تقنية «ليدار» ونظم الذكاء الاصطناعي تسرع وتيرة اكتشاف الآثار

تسهل البحث عن مدن ضائعة وعجائب قديمة

النظم الذكية توظف لتحليل الاكتشافات الأثرية
النظم الذكية توظف لتحليل الاكتشافات الأثرية
TT

تقنية «ليدار» ونظم الذكاء الاصطناعي تسرع وتيرة اكتشاف الآثار

النظم الذكية توظف لتحليل الاكتشافات الأثرية
النظم الذكية توظف لتحليل الاكتشافات الأثرية

لقد مُحيت الكثير من الأدلة المادية لوجود البشرية، وتآكلت، ودُفنت، وفُجرت، وأُزيلت بطرق أخرى... وهنا يأتي دور علماء الآثار.

مجارف وفرش وعدسات مكبرة

قبل عقود، كان على علماء الآثار الاعتماد إلى حدٍ كبير على المجارف والفُرش والعدسات المكبرة - والعمل الميداني الشاق، للعثور على عظمة واحدة أو شظية فخارية أو قطعة من الفحم في كل مرة. وهذا النوع من العمل مستمر، لكن العلماء اليوم يستخدمون أيضاً مجموعة مذهلة من تقنيات القرن الحادي والعشرين لكشف الماضي.

ذكاء اصطناعي وحمض نووي

تتضمن هذه الأدوات الجديدة الذكاء الاصطناعي، وتسلسل الحمض النووي، والتصوير بالأقمار الاصطناعية، والتكنولوجيا المحمولة جواً، المعروفة باسم «ليدار»، والطائرات المسيَّرة التي تحمل كاميرات الأشعة تحت الحمراء الحرارية، والروبوتات الصغيرة التي يمكنها الزحف إلى أسفل القبور.

تعمل تقنيات الاستشعار عن بُعد، بالإضافة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، الذي ينقب في مجموعات البيانات الضخمة، على تعزيز احتمال أن تؤدي دراسة موقع يستهدفه علماء الآثار إلى العثور على آثار مهمة، وليس إلى إضاعة الجهود.

وتقول سارة باركاك، عالمة الآثار في جامعة ألاباما في برمنغهام ومؤلفة كتاب «الآثار من الفضاء»: «هناك شعور حقيقي بالإلحاح فيما يتعلق برسم خرائط المواقع واكتشافها لمجرد أن التآكل الساحلي وحرائق الغابات والتسونامي - الأحداث المناخية واسعة النطاق - تؤثر على المواقع». وأضافت في حديث لـ«واشنطن بوست»: «مع تحسن تقنيات الأقمار الاصطناعية، صرنا قادرين على رؤية مواقع جديدة كل يوم تقريباً».

تقنية «ليدار» ورسم الخرائطجاءت بعض من أكثر الاكتشافات الدراماتيكية في السنوات الأخيرة عبر «ليدار» LiDAR، والذي يمثل الحروف الأولى للاسم المختصر من جهاز «رصد الضوء وتحديد المدى» light detection and ranging.

ويُصوبُ نظام «ليدار»، عن طريق الطائرة أو المروحية أو المُسيَّرة، نبضات سريعة من ضوء الليزر على السطح. ثم تُعالج الانعكاسات لإنشاء خريطة ثلاثية الأبعاد. وأسفر التقدم في نظام «ليدار» عن تحسين قدرته على اختراق مظلات الأشجار وإنشاء صور دقيقة للتضاريس أسفلها، مما يكشف عن سمات تشير إلى النشاط البشري في الماضي.

كان ذلك ثورياً بالنسبة للعلماء الذين يفحصون الغابات المطيرة في أميركا الوسطى والجنوبية، سيما مع انخفاض تكلفة «ليدار» وسهولة استخدامه.

ويقول نيكولاس غوتييه، عالم الأنثروبولوجيا بجامعة فلوريدا: «قبل عقد أو عقدين من الزمن، كنت بحاجة إلى استئجار رحلة جوية لنقل كل المعدات. ولكن الآن يمكنك وضع التكنولوجيا على طائرة مسيَّرة رخيصة الثمن وخفيفة الوزن نسبياً».

النظم الذكية توظف لتحليل الاكتشافات الأثرية

الكربون المشع لمعرفة التاريخقبل ظهور التقنيات المتقدمة، كان على علماء الآثار إجراء تقديرات تقريبية لعمر الأشياء والمواقع التي درسوها. قد يستنتجون، على سبيل المثال، من أسلوب العمارة أو الفخار أو الأدوات الحجرية التي يجدونها. كان لديهم شعور بأن «هذه المجموعة من الأشياء كانت أقدم من ذلك»، كما يقول مارسيلو كانوتو، عالم الآثار بجامعة تولين الذي يبحث في مواقع حضارات المايا في غواتيمالا وبيليز والمكسيك.

ثم حدثت طفرة كبيرة في منتصف القرن الماضي عندما طور الفيزيائيون التأريخ بالكربون المشع، مستغلين التحلل المتوقع لنظير الكربون - 14 (carbon - 14)، الذي تمتصه الكائنات الحية، إلى أشكال مستقرة من النيتروجين - 14 (nitrogen - 14) بعد موت الكائنات الحية.

يمكن للعلماء حساب كمية ذرات الكربون - 14 المتبقية وتحديد منذ متى كانت جزءاً من شيء حي. وهذا يمنح علماء الآثار القدرة على تأريخ الأشياء التي نشأت في السنوات الخمسين ألفاً الماضية، كما يقول كانوتو.

الذكاء الاصطناعي ووتيرة الاكتشاف

الكثير من العلوم ذات صفة تزايُديّة، إذ إنها تضيف طبقة رقيقة من المعرفة إلى أساس واسع أرست بنيانه أجيال سابقة من الباحثين. لكن التقنيات الجديدة مكّنت من بعض الاكتشافات المذهلة على المستوى الكلي: استخدم طالب جامعي أخيراً الذكاء الاصطناعي لقراءة مخطوطات قديمة عمرها 2000 عام؛ واكتشف علماء الآثار معسكراً رومانياً قديماً على قمة جبل؛ كما اكتُشفت مدينة مفقودة في غابة هندوراس المطيرة.

تقول الدكتورة باركاك، التي تصف نفسها بعالمة الآثار الفضائية: «تكمن القوة الحقيقية للتكنولوجيا في أننا نتمكن بواسطتها من طرح أنواع مختلفة من الأسئلة. إذ لا يتعلق علم الآثار باكتشاف المفقود وإنما بالكشف عن المجهول».

تحليل سريع للبيانات المتوفرةتصف باركاك الذكاء الاصطناعي بأنه «مجموعة إضافية من النظارات» للنظر عبر مجموعات البيانات الكبيرة. وتقول إن الإنسان يتعب ولكن الذكاء الاصطناعي لا يتعب. وهناك الكثير من البيانات المتاحة التي لم يتم تحليلها بعد، تم تجميعها من خلال العمل الميداني القديم أو برامج مراقبة الأمن القومي.

«هذه هي الثورة الحقيقية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. إنه يسمح لنا بمعالجة كل هذه البيانات التي لدينا بالفعل»، كما قال غوتييه، الذي يعمل مساعد أمين الذكاء الاصطناعي في متحف فلوريدا للتاريخ الطبيعي.

استخدم العلماء مؤخراً مسرّع الجسيمات في مختبر لورانس بيركلي الوطني لإرسال حزم من الأشعة السينية عبر شظايا من الخرسانة الرومانية. وساعد ذلك في الكشف عن وصفة الخرسانة التي سمحت للرومان ببناء أشياء لم تنهَر لمدة 2000 عام مثل معبد البانثيون.

التسلسل الجينومي الأفضل

نشهد أيضاً ثورة في العلوم البيولوجية، بما في ذلك علم الجينوم، مما يمنح علماء الآثار طرقاً جديدة للتحقيق في الماضي.

تناولت إحدى الدراسات الحديثة الحمض النووي لعاج حيوان فرس البحر من العصور الوسطى في أوروبا. ووجد الباحثون أن بعض العاج يمكن أن يُعزى إلى الحيوانات التي ربما عاشت في المياه القطبية شمال غربي غرينلاند، وأن سكان غرينلاند الشماليين إما قتلوا الحيوانات في تلك المياه النائية المتجمدة أو شاركوا في التجارة العاجية مع السكان الأصليين، شعب ثولي أو بروتو - إنويت.

إذا كان الأمر الأخير هو الحال، فإنه يمثل بعضاً من أقدم الأدلة على التجارة القطبية - أو ما نسميه الآن العولمة.

لعبت التطورات في القدرة على دراسة الحمض النووي القديم أيضاً دوراً في اكتشاف حديث (رغم أنه مروع ومزعج) في موقع «تشيتشين إيتزا» الشهير للمايا. فقد قام رودريغو باركيرا وزملاؤه في معهد ماكس بلانك للأنثروبولوجيا التطورية بفحص الحمض النووي المستخرج من العظام المعثور عليها عام 1967 في بئر أثناء التنقيب.

في السابق، كان العلماء يعرفون أن العظام تنتمي إلى أطفال تم التضحية بهم بطقوس قبل ألف عام. إلا أن التكنولوجيا الجديدة ساعدتهم في تحديد أن جميع الأطفال كانوا ذكوراً، بما في ذلك مجموعتان من التوائم.

ويقول باركيرا إن التقنيات التي استخدمها فريقه لتحليل الحمض النووي لم تكن متاحة قبل عقد من الزمن. ففي البيئة الاستوائية تتدهور البقايا البشرية سريعاً، لذلك يجب على الباحثين أن يكونوا ماهرين في كيفية استعادة الحمض النووي من العظام والأسنان. وقد اعتمدوا على التقدم في تسلسل الجينوم التي سمحت بالاسترداد الآلي للحمض النووي التالف. ويضيف باركيرا أن الباحثين قاموا بتجميع «مكتبات» جينومية ضخمة بسرعات لم تكن ممكنة في السنوات الماضية. ويضيف أن التحسينات التقنية جعلت من الممكن «سرد قصص أكثر تعقيداً»، وفعل ذلك بشكل أسرع وبتكلفة أقل. ويتابع القول: «في كل مرة يتم إضافة جهاز تسلسل جديد أو بروتوكول مختبري جديد أو أداة معلوماتية حيوية جديدة، تصبح آلة الزمن أفضل ويمكنها السفر إلى الماضي البعيد، ورسم صور أفضل لما يمكنها رؤيته».



الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»

الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»
TT

الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»

الذكاء الاصطناعي... من مكافحة «الهلوسة» إلى تصميم «الوكلاء»

كتب جون ليكاتو(*) الباحث في مجالات تقاطع الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية والمنطق البشري، يقول: «بصفتي مدير (مختبر تطوير المنطق البشري والآلي/ Advancing Human and Machine Reasoning lab)، في جامعة جنوب فلوريدا، فإني أقوم بتقديم هذه الأبحاث إلى الجهات الأخرى لتوفير أدوات لمسح ورصد الثغرات في تلك النماذج اللغوية».

تطورات نماذج الذكاء الاصطناعي

ويضيف: «من وجهة نظري، فقد لاحظت تطورات كبيرة في مجال نماذج لغة الذكاء الاصطناعي في عام 2024، سواء في ميدان البحث أو الصناعة. وربما من أكثر هذه التطورات إثارة كانت قدرات نماذج اللغة الصغرى، ودعم معالجة هلوسة الذكاء الاصطناعي، وأطر تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي».

قدرات الذكاء الاصطناعي الصغير

في قلب منتجات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتاحة تجارياً مثل «تشات جي بي تي (ChatGPT)» توجد نماذج لغة كبيرة (LLMs)، التي يتم تدريبها على كميات هائلة من النصوص، وتنتج لغةً مقنعةً شبيهةً بالإنسان.

ويقاس حجم هذه النماذج عموماً بـ«معاملات (parameters)»، وهي القيم العددية التي يستمدها النموذج من بيانات التدريب الخاصة به.

* النماذج الكبرى

تحتوي النماذج التي تنتجها شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى على مئات المليارات من المعاملات. وتقوم المنظمات التي لديها أكبر قدر من الموارد الحسابية بتجربة وتدريب نماذج لغة أكبر وأقوى بشكل متزايد. وتنتج هذه النماذج قدرات جديدة لنماذج اللغة الكبرى، ومعايير، ومجموعات تدريب، وحيل تدريب أو تحفيز.

* النماذج الصغرى

هناك تفاعل متكرر بين نماذج اللغة الكبرى ونماذج اللغة الصغرى، الذي يبدو أنه تسارع في عام 2024. وتُستخدم الكبرى لإنشاء نماذج لغوية صغرى - في نطاق 3 مليارات معامل أو أقل - التي يمكن تشغيلها على إعدادات كومبيوتر، وتتطلب طاقة وذاكرة أقل للتدريب، ويمكن ضبطها بدقة باستخدام بيانات أقل.

* إصدارات النماذج الصغرى

ليس من المستغرب إذن أن يصدر المطورون مجموعة من نماذج اللغة الأصغر حجماً والقوية - على الرغم من أن تعريف الصغير يتغير باستمرار مثل إصدارات «Phi-3»، ثم «Phi-4» من «مايكروسوفت»، و«Llama-3.2 1B»، ثم «3B»، وكذلك «Qwen2-VL-2B»... وهي ليست سوى أمثلة قليلة.

مهام محددة

يمكن تخصيص نماذج اللغة الصغرى هذه لمهام أكثر تحديداً، مثل تلخيص مجموعة من التعليقات بسرعة أو التحقق من صحة النص مقابل مرجع محدد. ويمكنها العمل مع «أبناء عمومتها» الأكبر حجماً لإنتاج أنظمة هجينة قوية بشكل متزايد.

التضليل والهلوسة

* تضليل وتزييف

يمكن أن يكون الوصول المتزايد إلى نماذج اللغة عالية القدرة الكبرى والصغرى نعمة مختلطة؛ إذ يمكن أن تمنح نماذج اللغة المستخدمين الضارين القدرة على إنشاء منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، والتأثير بشكل مخادع في الرأي العام.

وكان على شركة «أوبن إيه آي» المنتجة لـ«تشات جي بي تي» التدخل لتعطيل أكثر من 20 عملية وشبكة خادعة حاولت استخدام نماذجها في حملات انتخابية خادعة، حيث تم إنشاء مقاطع فيديو وصور ساخرة مزيفة ومشاركتها بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي.

* «روبوتات» مشاغبة ومهلوسة

بدأت «غوغل» بتضمين على الذكاء الاصطناعي في نتائج البحث الخاصة بها، ما أسفر عن بعض النتائج التي كانت خاطئة بشكل مضحك وواضح؛ مثل الغراء في البيتزا الخاصة بك. ومع ذلك، ربما كانت النتائج الأخرى خاطئة بشكل خطير، مثل عندما اقترحت خلط مواد التنظيف للتبييض والتعقيم مع الخل لتنظيف الملابس.

وفي حادثة أخرى، قال روبوت محادثة يقدم المشورة بشأن قوانين ولوائح مدينة نيويورك بشكل غير صحيح إنه «من المسموح قانونياً لصاحب العمل طرد عامل يشكو من التحرش الجنسي، أو امرأة لا تكشف عن الحمل، أو رجل يرفض قص ضفائره».

«تخفيف» الهلوسة

إن نماذج اللغة الكبرى، كما يتم تصميمها بشكل شائع، معرَّضة للهلوسة. وهذا يعني أنها يمكن أن تذكر أشياء كاذبة أو مضللة، غالباً بلغة واثقة. على الرغم من أنني وآخرين ندق الطبول باستمرار حول هذا الأمر، فإن عام 2024 لا يزال يشهد محاولة كثير من المنظمات تعلّم المخاطر الناجمة عن هلوسة الذكاء الاصطناعي.

ولحسن الحظ، شهد عام 2024 أيضاً طرقاً جديدة للتخفيف من هلوسات الذكاء الاصطناعي والتعايش معها؛ إذ تعمل الشركات والباحثون على تطوير أدوات للتأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتبع القواعد المحددة قبل تقديمها للنتائج، فضلاً عن البيئات لتقييمها.

ولكن على الرغم من أن الباحثين يجدون باستمرار طرقاً للحد من الهلوسة، فإن الأبحاث في عام 2024 أظهرت بشكل مقنع أن هلوسات الذكاء الاصطناعي ستظل موجودة دائماً في شكل ما.

الوكلاء: الموجة الثالثة للذكاء الاصطناعي

لا تزال نماذج اللغة الكبرى، خصوصاً تلك التي تعمل بإصدارات مختلفة من بنية نظام المحول المصمم في داخلها، تقود أهم التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، يستخدم المطورون نماذج اللغة الكبرى ليس فقط لإنشاء روبوتات الدردشة، ولكن أيضاً لتكون بمثابة أساس لوكلاء الذكاء الاصطناعي. برز مصطلح «الذكاء الاصطناعي الوكيل» في عام 2024، حتى إن بعض الخبراء أطلقوا عليه «الموجة الثالثة من الذكاء الاصطناعي».

* ما هو الوكيل الذكي؟

لفهم ما هو وكيل الذكاء الاصطناعي، فكر في روبوت الدردشة الموسع بطريقتين:

- أولاً، امنحه إمكانية الوصول إلى الأدوات التي توفر القدرة على اتخاذ الإجراءات. قد تكون هذه القدرة على الاستعلام من محرك بحث خارجي، أو حجز رحلة، أو استخدام الآلة الحاسبة.

- ثانياً، امنحه استقلالية متزايدة، أو القدرة على اتخاذ مزيد من القرارات بمفرده.

على سبيل المثال، قد يكون روبوت الدردشة للسفر قادراً على إجراء بحث عن الرحلات بناءً على المعلومات التي تقدمها له، ولكن قد يخطط وكيل السفر المجهز بأدوات، لمسار الرحلة بالكامل، بما في ذلك تنفيذ الحجوزات، وإضافة الأحداث المهمة والفعاليات في أثناء السفرة، إلى التقويم الخاص بك.

إصدارات الوكلاء

في عام 2024، ظهرت أطر عمل جديدة لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال لا الحصر، تم إصدار أو تحسين «LangGraph»، و«CrewAI»، و«PhiData»، و«AutoGen/Magentic-One» في عام 2024.

بدأت الشركات للتو في تبني وكلاء الذكاء الاصطناعي. وبدأت أطر العمل لتصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي جديدة تتطور بسرعة. ولكن ومع ذلك، لا تزال مخاطر الأمن والخصوصية والهلوسة تشكَّل مصدر قلق.

* توقعات المستقبل

ويتوقَّع محللو السوق العالمية أن تخطط 82 في المائة من المنظمات التي شملتها الاستطلاعات لاستخدام الوكلاء في غضون بين 1 و3 سنوات، ومن المرجح أن تتبنى 25 في المائة من جميع الشركات، التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي حالياً، وكلاء الذكاء الاصطناعي في عام 2025.

* أستاذ مشارك في علوم الكومبيوتر بجامعة جنوب فلوريدا.

مجلة «فاست كومباني» - خدمات «تريبيون ميديا».

حقائق

82 %

من المنظمات التي شملتها الاستطلاعات لاستخدام الوكلاء في غضون بين 1 و3 سنوات