AI mở ra kỷ nguyên mới trong nghiên cứu cổ vật: Giải mã thành công cuộn giấy La Mã và chữ hình nêm cổ đại
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi cách nghiên cứu các văn bản cổ, giải mã những văn bản đã không thể đọc được trong nhiều thế kỷ. Từ việc giải mã các cuộn giấy La Mã bị cháy đến phân tích các tấm chữ hình nêm bị hư hại, các công cụ dựa trên AI đang tiết lộ thông tin mới về thế giới cổ đại. Bước tiến này cho phép các nhà nghiên cứu kiểm tra các kho lưu trữ lớn, xác định các văn bản chưa từng biết đến và tái tạo văn bản bị mất với độ chính xác chưa từng có. Các học giả giờ đây có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết, mở ra cơ hội trả lời những câu hỏi lịch sử mà trước đây không thể tiếp cận.
Đột phá trong việc giải mã Cuộn giấy Herculaneum
Theo nature.com, AI đã thành công trong việc tiết lộ phần lớn văn bản tiếng Hy Lạp. Các nhà khoa học máy tính Brent Seales từ Đại học Kentucky và những người tham gia cuộc thi có tên Vesuvius Challenge đã sử dụng mạng nơ-ron tiên tiến để phát hiện các mẫu mực trên các cuộn giấy mỏng manh. Theo Nature.com, bài dự thi đoạt giải tháng 2/2024 đã sử dụng mô hình TimeSformer, tiết lộ văn bản được cho là của một tác phẩm triết học Hy Lạp cổ đại. Federica Nicolardi, nhà nghiên cứu giấy cói tại Đại học Naples, mô tả khám phá này là một "khoảnh khắc lịch sử của ngành."
Ứng dụng trong các kho lưu trữ lịch sử khác
Các công cụ AI cũng đang được áp dụng cho nhiều bộ sưu tập lịch sử đa dạng. Các nhà nghiên cứu tại Hàn Quốc đang sử dụng mạng lưới dựa trên transformer để dịch các hồ sơ rộng lớn của triều đại Joseon, viết bằng chữ Hán. Hệ thống này đã đẩy nhanh việc dịch các hồ sơ nhà nước, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các xu hướng chính trị và văn hóa của thời đại. Tương tự, các sáng kiến như dự án Fragmentarium tại Đại học Ludwig-Maximilians đang sử dụng mạng nơ-ron để xác định các mảnh chữ hình nêm chồng chéo, phát hiện các dòng từ Sử thi Gilgamesh và một bài thánh ca về Babylon chưa từng biết đến.
Thách thức và triển vọng tương lai
Các mối quan ngại về độ chính xác và khả năng tiếp cận vẫn còn khi AI cho phép giải mã nhanh chóng các kho văn bản lớn. Các chuyên gia nhấn mạnh sự cần thiết của hợp tác liên ngành và dữ liệu mã nguồn mở để đảm bảo tính minh bạch và khả năng lặp lại. Brent Seales đã lưu ý với nature.com rằng sự thành công của AI trong các ứng dụng này nhấn mạnh vai trò của nó như một sự bổ sung cho chuyên môn của con người, cung cấp dữ liệu mà các chuyên gia có thể diễn giải và phân tích. Khi AI tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu dự đoán những đột phá trong việc giải mã các ngôn ngữ đã mất và khám phá các thư viện ngầm, có khả năng định hình lại hiểu biết về các nền văn minh cổ đại.