例如 ， 目前历史学家对雅典颁布的一系列重要法令的日期存在分歧 ， 这些法令是在苏格拉底和伯里克利等著名人物在世的时期颁布的 。
这些法令一直被认为是在公元前446/445年之前写的 ， 尽管有新的证据表明日期是公元前420年 。 虽然看起来差别不大 ， 但这些法令对于理解古典雅典的政治史至关重要 。
DeepMind采用的训练数据集包含公元前446/445年的早期图像 。 为了测试Ithaca的预测 ， 研究人员在一个不包含日期铭文的数据集上对它进行了重新训练 ， 然后提交这些没被包含在数据集中的文字进行分析 。 结果 ， Ithaca对这些法令的平均预测日期是公元前421年 ， 这与新证据推测的日期一致 。
由此可见 ， 机器学习能帮助围绕希腊历史上最重要时刻之一的辩论提供支撑 。
三、提供可视化辅助工具 ， 直观呈现AI分析的结果为了将Ithaca作为研究工具的价值最大化 ， 研究团队还创造了一些可视化辅助工具 ， 来确保历史学家能够轻松地解释Ithaca输出的结果 。
▲Ithaca的输出（1）修复假设：Ithaca为文本修复任务生成了几个预测假设 ， 供历史学家利用专业知识进行选择 。
（2）地理属性：Ithaca向历史学家展示了它的不确定性 ， 它给出了所有可能预测的概率分布 ， 而不是单一的输出 。 它提供了84个不同古代地区的概率 ， 代表其确定性水平 ， 并将这些结果可视化显示在地图上 ， 以阐明古代世界潜在的地理联系 。
（3）时间归属：当确定文本的创作日期时 ， Ithaca会产生一个从公元前800年到公元800年所有几十年的预测日期分布 。 历史学家能看到模型对特定日期范围的可信度 ， 这可能提供有价值的历史见解 。
（4）显著性图：为了将结果传达给历史学家 ， Ithaca使用了计算机视觉中常用的一种技术 ， 它可以识别哪些输入序列对预测的贡献最大 。 该输出对影响Ithaca关于缺失文本、位置和日期预测的单词用不同的颜色加以突出 。
【AI读懂两千年前文字，登上Nature封面，惊艳历史学家】
▲由颜色标注突出显示了Ithaca聚焦的词结语：AI与人文学科的合作正释放出更大潜力DeepMind研究团队相信 ， 这只是像Ithaca这样的AI工具的开始 。
古希腊只是全球文明图景的一部分 ， DeepMind还在研究由其他古代语言训练的Ithaca版本 ， 历史学家已经可以在当前的建筑中使用他们的数据集来研究阿卡德语、希伯来语、玛雅语等古代文字体系 。
我国的研究团队也早已开展了用AI识别古文字的研究 。 在2021年世界人工智能大会上 ， 国内智能文字识别领域头部企业合合信息就曾展示一种将古代象形文字甲骨文识别并翻译成现代汉字的AI技术 ， 这不仅有助于实现甲骨文研究资料电子化、数据化 ， 也为破解甲骨文谜题提供了新的数字化手段 。
▲合合信息用AI识别翻译甲骨文我们期待看到更多诸如此类的研究 ， 可以释放AI和人文学科之间的合作潜力 ， 改变历史学家研究和确定人类历史重要时期的方式 ， 帮助我们获得对古代文明更丰富的认知 。
来源：DeepMind ， Nature
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