Tuy nhiên, AI cũng đang đặt ra những khó khăn, thách thức, đòi hỏi cần sớm có những giải pháp nền tảng để trở thành một công cụ hiệu quả hơn cho các nhà khoa học.
Trong nghiên cứu khảo cổ học, các phương pháp truyền thống để khai quật và phân tích hiện vật thường gặp nhiều khó khăn, nhất là với những hiện trường có quy mô rộng lớn, những hiện vật có đặc tính dễ hư hại. Để tìm hiểu, phục dựng các di tích, cổ vật, các nhà nghiên cứu thường mất nhiều thời gian, công sức.
Trong nhiều trường hợp, cổ vật quý hiếm còn bị bỏ sót, dễ gây nhầm lẫn trong quá trình đánh giá, phân tích của nhà khoa học. Sự xuất hiện của AI với những tính năng ưu việt, vượt trội đã và đang mang tới nhiều thay đổi ngoạn mục, giúp quá trình tìm hiểu, phân tích, đánh giá của các nhà khoa học trở nên nhanh hơn, chính xác hơn.
Trên thế giới, ứng dụng AI vào nghiên cứu khảo cổ học hiện rất phổ biến. Gần đây nhất, AI đã giúp các nhà khảo cổ học khám phá 60.000 địa điểm khảo cổ của nền văn minh Maya cổ đại chưa từng được biết đến trong khu vực rừng già phía bắc Peten, Guatemala.
Bằng công nghệ quét laser diện rộng, người ta đã phát hiện một hệ thống các cung điện, nhà cửa, đường sá, kênh tưới tiêu nông nghiệp, pháo đài phòng thủ nằm sâu dưới lòng đất có diện tích 2.100 km2. Phát hiện này quan trọng đến nỗi các nhà khảo cổ học cho rằng, có thể phải viết lại lịch sử loài người.
AI có khả năng xử lý dữ liệu lớn tích lũy qua nhiều thập kỷ nghiên cứu, thông qua thị giác máy tính có thể phân tích các hình ảnh để lập bản đồ chính xác các địa điểm chứa cổ vật. Các ứng dụng quét tự động mô hình 3D và thực tế ảo giúp tạo ra các bản sao kỹ thuật số chính xác, tăng khả năng tiếp cận, khám phá cho nhà khoa học.
Trong công tác bảo tồn, các thuật toán AI có thể xác định thiệt hại và xây dựng kế hoạch phục hồi cho các hiện vật cũng như công trình đang xuống cấp. AI giúp nhận dạng và phát hiện mẫu để làm căn cứ cho chuyên gia bảo tồn hiện vật. Các cảm biến và phân tích dữ liệu do AI cung cấp giúp phát hiện các rủi ro tiềm ẩn từ yếu tố môi trường hay tác động vật lý từ con người, khách tham quan...
Các nhà khảo cổ học Việt Nam cũng đã tiếp cận và ứng dụng AI. Viện Khảo cổ học đã ứng dụng công nghệ 3D trong các đề tài nghiên cứu thời kỳ đồ đá, trong nghiên cứu nhân chủng học các mẫu hộp sọ để phân tích sự khác biệt về ngoại hình...
Trước đó, các nhà khảo cổ học đã sử dụng công nghệ LIDAR, phương pháp dùng tia laser để quét và tạo bản đồ nghiên cứu, phân tích khu vực thành Cổ Loa (Hà Nội) và phát hiện 220 mục tiêu tiềm năng theo các mức độ khác nhau.
Dựa vào kết quả phân tích, các nhà nghiên cứu đã thực hiện các mũi khoan thăm dò, rãnh kiểm tra, phát hiện được than củi cháy, một số mảnh ngói Cổ Loa, thu thập bằng chứng về ba ngôi mộ cổ. Đây là cơ sở quan trọng để các nhà khảo cổ học nghiên cứu, giải thích, phân tích về cấu trúc của thành Cổ Loa.
Tuy nhiên, AI đang đặt ra nhiều thách thức với các nhà khoa học. Tại Hội thảo “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI): Cơ hội và thách thức đối với nghiên cứu khoa học xã hội ở Việt Nam hiện nay”, Tiến sĩ Hà Văn Cẩn (Viện Khảo cổ học) cho rằng: “Việc xử lý và huấn luyện AI trên dữ liệu khảo cổ dạng 3D vẫn rất khó khăn và đòi hỏi nhiều tài nguyên.
Trong khi đó, các dự án khảo cổ học thường không có đủ kinh phí để đầu tư vào hạ tầng công nghệ mạnh. Các nhà khảo cổ học hiện nay phải đối mặt với những thách thức lớn về khả năng xử lý dữ liệu, tính minh bạch, chi phí công nghệ, yêu cầu nguồn nhân lực có kỹ thuật để tận dụng tối đa ứng dụng của AI”.
Khảo cổ học là một ngành khoa học mang tính liên ngành cao, đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về bối cảnh văn hóa, lịch sử và xã hội. Đây là những yếu tố mà công nghệ, máy móc dù có hiện đại đến đâu cũng rất khó để thay thế. Các chuyên gia lo ngại về tính minh bạch, sự thiên kiến thuộc về phạm trù đạo đức khi sử dụng AI vào xử lý dữ liệu, nghiên cứu khảo cổ học.
Những yếu tố này cần phải được xem xét để đề xuất những giải pháp mang tính nền tảng, định hướng cho việc sử dụng AI trong nghiên cứu khảo cổ học một cách có trách nhiệm và bền vững. AI cần được xem như một công cụ bổ trợ đắc lực để các nhà chuyên môn nâng cao hiệu quả nghiên cứu, không thể thay thế vai trò của nhà khoa học trong lĩnh vực phức tạp như khảo cổ học.
