也许它可以改变古罗马铭文的研究范式？ Google
作者：bet356在线官方网站日期：2025/07/29 浏览：
也许它可以改变古罗马铭文的研究范式？ Google AENEAS的开源AI工具可帮助历史学家以高精度修复，间代和跟踪铭文
资料来源：DeepTech在博物馆的昏暗灯光下，一块破碎的古罗马石头平板电脑安静地躺在展示柜中。石片上的拉丁文字刻有小时的长时间死亡的消息，但是时间和人工破坏的侵蚀使大多数文字都模糊且难以识别。对于历史学家和考古学家来说，解释称为“原始历史手稿”的铭文是一项非常重要但非常困难的任务。现在，Google的AI可以使这项工作更容易。 Google Deepmind与许多大学的历史学家合作，是2025年7月23日最新自然研究的Naglathala，启动了一种称为AENEAS的AI工具。该节目以古罗马神话中的特洛伊木马英雄的名字命名，旨在帮助研究人员插入t，组织和验证替代古罗马拉丁铭文。这不仅以很高的精度填充了铭文中缺少的文本，而且还提供了铭文的劳动日期和地理起源的信息。古罗马人留下了大量的铭文，这些铭文刻在古迹，祭坛，墓碑，花盆，锅甚至涂鸦墙上，所有包含的内容，从皇帝和战争记录的命令到商人和经济爱好者，文化，文化，甚至普通百姓的日常生活的商人。这些铭文不像“维克多（Victor）撰写的历史学家的历史”，而是古罗马生活各种环境中人民的真实声音。但是，解释它们的过程有点困难。照片|皇帝特拉真战的水手发行了萨迪尼亚错过的铜军事证书的碎片。红色文本由埃涅阿斯（起源：自然）补充。这些铭文通常在f中找到破裂形式或文本由于天气而逐渐消失，并且丢失了许多基本信息。当学者学习时，他们需要依靠自己的知识和丰富的经验来找到“并行”以参考广泛的文献数据库，即其他类似于语音，语法，格式或资源条款的铭文。简而言之，它们可以逐渐被部分组合在一起 - 与 - 信息，缺失部分的内容较少，并将其放置在更广泛的历史上下文中以进行解释。这个过程不仅是时间和密集的劳动，而且高度依赖于个人学者的专业知识和可访问的图书馆资源，通常会限制研究的宽度和深度。由DeepMind研究员Yannis Assael主持的团队和历史学家诺丁汉大学的Thea Sommerschield博士开发的团队是为了解决这个问题而开发的。埃涅阿斯的基本能力不仅与文本相匹配，而且是深度的“上下文”。这是习惯的OM被访问到一个名为“拉丁层流数据集”的数据集，该数据库是一个大型数据库，它结合了许多资源中的数据，例如Daroman铭文（EDR，epigraphic Database Roman），Heidelberg铭文（EDH，EDH，Epigraphic Database Heidelberg），并包含更多超过176,000个与16,000个拉丁语inscriptions和16,000个intercriptions conscriptions和16,000个字符。基于此大型数据集，AENEAS使用基于变压器体系结构的深神经网络。本研究不仅可以研究铭文文本的内容，而且还允许在某些情况下结合铭文图片的多模式分析。当研究人员输入铭文文本的片段（如果缺少文本的长度是已知或未知的长度）和照片时，AENEAS将每个铭文转换为独特的“历史指纹”。这种指纹不仅否认了字面的文本信息，而且还包含了深深的影响，例如语言模式，句法结构，历史背景和地理位置RCE隐藏在其后面。然后，埃涅阿斯（Aeneas）搜索到一个多维空间，该空间由大量的“历史指纹”组成，以找到与目标铭文最相关的平行文本，然后根据关系对其进行分类并将其显示给研究人员。更重要的是，它还提出了许多可能性根据上下文填写缺失文本的可能性，并预测铭文的最可能日期和来源（准确地说是罗马帝国的62个省之一）。照片|文本转录的埃涅阿斯建筑处理过程（起源：自然）为了验证埃涅阿斯的实际影响，研究小组进行了“古代历史学家和人工智能”的不间断合作。 Motherthey邀请了23位参与题词研究的专家，从硕士学生到年长教授，参加了一个模仿实际研究工作流程的实验。在实验中，历史学家首先独立辩护Et批次铭文的恢复，分级和可追溯性。然后，他们从埃涅阿斯获得并行的建议和预测，并重新执行相同的任务。实验结果表明，借助埃涅阿斯，历史学家的效率和准确性得到了显着提高。在地理震惊方面，历史学家独立工作的最高准确率为27％，而这一数字上升到68.3％，在平行文本和埃涅阿斯预测中的整合后增加了152％。在文本组织方面，历史学家的独立错误率为39.0％，通过字符错误率（CER，更好）。而埃涅阿斯的帮助，错误率下降到21.4％。就随后的酌处权而言，预测结果与真实连续范围之间的平均差距也从31。3年缩短到14。1年，接近埃涅阿斯的12。8年。在90％的情况下，学者认为，埃涅阿斯提供的并行文本是“有益研究“及其对完成任务的信心也平均增加了44％。照片|参与试验的历史学家的历史学家的铭文工作表现出色的铭文工作表明：“参与试验的历史学家透露：“埃涅阿斯所获得的平行文本已经完全改变了我对（目标）铭文的看法。没有它，找到这些材料将需要很多天，现在只需15分钟。它使我可以花更多的时间写作和构建研究问题，而不是寻找材料。研究小组还使用两个代表性案件来证明埃涅阿斯的强大能力。其中之一是奥古斯都的“ Res Gesta divi Augusti”，这是罗马帝国的第一任皇帝。在学术界，关于编写这个长铭文的确切时间进行了辩论。在审查了整个文本之后，埃涅阿斯给出了两个可能的年龄峰，一个在公元前10-1中给出了一个峰，另一个在公元10-20公元前。发生这种情况，与该学院的两个主要假设证明了埃涅阿斯可以捕捉并提出复杂的历史辩论。照片|条形图示出了埃涅阿斯的“ ACI趋势记录”的预言，模仿了此流行铭文期间的学术争议（来源：DeepMind）。另一个案例是今天位于德国美因茨的职业神社（在古罗马被称为Mogontiacum）。当埃涅阿斯研究该祭坛的铭文时，并行文本的基本建议是附近的另一个神社。这两个祭坛具有非常罕见的文本编程和偶像学特征，考古学家建议后者可能直接影响前者。埃涅阿斯通过不了解任何考古背景或空间信息来准确地认识到与历史的温和和关键关系。 Sommerscheld博士描述的结果是“一个了不起的时刻”。 siempre，埃涅阿斯不是完美的，历史也不会奥里安（Orians）取代。哈佛大学古典科学教授凯瑟琳·科尔曼（Kathleen Coleman）指出，在历史学家的长期工作中还不清楚要执行多少工具，并且无法想到文本的“含义”，最终的解释仍将由人类专家进行。研究本身的作用也公开是，该模型的性能将在数据广泛的区域和周期中降低，并且由于培训数据本身的局限性而存在偏见的风险。它使学者从重型和重复的数据搜索活动中释放出来，从而使他们更多地专注于批判性思维和对历史解释的解释。剑桥大学一位受欢迎的经典赛玛丽·比尔德（Mary Beard）教授评论说：“它有望带来改变。”古代牛津历史教授，本文合着者乔纳森·布拉格（Jonathan Prag）还说，该工具允许更广泛的人群参与有关铭文的研究离子是因为“没有这样的工具，您只能依靠积累大量的个人知识或拥有大图书馆。”埃涅阿斯技术建立在其前身伊萨卡（Ithaca）的基础上，该模型致力于恢复古希腊铭文。如今，伊萨卡（Ithaca）也将升级到埃涅阿斯技术（Aeneas Technology），并有全面的性能提高。为了使这项技术越来越多的人，研究团队打开了AENEAS代码和数据集，并建立了一个互动网站，称为“预测过去”（预测thepast.com）免费的研究人员，学生和教育工作者。他们还与比利时根特的一项教师培训计划合作，提出了一个教学大纲，旨在将埃涅阿斯包括在中央学校历史上的教室中，并发展学生的数字素养和关键的历史材料。 References: 1.https: //deepmind.google/discover/blog/aeneas- transforms-dow-historians-cucnect-the-soc 53.https: //www.technologyReview.com/2025/07/23/1120574/deepmind-i-aeneas-帮助 - 米斯托里亚人解释 - catin不加工/操作/排版：他的钦龙 相关文章
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