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DeepMind研究再登Nature封面，用AI解開古代文明謎題。
智東西3月10日消息，今日，DeepMind的“AI+科學(xué)”研究，再登國際學(xué)術(shù)頂刊Nature的封面！DeepMind的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Ithaca，能從受損文物中破譯古希臘文字，準(zhǔn)確率達(dá)到62%，在識(shí)別其原始位置方面的準(zhǔn)確率達(dá)到71%，還能將古文字年代鎖定在其真實(shí)日期范圍的30年內(nèi)。
據(jù)悉，這是第一個(gè)能夠恢復(fù)受損銘文的缺失文字、識(shí)別其原始位置并幫助確定其書寫日期的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。研究結(jié)果表明，AI能幫助歷史學(xué)家更好地解讀銘文，以助力對(duì)古代歷史的論證與理解。當(dāng)前，歷史學(xué)家已經(jīng)使用這個(gè)工具，來重新評(píng)估希臘歷史上的重要時(shí)期。
為了讓研究人員、教育工作者、博物館工作人員和其他人能夠廣泛使用其研究，DeepMind與谷歌云和谷歌Arts & Culture合作，推出了Ithaca的免費(fèi)互動(dòng)版本，并開放了其代碼、預(yù)訓(xùn)練的模型和一個(gè)交互式的協(xié)作實(shí)驗(yàn)室筆記本。
01.古文字遭破壞？AI能修復(fù)這個(gè)bug
文字的誕生標(biāo)志著歷史的開端，對(duì)人類理解過去的文明和今天生活的世界至關(guān)重要。例如，2500多年前，希臘人開始在石頭、陶器和金屬上書寫，記錄從租約、法律到日歷和預(yù)言的一切，讓人們對(duì)地中海地區(qū)有了詳細(xì)的了解。不幸的是，這是一個(gè)不完整的記錄。
許多幸存下來的銘文在幾個(gè)世紀(jì)的時(shí)間里遭到了破壞，或者從原來的位置被移走了。此外，現(xiàn)代年代測(cè)定技術(shù)，如放射性碳年代測(cè)定法，無法在這些材料上使用，這使得解讀銘文既困難又費(fèi)時(shí)。
為此，DeepMind與威尼斯Ca’Foscari大學(xué)人文系、牛津大學(xué)古典系、雅典經(jīng)濟(jì)與商業(yè)大學(xué)信息學(xué)系合作，一起探索如何用AI幫助歷史學(xué)家更好地解讀這些銘文。
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Ithaca即是他們的最新成果，它以荷馬史詩《奧德賽》中的希臘島嶼命名，在DeepMind此前專注于文本修復(fù)的系統(tǒng)Pythia基礎(chǔ)上擴(kuò)展而成。從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，這個(gè)新算法展示了AI方法能克服現(xiàn)有恢復(fù)銘文方法的約束，輔助古語言研究，并幫助對(duì)古代歷史有更豐富的理解。
02.大幅提升修復(fù)受損古文字的準(zhǔn)確率
Ithaca采用了古希臘語言和整個(gè)古代地中海世界的銘文進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自帕卡德人文學(xué)院提供的最大的希臘銘文數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集。這一選擇有兩個(gè)主要原因。
首先，希臘銘文記錄的內(nèi)容和背景的變異性使其成為語言處理的巨大挑戰(zhàn)；其次是因?yàn)楣畔ＥD語數(shù)字化語料庫的可用性，這是訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基本資源。自然語言處理（NLP）模型通常用單詞（word）進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)樗鼈冊(cè)诰渥又谐霈F(xiàn)的順序和它們之間的關(guān)系提供了額外的上下文和含義。
然而，許多歷史學(xué)家有興趣讓Ithaca進(jìn)行分析的銘文都已損壞，而且經(jīng)常缺失文本塊。DeepMind使用單詞和單個(gè)字符作為輸入來訓(xùn)練模型，以確保Ithaca用這類文本時(shí)能正常工作。模型核心的稀疏自我注意機(jī)制并行地評(píng)估這兩個(gè)輸入，允許Ithaca根據(jù)需要評(píng)估銘文。
▲Ithaca的架構(gòu)（文本的損壞部分用“-”表示）
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Ithaca的設(shè)計(jì)決策和可視化輔助使研究人員更容易解釋結(jié)果。單獨(dú)工作時(shí)，Ithaca在修復(fù)受損文字方面達(dá)到了62%的準(zhǔn)確率；與DeepMind合作的歷史學(xué)家在單獨(dú)修復(fù)古代文獻(xiàn)時(shí)，準(zhǔn)確率為25%；而當(dāng)歷史學(xué)家與Ithaca合作時(shí)，修復(fù)受損文字的準(zhǔn)確率提高至72%。
▲Ithaca的實(shí)驗(yàn)結(jié)果（CER和年份，數(shù)值越低↓越好）
Ithaca還可以確定銘文書寫的原始地理位置，準(zhǔn)確率達(dá)到71%，并能將銘文的書寫年代縮小至與歷史學(xué)家提出的日期相差30年以內(nèi)。研究人員認(rèn)為，AI和歷史學(xué)家之間的這種合作，可能有助于改變對(duì)古代世界的研究，比如幫助推進(jìn)歷史解釋，建立歷史事件的相對(duì)日期，乃至為當(dāng)前的方法論爭鳴做貢獻(xiàn)。
例如，目前歷史學(xué)家對(duì)雅典頒布的一系列重要法令的日期存在分歧，這些法令是在蘇格拉底和伯里克利等著名人物在世的時(shí)期頒布的。這些法令一直被認(rèn)為是在公元前446/445年之前寫的，盡管有新的證據(jù)表明日期是公元前420年。雖然看起來差別不大，但這些法令對(duì)于理解古典雅典的政治史至關(guān)重要。
DeepMind采用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含公元前446/445年的早期圖像。為了測(cè)試Ithaca的預(yù)測(cè)，研究人員在一個(gè)不包含日期銘文的數(shù)據(jù)集上對(duì)它進(jìn)行了重新訓(xùn)練，然后提交這些沒被包含在數(shù)據(jù)集中的文字進(jìn)行分析。
結(jié)果，Ithaca對(duì)這些法令的平均預(yù)測(cè)日期是公元前421年，這與新證據(jù)推測(cè)的日期一致。由此可見，機(jī)器學(xué)習(xí)能幫助圍繞希臘歷史上最重要時(shí)刻之一的辯論提供支撐。
03.提供可視化輔助工具直觀呈現(xiàn)AI分析的結(jié)果
為了將Ithaca作為研究工具的價(jià)值最大化，研究團(tuán)隊(duì)還創(chuàng)造了一些可視化輔助工具，來確保歷史學(xué)家能夠輕松地解釋Ithaca輸出的結(jié)果。
▲Ithaca的輸出
（1）修復(fù)假設(shè)：Ithaca為文本修復(fù)任務(wù)生成了幾個(gè)預(yù)測(cè)假設(shè)，供歷史學(xué)家利用專業(yè)知識(shí)進(jìn)行選擇。
（2）地理屬性：Ithaca向歷史學(xué)家展示了它的不確定性，它給出了所有可能預(yù)測(cè)的概率分布，而不是單一的輸出。它提供了84個(gè)不同古代地區(qū)的概率，代表其確定性水平，并將這些結(jié)果可視化顯示在地圖上，以闡明古代世界潛在的地理聯(lián)系。
（3）時(shí)間歸屬：當(dāng)確定文本的創(chuàng)作日期時(shí)，Ithaca會(huì)產(chǎn)生一個(gè)從公元前800年到公元800年所有幾十年的預(yù)測(cè)日期分布。歷史學(xué)家能看到模型對(duì)特定日期范圍的可信度，這可能提供有價(jià)值的歷史見解。
（4）顯著性圖：為了將結(jié)果傳達(dá)給歷史學(xué)家，Ithaca使用了計(jì)算機(jī)視覺中常用的一種技術(shù)，它可以識(shí)別哪些輸入序列對(duì)預(yù)測(cè)的貢獻(xiàn)最大。該輸出對(duì)影響Ithaca關(guān)于缺失文本、位置和日期預(yù)測(cè)的單詞用不同的顏色加以突出。
▲由顏色標(biāo)注突出顯示了Ithaca聚焦的詞
04.結(jié)語：AI與人文學(xué)科的合作正釋放出更大潛力
DeepMind研究團(tuán)隊(duì)相信，這只是像Ithaca這樣的AI工具的開始。古希臘只是全球文明圖景的一部分，DeepMind還在研究由其他古代語言訓(xùn)練的Ithaca版本，歷史學(xué)家已經(jīng)可以在當(dāng)前的建筑中使用他們的數(shù)據(jù)集來研究阿卡德語、希伯來語、瑪雅語等古代文字體系。我國的研究團(tuán)隊(duì)也早已開展了用AI識(shí)別古文字的研究。
在2021年世界人工智能大會(huì)上，國內(nèi)智能文字識(shí)別領(lǐng)域頭部企業(yè)合合信息就曾展示一種將古代象形文字甲骨文識(shí)別并翻譯成現(xiàn)代漢字的AI技術(shù)，這不僅有助于實(shí)現(xiàn)甲骨文研究資料電子化、數(shù)據(jù)化，也為破解甲骨文謎題提供了新的數(shù)字化手段。
▲合合信息用AI識(shí)別翻譯甲骨文
我們期待看到更多諸如此類的研究，可以釋放AI和人文學(xué)科之間的合作潛力，改變歷史學(xué)家研究和確定人類歷史重要時(shí)期的方式，幫助我們獲得對(duì)古代文明更豐富的認(rèn)知。
來源：DeepMind，Nature
編譯 | ZeR0
編輯 | 漠影
