المحقق النصي الذي يسافر عبر الزمن: شقوق الذكاء الاصطناعي تفتح قبو المعرفة القديمة
بينما كان آلان تورينج يتصارع مع تعقيدات الشفرات الألمانية خلال الحرب العالمية الثانية، كانت "آلات الحوسبة" الرائدة الخاصة به مليئة بإمكانيات تتجاوز بكثير الذكاء في ساحة المعركة. وربما كان يكمن في دوائرها المعقدة الحلم الناشئ المتمثل في حل ألغاز اللغات المنسية، وإعطاء صوت للهمسات الصامتة للحضارات القديمة.
في ستينيات القرن الماضي، قام هيو كينيدي، عالم الرياضيات والفيزياء، بتطوير برنامج كمبيوتر مبكر قادر على تحديد المقاطع المتكررة وأنماط الكلمات في الأجهزة اللوحية الخطية ب. الخطي B هو نظام كتابة قديم تم استخدامه في اليونان القديمة. إنه نص مقطعي، مما يعني أن كل رمز يمثل مقطعًا لفظيًا وليس أحرفًا فردية.
ساعد هذا العمل الرائد في تحديد السمات النحوية التي لم تكن معروفة سابقًا وإلقاء الضوء على بنية اللغة. تم الآن فك رموز المزيد من المعلومات القيمة حول شبكات التجارة والممارسات الزراعية والمعتقدات الدينية والهياكل السياسية للحضارتين المينوية والميسينية.
مقيدًا بالقيود التكنولوجية في عصره، واجهت غزوة كينيدي الرائدة في فك الرموز المدعومة بالذكاء الاصطناعي عقبات هائلة. مع وجود مجموعة ضئيلة من البيانات، وأجهزة الكمبيوتر المبكرة التي تعمل مثل المحركات القديمة، وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي لا تزال في مهدها، لم يتمكن تحليله إلا من التعامل مع الطبقة السطحية من الأنماط والزخارف المتكررة. ظل النسيج النحوي المعقد والتلاعب الدقيق بالمعنى بعيد المنال بشكل محبط.
بعد عمله الرائد في الستينيات، شهد مجال تطبيق الذكاء الاصطناعي لفك رموز النصوص القديمة سلسلة من التطورات المثيرة، تغذيها التطورات في التكنولوجيا والأساليب المكررة.
مخطوطة فوينيتش، التي يكتنفها الغموض لعدة قرون، هي عبارة عن مخطوطة مصورة مكتوبة بخط غير معروف. تمتلئ صفحات المخطوطة البالغ عددها 240 صفحة تقريبًا برسوم توضيحية نابضة بالحياة تصور نباتات غريبة ومناظر طبيعية خيالية وشخصيات عارية تستحم في أحواض السباحة ورموزًا فلكية. على الرغم من التحليل المكثف، فإن غرض ومعنى النص والرسوم التوضيحية لا يزال غير واضح.
تم استخدام الشبكات العصبونية لتحليل النص الفريد للمخطوطة وتحديد الأنماط المتكررة.
حدد باحثون مثل جريج كوندراك الروابط المحتملة بين رموز فوينيتش والكلمات من اللغات الرومانسية مثل الإسبانية والإيطالية. يقترح آخرون ارتباطات بالمصطلحات الطبية والأوصاف العشبية، مشيرين إلى المحتوى المحتمل للمخطوطة.
كشفت الخوارزميات أيضًا عن أنماط ذات دلالة إحصائية داخل نص فوينيتش، مما يشير إلى نظام لغة منظم بدلاً من الرموز العشوائية.
تعد مخطوطات المايا قطعًا أثرية رائعة وفريدة من نوعها تقدم لمحة عن حياة حضارة المايا ومعتقداتها ومعارفها. هذه الكتب الثمينة المطوية واللحاء، والمعروفة أيضًا باسم libri lapilli، هي السجلات المكتوبة الوحيدة الباقية من حضارة أمريكا الوسطى التي كانت قوية ذات يوم.
لم يتبق سوى أربعة مخطوطات للمايا، سُميت على اسم المدن التي تم اكتشافها فيها في النهاية: دريسدن، ومدريد، وباريس، وغرولييه. تم تزيين المخطوطات بشكل جميل بألوان نابضة بالحياة وكتابة هيروغليفية معقدة، مما يجسد التطور الفني والفكري للمايا. إنها واحدة من النصوص الأكثر تعقيدًا والنصوص المجزأة التي لم يتم اكتشافها بعد.
على الرغم من أن الطريق طويل، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، تم تحديد الأنماط المتكررة في الحروف الرسومية، مما يشير إلى الهياكل النحوية والعلاقات بين الرموز. لقد أوضح الذكاء الاصطناعي الحسابات الفلكية وأنظمة التقويم داخل المخطوطات، مما ساعدنا على فهم ضبط الوقت وطقوس المايا.
وساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في اكتشاف أن بعض المخطوطات تسجل الأنساب الملكية والأحداث التاريخية، مما يوفر معلومات قيمة عن الهياكل السياسية والاجتماعية للمايا.
لعدة قرون، ظلت حضارة وادي السند، التي ازدهرت في الهند القديمة وباكستان حوالي 3300-1300 قبل الميلاد، محاطة بالغموض بسبب نصها الذي لم يتم فك شفرته. في عام 2016، استخدم فريق من الباحثين بقيادة راجيش راو في شركة IBM خوارزمية معقدة للتعلم العميق تسمى "Character RNN" لتحليل الآلاف من أقراص الطين في وادي السند. والمثير للدهشة أن الذكاء الاصطناعي الخاص بهم حدد الروابط بين رموز وادي السند وعائلة اللغات الدرافيديونية، المستخدمة في جنوب الهند اليوم. يتحدى هذا الاكتشاف الرائد الافتراض السائد سابقًا بأن سكان وادي السند يتحدثون لغة هندية أوروبية مثل اللغة السنسكريتية، مما يعيد كتابة فهمنا لأصولهم اللغوية وروابطهم الثقافية المحتملة مع مجتمعات درافيديون.
وفي حالة أخرى، قام العلماء في جامعة بازل في سويسرا بتطبيق خوارزميات معالجة الصور على أوراق البردي المجزأة من مصر البطلمية. أعاد الذكاء الاصطناعي الخاص بهم بناء الأقسام المفقودة من الوثائق، وكشف عن أجزاء غير معروفة سابقًا من أطروحة طبية، وشرح الممارسات الطبية القديمة والعلاجات العشبية. يعرض هذا النهج المبتكر قدرة الذكاء الاصطناعي على استعادة النصوص التاريخية التالفة واستكمالها، ويقدم لمحات عن المعرفة المفقودة.
والأمر الأكثر إثارة للاهتمام هو أن الباحثين استخدموا الذكاء الاصطناعي لتحليل مجموعة من الألواح الأدبية البابلية القديمة. كشفت الخوارزمية الخاصة بهم عن تعديلات ومراجعات طفيفة تم إجراؤها على فقرات معينة، مما يشير إلى حالات الرقابة أو التعديل المتعمد للنصوص الأصلية. يسلط هذا الاكتشاف الضوء على قدرة الذكاء الاصطناعي على كشف طبقات مخفية من المعنى والتلاعب داخل الوثائق التاريخية، مما يوفر فهمًا أعمق لديناميكيات السلطة والأجندات السياسية في المجتمعات القديمة.
هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتوسيع معرفتنا وتحدي تفسيراتنا للنصوص القديمة.
حقق التقدم الذي أحرزته السنوات الأخيرة في تطوير التكنولوجيا قفزة كبيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. توفر الأرشيفات الرقمية الضخمة للنصوص القديمة، بما في ذلك القطع الأثرية والنقوش المكتشفة حديثًا، للذكاء الاصطناعي أرضية تدريب أكثر ثراءً.
تم تطوير خوارزميات ونماذج متطورة لفك الأنماط والعلاقات المعقدة داخل البيانات، والكشف عن الهياكل والقواعد اللغوية المخفية في اللغات القديمة بشكل أكثر فعالية من الأساليب الإحصائية المبكرة.
من الآمن أن نقول إن أدوات الذكاء الاصطناعي ستعزز التعاون بين علماء الكمبيوتر واللغويين، وسيتم شرح الأسرار الموجودة في النصوص القديمة يومًا ما.