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AI「解码」古罗马,重现千年铭文真相,DeepMind新模型再登Nature
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爱在西元前的歌词里唱到:「当古文明只剩下难解的语言,传说就成了永垂不朽的诗篇。」如今借助DeepMind推出的生成式AI工具Aeneas,考古学家面对古代碑文不再抓瞎了。Aeneas原本是古希腊神话中流浪英雄。
7 x2 y* t8 _9 D出现在7月24日Nature主刊的Aeneas则是一个多模态生成式神经网络,它能帮助历史学家更好地解读、归属和修复残缺文本。
0 i0 {9 a3 F! K0 |想象考古学家在欧洲发现了一块刻有古代文字的铭文,文本残缺不全、部分文字被风化或被故意破坏。
' Z2 \8 A) g) V1 e' m也没有语境信息,这使得恢复、确定年代和定位这块铭文的出处变得几乎是不可能的,尤其是在比较相似的铭文时。
5 @ X4 E2 y9 f9 X# g; i考虑到在罗马世界,文字无处不在——从帝国纪念碑到日常用品,无不刻有文字。从ZZ涂鸦、爱情诗篇和墓志铭,到商业交易、生日邀请和魔法咒语。6 `" \3 ?" |4 c, f3 o) V B
图1 由Aeneas修复的,公元113/14年来自萨丁岛的青铜军事命令,由皇帝Trajan授予一艘战船上的水手
, k! S B3 n- ^' b( o, r' e这些铭文为现代历史学家提供了丰富的见解,揭示了罗马世界日常生活的多样性。
. w* H8 O7 b. h1 q6 x但也增加了考古工作的难度,考古学家需要依赖其专业知识检索自身积累的数据库,方可识别相似文本——这些文本在措辞、句法、标准化公式或来源方面具有相似性。
3 b& Z2 M7 N2 g; a) O" u& x然而检索相似的信息,为文章确定上下文,不就是生成模型适合的活吗?+ \, N% |8 u- Y: w' \$ j
于是Aeneas出现了,它能够跨越数千份拉丁铭文进行推理,在几秒钟内检索出文本和语境相似文本,这样的加速度,让考古学家从检索文本这项复杂且耗时的工作中解脱出来。6 O) E8 L: S" V e% `6 q
如今他们能快速地拿到对古代铭文的解释,并基于模型的发现进行进一步研究。; W& j2 m, Z; G' O5 Z; B; o
图2 Aeneas的使用界面; V+ C+ \/ A) u
Aeneas的丰富功能$ j5 h9 G0 [1 X
在Aeneas出现之前,2022年Deepmind推出了Ithaca,这是一个基于深度神经网络预测古希腊铭文年代,并补全缺失文本的工具。
2 w+ q' v! w( ?, P% g0 PAeneas则更进一步,它能帮助历史学家解读文本,通过提供上下文,赋予孤立片段意义,从而得出更丰富的结论,并整合对古代历史的更好理解。
1 C) K2 W. x+ a3 ~具体来看,它在庞大的拉丁铭文集合中搜索平行文本。通过将每个文本转化为一种历史指纹,Aeneas可识别出文本间的深层联系。# `4 V: N" }( n# w' m7 L
在年代和出处预测方面,Aeneas能够将文本置于历史学家提供的日期范围内13年内,以72%的准确率将铭文归入62个古代罗马行省之一。
; u4 ~! {; U( W3 @' `. F作为首个利用多模态输入确定文本地理来源的模型。它可同时分析文本和视觉信息,例如铭文图像。
& x0 I; y5 b3 n( g# f3 N6 L3 G不同于只能预测单个词的Ithaca,Aeneas够修复文本中缺失长度未知的段落。+ H4 j4 I" _1 Y4 a* N
Aeneas能以73%的准确率修复最多十个字符缺失的损坏铭文。当修复长度未知时,准确率也会有58%。
- S1 u+ P' I) @3 `, H' L% \这使得它成为处理严重损坏材料的史学家的更通用的工具。/ B7 r9 p% O) C3 T; F
Aeneas不仅适用于铭文,还可以适应其他古代语言、文字和媒介,从莎草纸到硬币,扩展其功能以帮助连接更广泛的历史证据。
/ `: v; T, l+ ~0 u- `想试用Aeneas的可登录predictingthepast.com,以交互式使用。9 M9 ?/ m7 P, o+ r! K" ~ V! X
作为开源软件,天朝的考古学家也可以调整Aeneas,让Aeneas能够用于解读诸如西夏文,契丹文等失传的天朝古迹。4 K% H: Y5 Y P% G
工作原理和典型案例
9 Q% l* v3 t' E为了训练Aeneas,Deepmind的研究者精心策划了一个庞大且可靠的数据集,借鉴了数十年来历史学家的工作成果来创建数据集,其中包括了古希腊和罗马时代铭文的文本和图像。
* r3 V* S4 ~' l+ S" {3 fAeneas使用了NLP领域的大杀器transformer来处理碑文文本输入,并通过解码器检索相似的碑文,并按相关性排序。
4 ^3 ~9 Q, E; b @$ v2 [; S! }* S对于每块铭文,Aeneas的语境化机制使用一种称为嵌入的技术检索一系列相似物——将每块铭文的文本和语境信息编码成一种包含文本内容、语言、来源时间地点以及与其他碑文关联性的历史指纹。8 K* o3 }6 H$ j2 v; A$ S/ R& R2 a
图3 Aeneas的架构,展示该模型如何接收文本和图像输入以生成省份、日期和修复预测! T5 x3 n: l$ f, q
接下来看Aeneas解析古代文本的一个典型例子。
+ O# U5 S) w4 j5 J. H古罗马皇帝奥古斯都以第一人称成就记述《功业记》,这是古罗马历史中一块著名的石碑,这份铭文由奥古斯都亲自撰写、是其自我夸耀的终身成就的总结。" {0 ]$ u8 M/ I6 n t
文本中出现了对帝国夸张的描述、无关的日期和虚假的地理标志,而且学界对其撰写的时间也存在争议。; v' J2 K& Z& t- c
历史学家们长期以来一直争论这块铭文的年代。Aeneas将所有碑文的模糊年代和来源特征进行语境化分析。
; C+ I3 `: s% K' {2 e5 Q它捕捉到了拼写和词汇的线索,以及表明微妙ZZ意识形态和帝国归属的语言学细微差别。
+ O" D5 M' ~1 {1 e9 r其预测基于文本中提到的微妙语言特征和历史标志,如官方头衔和纪念碑。
4 ]0 D; a. }) f; j' ]: l2 l通过将年代问题转化为基于语言和上下文数据的概率估计。; Z) b4 k6 B! I9 T% d- E2 X
有趣的是Aeneas并没有预测一个固定的日期,而是产生了一个可能的日期分布的详细情况,如图4所示。
" E3 S8 a0 n3 M1 @其预测呈现两个明显的峰值,一个较小的峰值出现在公元前10-1年左右,一个较大的、更自信的峰值在公元10-20 年之间。
! v2 l4 k4 u/ t* ]" F8 J这些结果说明Aeneas给出的预测是谨慎的,其反映了当前学者们意见的差异。
: p2 Z- H/ l* i, |' E$ f9 r! }8 n给出了两个可能的日期范围,而不是单一的预测,反而说明了Aeneas能够历史辩论提供了一种新的、定量的方法。
: n+ J& X5 ]9 \3 J; `; e! b8 J图4 Aeneas对《功业记》年代归属预测的直方图,该模型模拟了围绕这一著名碑文年代测定所展开的学术辩论5 w! r% u' s+ }5 }
近期,有不少将AI技术应用于考古领域的尝试,从为无名老兵做面部复原,到博物馆里对古人构建数字虚拟替身,AI在考古及历史领域的应用值得关注。5 m; o% d% Y$ J" J" t. @( _
去年复旦大学更是开设了「AI考古」的课程,华南理工大学深度学习与视觉计算实验室(SCUT-DLVCLab)也曾推出的专注于古籍文言文处理的通古大模型。
9 b p/ ]9 Z S/ _' o面对天朝浩如烟海的古籍古碑,未来的考古学家,或许更需要像Aeneas这样的工具,来从海量数据中淘金。
& f. ?1 ~8 s% g a# P1 S4 L3 M$ p+ a参考资料8 \% w" f! X$ H: n3 ~. I* ], ?
9 C8 Z. x0 E4 @5 x* ^# Q2 o2 W: Y+ c' ~) R! f: ~9 d- B) @/ F9 ]. P
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本文来自微信公众号“新智元”,作者:peter东 英智,36氪经授权发布。, ?4 `% k3 O8 C' z b D
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DeepMind新模型Aeneas像翻牌一样帮考古学家解码古文,让我们看到了罗马世界的生动画面。 |
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方法最后一段话觉得是很有道理的,但是在我面前就难以实现,毕竟自己的运气太差了。 |
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DeepMind的新模型Aeneas,真是考古学家的神助攻啊! |
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