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机器学习是如何破译残缺的古希腊碑文?

发布时间:2020-06-17 发布时间:
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一直以来,机器学习和AI都被应用于大至寻找域外行星、预测气候、大规模人脸识别,小至换脸、打游戏、翻译服务等。而在学术领域方面,AI又有了新用途。

 

属于谷歌、创造AlphaGo的世界前沿人工智能公司DeepMind,发展出一套有助于学者明白及重现破损石碑上的部分古希腊碑文的AI系统。

这些由陶土、石头或者金属制成的古碑上满布着各种碑文,不过它们通常在出土时都呈现破损或残缺的状态,因此上面的文字经常会出现像「我__天__去看电影」这种一旦破译错误就会非常影响理解的句子或段落。

而DeepMind创造的这套名为Pythia的AI系统,则可以为学者们在遇到这种困难时,发现多几种可能性。如同其他AI一样,Pythia的团队首先通过一个非凡的(nontrivial)线性通信模型,把世上最大的古希腊碑文数据库转换成一种机器学习系统可以理解的语言,然后以此为基础建立一套可以准确预测字母排列位置的算法。


CER列下的数值为错误率

至于Pythia预测结果的准确率也是不错的。工作人员让一群常年破译古希腊碑文的牛津大学博士生与Pythia做同样的碑文测试,结果博士生们的准确率为43%,而Pythia则达到了接近70%。并且Pythia的正确预测,有73%都是来自它前20的破译建议。

 

虽然说Pythia并没有到可以独自完成破译的地步,但它也不需要这样做,毕竟没有人类的话,它也不可能自己训练自己去预测文字排位(笑)。

Pythia最重要的意义,还是帮助学者在遇到困难时提供一个新方向去思考,并且提升整体破译的速度和准确度


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