Кто написал Библию? ИИ выявляет «вероятных авторов»
Многодисциплинарная группа исследователей использует искусственный интеллект, чтобы раскрыть авторство самых ранних книг Еврейской Библии.
Искусственный интеллект революционизирует все, от здравоохранения до кинопроизводства и финансов. Так почему бы не применить его к одной из самых древних и влиятельных книг в истории — Библии?
Именно этим и занялась международная команда исследователей. Среди них была Шира Файгенбаум-Головин, доцент кафедры математики Университета Дьюка. Вместе они использовали сочетание искусственного интеллекта, статистического моделирования и лингвистического анализа, чтобы разгадать одну из величайших загадок библейской науки: кто на самом деле написал Библию?
Тщательно изучив тонкие различия в выборе слов в тексте, команда выделила три различных традиции письма, или стиля письма, в первых девяти книгах Еврейской Библии, известных как Эннеатеух. Затем они использовали ту же модель на базе искусственного интеллекта для анализа других глав и оценки наиболее вероятных авторов. Более того, модель также объяснила, как она пришла к своим выводам.
Но как математик пришел к этому?
От керамики к Пятикнижию
В 2010 году Файгенбаум-Головин начал сотрудничать с Израилем Финкельштейном, главой Школы археологии и морских культур Университета Хайфы, используя математические и статистические инструменты для определения авторства надписей, найденных на фрагментах керамики 600 года до нашей эры, путем сравнения стиля и формы букв, выгравированных на каждом фрагменте.
«Мы пришли к выводу, что находки в этих надписях могут дать ценные подсказки для датировки текстов Ветхого Завета», — сказал Файгенбаум-Головин. «Тогда мы и начали собирать нашу нынешнюю команду, которая могла бы помочь нам проанализировать эти библейские тексты».
Это многодисциплинарное исследование состояло из двух частей. Во-первых, команда Файгенбаума-Головина и Финкельштейна — Алон Кипнис (Университет Рейхмана), Аксель Бюлер (Протестантский теологический факультет Парижа), Эли Пиасецкий (Тель-Авивский университет) и Томас Рёмер (Коллеж де Франс) — состояла из археологов, библеистов, физиков, математиков и компьютерных ученых. Команда использовала новую статистическую модель на основе искусственного интеллекта для анализа языковых паттернов в трех основных разделах Библии. Они изучили первые пять книг Библии: Второзаконие, так называемую Второзаконную историю от Иисуса Навина до Царств и священнические писания в Торе.
Результаты показали, что Второзаконие и исторические книги были более похожи друг на друга, чем на священнические тексты, что уже является общепринятым мнением среди библеистов.
Различение слово за словом
«Мы обнаружили, что каждая группа авторов имеет свой стиль — что удивительно, даже в отношении простых и распространенных слов, таких как «нет», «который» или «царь». Наш метод точно определяет эти различия», — сказал Рёмер.
Чтобы протестировать модель, команда выбрала 50 глав из первых девяти книг Библии, каждая из которых уже была отнесена библеистами к одному из вышеупомянутых стилей письма. «Модель сравнила главы и предложила количественную формулу для отнесения каждой главы к одному из трех стилей письма», — сказал Файгенбаум-Головин.
Во второй части исследования команда применила свою модель к главам Библии, авторство которых было предметом более горячих споров. Сравнивая эти главы с каждым из трех стилей письма, модель смогла определить, какая группа авторов с большей вероятностью их написала. Более того, модель также объяснила, почему она сделала такие выводы.
«Одним из главных преимуществ этого метода является его способность объяснять результаты анализа, то есть указывать слова или фразы, которые привели к отнесению данной главы к определенному стилю письма», — сказал Кипнис.
Поскольку текст Библии многократно редактировался и переделывался, команда столкнулась с большими трудностями при поиске фрагментов, сохранивших свою первоначальную формулировку и язык. Найденные библейские тексты часто были очень короткими — иногда всего несколько стихов — что делало большинство стандартных статистических методов и традиционного машинного обучения непригодными для их анализа. Им пришлось разработать специальный подход, который мог бы обрабатывать такие ограниченные данные.
Корни слов над глубоким обучением
Ограниченный объем данных часто вызывает опасения по поводу неточности. «Мы потратили много времени, убеждая себя, что полученные результаты не являются просто мусором», — сказал Файгенбаум-Головин. «Мы должны были быть абсолютно уверены в статистической значимости».
Чтобы обойти эту проблему, вместо традиционного машинного обучения, которое требует большого количества обучающих данных, исследователи использовали более простой и прямой метод. Они сравнили синтаксические конструкции и частоту появления определенных слов или корней слов (лемм) в разных текстах, чтобы определить, были ли они написаны одной и той же группой авторов.
Удивительное открытие? Команда обнаружила, что, хотя две части повествования о Ковчеге в Книгах Самуила посвящены одной и той же теме и иногда рассматриваются как части одного повествования, текст в 1 Самуиле не совпадает ни с одним из трех корпусов, тогда как глава во 2 Самуиле показывает сходство с Второзаконной историей (от Иисуса Навина до Царств).
В перспективе Файгенбаум-Головин сказала, что та же техника может быть использована для других исторических документов. «Если вы изучаете фрагменты документов, чтобы выяснить, были ли они написаны, например, Авраамом Линкольном, этот метод может помочь определить, являются ли они подлинными или просто подделкой».
«Исследование представляет новую парадигму анализа древних текстов», — подытожил Финкельштейн.
Файгенбаум-Головин и ее команда сейчас рассматривают возможность использования той же методологии для новых открытий в области других древних текстов, таких как Свитки Мертвого моря. Она подчеркнула, насколько ей понравилось долгосрочное междисциплинарное сотрудничество.
«Это такое уникальное сотрудничество между наукой и гуманитарными науками, — сказала она. — Это удивительный симбиоз, и мне повезло работать с людьми, которые используют инновационные исследования, чтобы раздвигать границы».
