ИИ расшифровал загадочные пометки в 500-летней книге, решив историческую головоломку
Исследователь Калев Литару (проект GDELT) при помощи модели Google Gemini 3.0 Pro расшифровал таинственные рукописные пометки на полях «Нюрнбергской хроники» 1493 года — знаменитого иллюстрированного инкунабула. Четыре круглые аннотации с латинскими сокращениями и римскими цифрами столетиями ставили учёных в тупик. Gemini справился с задачей практически мгновенно, затратив вычислений на сумму около 2,6 цента.
Суть открытия:
Выяснилось, что в XVI веке владелец книги самостоятельно сопоставлял две основные библейские хронологии — греческую (Септуагинта) и еврейскую (Масоретский текст), которые расходятся более чем на тысячу лет в датировке событий. На полях он сделал расчёт, преобразовав обе традиционные даты рождения Авраама (3184 год от Сотворения мира по греческой версии и 2040 год — по еврейской) в формат «до нашей эры». В результате у него получилось 2015 г. до н.э. (по Септуагинте) и 1915 г. до н.э. (по еврейскому тексту) — разница ровно в 100 лет. Подобные хронологические вычисления были распространённым интеллектуальным упражнением в эпоху Реформации.
Сложность задачи для ИИ:
Модель должна была не просто распознать 500-летний рукописный текст с нестандартными сокращениями, но и:
- Связать его с печатным содержанием страницы.
- Восстановить логическую цепочку рассуждений неизвестного автора.
- Провести палеографический анализ: по стилю почерка, чернилам и сокращениям Gemini датировал пометки периодом 1500–1550 годов и предположил, что автор — немецкий учёный или священнослужитель с познаниями в латыни и математике.
Значение результата:
Хотя модель допустила несколько незначительных ошибок в распознавании отдельных цифр, общая интерпретация является внутренне непротиворечивой и соответствует известным средневековым методам хронологических расчётов. Это первое правдоподобное объяснение предназначения данных аннотаций за всю историю их изучения.
Кейс демонстрирует, что современные мультимодальные ИИ-модели способны не только «видеть» и «читать», но и выполнять сложные междисциплинарные рассуждения, комбинируя анализ изображений, текст и контекстуальные знания. Это открывает возможность для автоматизированного изучения обширных исторических архивов, которые веками ждали своей интерпретации.
P.S. Поддержать меня можно подпиской на телеграмм канал "TechScope", где я рассказываю главные новости технологий, AI и IT- индустрии.