В этом материале мы стремимся рассказать, как применение новейших цифровых разработок используется, чтобы раскрыть загадки прошедших эпох, привнося новые знания и проливая свет на то, как жили люди до нас. Искусственный интеллект (ИИ) привносит в археологию множество новых инструментов. Но исследователи «старины глубокой» должны быть осторожны в применении, так как полностью полагаться на него не стоит.
Эта новомодная разработка «цифрового разума» чаще всего рекламируется, как некое средство предсказания: «Какое слово должно идти следующим в этом предложении?.. Что потребители будут покупать следующей весной?.. Как можно улучшить этот код?..».
Но всё чаще нейронные сети также используются для проникновения в прошлое. В основном, делается это путём выявления закономерностей и взаимосвязей, которые оставались скрытыми на протяжении многих лет. И этот метод уже даёт некоторые удивительные результаты.
Интерпретация исторических данных
Понимание истории — это, по сути, попытка понять и интерпретировать данные. Одна из причин, по которой существует так много исторических перспектив, заключается в том, что существуют разные способы анализа доступной информации, которая сама по себе часто является неполной или лишена контекста. Вычислительные мощности сервера могут помочь прояснить прошлое в той мере, в какой этого не могут сделать исследователи-люди. Во-первых, искусственный разум может получать и анализировать разноплановые информационные потоки с гораздо большей скоростью. К тому же, процесс этот происходит масштабнее, чем этого может достичь даже армия историков-аналитиков. Несомненным плюсом является то обстоятельство, что делается это без предубеждений и предвзятых представлений, которые впоследствии влияют на человеческое восприятие.
Возможно, одно из самых новых применений ИИ в изучении истории — это способность устанавливать факты, которые, в противном случае, могли бы быть потеряны навсегда. Студент Университета Небраски недавно разработал алгоритм, способный обнаруживать буквы внутри свёрнутого свитка, обуглившегося в результате извержения вулкана, уничтожившего Помпеи в 79 году нашей эры. В тот день сотни такого рода документов были погребены под пеплом, и в наше время все попытки их раскрытия нанесли артефактам непоправимый ущерб.
Предварительно выполняется компьютерная томография документа, чтобы различить мельчайшие изменения между папирусом и высохшими чернилами, образующими символы и буквы. Однако эта трёхмерная модель, получаемая в результате сканирования, состоит из фрагментарных наслаивающихся изображений (особенно на старых свитках из папируса, где чернила были сделаны из древесного угля и воды — того же материала на основе углерода, что основа). Алгоритмы нейросети определяет букву или символ из фрагментированного изображения, давая исследованию новое представление о том, что по сути является «скрытой библиотекой» древних произведений.
Путешествие во времени
ИИ также может раскрывать более спокойную сторону истории — не великих лидеров, ключевые сражения или даже общие тенденции, которые сформировали нашу цивилизацию, а жизнь простых людей: что они ели, как они создавали вещи, что руководило их поведением. В недавней статье в журнале «Technology Review» освещался проект под названием «Венецианская машина времени», целью которого является реконструкция социального устройства в этом городе-государстве. Делалось это путём обработки тысяч оцифрованных записей с помощью глубокого машинного обучения и специально разработанных алгоритмов.
Многие записи никогда не исследовались историками, но мощные сервера центра обработки данных обнаруживают и упорядочивают все известные связи между людьми и их деятельностью. Далее, посредством высокоскоростного интеллектуального анализа, результаты дополняются теми связями, которые были в реальности, но отсутствуют в записях. Таким образом, можно надеяться, что возникнет всеобъемлющая картина средневекового венецианского общества и жизни разных слоёв населения.
Однако некоторые критики подвергают сомнению обоснованность этого метода, учитывая, что любой вид анализа требует определённых предположений, чтобы прийти к правильному выводу. В конце концов, ИИ хорош настолько, насколько обширны «скармливаемые» ему наборы данных и точны его алгоритмы. Поэтому есть вероятность множества вопросов о достоверности результатов воссоздания прошлого. Скептики также сомневаются, что предубеждения и предвзятые представления разработчиков не проникли в алгоритмы. В лучшем случае ИИ может определить связи между двумя точками данных, но пока не сможет определить, является ли эта связь значимой. Хотя работы в этом направлении ведутся.
Раскрытие неявного
Даже недавнее прошлое может стать более ясным. Часто крупные исторические события затмевают менее известные, но всё же весьма важные события, происходившие в то же время.
В качестве примера можно привести начало Первой мировой войны, которая доминировала в заголовках во второй половине 1910-х годов и оказала огромное влияние на развитие цивилизации по сей день. Но глубокий анализ новостных потоков на протяжении всего периода конфликта, показал, что в 1916 году её перевесило другое событие, широко освещавшееся не только в СМИ североамериканского континента: преследование военизированных формирований Панчо Вильи после нападения на штат Нью-Мексико.
Чтобы прийти к такому выводу, модель ИИ учитывала не просто слова или фразы, но и менее осязаемые идентификаторы, такие как размер и расположение заголовков, аннотаций и т. п. Алгоритм также сгруппировал истории вместе, чтобы обеспечить контекст для текущих событий. Удивительно, но одной из самых сложных задач стало игнорирование рекламы в изданиях (из-за разности их форматов и явных признаков). В конечном итоге был создан набор данных, содержащий несколько миллионов статей, который теперь можно использовать для выявления скрытых элементов исторических событий, социального/культурного развития, а также изменений в языке, тоне, мировоззрении и множестве других факторов.
Ожившие портреты
Ещё один способ, которым ИИ может помочь в изучении и понимании истории — это визуализация великих людей прошлого. Не секрет, что нейросети уже умеют создавать фотореалистичные изображения исторических личностей на основе картин, скульптур и других изображений из современных или посмертных источников.
Хотя этот процесс и субъективен, он даёт представление о том, как могли бы выглядеть египетские фараоны, военачальники, короли и королевы, если бы они были живы сегодня. Но насколько эти сформированные портреты достоверны – никто толком пока тоже не знает. Следующим шагом является применение манипуляций с изображениями, обработки естественного языка (NLP) и других форм искусственного интеллекта, чтобы превратить фотографии в визуальные аватары, которые могут помочь учащимся в образовательных программах.
Однако, ошибочно думать, что ИИ, наконец, выдвинет на первый план окончательную интерпретацию истории. По своей природе история является весьма динамичной, изменяющейся и не всегда достоверной дисциплиной, в которой каждое поколение применяет собственное понимание прошлого. Достаточно вспомнить известную фразу о том, что «историю пишут победители». Многие археологи и историки с этим не согласятся, так как всё время открываются новые артефакты и «всплывают» новые документы. Но голоса учёных очень слабы в огромных потоках сформированных трендов. Возможно, что искусственный интеллект поможет восстановить многие факты в трактовке истины, а не привычек и предпочтений победителей.
