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根据一篇新论文，由DeepMind 的人工智能研究人员构建的机器学习模型 Ithaca可以猜测缺失的单词以及书面语言的位置和日期。这项工作可以帮助历史学家破译古代手稿。
“Ithaca 是一个深度神经网络，因此，它在大量数据中发现隐藏模式的能力令人难以置信，”最近论文的合著者、历史学家Thea Sommerschield在电子邮件采访中告诉 Lifewire。“这种模式可以是文本(语法、句法，或与许多文本中重复的‘公式’相关联)或上下文(某些词在某些文本类型中始终如一地出现：例如，古典雅典的一项政治法令提到‘联盟，理事会、议会……')。”
揭示过去
Sommerschield 说，Ithaca 是第一个可以恢复受损铭文缺失文本、识别其原始位置并帮助确定其创建日期的深度神经网络。
伊萨卡岛以荷马的奥德赛中的希腊岛屿命名。研究人员发现，Ithaca 在恢复受损文本方面的准确率达到 62%，在识别其原始位置方面的准确率达到 71%，并且可以将文本的日期追溯到其起源日期的 30 年内。
Ithaca 的可视化辅助工具旨在让研究人员更容易解释结果。该论文的作者写道，历史学家在单独修复古代文本时达到了 25% 的准确率。但是，使用 Ithaca 时，历史学家的性能提高到 72%，超过了模型的性能，并显示出人机合作的潜力。
“伊萨卡提供了可解释的输出，展示了人类专家和机器学习之间合作的重要性，并展示了将人类专家与深度学习架构相匹配以协作处理任务可以超越人类和模型在相同任务上的个人(独立)表现，”Sommerschield 告诉 Lifewire。
例如，历史学家目前不同意一系列重要的雅典法令的日期，这些法令是在苏格拉底和伯里克利等著名人物生活的时候制定的，Sommerschield 在博客文章中写道。长期以来，人们一直认为这些法令是在公元前 446/445 年之前制定的，尽管新的证据表明其日期是公元前 420 年代。“虽然看起来差别很小，但这些法令对于我们理解古典雅典的政治史至关重要，”她写道
与伊萨卡最接近的工作是之前的机器学习工具 Pythia，Sommerschield 和她的合作者在 2019 年发布了该工具。Pythia 是第一个使用深度神经网络的古代文本恢复模型。
“今天，Ithaca 是第一个从整体上解决碑文工作流程中三个核心任务的模型，”Sommerschield 在一封电子邮件中说。“它不仅推进了 Pythia 之前最先进的技术，而且还首次以前所未有的规模将深度学习用于地理和时间归因。”
AI公司 Singulos Research 的首席执行官 Brad Quinton通过电子邮件告诉 Lifewire， AI 可用于填充缺失的数据，例如文本的位置和日期，因为它擅长通过分析数据来学习非常复杂的模式。
“使用机器学习技术，人工智能可以查看大量“已知良好”的示例，以找到例如给定文本及其创建日期和位置之间的模式，”昆顿补充道。“通常，这些模式非常复杂，以至于对人类专家来说并不明显。”
预测缺失数据是基于机器学习的人工智能的一项常见任务。例如，来自 OpenAI 的 GPT-3可以预测句子中的缺失词，甚至是段落中的缺失句子。许多基于人工智能的图像处理系统已被用于通过智能预测原始图像丢失的内容来恢复视频和图像。
“从概念上讲，研究人员可以使用类似的技术来确定艺术或工具或其他历史人造文物的日期和起源，这些文物的潜在风格和技术会随着时间的推移和原产地而发生变化，”昆顿说.
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