DeepMind最新AI模型，开始破译古希腊铭文了？撰文：杨逍不可否认的是

撰文：杨逍
不可否认的是，人工智能（AI）正在加速全行业变革。 ?
小到生活中常见的人脸识别、语音助手，大到基础科学领域的蛋白质结构预测、核聚变控制等，如今的人工智能应用，已经遍地开花。
而这一次，它又瞄向了记载历史的碑文。

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图｜在复原古代铭文方面， AI或许已经战胜了人类（来源：Nature）
今天，来自DeepMind、威尼斯大学、哈佛大学的联合研究团队及其合作者，提出了一种可以复原、定位、定年古希腊铭文的深度神经网络——Ithaca（以荷马史诗《奥德赛》中的希腊岛屿命名）。
相关研究论文以“Restoringandattributingancienttextsusingdeepneuralnetworks”为题，以封面文章形式发表在权威科学期刊Nature上。

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研究结果显示，当Ithaca单独被用于复原受损铭文时，准确率可以达到62% ，而参与此次研究的历史学家，单独预测准确率仅为25%；而当Ithaca与历史学家“合作”后，这一数字可以提升到72% 。
而且， Ithaca还能以71%的准确度判断这些铭文的原始位置，鉴定年代与历史学家提出的范围也相差少于30年。
在论文的最后，研究人员表示，研究方法适用于手稿学、钱币学和纸草学等所有与古代文本相关的学科，也适用于古代、现代的任何语言。
这一研究成果，或将释放人工智能与历史学家的合作潜力，提升我们对人类历史的理解。
挖掘遗失的历史
从狭义上讲，人类文字的诞生，标志着历史的开端。
原始文字是人类用来纪录特定事物、简化图像而成的书写符号，对人类理解过去人类文明和当前世界至关重要。
早期文字以图画形式存在，有些是以形表意，有些是以形表音。
象形文字就属于以形表意的范畴，与语音关系不大，汉字便由从象形文字渐次演变而成。

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图｜不同象形文字的演化（来源：维基百科）
而古埃及文、罗马文字和拉丁文字等以形表音的图画文字，也在漫长的人类历史中，逐渐演化成语音符号，即外文字母。
不同的外文字母可以组合成不同的外国文字。

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图｜不同语言文字的字体与样式（来源：维基百科）
【DeepMind最新AI模型，开始破译古希腊铭文了？】因此，要想更好地探究古代文明史，研究古人直接书写在石头、陶器或金属等材料上并留存至今的铭文，是一种通用且有效的研究手段。
例如，早在2500多年前，古希腊人便开始在石头、陶器和金属上记录从租约、法律到日历、预言的一切。正是这些史料，让历史学家们对地中海地区有了详细的了解。
但不幸的是，这一记录并不完整。几个世纪以来，众多幸存下来的铭文也陆续遭到破坏，从原来的位置被移走，或被贩运。
而且，由于各种外部原因，这些文本难以辨认，书写时间也不确定。
尽管当前历史学家们可以借助现有方法重建出缺失的文本，但目前的年代测定技术（如放射性碳年代测定法）却无法在这些材料上使用。
基于以上原因，这些铭文解读起来，既困难又费时。
历史学家的AI助手
如何解决上述问题？如今， AI做得或许要更好一些。