用深度神经网络复原古代希腊铭文 改进人们对人类历史理解

通过训练一种深度神经网络复原古代希腊文本，历史学家可用其达到72%的准确性。这些发现或可以更好的速度和准确性帮助复原和判断新发现或未明铭文的归属，增进人们对古代历史的理解。相关研究3月10日发表于《自然》。

要理解古代文明的历史，历史学家会研究古人直接书写在诸如石头、陶器或金属等材料上留存至今的的铭文。然而，许多铭文都在过去的历史中受到了破坏。这些文本难以辨认，书写时间也不确定。研究这些文本的铭文学家能重建缺失文本，但传统手段非常复杂而且极为耗时。

为克服当下铭文学的限制，英国深度思维公司的Yannis Assael和意大利威尼斯大学的Thea Sommerschield等合作，测试了一个叫作“伊萨卡”(Ithaca)的深度神经网络，使其受训复原、定年和定位古希腊铭文。

作者发现，伊萨卡单独使用于复原受损文本时可达到62%的准确率，在历史学家使用时可达72%的准确度。不止如此，伊萨卡还能协助确定铭文的书写位置和时间;在实验中，它能以71%的准确度判断这些铭文的原始位置，鉴定年代与历史学家提出的范围相差少于30年。

作者表示，这些发现或可释放人工智能与历史学家的合作潜力，改进人们对人类历史的理解。(作者：冯丽妃 )

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