Trí tuệ nhân tạo và cuộc cách mạng trong bảo tồn di sản văn hóa

Sức mạnh của thị giác máy tính

Những năm gần đây, sự giao thoa giữa AI và bảo tồn di sản văn hóa đã mở ra những hướng đi mới trong việc bảo vệ và nghiên cứu các hiện vật lịch sử.

Không chỉ cung cấp những công cụ hữu hiệu để bảo vệ các di sản và truyền thống văn hóa, AI còn thúc đẩy sự hiểu biết giữa các cộng đồng, góp phần bảo tồn di sản văn hóa một cách bền vững và toàn diện cho các thế hệ tương lai.

Trong các ứng dụng của AI trong bảo tồn di sản văn hóa, thị giác máy tính (computer vision) nổi lên như một công cụ mạnh mẽ. Đây là lĩnh vực con của AI, nghiên cứu cách để máy tính có thể “nhìn” và “hiểu” thế giới xung quanh thông qua hình ảnh và video, tương tự như cách con người xử lý thị giác của mình.

Bằng cách phân tích các đặc điểm và mẫu hình trực quan, thị giác máy tính được hỗ trợ bởi AI cho phép nhận dạng và phân loại tự động các hiện vật và các yếu tố kiến trúc, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tổ chức và lập danh mục các bộ sưu tập bảo tàng.

Có thể nói ứng dụng này đang định hình lại cách thức ghi chép, phục chế và tiếp cận các hiện vật văn hóa - lịch sử và tác phẩm nghệ thuật.

Sử dụng thị giác máy tính, chúng ta có thể hiểu rõ hơn và bảo tồn những chi tiết tinh xảo của các tác phẩm nghệ thuật và hiện vật định hình nên lịch sử loài người.

Điều này đặc biệt quan trọng bởi các hiện vật này không chỉ là kho báu nghệ thuật mà còn là tư liệu lịch sử quý giá, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về các xã hội, văn hóa và công nghệ trong quá khứ. Việc bảo tồn di sản văn hóa giúp các thế hệ tương lai có thể học hỏi và trân trọng sự phong phú của lịch sử nhân loại.

Nếu như trước đây, việc lưu giữ hình ảnh di sản chủ yếu thông qua chụp ảnh, ký họa hoặc dựng mô hình thủ công, thì hiện nay, thị giác máy tính cho phép tái hiện chi tiết từng viên gạch, hoa văn. Trên thế giới, công nghệ này được áp dụng để lưu giữ nhiều di tích nổi tiếng như Angkor Wat (Campuchia), Nhà Thờ Đức Bà Paris (Pháp).

Ở Việt Nam, Thành Cổ Loa được quét bằng công nghệ LIDAR, dữ liệu sau đó được AI phân tích, giúp phát hiện thêm nhiều dấu tích khảo cổ có giá trị, minh chứng cho nền văn hóa cách đây hơn 2.000 năm.

Các mô hình thị giác máy tính còn được sử dụng để phân tích các tác phẩm nghệ thuật, cho phép phát hiện và giúp phục hồi màu sắc bị phai, lấp đầy các phần bị thiếu và sửa chữa hư hỏng. Với sự trợ giúp của AI, ứng dụng này có thể xác định và mô phỏng màu sắc và kết cấu ban đầu.

Nhờ đó, các nhà bảo tồn có thể đưa ra quyết định sáng suốt trong quá trình phục chế. Nó cũng có thể được sử dụng để đánh giá tình trạng của các tác phẩm nghệ thuật, dự đoán sự xuống cấp tiềm tàng và hướng dẫn các biện pháp phòng ngừa.

Điển hình như trong việc bảo tồn Đấu trường La Mã ở Rome (Italia). Các nhà nghiên cứu từ Đại học Rome La Sapienza đã tận dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh dựa trên AI để phân tích kỹ lưỡng mặt tiền của công trình cổ này.

Các thuật toán AI giúp xác định tỉ mỉ các vết nứt, mô hình xói mòn và những thay đổi cấu trúc nhỏ, cho phép các chuyên gia phục chế thực hiện các biện pháp can thiệp chính xác, vừa hiệu quả vừa bảo toàn tính toàn vẹn lịch sử của Đấu trường La Mã.

Công cụ đa năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Một công nghệ khác của AI trong bảo tồn di sản văn hóa là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Là một nhánh của AI, công nghệ này kết hợp ngôn ngữ học, học máy và học sâu để phân tích cú pháp, ngữ nghĩa và ý định; từ đó cho phép máy tính diễn giải và hiểu ngôn ngữ con người thông qua văn bản/giọng nói.

Để hiểu rõ sự thiết thực của NPL, hãy chú ý đến lời cảnh báo của Tổ chức Giáo dục, Khoa học và Văn hóa của Liên hợp quốc (UNESCO), rằng trong số khoảng 6.700 ngôn ngữ trên thế giới, ước tính 40% đang có nguy cơ biến mất, phần lớn là ngôn ngữ bản địa.

Liên hợp quốc đã phải tuyên bố đây là “tình trạng nguy cấp” và công bố giai đoạn 2022 - 2032 sẽ là thập niên quốc tế về ngôn ngữ bản địa nhằm nâng cao nhận thức toàn cầu.

Tuy là một quốc gia khá thuần nhất về chủng tộc, song Nhật Bản vẫn tồn tại những tộc người thiểu số sống rải rác ở vùng đảo Hokkaido và Okinawa. Những cư dân này sở hữu ngôn ngữ riêng của mình như tiếng Ainu, Yaeyama, Yonaguni...

Tuy nhiên, do sự phổ biến của quốc ngữ (tiếng Nhật), số lượng cư dân dùng phương ngữ dần dần suy giảm. Trong số đó, tiếng Ainu được UNESCO cảnh báo là ngôn ngữ có nguy cơ biến mất cao nhất ở Nhật Bản, khi vào năm 2017, trên toàn quốc chỉ còn 5 người nói phương ngữ này.

Để giải quyết vấn đề này, tháng 10-2020, một nhóm nghiên cứu tại Đại học Kyoto tiến hành dự án bảo tồn tiếng Ainu mang tên AINU-GO AI. Dựa trên những dữ liệu âm thanh của 10 cư dân bản địa với độ dài 40 tiếng do các bảo tàng dân tộc - văn hóa Ainu cung cấp, AINU-GO AI có thể nhận biết được 94% âm vị (phân đoạn nhỏ nhất của âm thanh) và 80% từ, đồng thời tái hiện tiếng Ainu gần giống như người bản địa.

NLP dựa trên AI còn cho phép dịch các văn bản cổ, chữ khắc và bản thảo sang ngôn ngữ hiện đại, làm cho chúng dễ tiếp cận với nghiên cứu và giáo dục trên toàn thế giới. Các mô hình NLP khác có thể phiên âm những văn bản viết tay, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà sử học truy cập và hiểu các tài liệu lịch sử và thực hiện phân tích tự động.

Cùng với thị giác máy tính, công nghệ NLP đang cách mạng hóa quá trình số hóa văn bản cổ. Ứng dụng AI này giúp cải thiện khả năng đọc của các bản thảo đã phai màu, trong khi các hệ thống nhận dạng ký tự quang học, thường được gọi là hệ thống OCR, chuyển đổi các ký tự viết tay hoặc in thành văn bản mà máy tính có thể đọc được.

Các hệ thống này cung cấp khả năng phân đoạn văn bản, tách văn bản khỏi các yếu tố khác như hình ảnh hoặc trang trí, bảo đảm chỉ văn bản liên quan được xử lý.

Chẳng hạn, thư pháp là nét văn hóa độc đáo của các nước dùng Hán văn, trong đó có Nhật Bản với những áng văn cổ, tranh Ukiyo hay các biển hiệu hàng trăm năm tuổi được lưu truyền lại. Tuy nhiên, chúng ta sẽ dễ dàng “đầu hàng” trước thảo thư bởi chúng rất khó đọc và tra cứu nghĩa.

Nhưng với Miwo - một ứng dụng thông minh do Trung tâm Dữ liệu mở nhân văn học ROIS-DS của Nhật Bản phát triển - chúng ta có thể đọc và cảm thụ ý nghĩa sâu sắc trong các áng bút tích do tiền nhân để lại. Cách dùng ứng dụng khá đơn giản, chỉ cần chụp hình đoạn chữ cổ bằng điện thoại, NLP sẽ phân tích và hiển thị chữ hiện đại tương ứng bên trên.

Trong phục chế tác phẩm nghệ thuật, NLP được sử dụng để tái tạo các phần bị thiếu hoặc bị hư hỏng trong văn bản, giúp các học giả và công chúng trên toàn thế giới tiếp cận các tài liệu cổ.

Quá trình này bắt đầu bằng việc huấn luyện AI trên các tập dữ liệu lớn, gồm các văn bản tương tự từ cùng thời kỳ, ngôn ngữ và phong cách. Điều này cho phép NLP tạo ra các bản phục dựng hợp lý cho các phần bị thiếu, dự đoán những gì có thể đã được viết ban đầu.

Cuối cùng, NLP giúp xóa bỏ rào cản ngôn ngữ, làm cho các kho lưu trữ kỹ thuật số về văn hóa trở nên dễ tiếp cận hơn với công chúng toàn cầu.

Bằng cách dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, NLP cho phép người dùng truy cập và tương tác với sự đa dạng, phong phú về các nền văn hóa được thể hiện trong các kho lưu trữ này. Khả năng tiếp cận đa ngôn ngữ giúp thúc đẩy sự giao lưu và hiểu biết văn hóa, khuyến khích hợp tác toàn cầu và chia sẻ kiến thức./.