AI Deciphers Ancient Cuneiform Tablets, Revolutionizing Historical Research
نظرة سريعة
AI system Palaeographicum analyzes millions of cuneiform characters from ancient Near Eastern tablets, drastically reducing the time and effort required for reconstruction and dating, previously a manual and arduous task.
ملخص مُنشأ بالذكاء الاصطناعي
لماذا يهم
Cuneiform writing, used in the 3rd millennium BC in the Near East, involved inscribing wedge-shaped symbols on wet clay. Thousands of these tablets, fragmented and scattered globally, posed a significant challenge for researchers trying to reconstruct ancient texts.
وقبل آلاف السنين، وتحديدا في الألفية الثالثة قبل الميلاد، استخدمت حضارات متقدمة في الشرق الأدنى نظاما للكتابة يعرف بالكتابة المسمارية، حيث كانت تنقش رموز على شكل إسفين في الطين الرطب باستخدام قلم من القصب، ثم تجفف الألواح لتصبح سجلا دائما.
عبقرية سابقة للزمن.. دراسة تكشف سر صمود الهرم الأكبر بمصر أمام الزلازل لأكثر من 4600 عام
واليوم، وبعد مرور نحو 3500 عام على صنع بعض هذه الألواح في منطقة الأناضول بتركيا، أصبح الذكاء الاصطناعي الأداة الأقدر على فك أسرارها.
وهذه الألواح الطينية، التي كان يصل عدد شظاياها المعروفة إلى 30 ألف قطعة، تعرضت للتكسر والتوزع في متاحف مختلفة حول العالم، ما جعل مهمات الباحثين في دراسات الشرق الأدنى القديم شاقة للغاية، حيث كانوا يحاولون إعادة تجميع هذه الشظايا يدويا لاستعادة نصوص كاملة تمنحهم لمحة عن حياة البشر قبل آلاف السنين. لكن فريقا بحثيا من جامعة فورتسبورغ وأكاديمية العلوم والآداب في ماينتس بألمانيا تمكن من تغيير هذه المعادلة تماما.
وعلى مدار سنوات، طور الفريق مجموعة من الأدوات الرقمية، كان آخرها نظام يدعى "باليوغرافيكوم" (Palaeographicum). وهذا النظام يعتمد على الذكاء الاصطناعي القادر على تحليل صور رقمية لأكثر من خمسة ملايين حرف مسماري موثقة في 70 ألف صورة فوتوغرافية.
بعد 1200 عام.. اكتشاف سر مروع داخل جرة حجرية عملاقة في لاوس
ويقوم النظام بعزل الأحرف الفردية، ومقارنتها بقاعدة بيانات ضخمة، ثم تنظيمها في جداول صورية لتحديد أوجه التشابه والاختلاف.
والسر في ذلك هو أن شكل كل علامة مسمارية يكشف أسلوب خط يد الكاتب الذي نقشها، فالكتابة المسمارية، رغم أنها كانت تنقش بالضغط على الطين وليس بالحبر، إلا أن الأساليب الشخصية كانت واضحة، فبعض الكتبة كانوا يسحبون القلم بشكل حاد تاركين زخرفات، وآخرون كانوا يتباعدون بعلاماتهم بطرق مميزة.
ما الفرق الذي أحدثه هذا النظام؟
الفرق هائل من حيث الوقت والدقة، كما يشرح الخبراء. فمقارنة خط اليد عبر خمس شظايا ألواح طينية كانت تستغرق ثلاثة أيام كاملة من العمل الشاق بالعين المجردة، والآن يتم إنجازها في خمس دقائق فقط. وهذا التقدم، كما يقول البروفيسور دانييل شويمر، رئيس قسم دراسات الشرق الأدنى القديم: "يغير عملنا بشكل جذري ويوفر علينا آلاف الساعات".
بعد ألفي عام من وفاته.. اكتشاف هوية صاحب "الحقيبة الغامضة" في "حديقة الهاربين" في بومبي
وإضافة إلى ذلك، يساعد النظام في تأريخ الشظايا بدقة أكبر، لأن الألواح الحثية نادرا ما تحتوي على تواريخ مكتوبة، فيضطر الباحثون للاعتماد على التغيرات في أساليب الخط عبر الزمن (وهو ما يعرف بعلم الأنساب الخطي) لتقدير عمر النص. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي في تسريع هذه المقارنات المعقدة.
ولا يقف الفريق عند هذا الحد، بل يطمح إلى تدريب الذكاء الاصطناعي على التعرف التلقائي على خط يد كل كاتب على حدة. وهذه المهمة صعبة لأن الكاتب الواحد كان يغير خطه حسب الظروف، فيكون أكثر دقة عندما يكون في مكان هادئ، وأسرع وأقل رسمية عندما يكون في الميدان يكتب تقارير سريعة.
لكن إذا تحقق هذا الهدف، يقول البروفيسور شويمر: "سنتمكن من الحصول على صورة أفضل لما أنتجه الكتبة على مدار حياتهم المهنية، ويمكننا تجميع تاريخ اجتماعي لثقافة الكتابة الحثية بأكملها".
جدير بالذكر أن النظام ما يزال قيد التحسين المستمر، حيث يعيد الفريق تدريب الذكاء الاصطناعي باستمرار بناء على ملاحظات المستخدمين.
ما الذي يجب مراقبته
توقعات الذكاء الاصطناعي — احتمالات وليست حقائق
The AI will be trained to automatically recognize the handwriting of individual scribes.
محتمل · المدى المتوسط
A better picture of scribes' professional lives and the social history of Hittite writing culture will be obtained.
مرجح · المدى الطويل
أسئلة مفتوحة
- What is the potential for this AI to decipher other ancient scripts?
- How will the continuous training of the AI impact its accuracy and capabilities?
- What specific historical insights are expected to be gained from the fully reconstructed texts?
- What are the long-term implications for the field of digital humanities?
