Arkeolojinin Geleceği: Yapay Zeka Antik Yazıları Çözüyor

AI, antik metinlerin gizemlerini çözmek için giderek daha fazla kullanılıyor. Daha önce çözülemeyen tarihi belgeleri okuma ve yorumlama konusunda yeni bir yaklaşım sunuyor.

Yanmış Roma parşömenlerini çözümlemekten solgun çivi yazısı tabletleri okumaya kadar, AI teknikleri eski arşivlere kapılar açıyor, tarihin belirli bölümlerini potansiyel olarak yeniden yazıyor. Yakın zamanda Nature dergisinde yer alan bir inceleme, MS 79’da Vesuvius Dağı’nın patlaması sonucu gömülen eski Roma villası Herculaneum’daki parşömenleri okumak için AI kullanılan Vesuvius Challenge projesini öne çıkarıyor.

Patlamadan dolayı karbonlaşan bu parşömenler, hasar vermeden açılamıyordu. Yüzyıllardır, bilim adamları bu metinlerin birçoğunu okumayı denemekten vazgeçmek zorunda kaldılar.

Ancak, yapay zeka, araştırmacılara hasarın ötesini görmeye izin veriyor. 2023 Ekim’inde, papyrolog Federica Nicolardi, görünür Yunanca harflerle bir parşömen parçasının resmini aldı. Bu, 2.000 yıldır ulaşılamayan metinlerin tüm satırlarını ortaya çıkaran bir gelişmeydi.

“Müthişti,” diyor Nicolardi. “Düşündüm ki, ‘Evet, bu gerçekten oluyor.’” O an papirüs bilimi alanının sonsuza dek değiştiğini fark etti. “O an, ‘şimdi benim alanım için tarihi bir anı yaşıyorum’ diye gerçekten düşünüyorsunuz,” diye Nature tarafından bildirildi.

Bu gelişme, Yunanca, Latince ve Çin Oracle Bone Script dahil olmak üzere bir dizi antik metne AI sinir ağlarının uygulandığı daha geniş bir trendin bir parçasıdır.

Doğa, bu ağların eski yazıların görüntülerindeki kalıpları tanımak için eğitildiğini, araştırmacılara eksik veya hasar görmüş karakterlerin yerlerini doldurmakta yardımcı olduğunu açıklıyor. Yapay zeka, metinleri insanlardan daha hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilir, bu da bilim insanlarının büyük miktarda antik belgeyi işlemesine ve aksi takdirde fark edilmeyecek kalıpları potansiyel olarak belirlemesine izin verir.

Doğa, teknolojinin özellikle evrişimli sinir ağları (CNN’ler) ve tekrarlayan sinir ağları (RNN’ler) üzerine kurulu derin öğrenme modellerine dayandığını açıklıyor.

CNN’ler, görsel karakter tanımayı destekleyerek resimlerden kare şeklinde veriler yakalar, RNN’ler ise dizi verileri işler, transkribe edilmiş metinlerin yeniden yapılandırılması için idealdir. CNN’ler, aşınmış yazıları analiz etmek için kullanılırken, RNN’ler tarihi belgelerde eksik karakterleri önerir.

Anahtar bir gelişme, eksik antik yazıtların eksik kısımlarını önermek üzere tasarlanmış bir makine öğrenme modeli olan Ithaca gibi araçların oluşturulmasıdır. Ithaca, metinlerdeki boşlukları insan uzmanlardan daha büyük bir doğrulukla doldurabilmiştir.

Nature dergisi, modelin önerilerinin, insan uzmanlığı ile birleştirildiğinde restorasyon sürecini daha da ilerlettiğini bildirdi. Ithaca’nın yaratıcıları, böyle AI modellerinin bilim insanlarının antik metinlerin incelenmesine yaklaşım şeklini dönüştürebileceğine inanıyorlar.

Doğa, AI’nin bireysel projelerin ötesinde, geniş tarihsel veri arşivlerini ele almak için de kullanıldığını açıklıyor.

Örneğin, Güney Kore’de, araştırmacılar AI’yi, Hanja adı verilen eski bir yazı sistemiyle yazılmış Joseon hanedanı kayıtlarını çevirmek için kullanıyorlar. AI’nin çevirileri, daha önceki çabalarından daha doğru olduğunu kanıtladı, bu da AI’nin tarihi araştırmaları dönüştürme potansiyelini vurguluyor.

Nature dergisi, AI’nin ayrıca yalnızca parçalı kayıtlara sahip dillerde de kullanıldığını bildiriyor. Örneğin Kreta’da, AI, Lineer B scripti ile yazılmış Mikene tabletlerinden eksik metni geri yüklemek için kullanılıyor. Araştırmacılar, bu yaklaşımı hala çözülmemiş olan ancak bununla ilgili olan Lineer A scriptini çözmek için genişletmeyi umuyorlar.

Eski metinleri okumak için AI kullanımı hala başlangıç aşamasında, ancak unutulmuş tarihleri ortaya çıkarmada güçlü bir araç olacağı söz veriyor. Teknoloji ilerlemeye devam ettikçe, AI yakında araştırmacılara daha önce ulaşılamayan büyük tarih veri yığınlarına erişim sağlayabilir, antik dünya hakkındaki anlayışımızı değiştirir.