الذكاء الاصطناعي يبعث الحياة في النصوص القديمة لكشف أسرار الكتابة المسمارية الأكادية

في عالم مليء بالقلق بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على أسواق العمل والسيناريوهات الكارثية، من الضروري الاعتراف بالإمكانات الإيجابية للذكاء الاصطناعي. تأتي إحدى التطبيقات المذهلة من رسالة ماجستير في جامعة تل أبيب، حيث تعاون غاي غوثيرز والأستاذ شاي غوردين لتسريع ترجمة النصوص القديمة إلى لغات حديثة. ركزوا على الكتابة المسمارية الأكادية القديمة، وهي واحدة من أقدم اللغات المكتوبة في العالم، والموجودة على عشرات الآلاف من الألواح الطينية.

الاستفادة من الترجمة الآلية العصبية التابعة لجوجل

استغل مشروع غوثيرز وغوردين الترجمة الآلية العصبية، وهي التكنولوجيا التي تقف وراء ترجمة جوجل، في مهمتهم الطموحة. تم تحديث الشبكات العصبية المستخدمة في هذا النهج للترجمة في أواخر عام 2016، مما أدى إلى ظهور الترجمة الآلية العصبية من جوجل (GNMT). تتميز GNMT بسرعة مذهلة، ودقة محسنة (انخفاض بنسبة 60٪ في الأخطاء)، وقدرة أفضل على التعامل مع الكلمات النادرة.

تدريب الذكاء الاصطناعي للترجمة

وبدأ غوثيرز، بعد دمج GNMT في عمله بجامعة تل أبيب، في تعليم الذكاء الاصطناعي فك رموز الكتابة المسمارية الأكادية. مثل أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى الموجهة نحو اللغة، قام الباحثون بتدريب GNMT باستخدام مجموعات بيانات ضخمة. ومع ترجمة المزيد من النصوص، تحسنت دقة الذكاء الاصطناعي، على غرار إتقان آلة موسيقية من خلال الممارسة. على سبيل المثال، تم تدريب GPT-3، وهو نموذج لغوي كبير، على 300 مليار كلمة بشرية.

ترجمة صوت الماضي

تُشكل اللغة الأكادية المسمارية تحديًا فريدًا. في حين أن بضع مئات من الخبراء فقط حول العالم يمكنها فك رموزها، توجد مئات الآلاف من الألواح الطينية غير المترجمة، مما يجعلها مرشحًا مثاليًا لمشروع غوثيرز وغوردين. ومع ذلك، كانت الألواح الأكادية المترجمة المتاحة للتدريب أصغر بكثير من مجموعات بيانات نماذج اللغة الضخمة مثل ChatGPT.

تعقيدات ترجمة الأكادية إلى الإنجليزية

قدم اختيار ترجمة الأكادية إلى الإنجليزية تعقيدات إضافية. تتبع الجمل الأكادية إما ترتيب الفاعل-المفعول-الفعل (SOV) أو المفعول-الفاعل-الفعل (OSV)، بينما تتبع الإنجليزية ترتيب الفاعل-الفعل-المفعول (SVO). أدى الحروفية الحرفية للكلمات الأكادية إلى دقة عالية بلغت 97٪. ومع ذلك، عند ضبط ترتيب الكلمات ليتناسب مع الإنجليزية، واجه الذكاء الاصطناعي تحديات مع الجمل المعقدة والدقيقة، مما تطلب تدخلاً بشريًا لإكمال الترجمة.

عملية الترجمة من الأكادية إلى الإنجليزية ذات الخطوتين

توضح دراسة غوثيرز وغوردين لعام 2023، المنشورة في PNAS Nexus والمتاحة في مطبعة جامعة أكسفورد، عملية الترجمة المكونة من خطوتين. أولاً، يقوم الباحثون بحروفية النص الأكادي. ثم يعيدون تجميع الحروفية في ترجمة إنجليزية مرتبة بشكل صحيح، مع تحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي لضمان الدقة والوضوح.

الفائدة والنقد

الإمكانات الهائلة لمشروع غوثيرز وغوردين المدعوم بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يبسط ترجمة النصوص القديمة الغامضة إلى لغات حديثة، مما يثبت قيمته بشكل خاص للغة الأكادية، وهي لغة جسر حيوية في الشرق الأوسط القديم لأكثر من ثلاثة آلاف عام. كانت الأكادية اللغة المهيمنة، مستعارة من الكتابة المسمارية السومرية ومتطورة من خلال الاتصال بثقافات مختلفة.

ومع ذلك، واجه المشروع انتقادات بشأن أداء الذكاء الاصطناعي في الأعمال الشعرية أو المجردة. يعتقد علماء الفيلولوجيا والمترجمون مثل ناثان واسبيرمان، أستاذ علم الآشوريات في معهد علم الآثار بجامعة العبرية في القدس، أن الذكاء الاصطناعي "لا يزال بعيدًا جدًا عن أن يكون مفيدًا" لترجمة النصوص القديمة. ومع ذلك، يمثل المشروع خطوة منتجة في الاتجاه الصحيح، ويوفر تطبيقات محتملة لتتبع الإحصائيات، وتكرار الكلمات، ومقارنة النصوص.

يكشف الذكاء الاصطناعي أسرار الكتابة المسمارية الأكادية القديمة، مما يسمح للباحثين بالحصول على رؤى قيمة حول الماضي. يبرز مشروع غوثيرز وغوردين التطبيقات المتوازنة والعقلية والرفيعة المستوى للذكاء الاصطناعي، مما يثبت أنه يمكن أن يكون ذا قيمة في الحفاظ على تراثنا التاريخي الغني وفهمه. ومع تقدم الذكاء الاصطناعي، هناك إمكان لاكتشافات أكبر في النصوص القديمة، مما يسد الفجوة بين الماضي والحاضر.