نظام تعلّم آلي يُقال إنه يفك شيفرة نصًا حثّيًا عمره 3500 عام بدقة عالية

الكتابة القديمة تلتقي بالتعرّف الحديث على الأنماط

يشير اختراقٌ مُبلّغ عنه في دراسات الحثّيين ضمن مجال تعلّم الآلة إلى تحوّل أوسع في كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في العلوم الإنسانية. ووفقًا للبيانات الوصفية والملخص المقدمين من Interesting Engineering، طوّر فريق من اللغويين الحاسوبيين وعلماء الآثار نظامًا رقميًا قادرًا على فك شيفرة نص حثّي عمره 3500 عام بدقة تبلغ 90%.

حتى مع محدودية التفاصيل المصدرية، تبقى الفرضية الأساسية مهمة. تقع النصوص الحثّية ضمن إحدى الأرشيفات الأساسية للشرق الأدنى القديم، لكن قراءة النقوش التالفة أو الصعبة وتصنيفها وإعادة بنائها ما تزال أعمالًا شاقة وتستغرق وقتًا طويلًا. نظام قادر على المساعدة بدقة عالية لن يحل محل التفسير الخبير، لكنه قد يسرّع بدرجة ملموسة أحد أكثر أجزاء التحليل التاريخي استهلاكًا للوقت.

لماذا تهم نسبة 90%

مستوى الدقة المبلغ عنه مرتفع بما يكفي لجذب الانتباه في كل من علم الآثار وأبحاث الذكاء الاصطناعي. عمليًا، تكمن قيمة هذه الأدوات ليس في أنها تحل المجال بالكامل، بل في أنها تقلل العبء اليدوي عن المتخصصين. فإذا استطاع نموذج ما تقديم قراءات مرشحة قوية، أو تحديد أنماط متكررة، أو المساعدة في توحيد سير عمل النسخ، فسيكسب الباحثون وقتًا للعمل التفسيري الأصعب الذي لا تزال الآلات تعجز عنه.

وهذا يغيّر أيضًا النطاق. غالبًا ما تكون دراسات اللغات القديمة مقيدة بوقت الخبراء، وحالة الشظايا، والحاجة إلى المراجعة المتكررة. ويمكن لنظام رقمي أن يعالج نظريًا قدرًا أكبر بكثير من المواد مما يستطيع فريق بشري التعامل معه بمفرده، خاصة عندما تكون النقوش عديدة أو محفوظة جزئيًا أو موزعة عبر مجموعات مختلفة.

ما الذي يقوله هذا عن الذكاء الاصطناعي في البحث العلمي

النتيجة الحثّية المبلغ عنها تنسجم مع اتجاه أوسع: فالذكاء الاصطناعي ينتقل من كونه تقنية جديدة موجهة للمستهلكين إلى بنية تحتية بحثية متخصصة في مجال بعينه. في العلوم والهندسة، يعني ذلك غالبًا أدوات للنمذجة أو المحاكاة أو الأتمتة. أما في العلوم الإنسانية، فيعني بشكل متزايد المساعدة في النسخ، ودعم الترميم، وتحليل المتون، واكتشاف الأنماط عبر مجموعات كبيرة من النصوص والصور.

والفرق المهم هو أن البحث التاريخي لا يمكن اختزاله إلى التنبؤ الخام. قد يقترح النموذج قراءة محتملة، لكن السياق والنحو والتسلسل الزمني والأدلة المادية تظل جميعها مهمة. وهذا يجعل الإشراف البشري عنصرًا محوريًا. والوعد الحقيقي يكمن في التعاون بين المتخصصين والبرمجيات، لا في استبدال أحدهما بالآخر.

من فك الشيفرة إلى الإتاحة

إذا استمرت مثل هذه الأنظمة في التحسن، فقد يكون أكبر أثر طويل الأمد لها هو الإتاحة. يمكن رقمنة مزيد من النصوص، وجعل مزيد من النقوش قابلة للبحث، وتمكين مزيد من فرق البحث من العمل على المتون القديمة التي كانت في السابق شديدة الصعوبة أو بطيئة المعالجة. وبالنسبة للطلاب والباحثين على حد سواء، قد يؤدي ذلك إلى خفض عتبة الدخول إلى مجالات شديدة التخصص.

وقد يحسّن أيضًا سير عمل الحفظ. يمكن لأدوات القراءة المدعومة رقميًا أن تساعد المؤسسات على توثيق القطع الأثرية بصورة أكثر اتساقًا وإنشاء أرشيفات أكثر فائدة للدراسة المستقبلية. وفي التخصصات التي تُعد فيها الأضرار المادية وندرة البيانات من المشكلات المستمرة، فإن تحسين التعامل الرقمي بحد ذاته يمثل تقدمًا ذا معنى.

ما يمكن قوله بثقة

• تصف البيانات الوصفية المقدمة نظام تعلّم آلي أنشأه لغويون حاسوبيون وعلماء آثار.
• يُقال إن النظام يستهدف نصًا حثّيًا عمره 3500 عام.
• مستوى الأداء المبلغ عنه هو دقة تبلغ 90%.

هذه التفاصيل وحدها كافية لاعتبار القصة مؤشرًا مهمًا على الاتجاه الذي تسير فيه الدراسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وإذا ثبت الأداء المبلغ عنه في نشرٍ أكثر اكتمالًا أو في إفصاح تقني، فسيكون ذلك خطوة لافتة لكل من علم الآثار الرقمي واللغويات الحاسوبية.

هذه المقالة مبنية على تقرير من Interesting Engineering. اقرأ المقال الأصلي.