подход обучает системы на больших объемах данных, что позволяет им выявлять закономерности и делать предсказания. Однако даже этот метод имел ограничения, когда дело доходило до сильно фрагментированных текстов или языков, которые больше не используются.
С развитием глубокого обучения возможности значительно расширились. Эта техника использует искусственные нейронные сети, вдохновленные человеческим мозгом, для анализа данных с беспрецедентным уровнем сложности. В контексте древних текстов нейронные сети не только распознают буквы и слова, но и изучают лингвистические и культурные контексты, что повышает их точность и универсальность.
Примером этой эволюции является модель Pythia, разработанная специально для интерпретации древнегреческих надписей. Как утверждает журнал, Pythia была обучена на более чем 35 000 уже транскрибированных греческих надписях, что позволило ей изучить письменные паттерны и языковые структуры этого языка.
Таким образом, ИИ, применяемый к историческим текстам, способен сочетать несколько ключевых технологий, создавая комплексный и, что наиболее важно, эффективный инструмент для работы с трудными интерпретациями.
Современные технологии оптического распознавания и компьютерного зрения преодолели ограничения традиционных систем OCR. Эти инструменты не только распознают буквы и слова, но и могут анализировать физические характеристики текстов, такие как тип чернил, мазки кисти или следы износа на поверхности, что имеет решающее значение для интерпретации поврежденных документов или надписей на неровных материалах, таких как камень или керамика.
С другой стороны, генеративные модели и генеративные состязательные сети (GAN) представляют собой передовую технологию, использующую две нейронные сети, работающие вместе: одна генерирует гипотезы (например, недостающие слова или буквы), в то время как другая оценивает качество этих гипотез. Проще говоря, эти инструменты особенно полезны для восстановления неполных текстов, поскольку они могут предложить несколько решений на основе исторического и лингвистического контекста.
В случае древних текстов модели обработки естественного языка (NLP) также являются ключевым элементом. Они не только идентифицируют слова, но и анализируют значение предложений и их связь с культурным контекстом, что особенно полезно для перевода вымерших или плохо задокументированных языков, таких как финикийский и линейный А.
Таким образом, сочетание всех этих технологий оказывает глубокое влияние на множество областей археологии и истории. Тем не менее, одной из наиболее трансформированных областей является, безусловно, восстановление поврежденных манускриптов. Документы, которые ранее были невозможно прочитать из-за разрушения, такие как сожженный римский манускрипт, недоступный в течение 2000 лет, теперь могут быть проанализированы ИИ, который обнаруживает минимальные следы чернил и предлагает полные реконструкции.
Еще одной революционной и, возможно, одной из самых интересных приложений является декодирование мертвых языков. Традиционно этот процесс зависел от нахождения двуязычных текстов (таких как Розеттский камень) для установления опорных точек. Теперь, с помощью ИИ, модели могут напрямую анализировать тексты на неизвестных языках, выявляя грамматические и синтаксические паттерны без необходимости предварительных переводов.
В случае фрагментированных надписей, найденных на археологических раскопках, алгоритмы также могут восстанавливать недостающие слова с беспрецедентной точностью и искать новые исторические связи между, казалось бы, изолированными культурами. Таким образом, анализируя большие объемы данных, алгоритмы выявили неожиданные сходства между текстами различных цивилизаций, что свидетельствует о том, что многие из них были более взаимосвязаны, чем считалось ранее.