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人工智能有助于恢复古希腊铭文的缺失部分
来自牛津大学和英国人工智能公司 DeepMind 的研究人员创建了一个名为 Pythia 的古代文本恢复系统。她致力于猜测部分被毁坏的古希腊铭文中缺失的单词，据报道其表现优于专家
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）来自牛津大学和英国人工智能公司 DeepMind 的研究人员创建了一个名为 Pythia 的古代文本恢复系统。她致力于猜测部分被毁坏的古希腊铭文中缺失的单词，据报道其表现优于专家
同类中第一个完全自动化的系统通过进行替代猜测来填充缺失的字符甚至整个单词。对于尝试阅读和重建古代铭文的专家来说，它可能是一个非常有用的工具，每年都会发现数十种古代铭文。时间对这些古代文化的纪念碑和书写它们的材料并不友善，因此它们不容易破译，需要大量的耐心、知识、与其他发现的文本进行比较的机会和良好的直觉。
研究人员训练 Pythia 使用深度神经网络预测单词中缺失的字母。该系统接受了大约 35,000 个公元前 7 世纪铭文样本的训练。截至公元5世纪，包含超过300万字。对于每一个不完整的铭文，她都会提出多达 20 个假设，也就是说，她提供了多达 20 个不同的字母或单词选项，将最终选择留给专家酌情决定。
在测试系统时，Pythia 和专家碑铭学家（牛津大学研究生）的任务是“填补 2,949 个铭文中的空白”。结果，Pythia 的错误率为 30.1%，而专家的错误率为 57.3%。此外，如果专家们需要两个小时来破译50个铭文，那么皮提亚只需要几秒钟。