Проект «Европейская машина времени» открывает новый взгляд на историю и культурное наследие

Путешествие во времени всегда было мечтой человечества. Представьте себе возможность лично познакомиться с Древним Римом или вернуться во времена наших предков, чтобы узнать, как жили люди в то время. Очевидно, что такие путешествия во времени выходят далеко за рамки наших сегодняшних физических ограничений.

Тем не менее, несмотря на невозможность путешествовать в реальном времени, консорциум из более чем 225 европейских исследовательских институтов из 32 стран планирует построить виртуальную Машину времени. Эта Машина времени представляет собой большую базу данных, которая может хранить, интерпретировать и связывать различные виды исторической информации, начиная от текста и изображений на картах и ​​3D-моделях до музыки и другой сенсорной информации. Тогда роль Машины времени состоит в том, чтобы связать всю эту информацию и восстановить правдоподобные взгляды на прошлое. Наконец, он должен позволить нам перемещаться по всем этим данным, чтобы перемещаться во времени и пространстве так же легко, как сегодня в Интернете.

Для достижения этой амбициозной цели необходимо совершить многочисленные прорывы. Таким образом, эти исследователи формируют консорциум для создания огромной Европейской крупномасштабной исследовательской инициативы (LSRI). Такие проекты ранее финансировались Европейской комиссией и поддерживаются значительными ресурсами. Одним из примеров ранее финансируемой инициативы является Проект человеческого мозга, целью которого является создание электронной копии человеческого мозга.

Основные проблемы, с которыми сталкиваются исследователи, можно разделить на три категории: данные и оцифровка, извлечение и моделирование знаний, а также ограничения и возможности такой цифровой эпистемологии. Очевидно, что на пути к такой машине времени есть еще много проблем, таких как лицензирование и юридические вопросы, которые выходят далеко за рамки данной статьи. Поэтому на данном этапе мы рассмотрим только основные проблемы, указанные выше.

Что касается современных данных и информации, у нас есть огромное преимущество в том, что почти вся информация доступна в электронном виде. Однако чем больше мы перемещаемся в прошлое, тем меньше информации доступно в электронном формате, который можно было бы использовать в качестве входных данных для обработки с помощью Time Machine. Даже в отношении культурного наследия, то есть информации, которую мы считаем очень важной для нашей культурной самобытности, только 15% в настоящее время доступны в цифровом формате. Для архивов и библиотек процент еще ниже. Таким образом, одной из первоначальных целей является массовая оцифровка. В отличие от традиционных сканеров, которые включают перелистывание страниц, этот процесс можно было бы выполнять с резко увеличенной скоростью, используя технологии объемного сканирования, такие как компьютерная томография. Мобильные сканеры, такие как палатка для сканирования, также будут играть важную роль в высококачественной оцифровке в полевых условиях. Более того, массовое сканирование 3D-объектов на сборочной линии уже в наши дни технологически доступно.

Тем не менее, эти огромные объемы данных также требуют методов долгосрочного хранения, которые позволят хранить эту информацию в течение тысячелетий. Исследователи из Twist Bioscience разрабатывают технологии для хранения цифровой информации в цепях ДНК, которая является наиболее компактным представлением информации, известной человечеству, поскольку сами молекулы несут информацию, что позволяет хранить ее на порядки более компактно, чем любое настоящее. цифровая память повседневного использования. Обратите внимание, что этот тип хранения также подходит для длительного хранения, так как мы знаем примеры находок ДНК, которые пережили 10 000 и более лет без потери данных.

Даже если нам удастся оцифровать и сохранить все данные, которые мы можем восстановить на основе более чем 2000-летней европейской истории, мы сразу же столкнемся с двумя дополнительными проблемами: мы должны иметь возможность обрабатывать данные и что большие объемы данных не сохранятся. такой долгий период времени. Для задачи обработки данных мы должны унифицировать обработку текста, изображений, аудио, карт, 3D-объектов и их интерпретаций. Сегодня большинство систем, используемых для этой цели, используют графы и символьные представления, но мы уже видели, что мощность глубокого обучения способна превзойти любую символьную систему во многих приложениях, о чем недавно свидетельствует задача языкового перевода. Следовательно, одна из целей проекта - создать универсальное репрезентативное пространство, которое позволит нам преобразовать все вышеперечисленное друг в друга. Тем не менее, такая система имеет большой недостаток, заключающийся в том, что она не позволяет связывать наблюдения в цепочку вывода, как мы могли бы сделать в символической дедукции. Другой важной целью является объединение подходов на основе символических графов и нечетких нейронных сетей. На основе этих достижений нам все еще необходимо иметь возможность создавать исторические реконструкции. Традиционные методы используют для этих целей компьютерную графику, однако машинное и глубокое обучение также набирают обороты в этой дисциплине. Следовательно, нам потребуются методы, которые могут генерировать сложные сцены из довольно простых описаний. Последующая интерпретация и анализ информации по-прежнему будут выполняться людьми, которые будут взаимодействовать с Машиной времени. Таким образом, пользователи, от экспертов-историков до гражданских ученых и непрофессионалов, смогут использовать Машину времени для своих целей.

Третий важный аспект Time Machine - это то, как ее можно использовать для получения новых идей. Как и во всех наблюдениях, необходимо определить содержание информации и стоит ли ей доверять. Это требует расширенных подходов к эпистемологии - цифровой эпистемологии - которая может одновременно обрабатывать разные версии исторической истины. Фактически, способность легко создавать различные реконструкции прошлого требует внимательного осмысления, поскольку результаты могут быть получены и использованы для того, чтобы выдвинуть определенное политическое мнение сегодняшнего дня. Такие попытки хорошо известны на протяжении всей истории и являются основной причиной того, почему интерпретация исторического знания является такой сложной задачей. Более того, все реконструкции прошлого, включая традиционные методы, обычно служат определенной цели, поэтому при рассмотрении этих реконструкций следует помнить об изначальном замысле. Например, археолог может захотеть четко указать, что первоначальный цвет храма неизвестен, используя приглушенные и серые цвета. Напротив, туристический офис предпочел бы правдоподобную и детализированную реконструкцию того же храма, чтобы создать более захватывающий опыт для своей аудитории. Новое историческое понимание также является интерпретацией данных и, следовательно, должно быть связано с исходными данными и цепочкой наблюдений, которые привели к этому пониманию. В гуманитарных науках и философии это уже делалось веками с помощью текста и языка. Тем не менее, мы должны создать цифровой рабочий процесс, чтобы сделать то же самое, чтобы обеспечить более высокую степень сотрудничества и ускорить прогресс науки. Общий искусственный интеллект также будет важным фактором, обеспечивающим успех Time Machine, поскольку он позволит создавать виртуальных агентов, которые могут населять наш виртуальный образ прошлого. Кроме того, трудоемкие задачи, такие как запросы к базе данных, будут решаться с помощью современных методов искусственного интеллекта, нацеленных на автоматический ответ на вопросы и интерпретацию языка.

Проект направлен на создание реконструкций прошлого на уровне детализации, который неизвестен в настоящее время. Таким образом, не случайно к этому консорциуму присоединились крупные промышленные игроки, такие как Ubisoft, хорошо известная своей серией Assassin’s Creed. В своем видении машины времени - Анимуса - они уже вплотную подошли к цели проекта Машина времени, поскольку Анимус позволяет погрузиться в прошлое, путешествуя по жизни своих предков. Хотя сегодня эта цель еще далека от достижения, исследователи из проекта Машина времени полагают, что такая машина времени будет революционным для исследований, а также будет способствовать развитию коммерческих приложений в области истории.

Статья и контент опубликованы под лицензией Creative Commons License 4.0 Attribution и впервые появились на MarkTechPost.com. Если вам понравилась эта статья, загляните также на мой канал на YouTube.