最新的DeepMindAI突破可能对IndianaJones来说是完美的

多亏了DeepMind的新版本，揭开古代世界的奥秘很快就会变得容易一些。这家Alphabet旗下的公司透露了Ithaca，这是一种新的人工智能模型，可以帮助恢复和拼凑历史铭文、文本和其他著作。

古代文本经常被损坏和不完整，这意味着它们的全部含义可能不清楚甚至完全丢失。但通过分析现有片段并考虑上下文数据，Ithaca可以帮助提出这些缺失部分可能是什么——甚至提供关于何时何地编写的建议。

在宣布推出的博客文章中，DeepMind指出了伊萨卡的深度神经网络是如何使用帕卡德人文学院最大的希腊铭文数字数据集进行训练的。

与许多现有的自然语言处理模型相反，这些模型对单词进行训练以发现常见句子中的趋势，Ithaca还使用单个字符进行训练，因为古物经常会在单词中途被破坏或损坏。

一旦对铭文进行了分析，伊萨卡就能够对它认为整个文本可以表达的内容产生若干预测，让历史学家利用他们的专业知识选择最终答案。

它还能够考虑文本起源于84个不同古代地区中的任何一个的概率，以及产生从公元前800年到公元800年所有十年的预测日期分布。

该公司指出，Ithaca在恢复受损文本方面能够达到62%的准确率，在识别其原始位置方面的准确率达到71%，并且可以将文本的日期定位在其真实日期范围的30年内。

DeepMind已与多家领先的学术机构合作开发其模型，包括威尼斯Ca'Foscari大学人文系、牛津大学经典学院和雅典经济与商业大学信息学系.

该公司现已开源了Ithaca背后的代码，以及预训练模型和交互式指南，以帮助向更多用户开放，并与GoogleCloud和GoogleArts&Culture合作推出免费的交互式版本Ithaca供研究人员、教育工作者、博物馆工作人员和其他人使用。

“我们相信这只是伊萨卡等工具的开始，以及机器学习与人文学科之间合作的潜力，”DeepMind总结道。“我们希望像伊萨卡这样的模型能够释放人工智能与人文学科之间的合作潜力，从而改变我们研究和撰写人类历史上一些最重要时期的方式。”

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