고대 문명에 대해 인간에게 가르치는 반면 인공 지능의 이상한 일처럼 보일 수 있지만 잠재력이 있습니다. 전통적으로 고고 학적 조사와 해독은 힘들게 지루했습니다. 이 기술은 많은 프로세스를 자동화하거나 간소화하여 사람들이 과거에 대해 지수 비율로 더 많은 것을 발견 할 수 있도록 도와줍니다.
AI가 고대 문명에 대해 가르치는 데 필요한 이유
말하는 언어는 다소 보편적입니다. 역사를 통해 서면 언어는 훨씬 드물었습니다. 최초의 알려진 글쓰기 시스템은 Coneiform입니다 기원전 3100 년경에 발명되었다. 수메르 사람들에 의해. 예비 조각 된 조각 이미지는 기원전 4400 년으로 거슬러 올라갑니다. 따라서 학계는 수천 년 동안의 기록을 쏟아 부어 번역 할 수 있습니다.
글리프, 도자기, 무덤, 구조 및 조각상도 각각 독특한 이야기가 있습니다. 수세기 동안 인간은이 호기심을 화려하게 식별하고 해독하며 조사했습니다. 추구, 발견 및 성공은 보람이 있습니다. 그러나 진보는 느립니다. 때로는 매우 적은 수의 주제가 존재하여 병목 현상을 만듭니다.
연구원들이 기다릴 필요가 없다면 어떻게해야합니까? 그들이 진보를 10 배로 가속화 할 수 있다면 어떨까요? AI를 사용하면 가능할 수 있습니다. 진보되고 목적으로 지어진 모델은 수천 년 동안 숨겨진 비밀을 발견 할 수 있습니다.
기계 학습 모델의 힘은 자동화와 진화에 있습니다. 새로운 정보를 처리함에 따라 학습하기 때문에 연구 또는 고고 학적 프로젝트가 진행됨에 따라 발전 할 수 있으며, 효과적으로 미래 방지 자체. 더욱이, 그것은 최소한의 인간 감독이 필요하며 독립적으로 행동 할 수 있으므로 복잡한 멀티 스텝 과제를 자체적으로 수행 할 수 있습니다.
역사가들이 AI를 사용한 사령관 문화에 대해 배운 것
현대 AI는 비교적 새로운 것이지만 과학자와 고고학자들은 이미이를 사용하여 유명한 사람들이 살았던 곳과 의사 소통 방식에 대해 더 많이 배우고 있습니다.
오랜 언어로 된 단어
한 단어는 저자의 의도와 구성의 맥락에 따라 수많은 의미를 가질 수 있습니다. 이것은 해독을 복잡하게 만듭니다. 단순하고 무의미한 문구조차도 복잡한 퍼즐이됩니다. 농담 “배가 고프면 시계는 무엇을합니까? 몇 초로 돌아갑니다”는 단어의 연극이기 때문에 좋은 예입니다. 다른 언어에서는 의미가 없을 수 있습니다.
과거에는 컴퓨터 프로그램이 이러한 뉘앙스를 우연히 발견했습니다. 자연어 처리 기술 부품 태그를 사용합니다개별 형태소를 인식하기위한 토큰 화 및 레마 화. 이 프레임 워크를 통해 알고리즘은 컨텍스트와 의미의 복잡성을 장기 언어로도 파악할 수 있습니다.
일반적으로 고대 언어를 수동으로 해독하는 것은 힘들고 오류가 발생하기 쉬운 작업이었습니다. 이제 NLP 기능을 갖춘 모델은 필수의 일부로 서면 언어를 디코딩 할 수 있습니다.
예를 들어, 사막 모래에 새겨진 콜럼버스 전 디자인 (콜럼버스 전 디자인)을 가져 가십시오. 거의 1 세기가 걸렸습니다 430 나즈카 지오 글 리그를 발견합니다 나즈카 팜파 주변. 연구팀은 AI를 사용하여 303 개의 새로운 팀을 발견하여 현장 조사 후 6 개월 만에 총 알려진 수를 거의 두 배로 늘 렸습니다.
고고 학적 유적지
최근 아부 다비에있는 칼리파 대학 (Khalifa University)의 연구팀은 AI를 사용하여 세계 최대의 사막 인 Rub al-Khali의 모래 언덕 아래에 5,000 년 된 문명의 징후를 식별했습니다. 그 이후로 250,000 평방 마일 이상 뻗어 있습니다공부하기가 어렵습니다. 모래와 가혹한 조건을 이동하면 고고 학적 조사가 복잡해집니다.
연구팀은 고해상도 위성 이미지와 합성 조리개 레이더 기술을 사용하여 우주에서 묻힌 인공물을 감지했습니다. 이러한 결과는 이미지 처리 및 지리 공간 분석을위한 기계 학습 모델로 공급되어 조사를 자동화했습니다. 이 접근법 50 센티미터 이내에 정확했습니다그 잠재력을 보여줍니다.
AI가 과거 시대에 대한 이해를 향상시키는 방법
AI는 또한 과학자들이 고대 문명의 기능에 대해 더 많이 이해하도록 돕고 과거에 대한 명확한 창을 제공합니다.
고대 문화적 태도를 시뮬레이션합니다
애리조나 주립 대학교의 사회 심리학 영역 책임자이자 부교수 인 마이클 바 럼 (Michael Varnum)은 최근 고대 문화적 태도를 시뮬레이션하기 위해 생성 AI를 사용하는 의견을 공동 저술했습니다.
기존의 방법은 오랜 문화의 정신이나 행동을 밝히기 위해 노력하고 있습니다. 바르 넘은 자신의 분야에있는 사람들을 말합니다 일반적으로 간접 프록시를 사용하십시오 범죄 수준 또는 이혼 률에 대한 보관 데이터와 마찬가지로 사람들의 가치와 감정을 유추합니다. 그러나이 접근법은 간접적이고 부정확합니다. 그의 해결책은 AI를 훈련시키기 위해 역사적 텍스트를 분석하는 것입니다.
그러나 AI는 서면 기록에서 사람들의 의견과 감정을 유추 할 수 있지만 통찰력은 왜곡 될 것입니다. 역사적으로 읽고 쓰는 능력은 드물었습니다. Varmum은 AI 생성 통찰력이 교육받은 상류층 개인으로부터 나올 가능성이 높다는 것을 인정합니다. 사회 계급은 심리학에 영향을 미치기 때문에 분석은 과거를 완전히 정확하게 엿볼 수 없습니다.
전직 관습 재건
고고학자들이 고대 매장지 나 반 매장 도시에서 물건을 회수 할 때마다 추측이 관련됩니다. 그들이 무엇을 사용했는지 정확히 알고 있더라도 그것이 어떻게 작동하는지 결정할 수 없을 수 있습니다.
1970 년대에 연구원들은이란의 청동기 시대 묘지에서 무덤을 발굴했습니다. 그들 가장 오래된 온전한 보드 게임을 찾았습니다 4,500 년으로 거슬러 올라가는 것을 발견 한 적이 있습니다. 27 개의 기하학적 조각, 20 개의 원형 공간 및 4 개의 주사위로 구성되었습니다. 규칙 책은 묻히지 않았으므로 연주 방법 만 추측 할 수있었습니다.
일체 포함 규칙을 재현 할 수 있습니다오랫동안 잊혀진 보드 게임을 다시 가져옵니다. Digital Ludeme 프로젝트는 바로 그 일을하고 있습니다. 이미 3 개의 기간과 9 개 지역에 걸쳐 있습니다. 거의 1,000 개의 게임을 플레이 할 수 있습니다 다시. 오늘날, 이러한 재구성은 누구나 플레이 할 수있는 온라인으로 제공됩니다.
이 고대 문화에서 무엇을 배울 수 있습니까?
AI에서 배우기에는 여전히 훨씬 더 남아 있습니다. Coneiform은 가장 흥미로운 것 중 하나입니다. 오늘날 학자들은 주변에 접근 할 수 있습니다 5 백만 명의 수메르어 단어로마인보다 수백만 명이 라틴어로 떠났습니다. 이 지역에서 발견되지 않은 수많은 점토 정제는 아직 해독되지 않았으며 거의 매일 더 많이 발굴됩니다.
프로세스를 간소화하기 위해 연구팀은 AI를 사용하여 태블릿 조각에 가입하여 부품을 결합하여 해독을 가속화합니다. 그들은 또한 소수의 전문가만이 할 수있는 해독을 해독하기 위해 훈련하고 있습니다. 알고리즘 처리 속도는이 기술이 인간보다 무한히 빠르게 만들 수 있습니다.
이 새로운 지식은 역사 책의 격차를 메울 수 있습니다. 인간은 광범위한 문화사를 가지고 있지만 많은 지역은 기술이 없었기 때문에 탐구되지 않은 채 남아 있습니다. 기계 학습 기술과 생성 모델을 통해 세상에 대한 더 깊은 이해를 가질 수 있으며 역사에 대한 새로운 관점을 얻을 수 있습니다.
AI의 고고 학적 유적지를 발견하고, 장기적인 언어를 해독하고 고대 텍스트를 번역하는 데 도움이되는 업계 전문가들은 새로운 책, 역사적 기록, 예술 작품 및 보물을 찾을 수 있습니다. 이러한 발견은 박물관에 표시되거나 후손이 조상과 연결하도록 도와 줄 수 있습니다.
고고 학적 도구로서 AI 솔루션의 미래 전망
AI는 장기적인 언어를 해독하고, 고대 매장지를 찾고, 고대 관행을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 그 발견은 역사 책이나 박물관에서 끝날 수 있습니다. 물론 학자들은 신중하게 밟아야합니다. 이 기술은 강력하지만 편견, 부정확성 및 환각은 드문 일이 아닙니다. 인간의 루프 접근 방식은 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
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