AI w badaniach humanistycznych: nowe metody, wyzwania i studia przypadków

Wprowadzenie do zastosowania AI w humanistyce

Sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej znajduje zastosowanie w obszarach, które przez długi czas pozostawały domeną wyłącznie ludzkiego intelektu i interpretacji — w tym w naukach humanistycznych. Dzięki rozwojowi technologii cyfrowych, badacze humanistyki zyskują nowe narzędzia do analizy tekstów, obrazów, dźwięków i kontekstów kulturowych, co otwiera zupełnie nowe możliwości eksploracji danych źródłowych oraz interpretacji zjawisk społecznych i historycznych.

Humanistyka cyfrowa, jako interdyscyplinarne pole łączące metody badawcze nauk humanistycznych z technologiami informatycznymi, stała się naturalnym środowiskiem dla eksperymentów z zastosowaniem AI. Kluczową różnicą między klasycznym podejściem a podejściem wspieranym przez sztuczną inteligencję jest skala i szybkość przetwarzania danych oraz możliwość wykrywania wzorców niewidocznych dla ludzkiego oka.

AI może być wykorzystywana w humanistyce m.in. do:

• automatycznej analizy dużych zbiorów tekstów literackich, filozoficznych czy historycznych,
• rozpoznawania obrazów i dźwięków w materiałach archiwalnych,
• modelowania zjawisk kulturowych lub językowych,
• tworzenia narzędzi wspierających interpretację i wizualizację danych badawczych.

Choć sztuczna inteligencja otwiera przed humanistyką nowe horyzonty, jednocześnie rodzi szereg pytań związanych z metodologią, etyką oraz granicami automatyzacji procesów interpretacyjnych. Wprowadzenie AI do badań humanistycznych nie oznacza zastąpienia ludzkiego badacza, lecz raczej rozszerzenie jego możliwości — pod warunkiem świadomego i krytycznego podejścia do technologii.

Nowoczesne metody analizy tekstu za pomocą AI

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) zyskała znaczące miejsce w narzędziowni badacza humanistyki, zwłaszcza w dziedzinie analizy tekstów. Zastosowanie nowoczesnych algorytmów pozwala na eksplorację dużych zbiorów danych tekstowych w sposób szybki, skalowalny i często bardziej obiektywny niż tradycyjne metody hermeneutyczne. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

Do najczęściej stosowanych metod należą między innymi:

• Analiza tematyczna (topic modeling) – technika umożliwiająca identyfikację ukrytych tematów w dużych korpusach tekstów na podstawie częstości współwystępowania słów.
• Analiza sentymentu – metoda pozwalająca na ocenę emocjonalnego ładunku tekstu, co znajduje zastosowanie m.in. w badaniach nad nastrojami społecznymi, opiniami publicznymi czy recepcją dzieł kultury.
• Named Entity Recognition (NER) – technika rozpoznawania nazw własnych, takich jak imiona, miejsca czy organizacje, co ułatwia mapowanie sieci powiązań i kontekstów historyczno-kulturowych.
• Stylometria wspomagana algorytmami uczenia maszynowego – metoda służąca do analizy cech stylistycznych tekstu, przydatna m.in. w badaniach nad autorstwem lub ewolucją stylu literackiego.
• Generatywne modele językowe – narzędzia oparte na głębokim uczeniu, które potrafią nie tylko analizować, lecz także generować teksty na podstawie wyuczonych wzorców językowych, oferując nowe możliwości w badaniach interpretacyjnych.

Wprowadzenie tych metod do warsztatu humanistycznego zmienia nie tylko sposób, w jaki analizujemy teksty, ale także otwiera nowe pytania dotyczące interpretacji, reprezentacji i znaczenia. Wykorzystanie AI w analizie tekstu staje się zatem nie tylko kwestią technologiczną, ale również epistemologiczną – zmusza do ponownego przemyślenia relacji między narzędziem a podmiotem poznania w badaniach humanistycznych.

Sztuczna inteligencja w analizie obrazu i dźwięku

Rozwój sztucznej inteligencji znacząco poszerzył możliwości analizy materiałów wizualnych i dźwiękowych w badaniach humanistycznych. Techniki te pozwalają na automatyczne rozpoznawanie, klasyfikowanie i interpretowanie zawartości obrazów oraz dźwięków, co otwiera nowe perspektywy w dziedzinach takich jak historia sztuki, muzykoznawstwo, medioznawstwo czy antropologia kulturowa.

W kontekście obrazu AI wykorzystuje głównie metody computer vision, które umożliwiają rozpoznawanie obiektów, analizę stylów artystycznych, dekodowanie symboliki czy mapowanie elementów wizualnych w dużych zbiorach danych. Z kolei analiza dźwięku opiera się na technikach przetwarzania sygnałów audio i uczenia maszynowego, pozwalając m.in. na transkrypcję nagrań, identyfikację mówców, analizę emocji w głosie czy klasyfikację gatunków muzycznych.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice i typowe zastosowania AI w analizie obrazu i dźwięku:

Użycie AI do analizy materiałów audiowizualnych staje się coraz bardziej dostępne dzięki narzędziom open-source i platformom chmurowym. Przykładowe biblioteki wykorzystywane w analizie obrazu to OpenCV, TensorFlow lub Detectron2, natomiast w analizie dźwięku często stosowane są Librosa, PyDub czy SpeechRecognition.

Przykład kodu w Pythonie ilustrujący proste wyodrębnienie cech dźwiękowych z pliku audio:

import librosa

# Wczytanie pliku audio
y, sr = librosa.load("nagranie.wav")

# Obliczenie MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13)

print(mfccs.shape)

Włączenie analizy obrazu i dźwięku do badań humanistycznych nie tylko pozwala na skalowalne przetwarzanie dużych zbiorów danych, ale także umożliwia odkrywanie nowych wzorców interpretacyjnych w materiałach kulturowych i historycznych, które wcześniej były trudne do zauważenia przy użyciu tradycyjnych metod. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy w tym zakresie mogą zapoznać się z Kursem AI w badaniach baukowych – AI i Data Research Masterclass: metodologia, eksperymenty i uczenie maszynowe.

Etyczne i metodologiczne wyzwania zastosowania AI w badaniach humanistycznych

Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach humanistycznych otwiera nowe możliwości analizy danych kulturowych, tekstowych i wizualnych. Jednocześnie jednak generuje szereg wyzwań etycznych i metodologicznych, które badacze muszą uwzględnić, aby zapewnić rzetelność i odpowiedzialność naukową. W Cognity wierzymy, że dobre zrozumienie tego tematu to podstawa efektywnej pracy z narzędziami cyfrowymi.

Etyczne aspekty wykorzystania AI

Automatyzacja analizy danych za pomocą AI stawia pytania o przejrzystość, sprawiedliwość i odpowiedzialność. Kilka kluczowych zagadnień etycznych to:

• Przejrzystość algorytmiczna – wiele modeli AI działa jako „czarne skrzynki”, co utrudnia zrozumienie sposobu, w jaki dochodzą do określonych wyników.
• Bias i reprodukcja uprzedzeń – systemy AI mogą wzmacniać istniejące stereotypy i nierówności, jeśli są trenowane na nieodpowiednio dobranych danych.
• Prawa autorskie i prywatność – kwestie legalności wykorzystania danych (np. tekstów literackich, obrazów) oraz ochrony wrażliwych informacji.

Metodologiczne wyzwania

Integracja AI z badaniami humanistycznymi wymaga przemyślanej adaptacji metod oraz krytycznej refleksji nad ich zastosowaniem:

• Interpretowalność wyników – klasyczne badania humanistyczne opierają się na głębokiej, kontekstowej interpretacji, co trudno osiągnąć przy użyciu nieprzezroczystych modeli AI.
• Replikowalność i weryfikowalność – wyniki generowane przez modele AI mogą być trudne do powtórzenia ze względu na losowość działania algorytmów i brak standardów dokumentacji.
• Interdyscyplinarność – skuteczne wykorzystanie AI wymaga połączenia kompetencji technicznych i humanistycznych, co stawia wyzwania edukacyjne i organizacyjne.

Porównanie: tradycyjne vs. AI-wspomagane podejścia

Podsumowanie

Implementacja AI w humanistyce nie jest jedynie kwestią technologiczną, ale wymaga głębokiego namysłu nad etyką i metodologią. Z jednej strony pozwala na skalowalne i szybkie analizy, z drugiej – wzbudza obawy o utratę kontekstualnej głębi, przejrzystości i kontroli badawczej. Kluczem do odpowiedzialnego wykorzystania AI w humanistyce jest rozwijanie kompetencji krytycznych i tworzenie standardów, które połączą precyzję technologiczną z refleksją humanistyczną.

Studium przypadku: Zastosowanie AI w badaniach historycznych

Zastosowanie sztucznej inteligencji w badaniach historycznych otwiera nowe perspektywy dla analizy źródeł, rekonstrukcji wydarzeń i tworzenia modeli interpretacyjnych. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, które polegają głównie na ręcznej analizie dokumentów, AI umożliwia przetwarzanie ogromnych zbiorów danych historycznych w sposób szybki i systematyczny.

Jednym z kluczowych zastosowań AI w historii jest automatyczne rozpoznawanie i kategoryzacja dokumentów źródłowych, takich jak kroniki, listy, akta sądowe czy gazety. Modele NLP (natural language processing) pozwalają na ekstrakcję dat, nazwisk, wydarzeń oraz relacji między nimi, co znacząco przyspiesza proces analizy. Przykładowo, algorytmy oparte na uczeniu maszynowym potrafią wskazać ukryte powiązania między postaciami historycznymi w oparciu o wzorce współwystępowania słów.

Współczesna historiografia korzysta również z AI do rekonstrukcji zaginionych danych lub symulacji historycznych. Modele predykcyjne mogą służyć do odtwarzania brakujących fragmentów dokumentów lub przewidywania prawdopodobnej sekwencji wydarzeń na podstawie dostępnych źródeł. Tabela poniżej ilustruje różnice między tradycyjnym a wspomaganym przez AI podejściem do analizy historycznej:

W praktyce, AI może także wspomagać tworzenie map interaktywnych prezentujących zmiany geopolityczne czy migracje ludności w czasie, bazując na danych tekstowych oraz wizualnych. W połączeniu z geokodowaniem i analizą czasową, takie narzędzia umożliwiają nowe sposoby narracji historycznej.

Przykład zastosowania AI w badaniach nad XIX-wiecznymi gazetami regionalnymi pokazuje, jak modele uczenia głębokiego potrafią identyfikować tematy i trendy społeczne, które nie były widoczne w klasycznej analizie. Dzięki temu możliwe jest m.in. badanie nastrojów społecznych podczas konkretnych wydarzeń historycznych, jak powstania czy kryzysy polityczne.

Poniższy fragment kodu Python z użyciem biblioteki spaCy ilustruje, jak można rozpocząć analizę historycznego tekstu pod kątem nazw własnych:

import spacy
nlp = spacy.load("pl_core_news_lg")
text = "W dniu 5 listopada 1830 roku, w Warszawie, rozpoczęło się powstanie..."
doc = nlp(text)
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

Wynik tej operacji pozwala szybko zidentyfikować kluczowe informacje, takie jak daty, miejsca i osoby, co znacząco wspiera badaczy w dalszej interpretacji kontekstu historycznego. Osoby zainteresowane pogłębieniem wiedzy na temat wykorzystania AI w analizie danych mogą zapoznać się z Kursem Praktyczne narzędzia AI: Machine Learning, Deep Learning i RAG dla analityków i nieprogramistów.

Studium przypadku: Analiza literacka wspomagana przez AI

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) stała się narzędziem wspierającym badaczy literatury w eksploracji tekstów na niespotykaną wcześniej skalę. Umożliwia to nowe podejścia do analizy, które łączą tradycyjne metody hermeneutyczne z algorytmiczną analizą danych. W tym studium przypadku przyjrzymy się, jak AI może wspomóc interpretację dzieł literackich, szczególnie w zakresie analizy stylistycznej, tematycznej i intertekstualnej.

Wspomagana przez AI analiza literacka może obejmować między innymi:

• Identyfikację stylu autora poprzez analizę cech leksykalnych i składniowych.
• Wydobywanie motywów i tematów z dużych zbiorów tekstów za pomocą metod takich jak modelowanie tematów (topic modeling).
• Wykrywanie aluzji i intertekstualności poprzez porównawcze przeszukiwanie korpusów literackich.
• Mapowanie emocji i nastroju w narracji przy użyciu analizy sentymentu.

Przykładowe zadanie badawcze mogłoby polegać na porównaniu stylu narracyjnego w powieściach XIX-wiecznych autorek i autorów. Poniżej przedstawiono uproszczony przykład użycia języka Python i biblioteki scikit-learn do analizy stylometrycznej:

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# Przykładowe teksty (fragmenty powieści)
texts = [open("autor1.txt").read(), open("autorka1.txt").read(), ...]
labels = ["Autor1", "Autorka1", ...]

# Ekstrakcja cech stylometrycznych
vectorizer = CountVectorizer(max_features=1000)
X = vectorizer.fit_transform(texts).toarray()

# Redukcja wymiarów dla wizualizacji
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)

# Wizualizacja
plt.scatter(X_reduced[:,0], X_reduced[:,1])
for i, label in enumerate(labels):
    plt.annotate(label, (X_reduced[i,0], X_reduced[i,1]))
plt.title("Stylometryczna analiza autorów")
plt.show()

Takie podejście może ujawnić ukryte podobieństwa lub różnice w sposobie pisania różnych twórców, które trudno byłoby dostrzec przy tradycyjnym czytaniu. Poniższa tabela prezentuje zestawienie wybranych zastosowań AI w analizie literackiej:

Choć AI nie zastępuje krytycznego czytania i refleksji interpretacyjnej, może znacząco wzbogacić warsztat badacza, oferując nowe narzędzia do pracy z tekstem literackim. W kolejnych badaniach istotne będzie nie tylko rozwijanie technologii, ale i refleksja nad jej wpływem na sposób rozumienia literatury.

AI w filozofii i kulturoznawstwie – nowe perspektywy badawcze

Zastosowanie sztucznej inteligencji w filozofii i kulturoznawstwie otwiera nowe możliwości analizy oraz interpretacji zjawisk kulturowych, systemów myślowych i idei. W odróżnieniu od dziedzin humanistyki skoncentrowanych na analizie danych empirycznych (jak historia czy literaturoznawstwo), filozofia i kulturoznawstwo skupiają się na refleksji teoretycznej, abstrakcji oraz krytycznej interpretacji znaczeń i wartości.

W filozofii AI może być wykorzystywana zarówno jako przedmiot badań – np. w kontekście filozofii umysłu, teorii poznania czy etyki technologii – jak i jako narzędzie do analizy argumentacji, klasyfikacji pojęć czy eksploracji wieloznacznych tekstów filozoficznych. Z kolei w kulturoznawstwie narzędzia AI pozwalają badać procesy kulturowe na dużą skalę, analizując np. wzorce w przekazach medialnych, narracjach popkultury czy strukturach memetycznych.

Nowe perspektywy badawcze obejmują między innymi:

• Automatyczną analizę dyskursu – wykorzystywaną do badania narracji kulturowych oraz ideologii obecnych w tekstach i mediach.
• Modelowanie semantyczne – służące do eksploracji znaczeń pojęć filozoficznych i ich wzajemnych relacji w różnych kontekstach historyczno-kulturowych.
• Symulacje poznawcze – pozwalające testować teorie świadomości, intencjonalności czy działania moralnego.
• Analizę trendów kulturowych – opartą na dużych zbiorach danych, takich jak archiwa cyfrowe, media społecznościowe czy bazy filmów i książek.

Integracja AI z podejściami filozoficznymi i kulturoznawczymi nie tylko umożliwia nowe formy eksploracji danych, ale również prowokuje pytania o naturę wiedzy, interpretacji i samego podmiotu badającego. W ten sposób sztuczna inteligencja staje się nie tylko narzędziem, lecz także wyzwaniem intelektualnym, które kształtuje sposób, w jaki myślimy o kulturze i myśleniu jako takim.

Podsumowanie i perspektywy rozwoju AI w humanistyce

Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza w obszar nauk humanistycznych, oferując nowe narzędzia analizy, interpretacji i eksploracji danych kulturowych, historycznych oraz artystycznych. Jej zastosowanie rozszerza się od przetwarzania dużych zbiorów tekstów źródłowych, przez analizę obrazów i dźwięków, aż po wspomaganie refleksji filozoficznej i kulturowej.

Zasadniczą różnicą w wykorzystaniu AI w naukach humanistycznych, w porównaniu do dziedzin ścisłych, jest nacisk na interpretację zamiast na prognozowanie. Humanistyka nie szuka jednoznacznych odpowiedzi, lecz raczej nowych pytań i sposobów rozumienia złożonych zjawisk kulturowych, społecznych czy egzystencjalnych. AI w tym kontekście może pełnić funkcję partnera analitycznego, wspomagającego badacza w odkrywaniu nieoczywistych powiązań i wzorców ukrytych w danych jakościowych.

Wraz z rozwojem technologii pojawiają się także nowe wyzwania: etyczne, metodologiczne oraz związane z interpretacją i odpowiedzialnością za wyniki analiz wspomaganych przez algorytmy. Jednocześnie, dynamiczny rozwój narzędzi AI otwiera przed naukami humanistycznymi możliwości, które jeszcze kilka lat temu pozostawały w sferze spekulacji. Prognozowany jest dalszy rozwój interdyscyplinarnej współpracy, integracja nauk humanistycznych z informatyką oraz rosnące znaczenie kompetencji cyfrowych w pracy badawczej humanistów.

Perspektywy rozwoju AI w humanistyce obejmują zarówno pogłębienie istniejących metod analiz, jak i tworzenie zupełnie nowych podejść badawczych. Istotne będzie również rozwijanie refleksji krytycznej wobec samych narzędzi sztucznej inteligencji — ich ograniczeń, założeń oraz wpływu na sposób uprawiania nauki. W Cognity łączymy teorię z praktyką – dlatego ten temat rozwijamy także w formie ćwiczeń na szkoleniach.

Logika przepływów w Power Automate – warunki, zmienne i pętle w praktyce 16 czerwca 2024

Jak mierzyć efektywność zespołu z perspektywy psychologicznej: wskaźniki, modele, pułapki 14 czerwca 2024