草根影響力新視野 夜未央編譯

好像作為一名古希臘學者從根本上來說還不夠難，他們所依賴的原始文本經常被損壞而無法修復，因為它們已有數千年的歷史。歷史學家可能在伊薩卡擁有一個強大的新工具，這是一種由 DeepMind 構建的機器學習模型，可以對丟失的單詞以及文本的位置和日期做出驚人的準確猜測。這是人工智慧的一種不同尋常的應用，但它證明了它在科技世界之外的用途。

古代文獻不完整的問題涉及專家處理退化材料的許多學科。原始文件可能由石頭、黏土或紙莎草紙製成，用阿卡德語、古希臘語或線性 A 書寫，描述了從雜貨店賬單到英雄旅程的任何內容。但是，它們的共同點是數千年來積累的破壞。

文本被磨損或撕掉的間隙通常被稱為空白，可以短到丟失的字母，也可以長到一章，甚至是整個故事。填寫它們可能是微不足道的，也可能是不可能的，但你必須從某個地方開始—這就是伊薩卡想要提供幫助的地方。 

圖片取自:(示意圖123rf)

伊薩卡（以奧德修斯的家鄉島嶼命名）在一個巨大的古希臘文本圖書館接受訓練，不僅可以說出丟失的單詞或短語可能是什麼，還可以拍攝它的年代和書寫地點。它不會獨自完成整個史詩般的循環—它是為那些使用這些文本的人提供的工具，而不是解決方案。

發表在《自然》雜誌上的一篇論文展示了它的功效，並以 Periclean 雅典的一些法令為例。被認為是在公元前 445 年左右寫成的，伊薩卡根據其文本分析建議它們實際上來自公元前 420 年左右—與最近的證據一致。聽起來可能不是很多，但想像一下，如果權利法案真的是在 20 年後編寫的！

至於文本本身，該研究的專家在第一遍就得到了大約 25% 的正確率，並不完全是一流的，儘管文本恢復當然不是一個下午的工作，而是一個長期的項目。然而，與伊薩卡配對後，他們很快就達到了 72% 的準確率。在其他情況下，通常會發現這種情況，人類最終更準確，但可以通過快速消除死胡同或建議起點來加快他們的進度。在醫療數據中，很容易監督人工智慧可能會迅速標記的異常情況—但最終，感知細節並找到正確答案的是人類的專業知識。

儘管古希臘語對於伊薩卡來說是一個顯而易見且富有成果的領域，但該團隊已經在努力研究其他語言。阿卡德語、古埃及通俗語、希伯來語和瑪雅語都在名單上，希望隨著時間的推移會增加更多。

「伊薩卡展示了自然語言處理和機器學習在人文學科中的潛在貢獻，」參與該項目的雅典大學教授 Ion Androutsopoulos 說。「我們需要更多像伊薩卡這樣的項目來進一步展示這種潛力，還需要合適的課程和教材來教育未來的研究人員，他們將對人文學科和人工智慧方法有更好的共同理解。」

資料來源： https://techcrunch.com