الذكاء الاصطناعي يمهّد الطريق لاكتشافات جديدة في علم الآثار

يواجه علم الآثار، وهو دراسة التاريخ القديم من خلال التنقيب عن القطع الأثرية وتحليلها، تحديات مثل اتساع المناطق الواجب استكشافها وهشاشة القطع الأثرية. وقد تستغرق الطرق التقليدية وقتًا طويلًا، بل قد تؤدي إلى إغفال مواقع أو كنوز مخفية. ويمكن للذكاء الاصطناعي (AI) أن يسهم في معالجة هذه التحديات. فعلى سبيل المثال، استخدم إنجاز حديث في شبه جزيرة يوكاتان التعلم العميق للكشف عن أكثر من 60,000 من مواقع حضارة المايا الأثرية القديمة التي لم تكن معروفة من قبل، وكانت مخفية تحت غطاء نباتي كثيف.

وعلى وجه الخصوص، يمكن أن تساعد الرؤية الحاسوبية علماء الآثار على تحليل الصور من أجل الكشف عن القطع الأثرية ورسم خرائط دقيقة للمواقع القديمة. ويساعد تحليل الصور على كشف الأنماط المخفية في المناظر الطبيعية، أو حتى تركيب القطع الأثرية المحطمة، لتسريع الاكتشافات والحفاظ على أدق تفاصيل تاريخنا وثقافتنا. ويستكشف علماء الآثار طرقًا جديدة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لدراسة ماضينا، تتسم بسرعة ودقة ورؤى تفوق أي وقت مضى.

تطور تقنيات علم الآثار المدعومة بالذكاء الاصطناعي#

بدأ الذكاء الاصطناعي يلفت الأنظار في علم الآثار قرب نهاية القرن العشرين، بفضل التقدم في تحليل البيانات. وبحلول تسعينيات القرن الماضي، بدأ علماء الآثار استخدام التعلم الآلي وتنقيب البيانات لتحليل الكميات الهائلة من المعلومات التي جمعوها. وكان من أوائل النجاحات الكبرى استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمواقع الآثار المحتملة استنادًا إلى أنماط البيانات التاريخية والجغرافية، مما غيّر طريقة تخطيط أعمال التنقيب.

من الأمثلة المبكرة على تنامي دور الذكاء الاصطناعي في علم الآثار عمل شركة Iconem، وهي شركة مقرها باريس تأسست عام 2010. تستخدم Iconem الطائرات المسيّرة والذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج رقمية ثلاثية الأبعاد للمعالم التاريخية المهددة بالحرب والنزاعات والتدهور الطبيعي. وقد وثّقت Iconem، عبر التقاط آلاف الصور، مواقع في أكثر من 20 بلدًا، منها أطلال بومبي القديمة والمدن الآشورية في العراق والأديرة البوذية في أفغانستان. وتُعد هذه النماذج الرقمية المحفوظة موارد قيّمة للتعليم والبحث، ولا سيما للمواقع التي يصعب الوصول إليها أو التي تضررت.

الشكل 1. نموذج Iconem ثلاثي الأبعاد لتدمر في سوريا قبل تدميرها عام 2015.

وبحلول عام 2021، بدأ استخدام الذكاء الاصطناعي حتى في ترميم القطع الأثرية القديمة. واستخدمت مشاريع مثل مبادرة RePAIR في إيطاليا روبوتات لتركيب القطع الهشة بعناية من مواقع مثل بومبي. واليوم، يواصل دور الذكاء الاصطناعي في علم الآثار التوسع، إذ يساعد في مهام مثل فك رموز النصوص القديمة وتحليل صور الأقمار الصناعية. وقد أصبح الذكاء الاصطناعي أداة أساسية لكشف تاريخنا والحفاظ عليه.

استخدام الرؤية الحاسوبية في علم الآثار#

الرؤية الحاسوبية فرع من الذكاء الاصطناعي يمكّن الحواسيب من فهم البيانات المرئية وتفسيرها. وفي علم الآثار، تساعد الرؤية الحاسوبية الباحثين على تحليل القطع الأثرية ورسم خرائط المواقع القديمة، بل وإعادة بناء المنشآت التاريخية. ومن خلال معالجة الصور ومقاطع الفيديو باستخدام التعلم العميق، تستطيع الرؤية الحاسوبية استخلاص رؤى تسهّل الحفاظ على المكتشفات الأثرية وتفسيرها.

تحليل القطع الأثرية باستخدام الرؤية الحاسوبية#

كثيرًا ما يعثر علماء الآثار أثناء التنقيب على آلاف الشظايا، مثل الفخار والعظام ومواد أخرى. وتقليديًا، يتطلب تحديد هذه القطع وفهرستها وقتًا طويلًا ومعرفة متخصصة. لكن يمكن أتمتة هذه العملية باستخدام الرؤية الحاسوبية. فعلى سبيل المثال، يستخدم مشروع Arch-I-Scan في جامعة ليستر التعرّف على الصور والتعلم الآلي لتحديد شظايا الفخار وتسجيل تفاصيلها تلقائيًا. ويمكن للنظام تحليل الصور الملتقطة بالأجهزة المحمولة وتصنيف القطع الأثرية بحسب الحجم والشكل والتصميم والملمس.

الشكل 2. يمكن لـ Arch-I-Scan المساعدة في التعرّف على تفاصيل بقايا الفخار وتسجيلها.

رسم خرائط المواقع الأثرية بالاعتماد على الرؤية#

يفيد الذكاء الاصطناعي بوجه خاص في المراحل الأولى من المشاريع الأثرية. إذ يمكنه المساعدة في تحديد المواقع الأثرية المحتملة قبل بدء أي أعمال حفر، والحد من خطر إلحاق الضرر بالمناطق التاريخية. ومن خلال معالجة الصور الجوية أو صور الأقمار الصناعية، تستطيع نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLOv8 استخدام اكتشاف الكائنات للكشف عن المواقع المدفونة. ويمكن تدريب YOLOv8 على اكتشاف التغيرات الدقيقة في المشهد الطبيعي التي قد تشير إلى وجود منشآت مدفونة، مثل الجدران أو الطرق أو المباني القديمة. وفي الواقع، قد تشير الاختلافات الطفيفة في لون التربة أو نمو النباتات أو ملمس الأرض إلى بقايا تحت سطح الأرض.

الشكل 3. استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد مواقع التنقيب (المصدر: ArchAI).

ومن الأمثلة الجيدة على ذلك دراسة حالة في منطقة ألتو مينيو في البرتغال. طوّر الباحثون نموذجًا للذكاء الاصطناعي دُرّب على تلال الدفن المشروحة باستخدام تقنية تُسمى زيادة البيانات، وهي توسّع مجموعة البيانات بإنشاء أمثلة تدريبية جديدة ومشابهة. ويمكن لنظام الذكاء الاصطناعي اقتراح مواقع محتملة جديدة لتلال الدفن. وعلى الرغم من تحدي النتائج الإيجابية الكاذبة بسبب المنظور الجوي لبيانات LiDAR، حقق هذا النهج معدل نجاح قدره 72.53% بعد التحقق من الخبراء.

إعادة بناء القطع الأثرية القديمة ثلاثيًّا#

غالبًا ما يعثر علماء الآثار أثناء التنقيب على قطع مكسورة بدلًا من آثار سليمة. وتقليديًا، يتطلب تركيب هذه الشظايا معًا عملًا بطيئًا ودقيقًا. لكن إعادة البناء ثلاثية الأبعاد بمساعدة الذكاء الاصطناعي أسرع بكثير. فباستخدام النماذج الرقمية ثلاثية الأبعاد، تستطيع الخوارزميات تحليل أشكال الشظايا وإعادة بناء القطع الأثرية الأصلية بدقة. وتوفر هذه العملية الوقت والقياسات الدقيقة وفهمًا أفضل للقطع الأثرية، بما يتيح التعمق في ثقافات من صنعوها.

الشكل 4. إعادة بناء الشظايا ثلاثيًّا.

الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تحت الماء#

من المجالات المثيرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في استكشاف الماضي علم الآثار تحت الماء. ففي بايا، وهي مدينة رومانية غمرتها المياه قبالة الساحل الإيطالي، يساعد الذكاء الاصطناعي في مراقبة الآثار القديمة تحت سطح البحر والحفاظ عليها. وقد طورت شركة WSense الناشئة، المتخصصة في الاتصالات تحت الماء، شبكة من أجهزة المودم الصوتية وأجهزة الاستشعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتتكيف هذه الأنظمة مع تغير ظروف البحر في الوقت الفعلي وتنقل البيانات البيئية. وهي تتيح مراقبة الموقع عن بُعد، وتساعد الغواصين على التواصل والتنقل تحت الماء، وقد تصبح متاحة قريبًا أيضًا لـالسياح عبر أجهزة لوحية ذكية تفاعلية.

الشكل 5. يستكشف غواصون الآثار تحت الماء في بايا بمدينة نابولي الإيطالية.

استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم النصوص القديمة#

يُحرز الذكاء الاصطناعي تقدمًا أيضًا في فك رموز النصوص القديمة. يستخدم Ithaca من DeepMind التعلم العميق لترميم النقوش المتضررة وتحديد أصولها وتأريخها بدقة. وقد دُرّب Ithaca على مجموعة بيانات ضخمة من النقوش اليونانية، ويستطيع ترميم النصوص بدقة 62% وتأريخها ضمن هامش 30 عامًا من عمرها الحقيقي. ويعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل البحث التاريخي، إذ يتيح للباحثين إعادة دراسة فترات محورية من التاريخ اليوناني بدقة أكبر. وعند دمج خبرة الإنسان مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، يمكن تحسين دقة ترميم النصوص بدرجة كبيرة.

الشكل 6. مثال على نقش مُرمَّم يعود تاريخه إلى عام 485/4 قبل الميلاد.

إيجابيات استخدام الذكاء الاصطناعي في علم الآثار وسلبياته#

يقدم الذكاء الاصطناعي فوائد كثيرة لمجال علم الآثار، ويمكنه مساعدة علماء الآثار على اكتشاف أنماط ورؤى قد تفوتهم لولاه. إليكم بعض الفوائد الرئيسية للذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• يحسّن دقة تحديد القطع الأثرية وتصنيفها.
• يقلل الأخطاء البشرية، مما يؤدي إلى تفسيرات أدق.
• يضمن استناد النتائج إلى بيانات راسخة بدلًا من التحيزات الشخصية.
• يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء سجلات مفصلة للقطع الأثرية يمكن مشاركتها في جميع أنحاء العالم.
• تسهّل الابتكارات الذكية تعاون الباحثين والحفاظ على التاريخ الثقافي القيّم للأجيال القادمة.

على الرغم من الفوائد العديدة، توجد أيضًا تحديات مرتبطة بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في علم الآثار. إليكم بعض التحديات الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في علم الآثار:

• قد تطغى الأدوات الرقمية على الأساليب الأثرية التقليدية.
• قد تتراجع أهمية المهارات والتقنيات العملية التي تطورت على مدى قرون.
• تتطلب المخاوف الأخلاقية، مثل حماية التراث الثقافي وحقوق الشعوب الأصلية، دراسة متأنية.
• قد يؤدي الاعتماد المفرط على التكنولوجيا إلى الحد من التفكير النقدي والإبداع اللذين تضيفهما الخبرة البشرية إلى علم الآثار.

عمومًا، من المهم تحقيق توازن يدعم الممارسات الأثرية التقليدية بدلًا من أن يحل محلها. ويُعد التواصل المفتوح بين المتخصصين في الذكاء الاصطناعي وعلماء الآثار ضروريًا للحفاظ على هذا التوازن.

ما العوامل التي ينبغي مراعاتها عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في علم الآثار؟#

يتطلب دمج الذكاء الاصطناعي في علم الآثار تخطيطًا دقيقًا لضمان تكامله مع الأساليب التقليدية بدلًا من أن يحل محلها. ولإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي بنجاح في الأبحاث الأثرية، من المهم اتباع بضع خطوات أساسية. أولًا، حدد أهدافًا واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، سواء أكان الهدف تسريع تحليل البيانات أم تحسين تصنيف القطع الأثرية أم المساعدة في رسم خرائط المواقع. ويساعد تحديد أهداف دقيقة على اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي المناسبة لاحتياجات بحثك.

بعد ذلك، عند اختيار أدوات الذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك مدى ملاءمتها لأهدافك الأثرية. ويُفضّل أن تكون الأدوات قابلة للتوسع، وقادرة على التعامل مع كميات متزايدة من البيانات، وسهلة الاستخدام كي يتمكن علماء الآثار من استخدامها بفاعلية دون الحاجة إلى معرفة تقنية واسعة. ومن المهم أيضًا مراعاة الجدوى الاقتصادية، إذ قد تكون حلول الذكاء الاصطناعي مكلفة التنفيذ والصيانة.

خلاصة النتائج#

يغيّر الذكاء الاصطناعي وجه علم الآثار، ويجعله أسرع وأكثر دقة وإتاحة. فمن خلال تحليل كميات كبيرة من البيانات، وكشف المواقع المخفية، وترميم القطع الأثرية القديمة، يعزز الذكاء الاصطناعي طرق استكشافنا للماضي وفهمه. وتتيح قدرته على معالجة المعلومات بسرعة ودقة لعلماء الآثار تحقيق اكتشافات كانت تستغرق سنوات باستخدام الطرق التقليدية. ومع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي، تظل قدرته على كشف المزيد عن تاريخنا هائلة. ويبدو مستقبل علم الآثار واعدًا، مع اضطلاع الذكاء الاصطناعي بدور محوري في الحفاظ على تراثنا الثقافي وتعميق فهمنا للحضارات القديمة.

لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مستودع GitHub وتفاعل مع مجتمعنا. واستكشف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التصنيع والزراعة على صفحات الحلول لدينا.