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新智元报说念
裁剪：alan
【新智元导读】AI的飞跃可能会开辟咱们结伙古代寰宇的新标准。思象一下，若是ChatGPT不错在「上古卷轴」的文本激流上吸收检修，咱们将有契机径直与历史对话。
2023年10月，一封电子邮件发到了Federica Nicolardi的手机上，其中有一张图片将恒久改动她的谈判。
这是一张纸莎草卷轴的碎屑，此卷轴在公元79年维苏威（Vesuvius）火山喷发时被点燃——也便是导致庞贝古城被埋于地下的那次不陶然。
张开剩余90%18世纪，东说念主们介怀大利庞贝城隔邻Herculeaneum的一座豪华罗马别墅名胜中发现了数百件卷轴，这本烧焦的卷轴便是其中之一。
几百年来，谈判者们试图剥开卷轴上脆弱的碳化层，探寻里面纪录的玄妙，却都莫得生效，很多卷轴因此造成了碎屑。
学者们只好吸收这些「上古卷轴」恒久无法开放的事实。
意大利那不勒斯大学（University of Naples）的纸莎厕纸学家Nicolardi曾尝试使用AI来阅读这些难以辩别的内容。
当今最新效力依然发过来了，AI将笔墨还原为了整王人明晰的希腊字母，——这是一段往时2000年来悉数无法拜谒的文本。
从希腊语、拉丁语、到中国的甲骨文（Oracle Bone ），AI正在准备重塑咱们看待古代寰宇的花式。
重建古代文本
几十年来，计较机一直被用于对数字化文本进行分类和分析，AI的加入使谈判者有望处理之前无法结伙的纷乱档案。
于是，大都新文本得以显现，比往时几个世纪得到的数据还要多。
在2010年代，将深度学习应用于古代文本的早期尝试是基于文本的数码相片（拍摄纸莎厕纸简略棕榈叶的原件）。
谈判甲骨文的团队使用模子来还原颓残的字母图像、拼集碎屑、以及分析字符怎么跟着时候的推移而演变。
与此同期，RNN网罗也推崇了我方处理时候序列数据的上风，被用于搜索、翻译和填补已翻译文本的空缺。比如，用RNN来推测古巴比伦笔墨中数百个公式化的行政和法律文本中缺失的字符。
除了加快繁琐的任务，神经网罗还匡助缔造了东说念主类大众无法发现的关系。
2017年，英国牛津大学开展了第一个展示AI后劲的大型名目：破译来自西西里岛的希腊铭文。
这些古笔墨读起来特地复杂，保存得也很厄运，有一部分缺失还羼杂了方言，谈判者不顺服铭文的具体包摄地以及日历。
往时的谈判东说念主员一般独揽我方对访佛现存文本的了解来解释新的尊府，他们时常是特定时候和场地作品的大众。
但一个东说念主不成能掌持与新文本联系的扫数信息，于是AI登场了。
谈判东说念主员在公元前7世纪至公元5世纪之间写成的数万个希腊铭文上检修了一个RNN模子：Pythia。然后条目模子文本在它以前从未见过的文本上，瞻望缺失的单词或字符。
2022年，他们又使用流行的Transformer检修了一个名为Ithaca的模子，在之前的基础上加入了瞻望未知文本的日历和发祥场地的智商。
Transformer通过并行分析输入的不同特征（字符或单词）来拿获比RNN更复杂的言语模式，并凭据高下文对其进行加权。
最终，Ithaca以62%的准确率复原了古代文本中东说念主工产生的空缺，比拟之下东说念主类大众的准确率为25%。而Ithaca和大众谐和时，瞻望准确率达到了72%。
此外，Ithaca还以71%的准确率顺服了铭文的地舆起原，且日历瞻望也与公认的时候接近。
创建者将Ithaca免费开源后，迪士尼彩乐园返利每周都会收到几百次的拜谒。迄今收尾，Ithaca作念出孝敬的例子包括再行顺服雅典政事法令的日历，以及对公元前4世纪泥板的侦察等等。
海量档案
对于古代文件，另一个迥然相异的挑战则是数据量。
比如谈判东说念主员在处理的寰宇上最大的历史档案之一：包含数十万篇著述，涵盖27位韩国国王的总揽时候（14世纪至20世纪初）。
这些纪录是完好的，起原亦然已知的，但果真莫得东说念主能读懂，因为它们是用古汉字书写的，不同于当代汉字或韩文。
一个由政府翻译构成的小团队，正在奋勉手动将这些文本翻译成当代韩语，但这项任务可能需要几十年材干完成。
来自纽约大学（New York University）的首席机器翻译谈判员 Kyunghyun Cho与共事谐和，检修了一个基于Transformer的网罗来自动翻译这些纪录。
由于当前还莫得填塞的访佛数据来检修这么的模子，因此团队聘请了多言语标准。大众以为AI的翻译（对国是拜谒、贬责叛徒和音乐会等事件的刻画）比古代的翻译更准确、更易读，在某些情况下以致比当代翻译更好。
另一方面，谈判东说念主员正在使用神经网罗来处理只须少许文本幸存下来的古代言语。
检修Transformer一般需要大都的数据，不适用于这种情况，谈判者于是哀痛以前的模子。
举例，希腊Patras大学的Katerina Papavassileiou和共事使用RNN从克里特岛克诺索斯（Knossos, Crete）的1,100块迈锡尼泥板（Mycenaean tablets）中复原了缺失的文本，包含公元前两千年书写的羊群纪录（Linear B）。
在东说念主工测试中，模子的前十个瞻望准确率达到了72%，而在实质应用中，其性能时常能跟东说念主类大众打平。
为了进一步更正效力，Papavassileiou但愿添加视觉数据（如不完好字母的印迹），而不单是是依赖音译文本。她还在谈判「迁徙学习」，将模子从一个系列的泥板中学到的常识应用于其他系列的泥板。
看似不成能的任务
让咱们回到最驱动的例子，阅读赫库兰尼姆（Herculaneum）卷轴触及克服两个大问题。
领先，脆弱的卷轴无法张开。为了看到它们的里面，计较机科学家 Brent Seales花了数年时候开荒「臆造张开」时期，包括对卷轴的里面结构进行高分辨率计较机断层扫描（CT），并手工绘画横截面每一帧中可见的名义，然后使用算法将名义张开成平面图像。
2015年，谈判东说念主员使用这种时期从以色列恩戈地（EnGedi）的一个烧焦、无法开放的卷轴（公元3世纪把握）中阅读完好的文本，效力讲明它来自圣经的章节。
比拟于EnGedi的卷轴，Herculaneum的卷轴每卷都有几百圈，况兼像丝绸相似薄。为了拿获极高分辨率的CT数据，团队将几个卷轴运送到牛津隔邻的Diamond Light Source使用粒子加快器。
然则，EnGedi卷轴和其他后期作品的墨水时常含有铁，在CT扫描中会发出亮堂的清朗，而Herculaneum的抄写员使用的是碳基墨水，在扫描中是看不见的，因为它的密度与使用的莎厕纸交流。
Seales团队意志到，天然他们无法径直看到墨水，但有可能检测到它的步地。——若是走漏的纸莎草纤维与涂有墨水的纤维比拟，名义纹理存在轻微相反，也许他们不错检修神经网罗来捕捉这种相反。
不外对于Seales的小团队来说，这个使命量太大了，因此他们在2023年3月与硅谷企业家Nat Friedman谐和发起了维苏威火山挑战赛（Vesuvius Challenge），并提供了丰厚的现款奖励。
Seales团队发布了卷轴名义的扁平图像，并条目参赛者检修神经网罗来找到墨水。非常1,000个团队干涉了比赛，每天都特别百东说念主在比赛的Discord频说念上接头程度。
最终在2024年2月，计较机专科的学生Youssef Nader、Luke Farritor和Julian Schilliger 取得了700,000好意思元的大奖。
到手团队使用了TimeSformer，是Transformer的一种变体，时常用于在视频数据均分袂处理空间和时候维度。
对于洒落在那不勒斯、巴黎、伦敦和牛津的这些「上古卷轴」，这个期间的AI将有望令其重见光明。
参考尊府：迪士尼彩乐园ii
发布于：北京市