通過訓練一種深度神經網絡復原古代希臘文本，歷史學家可用其達到72%的準確性。這些發現或可以更好的速度和準確性幫助復原和判斷新發現或未明銘文的歸屬，增進人們對古代歷史的理解。相關研究3月10日發表于《自然》。
要理解古代文明的歷史，歷史學家會研究古人直接書寫在諸如石頭、陶器或金屬等材料上留存至今的的銘文。然而，許多銘文都在過去的歷史中受到了破壞。這些文本難以辨認，書寫時間也不確定。研究這些文本的銘文學家能重建缺失文本，但傳統手段非常復雜而且極為耗時。
為克服當下銘文學的限制，英國深度思維公司的Yannis Assael和意大利威尼斯大學的Thea Sommerschield等合作，測試了一個叫作“伊薩卡”（Ithaca）的深度神經網絡，使其受訓復原、定年和定位古希臘銘文。
作者發現，伊薩卡單獨使用于復原受損文本時可達到62%的準確率，在歷史學家使用時可達72%的準確度。不止如此，伊薩卡還能協助確定銘文的書寫位置和時間；在實驗中，它能以71%的準確度判斷這些銘文的原始位置，鑒定年代與歷史學家提出的范圍相差少于30年。
作者表示，這些發現或可釋放人工智能與歷史學家的合作潛力，改進人們對人類歷史的理解。
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