Будущее археологии: ИИ расшифровывает древние письмена

Искусственный интеллект все чаще используется для разгадывания тайн древних текстов, предлагая новый подход к чтению и толкованию исторических документов, которые ранее были неразборчивы.

От расшифровки обугленных римских свитков до чтения выцветших клинописных табличек, методы ИИ открывают двери в древние архивы, потенциально переписывая части истории. Недавний обзор в Nature освещает Проект Везувий, инициативу, использующую ИИ для чтения свитков из древней римской виллы в Геркулануме, засыпанной в результате извержения Везувия в 79 году н. э.

Свитки, обуглившиеся в результате извержения вулкана, было невозможно открыть без их повреждения. В течение веков ученые вынуждены были отказаться от попыток прочитать многие из этих текстов.

Однако теперь ИИ позволяет исследователям увидеть то, что скрыто за повреждениями. В октябре 2023 года папиролог Федерика Николарди получила изображение фрагмента папирусного свитка с видимыми греческими буквами, что стало прорывом, раскрывшим целые строки текста, недоступные для чтения на протяжении 2000 лет.

«Это было невероятно», — говорит Николарди. «Я подумала: ‘Так это действительно происходит'». Тогда она поняла, что папирология изменилась навсегда. «В тот момент, ты действительно думаешь: ‘сейчас я переживаю что-то, что станет историческим моментом для моей области'», — как сообщает Nature.

Этот прорыв является частью более широкого тренда, где нейронные сети ИИ применяются к ряду древних текстов, включая греческие, латинские и китайский оракульный костный скрипт.

Журнал Nature объясняет, что эти сети обучаются распознаванию образов на изображениях древних текстов, помогая исследователям восстановить пропущенные или поврежденные символы. Искусственный интеллект может анализировать тексты быстрее и точнее, чем человек, позволяя ученым обрабатывать большие объемы древних документов и потенциально определять образы, которые иначе могли бы остаться незамеченными.

Nature поясняет, что технология основана на моделях глубокого обучения, в частности, на сверточных нейронных сетях (CNNs) и рекуррентных нейронных сетях (RNNs).

CNN (сверточные нейронные сети) обрабатывают данные, представленные в виде сетки, например, изображения, что помогает распознаванию оптических символов. В то время как RNN (рекуррентные нейронные сети) обрабатывают последовательные данные, что идеально подходит для восстановления расшифрованных текстов. CNN используются для анализа визуальных данных, например, стертых букв, в то время как RNN предлагают пропущенные символы в исторических документах.

Важным шагом в развитии стала создание таких инструментов, как Ithaca, модель машинного обучения, разработанная для восстановления пропущенных частей древних надписей. Ithaca смогла восстановить пропуски в текстах с большей точностью, чем это могли бы сделать только специалисты-люди.

Журнал Nature сообщил, что в сочетании с человеческим мастерством, предложения модели еще больше улучшают процесс восстановления. Создатели Ithaca уверены, что такие AI модели могут преобразить подход ученых к изучению древних текстов.

Природа объясняет, что помимо отдельных проектов, ИИ также используется для работы с огромными архивами исторических данных.

Например, в Южной Корее исследователи используют ИИ для перевода записей династии Чосон, написанных на иероглифическом письме Ханджа. Переводы, выполненные с помощью ИИ, оказались более точными, чем ранее проведенные попытки, что подчеркивает потенциал ИИ в преобразовании исторических исследований.

Журнал Nature также сообщает, что ИИ активно применяется к языкам, по которым сохранились лишь неполные записи. Например, на Крите ИИ используется для восстановления пропущенного текста на микенских табличках, написанных линейным письмом B. Исследователи надеются расширить этот подход и расшифровать линейное письмо A, которое связано с линейным письмом B, но до сих пор не расшифровано.

Применение ИИ для чтения древних текстов все еще находится на ранних стадиях, но обещает стать мощным инструментом в раскрытии забытых историй. По мере того как технологии продолжают развиваться, ИИ может вскоре позволить исследователям получить доступ к огромным массивам исторических данных, которые ранее были недоступны, изменяя наше понимание древнего мира.