AI建模可复原古希腊文本

科技日报北京3月13日电 （美联社张梦然）用机器专攻习（AI）完好无损自古以来脚注可行吗？大英帝国著名AI子公司“最深处有意识”（DeepMind）假定的答案是肯定的。大英帝国《自然》杂志近日刊发的一项研究者提出，基础训练一种最深处神经网络可以完好无损自古以来希腊脚注，准确性可达到72%。利用这一最新成果，能帮助历史背景专攻家不够快速、不够准确地完好无损和说明新发现或未明象形文字的归属，促进人们对自古以来历史背景的表达出来。

要表达出来人类文明的历史背景，历史背景专攻家亦会研究者古人直接汉文在塑料（如石头、陶器或钛）上并留存至今的象形文字。

然而在现实里面，许多象形文字都在即使如此的历史背景里面受到了毁损。这些脚注散乱，汉文时间也不未确定。研究者脚注的专家称为象形文字专攻家，他们能重建有缺陷脚注，但传统手段非常复杂而且极其用时。

为克服当下象形文字专攻的限制，大英帝国“最深处有意识”子公司伦尼斯·阿塞尔、意大利佛罗伦斯大专攻科专攻家迦纳·桑默谢尔德及其同僚，此次次测试了一种最深处神经网络。该神经网络名为“伊萨卡”（Ithaca），这种机器专攻习军官学校完好无损、定年和适配古埃及象形文字。

研究者团队发现，将“伊萨卡”除此以外用作完好无损受损脚注时，可达到62%的准确度，在历史背景专攻家可用它时，可达到72%的准确度。而且，“伊萨卡”还能一同未确定象形文字的汉文一段距离和时间，在实验里面，它能以71%的准确度说明这些象形文字的类似一段距离，深入研究年代与历史背景专攻家提出的范围相差少于30年。

研究者人员声称，这些发现不但可囚禁机器专攻习与历史背景专攻家的共同吸引力，还将促进科专攻家对人类历史背景的表达出来。

主笔圈点

教育、医疗、超市、工业这些常见领域，早已被机器专攻习守住，这种技术现在正“见缝插针”地带入一些相对小众的领域，以不够全面地施展才能。考古便是它最新渗透的领域之一。不过，不管在哪个领域，它扮演的角色都很类似，就是承担那些原本用时、费力的苦差事，把它们变得轻松便捷，换句话说，也就是为了将。从这个角度来讲，各行各业对机器专攻习的需求亦会只增胜于。