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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。5 O; F! I# A* w2 k7 E8 M) u) `
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。5 m! t q8 h3 @% e; ~% u
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。
( B, D" F8 B( g9 a9 h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。1 {3 W1 d+ g4 N$ A- z! [
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。
& h! B& p6 J/ \& M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
% \, B4 y( p8 L5 V7 m! K) v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。" N! X2 n! U& F2 ~. D
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。& o- L9 s6 k, ]% ?0 h
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?
( Y! b& O$ u+ d& o4 G+ b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。
/ d6 U& p$ Z; {' {# d, w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。8 X0 Y. M2 H) t. U( |
图2 Aeneas的使用界面
4 C' d; t4 c; a) c. u5 f" F( f9 LAeneas的丰富功能3 S) \2 V4 i4 F6 s* n9 N: b
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。
; g, x& C5 U' Z' m" sAeneas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。6 x0 V$ r; F. O1 h7 Z* S
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。- ]9 c6 J1 C8 H3 s& j
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。1 P' O! o+ }) l2 ~! a, ]# t( t1 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。
: K# }4 L* ^' n/ l+ L4 ~% B8 G# 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。
1 p$ r+ a+ |' aAeneas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%。7 A( @/ l8 n: m3 O9 Y& C" v
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。7 y- Q/ r/ {" Y- X5 U
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。
" w( M- f6 v( o7 O) n想试用Aeneas的可登录predictingthepast.com,以交互式使用。2 c( s9 ^+ t" W4 f" k1 Z. |9 ^
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。* `/ L, Y6 X/ o# g, e. ~6 o
工作原理和典型案例$ s3 s7 v, R% J8 }8 ]* m2 d
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。3 P6 `/ R, d. O( ^8 L+ n
Aeneas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。& `6 e _7 y& `& J7 `* m
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。
! X6 Y% _3 ]' _9 e+ y9 e7 ]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, Z' R) C: Q2 C* [0 M3 } t
接下来看Aeneas解析古代文本的一个典型例子。& ~7 M m: M% H0 v
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。5 t+ e- f8 s+ k n- O; {
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。9 p! d& [: b0 l' a" P& D: e6 M3 l+ A
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。9 v1 G1 T! f9 S3 Y* ?
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。
& u8 O" @( ]3 h% B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。( z, B6 c$ @+ g' I- g; S8 y# l, c
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。
8 J* ]& G' d: q* E0 K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。
. K4 L# l. `3 c) R* H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。
?3 r, ^- K& o5 X8 @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。2 x& F7 s2 n$ i% [: \" w! a
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。
" Q1 x# D. F: j1 K8 |+ q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1 _- ? M2 a2 _4 ^- V ?+ m
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。
6 a+ ^5 @4 O3 E" e! P) P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。
5 F+ W, E& V/ N0 g8 d. v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。& M- ]* i/ y0 F) c; ~7 i) A4 J
参考资料. q- j; }" a% X3 i
/ G- x/ H! C6 _2 F: I6 h6 \
; {( ]# ]1 R) B' u7 Z6 V% ~4 B0 [/ z
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。- C0 }- ~9 e" r9 f" P- q
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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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