谷歌DeepMind AI系统“埃涅阿斯”助历史学家破译古拉丁碑文

生成式人工智能，这项常被誉为未来科技的技术，如今正被证明在加深我们对过去的理解方面发挥着关键作用。由谷歌DeepMind的计算机科学家与来自英国和希腊大学的古典学者及考古学家合作开发的一项开创性新机器学习系统，将彻底改变专家解读古拉丁碑文的方式。

该系统以罗马奠基史诗中的神话英雄“埃涅阿斯”命名，是一个复杂的生成式神经网络，旨在为公元前7世纪至公元8世纪的拉丁碑文提供关键的语境信息。正如研究人员在《自然》杂志上所详述的，“埃涅阿斯”擅长检索文本和语境的相似之处，整合碑文的视觉细节，甚至能生成推测性文本来填补残缺历史记录中的空白。这些能力为铭文学家——致力于研究碑文的学者——带来了显著优势，他们常常面临解读和确定不完整文物年代的艰巨任务。

为了评估“埃涅阿斯”的效能，开发团队邀请了23位铭文专家，包括从硕士生到资深教授，在时间限制下进行了一场模拟真实研究流程的实验。结果令人信服：在90%的情况下，历史学家认为“埃涅阿斯”检索到的相似之处是他们调查非常有用的起点。此外，该系统将他们在关键任务中的信心提高了惊人的44%。在修复部分碑文和确定其地理来源方面，使用“埃涅阿斯”的历史学家明显优于单独工作的人类专家和独立运行的人工智能。在估算碑文年代方面，“埃涅阿斯”取得了显著的准确性，其预测平均与已知历史日期相差仅13年。尽管其性能有所差异，在拥有最丰富和最准确年代历史证据的时期和地区表现最佳，但参与者们赞扬了“埃涅阿斯”拓宽搜索范围的独特能力，它能挖掘出重要但此前被忽视的相似之处和文本特征。同时，它也帮助他们完善研究结果，避免了过于狭隘或不相关的结论。

铭文学是一个出了名的挑战性领域，需要多年的专业知识，且往往局限于特定的区域或时间段。“埃涅阿斯”有望大大加速研究的初步分析阶段。它能够迅速筛选大量复杂的证据，以识别人类研究人员在面对残缺材料时可能轻易遗漏的潜在相似之处或相似文本。除了文本分析，“埃涅阿斯”还可以协助地理定位碑文并估算其创建时期。该系统预测残缺文本缺失部分的能力，即使在丢失部分的长度未知的情况下，似乎是其最令人兴奋的特点。然而，这项功能，类似于人类权威的推测性修复，同样存在导致粗心学者得出潜在不安全结论的风险。

理解“埃涅阿斯”与迄今为止所有生成式人工智能产品一样，无法做什么至关重要：它不能执行实际的研究。开发团队对此开诚布公，强调该系统的主要价值在于提供“有用的研究起点”。这个工具并不能消除学者们根据标准参考文献、图像，或理想情况下，原始文物本身来严格验证提取数据的根本必要性。拥有适当专业知识的研究人员仍然是解释结果不可或缺的。而“埃涅阿斯”从根本上改变了他们工作的可行范围，使其能够比以前的工具更广泛地观察相似之处——特别是通过其整合视觉线索的能力。其快速检索能力将使学者们更快地达到研究起点，可能为铭文学家开辟更广阔的视野，并使他们超越特定地理区域或历史时期的传统限制。