Yapay Zekâ Tarihin Kilidini Açıyor makalemizi okuduktan sonra fikrinizi çok merak ediyoruz. 4.000 Yıllık Metinler Yeniden Konuşuyor
Toprağın altında, müzelerin depolarında ve antik kentlerin kalıntıları arasında milyonlarca yazılı belge geçmişin sessiz tanıkları olarak bekliyor. Kil tabletler, taş yazıtlar, papirüs ruloları ve el yazmaları; kralların kararlarından tüccarların borçlarına, ailelerin özel mektuplarından filozofların düşüncelerine kadar insanlığın ortak hafızasını taşıyor. Ancak zaman bu belgelerin büyük bölümünü kırdı, yaktı, sildi veya okunamayacak hâle getirdi.
Tarihçiler ve arkeologlar yüzyıllar boyunca bu metinleri okuyabilmek için sabırla çalıştı. Uzmanlar, kırık bir taşın üzerindeki birkaç harften hareketle eksik kelimeleri tahmin etti. Dil bilimciler aynı döneme ait yüzlerce metni karşılaştırdı. Arkeologlar yazıtın bulunduğu yeri, kullanılan malzemeyi ve yazı karakterlerini inceledi. Buna rağmen birçok metin sırrını korudu.
Yeni dönem başlıyor…
Şimdi tarih araştırmaları yeni bir döneme giriyor. Yapay zekâ, yüksek çözünürlüklü görüntüleme, bilgisayarlı tomografi ve üç boyutlu modelleme teknolojileri, geçmişin kapalı kapılarını tek tek açıyor. Araştırmacılar, bir papirüsü fiziksel olarak açmadan içindeki yazıyı görebiliyor. Kil zarfı kırmadan içinde saklanan mektubu okuyabiliyor. Eksik bir Antik Yunan yazıtının hangi kelimeleri içerdiğini, nerede hazırlandığını ve yaklaşık hangi tarihe ait olduğunu hesaplayabiliyor.
Peki, yapay zekâ tarihî metinleri gerçekten nasıl okuyor? Bir bilgisayar, iki bin yıl önce yaşamış bir insanın kullandığı dili nasıl anlayabiliyor? Yapay zekâ tarihçinin yerini mi alacak, yoksa ona daha güçlü bir araştırma aracı mı sunacak?
Bu soruların cevapları bizi yalnızca teknolojiye değil; yazının doğuşuna, antik ticaret ağlarına, Roma dünyasına, felsefeye ve insan hafızasının geleceğine kadar uzanan heyecan verici bir yolculuğa çıkarıyor.
1. İnsanlığın Sessiz Arşivi: Neden Binlerce Antik Metni Hâlâ Okuyamıyoruz?
İnsanlar yaklaşık beş bin yıl önce düşüncelerini kalıcı işaretlerle kaydetmeye başladı. Mezopotamya’da yaşayan Sümerler, yumuşak kil üzerine kamıştan yaptıkları kalemlerle işaretler bastı. Bu işaretler zamanla çivi yazısına dönüştü. Kâtipler başlangıçta tahıl, hayvan ve ticari ürünlerin miktarlarını kaydetti. Ardından kanunları, duaları, mektupları, edebî eserleri ve devlet kararlarını yazıya aktardı.
Yazı, insan hafızasının sınırlarını genişletti. Bir hükümdar, buyruğunu uzak bir şehre gönderebildi. Bir tüccar, alacağını kayıt altına alabildi. Bir baba, başka ülkede yaşayan oğluna haber yollayabildi. İnsanlar bilgiyi yalnızca sözlü aktarım yoluyla değil, nesiller boyunca yaşayabilecek belgelerle korumaya başladı.
Fakat hiçbir yazı malzemesi zamanın etkisinden tamamen kaçamadı. Depremler taş yazıtları parçaladı. Yangınlar kütüphaneleri küle çevirdi. Nem papirüsleri çürüttü. Savaşlar arşivleri dağıttı. İnsanlar eski yapıların taşlarını yeni binalarda kullandı. Define avcıları arkeolojik bağlamı bozdu. Hatalı kazı ve koruma yöntemleri de bazı eserlerde kalıcı hasar oluşturdu.
Bazen araştırmacılar bir yazıtın büyük bölümünü bulur, fakat birkaç eksik harf metnin bütün anlamını değiştirir. Örneğin kırık bölümde bir kralın, şehrin veya halkın adı yer alabilir. Uzman yanlış kelimeyi tamamlarsa metnin tarihini ve coğrafi bağlamını da yanlış yorumlayabilir. Bu nedenle tarihçiler eksik bölümleri gelişigüzel doldurmaz. Dil bilgisi, kelime kullanımı, tarihsel bağlam ve benzer belgeler üzerinden farklı olasılıkları değerlendirir.
Bazı belgeler ise fiziksel yapıları nedeniyle araştırmacılara daha büyük bir sorun çıkarır. Eski Mezopotamya toplumları, önemli kil tabletleri ince bir kil tabakasıyla kapladı. Bu kil zarf, tabletin üzerindeki özel mesajı korudu. Gönderen kişi zarfın dışına alıcının adını yazdı ve silindir mührünü bastı. Alıcı, mesajı okumak için zarfı kırdı.
Arkeologlar günümüzde hâlâ kapalı duran yüzlerce kil zarf buldu. Bu eserler önemli bir ikilem oluşturdu: Uzmanlar zarfı kırarsa içerideki metni okuyabilir, ancak eserin özgün bütünlüğünü sonsuza kadar kaybeder. Zarfı korurlarsa içerideki mektubu okuyamazlar.
Benzer bir sorun, İtalya’daki Herculaneum papirüslerinde çok daha çarpıcı biçimde karşımıza çıkar. Vezüv Yanardağı, MS 79 yılında büyük bir patlama yaşadı. Sıcak gaz, kül ve volkanik malzeme Pompeii ile Herculaneum’u kapladı. Patlama, Herculaneum’daki bir villanın kütüphanesinde bulunan yüzlerce papirüs rulosunu kömürleştirdi.
Volkanik sıcaklık papirüsleri yaktı, ancak kül tabakası onları yaklaşık iki bin yıl boyunca dış etkilerden korudu. Araştırmacılar 18. yüzyılda bu ruloları ortaya çıkardı. İlk dönem uzmanları bazı ruloları mekanik araçlarla açmayı denedi. Bu işlem sırasında birçok papirüs parçalandı. Çünkü kömürleşmiş katmanlar birbirine yapışmıştı ve en küçük hareket bile hassas yüzeyleri kırıyordu.
Böylece bilim insanları büyük bir çelişkiyle karşılaştı: Ruloyu açarlarsa metni yok edebilir, açmazlarsa metne ulaşamazlardı.
Geleneksel fotoğrafçılık da her zaman çözüm sunmadı. Bazı yazılar çıplak gözle seçilemeyecek kadar soluk kaldı. Karbon esaslı mürekkep ile kömürleşmiş papirüs, X-ışını görüntülerinde birbirine yakın özellikler gösterdi. Bilgisayar, ilk taramalarda sayfa ile mürekkep arasındaki farkı kolayca ayıramadı.
Dünyanın farklı müzeleri benzer sorunlar taşıyan çok sayıda eser saklıyor. Araştırmacılar henüz bütün çivi yazılı tabletleri yayımlamadı. Uzman sayısının sınırlı kalması da çalışmaları yavaşlatıyor. Bir dil bilimci, tek bir kırık yazıt üzerinde haftalarca hatta aylarca çalışabiliyor. Bazı eski dilleri yalnızca küçük bir uzman grubu okuyabiliyor.
Yapay Zeka devreye giriyor…
İşte yapay zekâ bu noktada devreye giriyor. Ancak yapay zekâ, eski bir metne bakıp onu insan gibi “anlamıyor”. Önce binlerce örneği inceliyor. Harflerin, kelimelerin, dil bilgisi yapılarının ve yazım biçimlerinin hangi dönemlerde ve bölgelerde ortaya çıktığını hesaplıyor. Ardından eksik metin için birden fazla olasılık sunuyor.
Bu özellik, tarihçiye benzersiz bir yardımcı kazandırıyor. İnsan uzman bağlamı, kültürü ve tarihsel anlamı değerlendirirken yapay zekâ çok büyük veri kümeleri içindeki örüntüleri hızla buluyor. Böylece insan bilgisi ile makine hesaplama gücü aynı araştırma masasında buluşuyor.
2. Yapay Zekâ Antik Bir Yazıyı Nasıl Okuyor?
“Yapay zekâ antik metni çözdü” cümlesi ilk bakışta oldukça basit görünür. Oysa bu sürecin arkasında arkeoloji, tarih, dil bilimi, matematik, fizik ve bilgisayar bilimini birleştiren çok aşamalı bir çalışma bulunur.
Araştırmacılar ilk olarak eserin ayrıntılı dijital görüntüsünü hazırlar. Fotoğraf makineleri, çok tayflı görüntüleme sistemleri, lazer tarayıcılar veya X-ışını tomografi cihazları eserin fiziksel özelliklerini kaydeder. Her yöntem farklı bir bilgi sunar.
Çok tayflı görüntüleme, insan gözünün göremediği dalga boylarını kullanır. Solmuş mürekkep görünür ışık altında kaybolsa bile morötesi veya kızılötesi görüntülerde yeniden belirginleşebilir. Araştırmacılar bu yöntemle palimpsest adı verilen belgeleri de inceler. Geçmişte insanlar pahalı parşömenleri yeniden kullanmak amacıyla eski yazıları kazımış veya silmişti. Daha sonra aynı yüzeye başka bir metin yazmışlardı. Çok tayflı görüntüleme, üstteki yazının altında kalan eski metnin izlerini ortaya çıkarabilir.
Bilgisayarlı tomografi ise eserin iç yapısını kesitler hâlinde görüntüler. Tıp alanında doktorlar insan vücudunu incelemek için aynı temel prensibi kullanır. Cihaz, nesneye farklı açılardan X-ışını gönderir ve malzemelerin ışını ne ölçüde soğurduğunu hesaplar. Bilgisayar daha sonra bu verileri birleştirerek üç boyutlu bir model oluşturur.
Ancak tarama tek başına okunabilir bir metin üretmez. Bir tomografi cihazı araştırmacılara çok büyük miktarda ham veri sunar. Bilgisayarın sayfaları, kıvrımları, çatlakları, mürekkep izlerini ve yabancı maddeleri birbirinden ayırması gerekir. İşte görüntü işleme algoritmaları ve makine öğrenmesi bu aşamada önem kazanır.
Araştırmacılar önce papirüs katmanlarının yüzeyini dijital ortamda belirler. Ardından yazılım bu kıvrımlı yüzeyi sanal olarak düzleştirir. Bilim insanları bu işleme “sanal açma” veya “sanal çözme” adını verir. Fiziksel rulo kapalı kalırken bilgisayar katmanları tek tek ayırır ve düz bir sayfa görüntüsü hazırlar.
Yapay zeka farklılıklar peşinde…
Yapay zekâ daha sonra mürekkebin oluşturduğu çok küçük fiziksel farklılıkları arar. Araştırmacılar modele, mürekkep içerdiğini bildikleri örnek parçaları gösterir. Model bu örneklerden yüzey dokusunu, yoğunluk farklarını ve belirli görüntü örüntülerini öğrenir. Ardından daha önce görmediği kapalı bölümlerde muhtemel mürekkep izlerini işaretler.
Bu süreç klasik optik karakter tanıma sistemlerinden çok daha karmaşık bir yapı taşır. Günümüzde telefonlar basılı bir metnin fotoğrafını saniyeler içinde yazıya çevirebilir. Fakat antik belgeler standart yazı tipi, düzgün satır veya temiz zemin sunmaz. Bir kâtip harfleri farklı biçimlerde yazabilir. Taşın kırıkları harflere benzeyebilir. Mürekkep kaybolabilir. Bir papirüs tabakası başka bir katmanın üzerine geçebilir. Yapay zekâ bütün bu bozulmaları hesaba katmak zorunda kalır.
Metin restorasyonu yapan modeller farklı bir yöntem izler. Bu modeller, görüntüden çok dil içindeki ilişkileri inceler. Araştırmacılar binlerce Antik Yunanca veya Latince yazıtı dijital ortama aktarır. Yapay zekâ hangi kelimelerin birlikte kullanıldığını, belirli ifadelerin hangi dönemlerde yaygınlaştığını ve farklı bölgelerin hangi yazım özelliklerini taşıdığını öğrenir.
Google DeepMind ile akademik ortakları, bu yaklaşımın dikkat çekici örneklerinden biri olan Ithaca adlı sistemi geliştirdi. Ithaca, hasar görmüş Antik Yunan yazıtlarındaki eksik bölümler için olası tamamlamalar sunuyor. Sistem ayrıca yazıtın muhtemel coğrafi kökenini ve tarih aralığını hesaplıyor.
Nature dergisinde yayımlanan araştırmaya göre Ithaca, tek başına kullandığında eksik metinlerin restorasyonunda yüzde 62 doğruluk sağladı. Tarihçiler yalnız çalıştığında yüzde 25 doğruluk gösterdi. Tarihçiler Ithaca’nın önerilerinden yararlandığında doğruluk oranı yüzde 72’ye çıktı. Bu sonuç, yapay zekânın insan uzmanı ortadan kaldırmadığını; insan ile makinenin birlikte daha başarılı çalıştığını gösteriyor. Sistem ayrıca yazıtların coğrafi kökenini yüzde 71 doğrulukla belirledi ve tarih tahminini çoğu zaman gerçek tarihin 30 yıl yakınına getirdi. Nature araştırması
Araştırmacılar 2025 yılında Latince yazıtlar için Aeneas adlı başka bir yapay zekâ sistemi tanıttı. Aeneas, yaklaşık 200 bin Latince yazıttan oluşan geniş bir veri tabanındaki dilsel ve tarihsel bağlantıları inceliyor. Sistem, parçalanmış bir Roma yazıtındaki eksik metni tamamlarken benzer ifadeler kullanan başka yazıtları da tarihçinin önüne getiriyor. Ayrıca yazıtın hangi bölgede ve hangi tarih aralığında ortaya çıkmış olabileceğini hesaplıyor. Oxford Üniversitesi
Aeneas yalnızca kelime benzerliklerini aramıyor. Metnin yapısını, kullanılan ifadeleri, yazıtın görsel biçimini ve tarihsel örüntüleri birlikte değerlendiriyor. Bu nedenle tarihçi, sistemin sunduğu bir önerinin hangi benzer belgelere dayandığını görebiliyor.
Doğru cevap bulunmuş mu oluyor?
Burada önemli bir ayrım yapmamız gerekir: Yapay zekâ “doğru cevabı” ilan etmez. Olasılıkları sıralar. Bir taşın üzerinde “İmparator…” kelimesinden sonra on harflik bir boşluk varsa sistem dönemin unvanlarını, yazım kurallarını ve benzer yazıtları tarar. Ardından en güçlü seçenekleri sunar. Tarihçi ise imparatorun yaşadığı dönemi, yazıtın bulunduğu yeri, siyasi şartları ve arkeolojik bağlamı dikkate alarak son değerlendirmeyi yapar.
Başka bir ifadeyle yapay zekâ, tarihçinin yerine geçmiş hakkında karar vermez. Tarihçinin daha geniş bir kanıt alanını görmesine yardımcı olur.
3. Vezüv’ün Küllerinden Kültepe’nin Kil Zarflarına Uzanan Büyük Keşif
Yapay zekâ ile antik metin araştırmalarının en çarpıcı örneklerinden biri Vezüv Yanardağı’nın küllerinden çıktı.
MS 79 yılındaki patlama, Herculaneum’da bulunan Papirüsler Villası’nı volkanik malzemenin altına gömdü. Arkeologlar 18. yüzyılda villaya ulaştığında yüzlerce kömürleşmiş papirüs rulosuyla karşılaştı. Bu koleksiyon, Antik Çağ’dan günümüze ulaşan tek bütünlüklü özel kütüphane olarak büyük önem taşıyor.
Ruloların siyah ve kırılgan yapısı uzun süre araştırmacıların önünü kesti. Bilim insanları ruloyu açmadan içeriğini görüntülemek için X-ışını tomografisi kullandı. Fakat karbon esaslı mürekkep ile karbonlaşmış papirüs taramalarda birbirine çok benzedi. İnsan gözü, ham verilerdeki küçük farklılıkları güvenilir biçimde ayıramadı.
Bilgisayar bilimci Brent Seales ve ekibi yıllarca sanal açma teknolojisi üzerinde çalıştı. Araştırmacılar daha sonra bu çalışmayı geniş bir katılıma açmak amacıyla 2023 yılında Vesuvius Challenge adlı yarışmayı başlattı. Yarışma, tomografi verilerini ve geliştirme araçlarını dünyanın farklı yerlerindeki araştırmacılarla paylaştı.
Genç bilgisayar bilimciler, öğrenciler, matematikçiler ve görüntü işleme uzmanları aynı hedef etrafında birleşti. Katılımcılar papirüs yüzeyini belirleyen, katmanları ayıran ve mürekkep izlerini bulan modeller geliştirdi. Luke Farritor, Youssef Nader ve Julian Schilliger’den oluşan ekip, kapalı bir rulodan okunabilir metin parçaları çıkardı ve 2023 Büyük Ödülü’nü kazandı.
Antik Yunanca karakterin keşfi
Ekip, daha önce kimsenin fiziksel olarak açamadığı rulo içinde iki binden fazla Antik Yunanca karakter tespit etti. Metin; müzik, yemek ve haz kavramları üzerine felsefi bir tartışma yürütüyordu. Uzmanlar eseri, Epikurosçu filozof Philodemus ile ilişkilendirdi. Böylece yapay zekâ yalnızca birkaç dağınık harfi değil, iki bin yıldır sessiz kalan bir düşünce zincirini insanlığa geri kazandırdı.
Herculaneum rulosu okunuyor
Vesuvius Challenge çalışmaları sonraki yıllarda da ilerledi. Proje ekibi, 2026 yılında bir Herculaneum rulosunun tamamını ilk kez okuyabildiğini duyurdu. Buna rağmen araştırmacılar sanal açma ve mürekkep tespiti konularında hâlâ önemli teknik sorunlarla uğraşıyor. Papirüs katmanları birbirine çok yaklaştığında yazılım sınırları ayırmakta zorlanıyor. Model bazı rulolarda mürekkebi bulsa bile her zaman okunabilir harfler üretemiyor. Proje, bu sorunları çözmek için açık yarışmalar ve yeni araştırmalar yürütüyor. Vesuvius Challenge
Anadolu’da yürütülen başka bir çalışma ise bizi yaklaşık dört bin yıl önceki ticaret hayatına götürüyor.
Kayseri yakınlarındaki Kültepe, eski adıyla Kaniş, Anadolu tarihinin en önemli ticaret merkezlerinden biriydi. Asurlu tüccarlar MÖ 2. binyılın başlarında burada geniş bir ticaret ağı kurdu. Tüccarlar, Mezopotamya ile Anadolu arasında başta kalay ve dokuma ürünleri olmak üzere çeşitli mallar taşıdı. Mektuplar, borç belgeleri, mahkeme kayıtları, evlilik sözleşmeleri ve ticari hesaplar için çivi yazılı kil tabletler kullandılar.
Bu belgeler yalnızca büyük siyasi olayları anlatmıyor. Tabletler, sıradan insanların gündelik kaygılarını da günümüze taşıyor. Bir tüccar ortağına ödeme yapmasını söylüyor. Bir kadın uzaktaki eşine evdeki sorunları anlatıyor. Bir aile miras konusunda anlaşmaya çalışıyor. Başka bir kişi, gönderdiği kumaşların kalitesini savunuyor. Böylece Kültepe tabletleri bize dört bin yıl önce yaşamış insanların ticaretini, aile ilişkilerini ve duygularını doğrudan gösteriyor.
Bazı tabletler hâlâ kil zarflarının içinde duruyor. Araştırmacılar geçmişte iç metne ulaşmak için zarfı kırmak zorunda kalıyordu. Ancak bu işlem zarfın üzerindeki mühür izlerini, parmak izlerini ve üretim ayrıntılarını yok edebiliyordu.
İyi ki ENCI
Cécile Michel ve Christian G. Schroer liderliğindeki disiplinler arası ekip, ENCI adlı taşınabilir yüksek çözünürlüklü X-ışını tomografi sistemini geliştirdi. ENCI adı, “Extracting Non-destructively Cuneiform Inscriptions” ifadesinin baş harflerinden geliyor. Türkçede bu adı “çivi yazılı metinleri zarar vermeden ortaya çıkarma” şeklinde açıklayabiliriz.
Ekip, sabit ve büyük bir laboratuvar cihazı yerine müzelere taşınabilen bir sistem tasarladı. Araştırmacılar cihazı önce Louvre Müzesi’nde kullandı. Ardından sistemi Ankara Anadolu Medeniyetleri Müzesi’ne götürdü. Ekip burada Kültepe kökenli örneklerin de bulunduğu yaklaşık elli kapalı tablet üzerinde çalıştı.
ENCI, kil zarf ile içerideki tablet arasındaki çok küçük boşlukları ve yoğunluk farklılıklarını kaydetti. Bilgisayar yazılımları bu verilerden üç boyutlu yüzeyler oluşturdu. Araştırmacılar daha sonra tableti zarfından sanal ortamda ayırdı, yüzeyi düzleştirdi ve çivi yazısı işaretlerini görünür hâle getirdi.
Bu çalışmada görüntüleme ve üç boyutlu hesaplama temel rolü üstleniyor. Yapay zekâ destekli işaret tanıma ve metin analizi ise sonraki aşamalarda süreci hızlandırma potansiyeli taşıyor. Bu ayrımı doğru kurmak gerekir: Bilgisayarlı tomografi gizli yüzeyi görünür kılar; yapay zekâ görüntüdeki örüntüleri tanır, işaretleri sınıflandırır ve metinsel olasılıkları araştırır.
Ekip, Kültepe’den çıkarılan ve Kt 94/k 1150 koduyla kayda geçen kapalı bir mektubu da inceledi. Anna-anna adlı bir kadın bu mektubu kocası Ennum-Aššur’a göndermişti. Mektubun dış kısmı yalnızca gönderenin mührünü ve alıcının adını taşıyordu. İçerideki metin ise Anna-anna’nın ekonomik bir sorunla uğraştığını gösteriyordu.
Anna-anna, kocasının alacağını tahsil etmek istiyordu. Borçlu kişi parayı ona vermeyi reddediyor ve Ennum-Aššur’un dönüşünü bekleyeceğini söylüyordu. Bu kısa mektup, Eski Asur toplumunda kadınların ticari meselelerle yakından ilgilendiğini gösteren canlı bir tanıklık sunuyor. Tarih, burada kralların ve savaşların dışına çıkıyor; alacağını toplamaya çalışan bir kadının sesiyle konuşuyor.
Araştırmacılar 2026 yılında çalışmanın sonuçlarını bilim dünyasıyla paylaştı. Sistem, müze eserini kırmadan iç metni okumaya imkân tanıdı. Aynı zamanda zarfın üzerindeki mühürleri ve üretim izlerini korudu. Hamburg Üniversitesi El Yazması Kültürleri Araştırma Merkezi
Kültepe örneği, teknoloji ile tarih arasındaki ilişkinin ulaştığı noktayı açıkça gösteriyor. Bir fizikçi X-ışınının davranışını hesaplıyor. Bir bilgisayar bilimci üç boyutlu yüzeyi çıkarıyor. Bir Asurolog çivi yazısını okuyor. Bir arkeolog eserin bağlamını açıklıyor. Bu uzmanların ortak çalışması, dört bin yıllık özel bir mektubu günümüze taşıyor.
4. Yapay Zekâ Tarihçinin Yerini Alabilir mi?
Yapay zekânın antik metinler üzerindeki başarısı önemli bir soruyu gündeme getiriyor: Gelecekte tarihçiler ve eski dil uzmanları yerine bilgisayarlar mı çalışacak?
Kısa cevap: Hayır.
Yapay zekâ çok büyük miktarda veriyi hızla karşılaştırabilir. Binlerce yazıt içinde aynı kelime dizisini bulabilir. Bir harfin farklı dönemlerde aldığı biçimleri sınıflandırabilir. Eksik bir cümle için yüzlerce ihtimali saniyeler içinde hesaplayabilir. Ancak tarihsel anlam yalnızca kelime örüntülerinden oluşmaz.
Bir yazıtın anlamını belirlemek için bulunduğu yapıyı, çevresindeki diğer eserleri, dönemin siyasi şartlarını ve metni hazırlayan kişinin amacını bilmek gerekir. Aynı ifade farklı dönemlerde farklı anlamlar taşıyabilir. Bir hükümdarın unvanı propaganda amacıyla abartı içerebilir. Bir mezar yazıtı, ölen kişinin gerçek hayatını değil ailesinin göstermek istediği kimliği yansıtabilir.
Yapay zekâ eğitim verilerindeki hataları da öğrenebilir. Araştırmacılar geçmişte bir yazıtı yanlış tarihlendirdiyse model bu hatalı kaydı doğru örnek olarak kabul edebilir. Veri tabanı belirli bölgelerden çok sayıda, başka bölgelerden az sayıda metin içeriyorsa sistem güçlü temsil edilen bölgeyi gereğinden fazla öne çıkarabilir.
Model bazen dil bilgisi açısından kusursuz fakat tarihsel açıdan yanlış bir tamamlama da sunabilir. Modern üretken yapay zekâ sistemleri akıcı ve ikna edici cümleler kurar. Ancak akıcılık her zaman doğruluk anlamına gelmez. Tarihçiler bu nedenle yapay zekânın her önerisini kanıtlarla sınamak zorundadır.
Şeffaflık önemli…
Araştırmacılar ayrıca şeffaflık sorununu çözmelidir. Bir sistem, eksik bölüme belirli bir kelimeyi neden yerleştirdiğini açıklayabilmelidir. Uzmanlar yalnızca sonuç listesini değil, bu sonuçları destekleyen benzer yazıtları ve dilsel bağlantıları da görmek ister. Ithaca ve Aeneas gibi sistemler bu nedenle alternatif öneriler sunuyor ve araştırmacıya karşılaştırma yapma imkânı veriyor.
Tarih araştırmaları kesinlikten çok kanıtların gücüyle ilerler. Bir yapay zekâ modeli yüzde 70 olasılıkla belirli bir kelimeyi önerdiğinde geriye yüzde 30’luk başka bir ihtimal kalır. Yeni bir kazı, başka bir yazıt veya farklı bir tarihlendirme yöntemi önceki yorumu değiştirebilir. Bilim bu değişime açık yapısıyla güç kazanır.
Etik konular da büyük önem taşır. Müzeler, tarama verilerinin kime ait olduğunu açıkça belirlemelidir. Araştırmacılar eserlerin geldiği ülkelerin ve toplumların haklarını gözetmelidir. Dijital modeller, kültür varlıklarının yasa dışı kopyalanmasını veya ticaretini kolaylaştırmamalıdır. Bilim insanları teknoloji geliştirirken kültürel mirasın mülkiyeti, erişimi ve korunması üzerine ortak kurallar oluşturmalıdır.
Bütün bu risklere rağmen yapay zekâ, tarih araştırmalarına olağanüstü fırsatlar sunuyor. Dünya üzerindeki müzeler yüz binlerce yayımlanmamış tablet, papirüs ve yazıt saklıyor. Uzmanlar bu eserlerin tamamını geleneksel yöntemlerle kısa sürede inceleyemez. Yapay zekâ ön sınıflandırma yaparak uzmanların dikkatini önemli veya sıra dışı belgelere yöneltebilir.
Sistemler farklı müzelerde bulunan kırık parçaları da eşleştirebilir. Bir tabletin yarısı Ankara’da, diğer yarısı başka bir ülkedeki koleksiyonda bulunabilir. Bilgisayar; kırık kenarlarını, kil yapısını, yazı karakterini ve metin içeriğini karşılaştırarak iki parçanın aynı esere ait olma ihtimalini hesaplayabilir.
Yapay zekâ eski dillerin eğitiminde de etkili rol oynayabilir. Öğrenciler çivi yazısı işaretlerini etkileşimli uygulamalar üzerinden öğrenebilir. Sistem, öğrencinin yaptığı çeviriyi benzer metinlerle karşılaştırabilir ve alternatif yorumlar sunabilir. Böylece az sayıda uzmanın bildiği diller daha geniş araştırmacı topluluklarına ulaşabilir.
Gelecekte çok modlu yapay zekâ sistemleri metni, görüntüyü, malzeme analizini ve arkeolojik konumu aynı anda değerlendirebilir. Bir model taşın üzerindeki harf biçimlerini incelerken başka bir sistem taşın kimyasal yapısını kaynak bölgelerle karşılaştırabilir. Coğrafi bilgi sistemleri yazıtın bulunduğu yeri antik yollarla ilişkilendirebilir. Dil modeli ise metindeki isimleri dönemin diğer belgeleriyle eşleştirebilir.
Bu birleşim, araştırmacılara çok daha kapsamlı bir tarihsel tablo sunabilir. Ancak son sözü yine kanıtları sorgulayan, bağlamı değerlendiren ve farklı ihtimalleri tartışan insan uzman söyleyecektir.
Belki de asıl soru “Yapay zekâ tarihçinin yerini alacak mı?” değildir. Asıl soru şudur: “Tarihçiler yapay zekâyı doğru kullanarak geçmiş hakkında hangi yeni soruları sorabilecek?”
Bugün araştırmacılar, Vezüv’ün kömürleştirdiği papirüslerde kaybolmuş felsefi eserleri arıyor. Kültepe’nin kil zarflarında dört bin yıllık aile ve ticaret mektuplarını okuyor. Kırık Yunan ve Roma yazıtlarının eksik kelimelerini tamamlıyor. Yarın aynı yöntemler kayıp dilleri, bilinmeyen yazarları ve henüz adını bile duymadığımız tarihî kişileri karşımıza çıkarabilir.
Belki bir müze deposunda Aristoteles’in kayıp bir eseri bekliyor.
Ya da kapalı bir kil zarf, Anadolu tarihinin bilinmeyen bir ticaret anlaşmasını saklıyor.
Veya silinmiş bir parşömen, bilimin gelişimini değiştiren fakat zamanın unutturduğu bir düşünceyi taşıyor.
Asla tek başına yapay zeka yetmez…
Yapay zekâ tek başına geçmişi konuşturmuyor. Fizikçiler, bilgisayar bilimciler, arkeologlar, dil bilimciler ve tarihçiler birlikte çalışarak bu sesi yeniden duyulur hâle getiriyor. Teknoloji, geçmişi değiştirmiyor; ona ulaşabileceğimiz yeni yollar açıyor.
İnsanlık binlerce yıl önce düşüncelerini kilin, taşın ve papirüsün üzerine yazdı. Zaman bu kelimelerin bir kısmını sakladı. Şimdi yapay zekâ ve modern görüntüleme teknolojileri o kelimeleri yeniden gün ışığına çıkarıyor.
Tarihin sustuğunu sandığımız yerde aslında milyonlarca insan hâlâ konuşmayı bekliyor.
@tarihlibilim
Table of contents
Estimated reading time: 19 dakika
