AI又學會了一項新技能——破譯殘缺的古希臘金石文字，在這項任務上，AI甚至超越了人類水準。

近日，來自哈佛和DeepMind的Yannis Assael以及他的同事發表了他們的最新研究成果。他們訓練了出了一種名為Pythia的神經網路，可以閱讀年代久遠的金石，並由此推測缺失部分的文字。

金石，也就是雕刻在耐用器具，如石器、陶瓷或金屬的表面上的文字，是古代歷史的主要來源之一。

這些文字通常是由古代的個人、團體或者機構所書寫的，它為人們對古代文明的思想、社會和歷史的研究提供了第一手資料。

目前人類已知的古代金石數以千計，而且每年還會新發現幾十種。不幸的是，長年的侵蝕和破壞造成了不少文字的缺損。依據剩餘部分和其餘相似文字推理出殘缺部分的銘文至今仍是個難題。

復原文本是一項複雜而耗時的任務。銘文學家依靠訪問大量的資訊來找到缺損文本和上下文的“相似點”(類似于尋找文檔中的重複表達)，而這些資訊資料主要存在于研究人員的個人記憶庫以及執行“字串匹配”搜索的數位語料庫中。然而，搜索查詢中的細微差異就可能會排除或混淆相關結果，使得構建一個“待復原字元”的真實概率分佈十分困難。

Deeepmind發表的Pythia模型是第一個打破了當前銘文復原方法局限的AI系統。

這個被稱為Pythia的AI從包含至少300萬個文字的35,000塊碎片中學習識別模式。這種識別模式包括了不同詞語出現的語境、語法以及銘文的形狀和佈局。

針對一個特定的資訊缺失字元，Pythia提供20個用於填充缺失的建議，有了這些建議人們可以就根據自己的判斷和學科知識選擇最佳匹配項。“這個AI就是用來幫助人類專家的”，Assael如是說。

為了測試這一系統，開發團隊對Pythia隱藏了一個九個字元組成的希臘人名。Pythia成功猜出了名字。

在另一項測試中，AI試圖填補2949份受損銘文的空缺，而與之相對的是，人類專家所犯的錯誤比AI多出了30%。並且就效率而言，人類專家花了2個小時才看完50個銘文，而Pythia只用了幾秒鐘就猜出了全部。

來自牛津大學的團隊成員之一Thea Sommerschield說，這顯示了AI輔助復原的巨大潛力，而且這一方法可以告訴我們古代世界宗教、社會和經濟生活的幾乎每一個方面，簡直不要太有用。

劍橋大學的Philippa Steele也認同Pythia的輔助作用，儘管當下人類仍然需要用肉眼拼湊碎片，並在使用AI之前先人工解碼一部分。

她隨後補充道：“在我看來，當一段長文本中只缺失了一小塊或者某個新發現的碎片有很多相似副本時，AI識別的正確率最高”。

文章授權轉載自大數據文摘

首圖/PHOTOAC

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