ИИ раскрыл, кто писал Библию — и некоторые главы оказались написаны совсем не теми, кого вы ожидали
NewsMakerМодель распознала разные авторские стили и объяснила свои выводы.
Искусственный интеллект уже перевернул медицину, кинематограф и финансы. Теперь он взялся за Библию — одну из самых изучаемых и почитаемых книг в истории. Международная команда исследователей, в которую вошла математик Шира Фейгенбаум-Головин из Университета Дьюка, использовала ИИ, статистическое моделирование и лингвистический анализ , чтобы приблизиться к ответу на один из старейших вопросов: кто именно писал Библию?
Результаты работы опубликованы в журнале PLOS One. Учёные изучили девять первых книг Ветхого Завета (так называемый Энеатевх), выявив три разных стилистических традиции письма. Их модель различала авторские почерки на уровне тонких отличий в употреблении простых слов вроде «нет», «который» или «царь». Позже тот же алгоритм помог определить вероятных авторов других глав, причём — с пояснением, почему он пришёл к такому выводу.
Путь к этому исследованию начался ещё в 2010 году. Тогда Фейгенбаум-Головин совместно с израильским археологом Израэлем Финкельштейном анализировала надписи на черепках древней керамики VI века до н.э., используя методы математики и статистики. Эти находки, попавшие даже на первую полосу The New York Times , позволили более точно датировать тексты Ветхого Завета. Именно тогда зародилась идея масштабного проекта по анализу Библии с помощью науки.
Команда включала не только математиков, но и археологов, физиков, теологов и программистов. Они сосредоточились на трёх ключевых блоках: книге Второзаконие, исторических книгах от Иисуса Навина до Царств (так называемая « девтерономическая история») и жреческих текстах Торы. Как и ожидали исследователи, первые два блока оказались ближе друг к другу, чем к третьему, что подтверждает существующую гипотезу библеистов.
Модель обучалась на 50 главах, авторство которых уже известно по научным данным, а затем её применили к тем, что остаются спорными. При этом ИИ не просто делал выводы, но и объяснял их — указывая конкретные слова и формулировки, которые «выдали» принадлежность к тому или иному стилю. Это особенно важно, учитывая, как сильно редактировались библейские тексты на протяжении веков. Некоторые отрывки, сохранившиеся в оригинальном виде, оказались очень короткими — порой всего в несколько строк — и для их анализа требовались специальные алгоритмы.
Вместо стандартных моделей машинного обучения, которым нужно большое количество данных, исследователи выбрали более прямолинейный подход: они сопоставляли частоту встречаемости слов и структур предложений. Это дало точные результаты даже при работе с минимальным объёмом текста.
Одно из самых неожиданных открытий касалось « Повести об Ковчеге Завета » в книгах Самуила. Хотя обе её части тематически схожи, текст в 1-й книге Самуила не соотносится ни с одним из трёх ранее определённых стилей, тогда как фрагмент из 2-й книги — явно принадлежит второзаконистской традиции.
По словам Фейгенбаум-Головин, такой подход можно использовать и для анализа других исторических текстов — например, при проверке подлинности писем Авраама Линкольна. Команда уже начала применять методику к свиткам Мёртвого моря.
«Это удивительный союз науки и гуманитарного знания», — говорит исследовательница. «Мы показываем, как ИИ может не просто работать с современными данными, но и приоткрывать завесу над загадками тысячелетней давности».
Искусственный интеллект уже перевернул медицину, кинематограф и финансы. Теперь он взялся за Библию — одну из самых изучаемых и почитаемых книг в истории. Международная команда исследователей, в которую вошла математик Шира Фейгенбаум-Головин из Университета Дьюка, использовала ИИ, статистическое моделирование и лингвистический анализ , чтобы приблизиться к ответу на один из старейших вопросов: кто именно писал Библию?
Результаты работы опубликованы в журнале PLOS One. Учёные изучили девять первых книг Ветхого Завета (так называемый Энеатевх), выявив три разных стилистических традиции письма. Их модель различала авторские почерки на уровне тонких отличий в употреблении простых слов вроде «нет», «который» или «царь». Позже тот же алгоритм помог определить вероятных авторов других глав, причём — с пояснением, почему он пришёл к такому выводу.
Путь к этому исследованию начался ещё в 2010 году. Тогда Фейгенбаум-Головин совместно с израильским археологом Израэлем Финкельштейном анализировала надписи на черепках древней керамики VI века до н.э., используя методы математики и статистики. Эти находки, попавшие даже на первую полосу The New York Times , позволили более точно датировать тексты Ветхого Завета. Именно тогда зародилась идея масштабного проекта по анализу Библии с помощью науки.
Команда включала не только математиков, но и археологов, физиков, теологов и программистов. Они сосредоточились на трёх ключевых блоках: книге Второзаконие, исторических книгах от Иисуса Навина до Царств (так называемая « девтерономическая история») и жреческих текстах Торы. Как и ожидали исследователи, первые два блока оказались ближе друг к другу, чем к третьему, что подтверждает существующую гипотезу библеистов.
Модель обучалась на 50 главах, авторство которых уже известно по научным данным, а затем её применили к тем, что остаются спорными. При этом ИИ не просто делал выводы, но и объяснял их — указывая конкретные слова и формулировки, которые «выдали» принадлежность к тому или иному стилю. Это особенно важно, учитывая, как сильно редактировались библейские тексты на протяжении веков. Некоторые отрывки, сохранившиеся в оригинальном виде, оказались очень короткими — порой всего в несколько строк — и для их анализа требовались специальные алгоритмы.
Вместо стандартных моделей машинного обучения, которым нужно большое количество данных, исследователи выбрали более прямолинейный подход: они сопоставляли частоту встречаемости слов и структур предложений. Это дало точные результаты даже при работе с минимальным объёмом текста.
Одно из самых неожиданных открытий касалось « Повести об Ковчеге Завета » в книгах Самуила. Хотя обе её части тематически схожи, текст в 1-й книге Самуила не соотносится ни с одним из трёх ранее определённых стилей, тогда как фрагмент из 2-й книги — явно принадлежит второзаконистской традиции.
По словам Фейгенбаум-Головин, такой подход можно использовать и для анализа других исторических текстов — например, при проверке подлинности писем Авраама Линкольна. Команда уже начала применять методику к свиткам Мёртвого моря.
«Это удивительный союз науки и гуманитарного знания», — говорит исследовательница. «Мы показываем, как ИИ может не просто работать с современными данными, но и приоткрывать завесу над загадками тысячелетней давности».