ИИ против иероглифов: нейросеть учится читать язык Древнего Египта
Загадочные письмена древнеегипетских храмов и папирусов веками будоражили воображение человечества. Расшифровка иероглифов, некогда считавшихся магическими символами, открыла миру голоса фараонов и жрецов, но процесс их чтения и перевода оставался кропотливым трудом, доступным лишь узкому кругу ученых-египтологов. Однако наступила эра, когда ключ к тайнам Нила создается не в тиши кабинетов с бумажными словарями, а в лабораториях с мощными алгоритмами искусственного интеллекта. Российские исследователи совершили прорыв, разработав систему, способную с высокой точностью распознавать и переводить сложнейшую систему древнеегипетской письменности, стирая границы между прошлым и будущим.
Данный амбициозный проект является плодом сотрудничества междисциплинарной команды из Института искусственного интеллекта AIRI, Института системного программирования им. В.П. Иванникова РАН и Университета ИТМО.
Их совместная работа направлена на решение исключительно сложной задачи компьютерного зрения и лингвистики. Основная трудность заключается в самой природе иероглифического письма, которое оперирует не привычным алфавитом из нескольких десятков букв, а сотнями визуально похожих символов, каждый из которых обладает уникальным смысловым значением. Стандартные методы оптического распознавания символов здесь оказываются малоэффективными.
Для преодоления этих вызовов ученые применили комплексный инновационный подход. Высокой точности распознавания удалось добиться за счет использования контекстуальных OCR-моделей, которые анализируют не каждый иероглиф изолированно, а учитывают их взаимное расположение и общий контекст надписи.
Кроме того, для обучения нейросетевой модели требовался обширный и размеченный набор данных. Чтобы решить проблему недостатка обучающих примеров, в работу были включены передовые диффузионные модели, способные генерировать высокореалистичные изображения иероглифов, тем самым искусственно расширяя и обогащая базу для тренировки алгоритма.
Фундаментальной основой для обучения системы послужил Thesaurus Linguae Aegyptiae — наиболее полное в мире собрание древнеегипетских текстов, сопровождаемое авторитетными переводами. Процесс оценки качества работы системы был двухэтапным. На первом этапе применялись автоматические метрики для предварительной проверки точности. Затем наступал ключевой этап верификации, когда распознанные и переведенные тексты оценивались профессиональными египтологами из Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», что гарантировало не только техническую, но и научную корректность результатов.
Значимость проекта выходит далеко за рамки академического изучения Древнего Египта. В ходе его реализации создаются передовые технологии распознавания рукописных и сложноструктурированных текстов. Эти разработки крайне востребованы в современной индустрии искусственного интеллекта, особенно при создании и обогащении больших языковых моделей в условиях ограниченного объема данных для обучения.
Как отметил руководитель проекта, ведущий научный сотрудник ИСП РАН и AIRI, доцент ИТМО Илья Макаров, первая научная работа, посвященная этому методу, уже была представлена на престижной международной конференции SIGGRAPH 2025.
В настоящее время доступ к системе открыт по запросу для заинтересованных специалистов, что подчеркивает ее академическую ориентированность. Однако перспективы практического применения поистине впечатляют. В будущем эти технологии могут быть интегрированы в мобильные приложения дополненной реальности. Посетители музеев получат возможность просто навести камеру смартфона на саркофаг или стелу с иероглифами и мгновенно увидеть на экране перевод надписи. Для студентов-египтологов, только начинающих погружение в язык, данный метод может стать мощным инструментом, кардинально облегчающим и ускоряющим процесс обучения, делая древнее письмо по-настоящему интерактивным и доступным.