الاكتشاف الآلي والتنقيب الموضوعي للجدرانيات القديمة عبر أنماط مختلفة

لماذا يهمنا فك شيفرة فن الجدران القديم اليوم

في أنحاء آسيا، تزين الجدرانيات القديمة جدران الكهوف والمعابد والقبور، محافظةً على قصص عن الحياة اليومية والدين والسلطة التي اختفت منذ زمن طويل من السجل المكتوب. لكن هذه اللوحات موجودة الآن في مجموعات رقمية ضخمة، كبيرة جداً بحيث لا يستطيع الخبراء فحصها فرداً فرداً. تُظهر هذه الدراسة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الحديث أن يصنّف الجدرانيات آلياً حسب النمط ويكشف موضوعاتها المتكررة، مما يساعد المؤرخين والأمناء والجمهور على التنقّل في هذا الكون البصري وفهم أفضل لكيفية تطوّر المعتقدات وأساليب الحياة عبر القرون.

قراءة الجدرانيات بعيون رقمية

بدلاً من الاعتماد على عين المتخصص المدربة، يبني المؤلفون إطار عمل حاسوبي يعامل كل جدرانية كمجموعة من الدلائل البصرية. يجمعون ما يقرب من 5400 صورة من ثلاثة سياقات: جدرانيات الكهوف من الأضرحة المنحوتة في الصخر، وجدرانيات المعابد من المباني الدينية فوق الأرض، وجدرانيات القبور المدفونة مع الموتى. يحوّل النظام كل صورة أولاً إلى عدة أنواع من الأوصاف الرقمية التي تلتقط لوحة الألوان، وملمس السطح، والتفاصيل المحلية الصغيرة مثل الحواف أو الزخارف، والترتيبات الأوسع للشخصيات والمشاهد. من خلال جمع هذه "المناظر" المختلفة لنفس الصورة، يكتسب الحاسوب إحساساً غنياً ومتعدد الطبقات بما يميّز نمط جدرانية عن آخر.

تعليم الحاسوب التعرف على أنماط الجدرانيات

بمجرد استخراج هذه البصمات البصرية، يدرب المؤلفون نموذج تعلم آلي ليتعلّم أي الأنماط تُنسب إلى جدرانيات الكهوف أو المعابد أو القبور. جوهر النظام، الذي يسمونه MV2FLR، يدمج خمسة أنواع من الميزات ثم يزوّدها إلى مصنف إحصائي بسيط لكنه قوي يعرف باسم الانحدار اللوجستي. عند اختباره على جدرانيات لم يرها من قبل، يحدد النموذج النمط بشكل صحيح في ما يقرب من 99 في المئة من الحالات، متفوقاً على شبكات تعلم عميق أكثر تعقيداً تنظر إلى جانب واحد فقط من الصورة. تُظهر الدراسة أيضاً أن الميزات المعتمدة على رقع الصورة، التي تلتقط كيفية ارتباط مناطق صغيرة من الصورة ببعضها عبر اللوحة كاملة، جيدة بشكل خاص في تمييز الأنماط، بينما الألوان والملمس وحدهما لا يكفيان.

إيجاد القصص المخفية في أوصاف الجدرانات

الجدرانيات ليست مجرد صور؛ فهي أيضاً موصوفة بعناية بنصوص قصيرة. لاستكشاف ما تتناوله هذه اللوحات، يستخدم الباحثون طريقة حديثة للتنقيب الموضوعي تُدعى BERTopic على النصوص الصينية المرافقة. تجمع هذه المقاربة الجدرانيات التي تتشارك كلمات مفتاحية، مثل «البوديساتفا»، «وليمة»، «سفر»، أو «وعظ الدارما»، وتعيّن كم يظهر كل تجمع في سياقات الكهف أو المعبد أو القبر. وفي ذلك تكشف عن تداخلات ملفتة وفوارق واضحة في الموضوعات. تتكرر في الأنواع الثلاثة شخصيات بوذية وكيانات حامية ورفقاء وكائنات سماوية طائرة، مما يشير إلى لغة بصرية مشتركة متجذرة في النصوص والطقوس.

كيف تشكّل المساحات المختلفة الفن

وفي الوقت نفسه، يطوّر كل سياق جدراني موضوعاته المفضلة الخاصة. تميل جدرانيات المعابد بقوة نحو التعليم الديني: مشاهد سردية من النصوص البوذية، جلسات وعظ رسمية، وصفوف منظمة من ملوك السماء وآلهة أخرى. تركز جدرانيات القبور على الحياة الأرضية والآمال المرتبطة بما بعد الموت، مبرزة الولائم والموسيقى والرقص والمواكب بالخيول والعربات والمشاهد المنزلية المثالية. غالباً ما تقف جدرانيات الكهوف بين هذين العالمين، ممزوجةً جنات الأرض الطاهرة والقرابين التعبدية مع لمحات من العادات الإقليمية. من خلال تتبع صعود وهبوط هذه الموضوعات عبر الأسر الحاكمة، يظهر المؤلفون أن تحولات السلطة السياسية والموضة الدينية والممارسات اليومية تترك جميعها أثرها على اللوحات الجدارية.

ما الذي يعنيه هذا لفهم الماضي

لغير المتخصصين، الرسالة واضحة: بدمج تحليل الصور الذكي مع تنقيب النصوص، يمكن لأجهزة الحاسوب الآن مساعدتنا في فرز مجموعات جدرانيات شاسعة، وإبراز ما يجعل التقاليد المختلفة فريدة، وإظهار أماكن الالتقاء بينها. وبدلاً من استبدال الخبرة البشرية، يوفر هذا النهج الآلي للمؤرخين والأمناء مجموعة قوية من كشافات البحث لإيجاد أنماط يكون من المستحيل رؤيتها بالعين المجردة. وفي هذه العملية، يسهل ذلك حفظ هذه الأعمال الهشة وتنظيمها وعرضها، حتى تستطيع الأجيال القادمة استكشاف كيف صورة الفنانون القدماء الآلهة والحكام والأشخاص العاديين والعوالم التي تخيلوها بعد الموت.

الاستشهاد: Sun, S., Li, T. & Li, Q. Automated detection and topic mining of ancient murals across different styles. npj Herit. Sci. 14, 112 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02374-1

الكلمات المفتاحية: الجدرانيات القديمة, الذكاء الاصطناعي للتراث الثقافي, تصنيف أنماط الصور, الفن البوذي, نمذجة الموضوعات