Nature | 从「上古卷轴」到楔形文字！AI揭开古代文献神秘面纱，或将重写历史

原标题：Nature | 从「上古卷轴」到楔形文字！AI揭开古代文献神秘面纱，或将重写历史
文章来源：新智元
内容字数：5611字

AI助力古代文本解读：重现历史的迷失之声

人工智能技术的飞速发展正在以前所未有的方式改变我们理解古代世界的方式。通过深度学习模型，研究者们得以破译此前无法解读的古代文本，揭开历史的重重迷雾，这其中包括对烧焦的纸莎草卷轴、残缺的铭文以及古汉字文献的解读。

1. AI赋能古代文本解读

   几十年来，计算机技术一直被用于对数字化文本进行分类和分析。近年来，深度学习技术的应用，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），极大地提升了对古代文本的解读能力。CNN擅长图像识别，用于光学字符识别（OCR）和还原残缺文字；RNN则擅长处理时间序列数据，被用于预测缺失字符和翻译古代文本。

2. 突破性案例：庞贝古城卷轴的解读

   2023年，研究人员利用AI成功解读了公元79年维苏威火山喷发时被烧毁的赫库兰尼姆卷轴。这本卷轴此前一直无法打开，其内容在近两千年后终于重见天日。这项突破性成果得益于“虚拟展开”技术和AI模型的协同作用，后者能够识别碳基墨水在CT扫描中留下的细微纹理差异。

3. 大型项目：Pythia和Ithaca模型的成功

   牛津大学的研究团队开发了Pythia和Ithaca两个模型，分别用于解读希腊铭文。Ithaca模型，基于Transformer架构，不仅能预测缺失的字符，还能预测铭文的日期和地理来源，其准确率远超人类专家。

4. 应对海量数据挑战：古韩文文献的翻译

   面对包含数十万篇古汉字文献的庞大韩国历史档案，研究人员利用基于Transformer的模型进行自动翻译，克服了数据量巨大、语言差异显著等挑战，其翻译结果的准确性和可读性甚至超过了人工翻译。

5. 处理少量数据：迈锡尼泥板的文本恢复

   对于仅有少量文本幸存的古代语言，研究人员则采用RNN模型，例如，成功地从克里特岛的迈锡尼泥板中恢复了缺失的文本。未来，通过结合视觉数据和迁移学习技术，模型的准确率有望进一步提升。

6. 未来展望：AI与古代文本研究的融合

   AI技术的应用正在不断拓展我们对古代世界的认知，从庞贝古城的纸莎草卷轴到古希腊铭文、古韩文文献，再到迈锡尼泥板，AI正在帮助我们解读越来越多的古代文本，填补历史的空白，为我们呈现更加完整和生动的古代文明图景。

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