深度學(xué)習(xí)人工智能正在幫助解決現(xiàn)代世界中的許多問題。但它也可以在幫助解決一些古老問題方面發(fā)揮作用，例如協(xié)助翻譯來(lái)自波斯阿契美尼德帝國(guó)(Achaemenid Empire)的2500年歷史的黏土平板文件。

這些藥片于1933年在現(xiàn)代伊朗被發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)被學(xué)者研究了數(shù)十年。但是，他們發(fā)現(xiàn)平板電腦的翻譯過(guò)程非常麻煩，并且容易出錯(cuò)，該翻譯過(guò)程數(shù)以萬(wàn)計(jì)。人工智能技術(shù)可以提供幫助。

芝加哥大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系助理教授Sanjay Krishnan告訴“數(shù)字趨勢(shì)”：“我們進(jìn)行了應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的初步實(shí)驗(yàn)，以識(shí)別平板電腦圖像中存在哪些楔形文字符號(hào)。”“機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)從人類標(biāo)記的示例中推斷模式來(lái)進(jìn)行工作，這使我們將來(lái)能夠自動(dòng)執(zhí)行注釋。我們認(rèn)為，這是對(duì)這些平板電腦的分析和研究實(shí)現(xiàn)重大自動(dòng)化的一步。”

在這種情況下，帶有人標(biāo)簽的示例是波斯波利斯要塞存檔(PFA)的在線文化和歷史研究環(huán)境(OCHRE)數(shù)據(jù)集中的帶注釋的平板電腦。在DeepScribe中，芝加哥大學(xué)東方學(xué)院的研究人員與計(jì)算機(jī)科學(xué)系合作，他們使用了6,000多個(gè)帶批注圖像的訓(xùn)練集，建立了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠讀取館藏中未經(jīng)分析的藥片。當(dāng)該算法在其他平板電腦上進(jìn)行測(cè)試時(shí)，它能夠以大約80%的準(zhǔn)確度翻譯楔形文字。希望將來(lái)可以提高此基準(zhǔn)。即使沒有發(fā)生，該系統(tǒng)也可以用于翻譯大量藥片，使人類學(xué)者可以將精力集中在真正困難的地方。

“楔形文字是自公元前三千年以來(lái)使用的一種腳本，用于編寫包括Sumerian，Akkadian和Elamite在內(nèi)的多種語(yǔ)言，”Assyriology副教授Susanne Paulus對(duì)《數(shù)字趨勢(shì)》表示。

楔形文字對(duì)機(jī)器翻譯提出了一系列特殊的挑戰(zhàn)。首先，它是通過(guò)將蘆葦筆打入濕粘土中來(lái)編寫的。這使楔形文字成為極少數(shù)的三維腳本系統(tǒng)之一。其次，楔形文字是使用數(shù)百個(gè)符號(hào)的復(fù)雜腳本系統(tǒng)。每個(gè)符號(hào)根據(jù)其上下文具有不同的含義。第三，楔形文字片是古老的人工制品。它們經(jīng)常被打碎并且難以解讀，這意味著閱讀一臺(tái)平板電腦可能需要幾天的時(shí)間。

克里希南說(shuō)：“到目前為止，我們有一個(gè)初步的原型，表明這種技術(shù)在受控環(huán)境中非常有效。”“考慮到單個(gè)符號(hào)的清晰圖像，[我們可以]確定該符號(hào)是什么。我們的下一步是開發(fā)考慮上下文和數(shù)據(jù)質(zhì)量的更強(qiáng)大的模型。”