Древние иероглифы в эпоху машин: новый взгляд на палеографию

от

Автор: Денис Аветисян

В статье представлен обзор перспективного направления — вычислительной китайской палеографии — и обсуждаются пути создания интеллектуальных систем для совместной работы с исследователями при анализе древних текстов.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Обзор современных подходов к автоматизированному анализу древнекитайской письменности с акцентом на мультимодальное обучение и графы знаний.

Несмотря на богатые традиции изучения древнекитайской письменности, автоматизация анализа и интерпретации архаичных текстов долгое время оставалась сложной задачей. В статье ‘Towards Computational Chinese Paleography’ предпринята попытка осмыслить новую волну исследований в области вычислительной палеографии, обусловленную развитием искусственного интеллекта. Авторы демонстрируют, что перспективные направления развития лежат не в простой автоматизации отдельных этапов, а в создании комплексных цифровых экосистем, способных расширить возможности учёных-гуманитариев. Сможем ли мы создать интеллектуальные системы, которые не просто распознают и восстанавливают древние тексты, но и помогут глубже понять культурный и исторический контекст их создания?

Древние письмена и вызовы современности

Исследование древних китайских надписей, таких как те, что встречаются на гадательных костях и бронзовых изделиях, сталкивается со значительным препятствием в виде ограниченного объема обучающих данных. Этот дефицит представляет собой серьезную проблему для применения современных методов машинного обучения, требующих обширных корпусов для эффективной работы. В отличие от анализа современных текстов, где доступно огромное количество цифровых данных, древние надписи представляют собой фрагментарные и редкие источники. Недостаток размеченных данных затрудняет обучение алгоритмов распознаванию символов, их интерпретации и, как следствие, пониманию исторического и культурного контекста этих уникальных памятников письменности. Это особенно критично, поскольку точность машинного обучения напрямую зависит от качества и количества данных, используемых для обучения моделей.

Традиционная палеография, опирающаяся на глубокие знания и опыт специалистов, сталкивается с растущими трудностями в связи с постоянно увеличивающимся объемом обнаруженных и фрагментированных древних текстов. Анализ надписей на гадательных костях и бронзовых изделиях требует кропотливой работы, основанной на индивидуальном мастерстве и интерпретации, что делает процесс медленным и ресурсоемким. Увеличение числа археологических находок, требующих расшифровки и датировки, создает ситуацию, когда существующие методы анализа, зависящие от ограниченного числа экспертов, становятся всё менее устойчивыми и не способны эффективно обрабатывать поступающий поток информации. В результате, возникает необходимость в разработке новых, автоматизированных подходов, способных ускорить процесс анализа и сделать его более масштабируемым.

Неравномерное распределение иероглифов в древних китайских текстах, известное как “длинный хвост” распределения, представляет собой существенную проблему для применения стандартных статистических языковых моделей. В отличие от современных языков, где большинство символов встречаются достаточно часто для обучения надежных моделей, древние надписи характеризуются тем, что небольшое количество иероглифов доминирует, в то время как подавляющее большинство встречается крайне редко. Это означает, что стандартные алгоритмы, полагающиеся на частоту встречаемости символов, испытывают трудности с точным распознаванием и интерпретацией редких иероглифов, что снижает общую эффективность анализа и требует разработки специализированных методов, способных учитывать эту неравномерность и эффективно моделировать частоту встречаемости каждого символа.

Для успешного анализа древних китайских текстов, таких как надписи на гадальных костях и бронзовых сосудах, требуются инновационные подходы, способные преодолеть дефицит данных и эффективно моделировать вариации частоты встречаемости иероглифов. Традиционные методы, опирающиеся на экспертные знания, оказываются недостаточно эффективными в условиях постоянно растущего объема фрагментированных и неизученных материалов. Разрабатываемые алгоритмы машинного обучения должны учитывать неравномерное распределение символов — так называемый “длинный хвост”, когда редкие иероглифы встречаются значительно реже, чем наиболее распространенные. Использование техник, позволяющих эффективно обучаться на небольших объемах данных и учитывать контекст появления каждого символа, является ключевым фактором для автоматизации анализа и расшифровки древних текстов, открывая новые возможности для изучения истории и культуры Китая.

Вычислительная палеография: новый инструментарий

Вычислительная палеография предоставляет перспективные возможности для автоматизации и ускорения анализа древнекитайской письменности, используя методы обработки изображений для улучшения качества фрагментированных артефактов. В частности, применяются алгоритмы повышения контрастности, шумоподавления и коррекции искажений, вызванных повреждениями или неблагоприятными условиями хранения. Эти методы позволяют выделить и улучшить видимость иероглифов на фрагментах, облегчая их последующую идентификацию и интерпретацию. Улучшенное качество изображений является критически важным этапом для применения алгоритмов машинного обучения, направленных на распознавание символов и реконструкцию текстов.

В основе вычислительной палеографии лежит применение моделей глубокого обучения, в частности, сверточных нейронных сетей (CNN) и архитектур на основе трансформеров, для задач распознавания иероглифов и языкового моделирования. CNN эффективно извлекают пространственные признаки из изображений иероглифов, позволяя идентифицировать их даже при наличии повреждений или вариаций в написании. Архитектуры трансформеров, в свою очередь, демонстрируют высокую эффективность в моделировании последовательностей и установлении контекстных связей между иероглифами, что критически важно для точного анализа древних текстов и восстановления утраченных фрагментов. Комбинация этих подходов позволяет автоматизировать и ускорить процесс расшифровки и интерпретации древних китайских надписей.

Для эффективного анализа древних текстов, представленных фрагментированными артефактами, необходимы методы вычислительного соединения этих фрагментов с целью реконструкции полных текстов. Использование инструментов на основе искусственного интеллекта, в сочетании с экспертной оценкой специалистов, позволило добиться повышения точности реставрации на 20-25%. Алгоритмы, анализируя форму, текстуру и содержание фрагментов, предлагают наиболее вероятные варианты соединения, которые затем проверяются и корректируются палеографами. Это обеспечивает более быстрый и точный процесс восстановления по сравнению с традиционными методами, основанными исключительно на ручной работе.

В области вычислительной палеографии всё большее внимание уделяется совместной работе человека и искусственного интеллекта. Несмотря на значительные успехи в автоматизации анализа древних текстов, критически важным остаётся экспертный анализ палеографов и историков. Совместный подход позволяет сочетать вычислительные возможности ИИ, такие как распознавание символов и реконструкция фрагментов, с глубокими знаниями и интуицией специалиста, необходимыми для интерпретации сложных или повреждённых текстов, а также для проверки и коррекции результатов, полученных с помощью алгоритмов. Такое взаимодействие повышает точность и надежность анализа, обеспечивая более полное и контекстуально верное понимание древних источников.

Автоматизированное дешифрование и сила контекста

Автоматизированное дешифрование древнекитайских иероглифов основывается на методах глубокого обучения и статистического языкового моделирования. Однако, эффективность этих методов часто ограничена из-за недостатка размеченных данных для обучения. В частности, доступные корпуса данных могут быть фрагментарными или содержать недостаточное количество примеров для каждого иероглифа, что требует адаптации моделей и использования специализированных техник, таких как обучение с малым количеством примеров (few-shot learning), для обеспечения обобщающей способности и повышения точности интерпретации.

Методы обучения с малым количеством примеров (few-shot learning) играют ключевую роль в обучении моделей для расшифровки древних текстов, поскольку доступ к размеченным данным, необходимым для традиционных методов машинного обучения, часто ограничен. Эти методы позволяют моделям обобщать знания, используя лишь небольшое количество размеченных образцов, что достигается за счет предварительного обучения на больших объемах неразмеченных данных или использования мета-обучения, позволяющего модели быстро адаптироваться к новым задачам. Применение few-shot learning особенно актуально для работы с древнекитайскими иероглифами, где количество доступных размеченных данных значительно меньше, чем для современных языков, что позволяет достигать приемлемой точности даже при ограниченных ресурсах.

Контекстуальный анализ играет ключевую роль в повышении точности расшифровки древнекитайских иероглифов. Учитывая окружающий текст и исторический контекст, модели машинного обучения могут значительно снизить количество ошибок, возникающих при интерпретации отдельных символов. Это связано с тем, что значение иероглифа часто зависит от его положения в предложении и от эпохи, к которой он относится. Анализ контекста позволяет разрешать неоднозначности, возникающие при расшифровке, и выбирать наиболее вероятное значение символа, основываясь на лингвистических и исторических данных. Использование контекстуального анализа в сочетании с методами машинного обучения демонстрирует существенное улучшение результатов расшифровки по сравнению с анализом отдельных символов.

В области автоматического распознавания надписей на гадальных костях достигнута точность в 72% благодаря совместной работе человека и искусственного интеллекта. Этот показатель на 25% превосходит результаты, полученные исключительно экспертами-палеографами. Обучение и оценка моделей, используемых в этом процессе, осуществляется на базе датасета HUST-OBS, содержащего 140 053 изображения, из которых 77 064 символа расшифрованы, а 62 989 остаются нерасшифрованными. Данный набор данных является ценным ресурсом для дальнейшего развития алгоритмов автоматического распознавания древних надписей.

К знаниям, обогащенным палеографии

Современная вычислительная палеография претерпевает значительную трансформацию, уходя от простой идентификации символов к построению графов знаний — структурированных представлений информации, содержащейся в древних текстах. Вместо того чтобы ограничиваться определением отдельных иероглифов, исследователи теперь стремятся установить связи между персонажами, понятиями и историческими событиями, зафиксированными в рукописях. Эти графы знаний позволяют систематизировать и анализировать огромные объемы данных, выявляя ранее неизвестные закономерности и взаимосвязи, что открывает принципиально новые возможности для изучения древней китайской культуры и истории. Такой подход позволяет не просто “читать” текст, но и понимать контекст его создания, намерения автора и его место в историческом процессе.

Создание графов знаний позволяет исследователям выйти за рамки простой идентификации иероглифов, открывая возможности для изучения взаимосвязей между символами, понятиями и историческими событиями в древнекитайских текстах. Благодаря систематической организации информации, эти графы знаний позволяют выявлять скрытые закономерности и контексты, которые ранее оставались незамеченными. Например, анализ связей между упоминаниями определенных исторических личностей, географических мест и философских концепций может пролить свет на политические интриги, торговые пути или эволюцию религиозных верований. Таким образом, подобный подход обеспечивает не только более глубокое понимание отдельных аспектов древнекитайской культуры и истории, но и позволяет реконструировать целостную картину прошлого, основанную на комплексном анализе доступных источников.

Систематическая организация и анализ знаний, извлеченных из древних текстов с помощью компьютерной палеографии, открывает беспрецедентные возможности для переосмысления исторического прошлого. Вместо простого распознавания символов, современные методы позволяют создавать структурированные базы данных, отражающие связи между персонажами, идеями и событиями, запечатленными в древних рукописях. Такой подход позволяет выявлять ранее неизвестные закономерности и взаимосвязи, углубляя понимание культурных и исторических процессов. В результате, компьютерная палеография способна не просто восстановить утраченные тексты, но и предложить новые интерпретации прошлого, революционизируя исторические исследования и открывая неизведанные горизонты для изучения древних цивилизаций.

Сочетание вычислительных методов и традиционной палеографической экспертизы открывает беспрецедентные возможности для извлечения скрытых знаний из древних текстов. Этот симбиоз позволяет не просто распознавать отдельные символы, но и реконструировать сложные взаимосвязи между понятиями, историческими событиями и культурными явлениями, запечатленными в рукописях. Систематическая организация и анализ информации, полученной благодаря этому взаимодействию, обещает революционизировать наше понимание прошлого, предоставляя будущим поколениям исследователей доступ к богатствам, долгое время остававшимся неиспользованными. Ожидается, что подобный подход позволит существенно расширить горизонты исторических и культурологических исследований, раскрывая новые грани древних цивилизаций.

Исследование в области вычислительной палеографии, как представлено в данной работе, подчеркивает необходимость смещения фокуса с простой автоматизации на создание интеллектуальных систем, усиливающих возможности ученого-исследователя. Этот подход созвучен идее о том, что системы — это не инструменты, а экосистемы, требующие взращивания, а не конструирования. Барбара Лисков однажды заметила: «Программы должны быть разработаны таким образом, чтобы изменения в одной части не приводили к неожиданным последствиям в других». Эта мудрость особенно актуальна для анализа древних текстов, где даже незначительные интерпретации могут радикально изменить понимание исторического контекста. Стремление к созданию гибких, адаптивных систем, способных к совместной работе с человеком, представляется более перспективным путем, чем попытки построить идеальную, но хрупкую автоматизированную систему.

Куда же дальше?

Представленные исследования касаются не автоматизации, а скорее взращивания интеллектуальной экосистемы вокруг древних текстов. Каждая зависимость от автоматизированного анализа — это обещание, данное прошлому, обещание, которое неизбежно потребует пересмотра. Ибо системы, построенные для «решения» задач расшифровки, неминуемо столкнутся с теми артефактами и неоднозначностями, которые ускользают от жестких алгоритмов. Каждая архитектурная уступка — пророчество о будущей ошибке.

Истинный прогресс лежит не в попытках «контролировать» процесс дешифровки, но в создании инструментов, усиливающих человеческую интуицию и экспертные знания. Контроль — иллюзия, требующая соглашения об уровне обслуживания. Вместо того, чтобы стремиться к полной автоматизации, необходимо сосредоточиться на формировании гибких, адаптивных систем, способных к самокоррекции и обучению на ошибках. В конечном счете, всё, что построено, когда-нибудь начнёт само себя чинить.

Будущие исследования должны сместить акцент с простого распознавания символов на построение семантических графов, отражающих контекст и взаимосвязи между идеями. Необходимо помнить, что древние тексты — это не просто набор знаков, а живые свидетельства человеческой мысли и культуры. И лишь в симбиозе с человеческим интеллектом, эти тексты смогут раскрыть свои секреты.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.06753.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-13 16:10