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考古新利器!DeepMind能推測古希臘銘文缺漏字詞

Ithaca能高度正確推測古希臘銘文毀損的文字以及文本撰寫的可能地點與日期。DeepMind

發表於自然(Nature)期刊的論文顯示,Alphabet旗下研究實驗室DeepMind建立的Ithaca機器學習模型,能高度正確推測古希臘銘文毀損的文字以及文本撰寫的可能地點與日期,將成歷史學者有力工具,也是人工智慧(AI)在科技領域之外的特殊應用潛力。

根據TechCrunch報導,以阿卡德文(Akkadian)、古希臘文、線性文字(Linear A)記載在莎草紙、黏土、石板的古文件,歷經數千年難免因損壞出現字母、語詞、章節等各種長短不一的缺漏,歷史學家嘗試正確補遺費時且困難,Ithaca顯示自然語言處理(NLP)與機器學習對人文學科可望有相當貢獻。

Ithaca經過大量古希臘文本的訓練,能推測缺漏的可能字與詞、嘗試辨識文本撰寫的年代與地點,但無法自行補全佚失段落,僅能作為輔助工具而非解決方案。除了古希臘文,DeepMind已積極規劃訓練Ithaca阿卡德文、古埃及文、希伯來文、馬雅文等其他語言,未來希望能持續擴充。

正確推測文件時間對歷史學家很重要,自然期刊論文中的測試文件原被推測寫於西元前445年,Ithaca分析後認為應是西元前420年左右,與較新的證據相近。此外有了Ithaca之助,專家在推敲測試文件的缺漏字、詞可達72%正確性並能縮短處理時間。

學者認為應進行更多類似計畫來發掘、驗證、善用AI潛力,此外以適當課程與教學材料教育未來研究人員,對跨人文學科與AI演算法的理解也益形重要。

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