Искусственный интеллект открывает новую эру в изучении древних цивилизаций, предлагая инструменты для ускорения исследований, которые традиционно требовали кропотливого ручного труда и десятилетий работы. Технологии ИИ способны автоматизировать и оптимизировать многие аспекты археологических изысканий и дешифровки древних текстов, позволяя человечеству гораздо быстрее раскрывать тайны своего прошлого.
Потребность в таких технологиях обусловлена огромным объемом исторических данных и сложностью их анализа. Хотя устная речь является почти универсальной, письменность в истории человечества была гораздо более редким явлением. Древнейшая известная система письма, клинопись, появилась у шумеров около 3100 года до н. э., а дописьменные изображения на камнях датируются 4400 годом до н. э. Это оставляет ученым тысячи лет записей, требующих изучения и перевода. Кроме того, существуют глифы, керамика, захоронения, сооружения и статуи, каждый из которых несет свою уникальную историю. Веками исследователи занимались идентификацией, расшифровкой и изучением этих артефактов, но этот процесс был медленным, часто ограниченным малым количеством доступных специалистов или материалов.
Искусственный интеллект обещает радикально ускорить этот процесс. Специально разработанные модели ИИ могут помочь раскрыть секреты, скрытые тысячелетиями. Сила машинного обучения заключается в его способности к автоматизации и самообучению. Обрабатывая новую информацию, ИИ постоянно совершенствуется, адаптируясь к ходу исследовательского или археологического проекта. Он может выполнять сложные многоэтапные задачи автономно, требуя минимального контроля со стороны человека.
Несмотря на относительную новизну современных ИИ-технологий, ученые и археологи уже успешно применяют их для изучения древних культур. Одной из сложных задач является дешифровка языков. Одно слово может иметь множество значений в зависимости от контекста и намерений автора, что превращает даже простые фразы в головоломки. Например, игра слов в шутке о голодных часах, которые «возвращаются за секундами» (англ. «goes back for seconds»), может быть совершенно бессмысленной в другом языке. Раньше компьютерные программы с трудом справлялись с такими нюансами. Однако современные технологии обработки естественного языка (NLP) используют методы вроде тегирования частей речи, токенизации и лемматизации для распознавания отдельных морфем, позволяя алгоритмам понимать тонкости контекста и значения даже в давно мертвых языках. Модель с возможностями NLP способна декодировать древние письменные тексты значительно быстрее и с меньшим количеством ошибок, чем при ручной работе.
Ярким примером служат геоглифы Наски – доколумбовые рисунки, выгравированные в песках пустыни. Почти столетие ушло на обнаружение 430 таких геоглифов. С использованием ИИ исследовательская группа всего за шесть месяцев полевых работ нашла 303 новых изображения, почти удвоив их известное число.
Искусственный интеллект также помогает обнаруживать места древних поселений. Недавно команда исследователей из Университета Халифы в Абу-Даби применила ИИ для поиска признаков цивилизации возрастом 5000 лет под дюнами пустыни Руб-эль-Хали, крупнейшей песчаной пустыни мира. Ее огромная площадь (более 650 000 квадратных километров), движущиеся пески и суровые условия чрезвычайно затрудняют археологические исследования. Ученые использовали спутниковые снимки высокого разрешения и технологию радара с синтезированной апертурой для обнаружения скрытых артефактов из космоса. Полученные данные были обработаны моделью машинного обучения для анализа изображений и геопространственного анализа, что позволило автоматизировать поиск с точностью до 50 сантиметров.
Помимо поиска артефактов и дешифровки текстов, ИИ помогает ученым лучше понять образ жизни и мышление древних людей. Майкл Варнум, руководитель направления социальной психологии и доцент Университета штата Аризона, является соавтором статьи, в которой предлагается использовать генеративный ИИ для моделирования культурных установок прошлого. Он объясняет, что существующие методы с трудом реконструируют менталитет и поведение давно исчезнувших культур, часто полагаясь на косвенные данные, такие как статистика преступности или разводов, для выводов о ценностях и чувствах людей, что не всегда точно. Варнум предлагает обучать ИИ на анализе исторических текстов. Однако он признает, что такой подход имеет ограничения: поскольку в прошлом грамотность была привилегией образованных высших слоев общества, выводы ИИ будут отражать преимущественно их взгляды, не давая полной картины психологии всего общества.
ИИ также используется для реконструкции древних обычаев и занятий. Когда археологи находят предметы в древних захоронениях или полуразрушенных городах, им часто приходится догадываться об их назначении и способе использования. В 1970-х годах в Иране на кладбище Бронзового века была найдена старейшая из известных настольных игр возрастом 4500 лет, состоящая из 27 геометрических фигур, 20 круглых ячеек и четырех кубиков. Правил игры обнаружено не было. Проект Digital Ludeme использует ИИ для воссоздания правил давно забытых игр. Проект уже охватил три исторических периода и девять регионов, сделав почти 1000 игр снова доступными для всех желающих онлайн.
Огромный потенциал ИИ видится в работе с клинописью. Сегодня ученым доступно около 5 миллионов шумерских слов – значительно больше, чем оставили после себя римляне на латыни. Множество глиняных табличек еще не расшифровано, и новые находки появляются почти ежедневно. Исследователи используют ИИ для соединения фрагментов табличек, ускоряя процесс подготовки к дешифровке, а также обучают его непосредственно распознавать и переводить клинописные тексты, с чем могут справиться лишь немногие эксперты в мире. Скорость алгоритмической обработки может сделать этот процесс неизмеримо быстрее человеческих возможностей.
Новые знания, полученные с помощью ИИ, могут заполнить пробелы в учебниках истории и дать более глубокое понимание нашего прошлого, особенно в регионах, остававшихся малоизученными из-за технологических ограничений. Открытие новых текстов, исторических свидетельств, произведений искусства и сокровищ может обогатить музейные коллекции и помочь современным людям лучше узнать культуру своих предков.
Однако, несмотря на огромные перспективы ИИ как археологического инструмента, ученым следует действовать осторожно. Технологии ИИ не лишены недостатков: возможны предвзятость в данных, неточности и даже «галлюцинации» алгоритмов. Подход, при котором человек контролирует и проверяет результаты работы ИИ (human-in-the-loop), поможет минимизировать эти риски и обеспечить достоверность открытий.