За таинственными символами из прошлого стоят целые цивилизации, о которых мы знаем очень мало. Сегодня к разгадке этой головоломки подключаются нейросети.
Что ИИ уже умеет
Восстанавливать утраченные фрагменты
Лучше всего ИИ выявляет повторяющиеся последовательности и предлагает знаки, которые с наибольшей вероятностью находятся на повреждённых участках текстов. Мультимодальные сети учитывают не только текст, но и изображение самой надписи.
Искать связи между родственными языками
Модели находят регулярные фонетические и лексические параллели, отсеивая слабые гипотезы на раннем этапе.
Массово проверять гипотезы
Исследователь выдвигает идею — машина за несколько минут прогоняет её по всему доступному материалу. Раньше такая проверка могла занять год.
Датировать и определять происхождение
Модели, обученные на десятках тысяч надписей, умеют предлагать вероятный век и регион. Например, Ithaca поднимает точность работы историков с 25% до 72%, а Aeneas от Google DeepMind восстанавливает латинские тексты с точностью до 13 лет.
Разворачивать обугленные свитки
В 2026 году с помощью нейросетей впервые полностью развернули свиток из Геркуланума длиной почти полтора метра. Там обнаружились фрагменты философского трактата.
Какие сложности есть у нейронок
Слишком мало данных
Модель не может распознать и усвоить то, чего нет в исходниках.
Отсутствие понимания смысла
Даже при высокой точности восстановления текста нейросеть оперирует вероятностями, а не смыслом. Финальная интерпретация всегда остаётся за человеком.
Что дальше
Появляются новые модели для древних документов, цифровые базы данных постоянно пополняются.
Однако не стоит ожидать, что ИИ в ближайшие годы самостоятельно расшифрует любой забытый язык. Но уже сегодня он выполняет за часы работу, которая раньше занимала недели и месяцы.
Полную версию статьи читайте на Хабре