デューク大学のShira Faigenbaum-Golovin氏率いる国際チームは、人工知能を用いてヘブライ語聖書の初期のテキストの著作者を調査しています。彼らの新しいAIベースのアプローチは、言語パターン、具体的には単語の頻度と文構造を分析し、最初の9つの書物であるEnneateuch内の筆記の伝統を区別します。
AIモデルは、申命記史、司祭の著作、および申命記のテキストに対応する3つの主要な執筆スタイルを特定します。このシステムは、各分類を知らせる特定の言語的特徴を強調し、人間の解釈と機械の精度を橋渡しします。このプロジェクトは、古代の陶器の手書きを分析するために数学的手法を使用した2010年まで遡る以前の研究に基づいています。
チームの分析は、申命記と歴史書と司祭の著作との間のスタイルの類似性に関する学術的合意を再確認しています。一般的な単語の微妙な違いに対するモデルの感度は、深いスタイルの違いを明らかにします。AIは、議論のある箇所でさえ、テキストセグメントを認識された執筆スタイルに正常に分類しました。
研究者は、制限された、変更された聖書テキストの課題を克服するためにカスタマイズされたツールを開発しました。AIは、単語の頻度と文構造を比較することにより、一貫したスタイルの指紋を特定します。サムエルのアーク物語の分析は、以前の仮定に異議を唱える、異なる執筆スタイルを明らかにしました。
Faigenbaum-Golovin氏は、歴史的文書の検証など、この技術のより幅広い応用を構想しています。統計学者、考古学者、言語学者、および計算機科学者が関与する共同プロジェクトは、古代テキスト研究における新しいパラダイムを表しています。チームは現在、AI主導の方法論を適用して、著作者の新しい層を明らかにするために、死海文書に研究を拡大しています。
この研究は、古代テキスト分析におけるAIの変革的な可能性を示しています。高度な数学、計算機科学、人文科学の学術研究の融合は、謎めいた聖典がこれまで以上に透明に理解される未来を告げています。