通過訓練一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復原古代希臘文本，歷史學家可用其達到72%的準確性。這些發(fā)現(xiàn)或可以更好的速度和準確性幫助復原和判斷新發(fā)現(xiàn)或未明銘文的歸屬，增進人們對古代歷史的理解。相關(guān)研究3月10日發(fā)表于《自然》。

要理解古代文明的歷史，歷史學家會研究古人直接書寫在諸如石頭、陶器或金屬等材料上留存至今的的銘文。然而，許多銘文都在過去的歷史中受到了破壞。這些文本難以辨認，書寫時間也不確定。研究這些文本的銘文學家能重建缺失文本，但傳統(tǒng)手段非常復雜而且極為耗時。

為克服當下銘文學的限制，英國深度思維公司的Yannis Assael和意大利威尼斯大學的Thea Sommerschield等合作，測試了一個叫作“伊薩卡”(Ithaca)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使其受訓復原、定年和定位古希臘銘文。

作者發(fā)現(xiàn)，伊薩卡單獨使用于復原受損文本時可達到62%的準確率，在歷史學家使用時可達72%的準確度。不止如此，伊薩卡還能協(xié)助確定銘文的書寫位置和時間;在實驗中，它能以71%的準確度判斷這些銘文的原始位置，鑒定年代與歷史學家提出的范圍相差少于30年。

作者表示，這些發(fā)現(xiàn)或可釋放人工智能與歷史學家的合作潛力，改進人們對人類歷史的理解。(作者：馮麗妃 )

關(guān)鍵詞： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 古代希臘銘文 銘文學家 古代文明