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根據(jù)一篇新論文，由DeepMind 的人工智能研究人員構(gòu)建的機器學習模型 Ithaca可以猜測缺失的單詞以及書面語言的位置和日期。這項工作可以幫助歷史學家破譯古代手稿。
“Ithaca 是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此，它在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式的能力令人難以置信，”最近論文的合著者、歷史學家Thea Sommerschield在電子郵件采訪中告訴 Lifewire。“這種模式可以是文本(語法、句法，或與許多文本中重復的‘公式’相關(guān)聯(lián))或上下文(某些詞在某些文本類型中始終如一地出現(xiàn)：例如，古典雅典的一項政治法令提到‘聯(lián)盟，理事會、議會……')。”
揭示過去
Sommerschield 說，Ithaca 是第一個可以恢復受損銘文缺失文本、識別其原始位置并幫助確定其創(chuàng)建日期的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
伊薩卡島以荷馬的奧德賽中的希臘島嶼命名。研究人員發(fā)現(xiàn)，Ithaca 在恢復受損文本方面的準確率達到 62%，在識別其原始位置方面的準確率達到 71%，并且可以將文本的日期追溯到其起源日期的 30 年內(nèi)。
Ithaca 的可視化輔助工具旨在讓研究人員更容易解釋結(jié)果。該論文的作者寫道，歷史學家在單獨修復古代文本時達到了 25% 的準確率。但是，使用 Ithaca 時，歷史學家的性能提高到 72%，超過了模型的性能，并顯示出人機合作的潛力。
“伊薩卡提供了可解釋的輸出，展示了人類專家和機器學習之間合作的重要性，并展示了將人類專家與深度學習架構(gòu)相匹配以協(xié)作處理任務(wù)可以超越人類和模型在相同任務(wù)上的個人(獨立)表現(xiàn)，”Sommerschield 告訴 Lifewire。
例如，歷史學家目前不同意一系列重要的雅典法令的日期，這些法令是在蘇格拉底和伯里克利等著名人物生活的時候制定的，Sommerschield 在博客文章中寫道。長期以來，人們一直認為這些法令是在公元前 446/445 年之前制定的，盡管新的證據(jù)表明其日期是公元前 420 年代。“雖然看起來差別很小，但這些法令對于我們理解古典雅典的政治史至關(guān)重要，”她寫道
與伊薩卡最接近的工作是之前的機器學習工具 Pythia，Sommerschield 和她的合作者在 2019 年發(fā)布了該工具。Pythia 是第一個使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的古代文本恢復模型。
“今天，Ithaca 是第一個從整體上解決碑文工作流程中三個核心任務(wù)的模型，”Sommerschield 在一封電子郵件中說。“它不僅推進了 Pythia 之前最先進的技術(shù)，而且還首次以前所未有的規(guī)模將深度學習用于地理和時間歸因。”
AI公司 Singulos Research 的首席執(zhí)行官 Brad Quinton通過電子郵件告訴 Lifewire， AI 可用于填充缺失的數(shù)據(jù)，例如文本的位置和日期，因為它擅長通過分析數(shù)據(jù)來學習非常復雜的模式。
“使用機器學習技術(shù)，人工智能可以查看大量“已知良好”的示例，以找到例如給定文本及其創(chuàng)建日期和位置之間的模式，”昆頓補充道。“通常，這些模式非常復雜，以至于對人類專家來說并不明顯。”
預(yù)測缺失數(shù)據(jù)是基于機器學習的人工智能的一項常見任務(wù)。例如，來自 OpenAI 的 GPT-3可以預(yù)測句子中的缺失詞，甚至是段落中的缺失句子。許多基于人工智能的圖像處理系統(tǒng)已被用于通過智能預(yù)測原始圖像丟失的內(nèi)容來恢復視頻和圖像。
“從概念上講，研究人員可以使用類似的技術(shù)來確定藝術(shù)或工具或其他歷史人造文物的日期和起源，這些文物的潛在風格和技術(shù)會隨著時間的推移和原產(chǎn)地而發(fā)生變化，”昆頓說.
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