中新网北京7月24日电 (记者 孙自法)国际知名学术期刊《自然》北京时间7月23日夜间在线发表一篇考古学论文称,研究人员开发出一个基于人工智能(AI)的工具,这一名为“埃涅阿斯”(Aeneas)的AI工具,能预测罗马时期拉丁铭文的缺失部分,能寻找铭文与其他文本的关系,从而帮助考古和历史学家确定文本语境。
该论文介绍,据估计,每年发现的拉丁铭文在1500份左右,这些铭文或能揭示罗马帝国的文化和语言生活。不过,词句有时会在时间长河中丢失。修复这些文本并确定它们的准确地理位置和时间线,要求考古和历史学家通过寻找其与其他文本的相似处,将它们置于更广泛的语言和历史背景中。这种语境化任务通常很耗时而且高度专业化,要求对各个时期都有深入了解。
在本项研究中,谷歌旗下人工智能企业DeepMind研究团队与合作者一起,开发出人工智能工具“埃涅阿斯”,它是一个能确定古代文本语境的神经网络。该工具能预测缺失的文本,即使文本长度并不确定,而且能建议语境和文本相似性。
“埃涅阿斯”还拥有在思考中包含视觉想象的功能。为了评估该网络的潜力,论文作者开展了一项与23名历史学家的合作研究,在现实世界研究情景中使用该模型评估从公元前7世纪到公元8世纪的铭文。历史学家称,“埃涅阿斯”提供的语境建议在90%的情况下是有用的,并将关键任务的置信度提高了44%;在修复和地理归因任务中,历史学家与“埃涅阿斯”组队比历史学家或AI单独完成的结果更好。
《自然》同期发表同行专家的“新闻与观点”文章认为,“埃涅阿斯”代表了一种能辅助历史学家并扩展人们对过去认知的变革性工具。(完)
raner,duimeiguoeryan,zhebujinmeiyouweiqidailairenheshizaideliyi,haiyinweibuzhuanyeqiewanquancuowudechulifangshibaoshouguoneiwaipiping。zaizheqijian,youyutaihaijushidejinzhangshengji,meifanggengjiaqieshiganshoudaoliangguofashengjunshiduikangnaizhichongtudejudafengxian。erqunian8yueshirenzhongyiyuanyichangpeiluoxicuantaigeiliangguoguanxidailaidezhendangyubohaizai,liangguohuafeilehendaliqicaizhonghuiduihuaguidao,baidengzhengfufeichangqingchutufashijiankenengdailaidejudachongji,bixuxunzhaojihuiwendingduihuaguanxi。然(ran)而(er),(,)对(dui)美(mei)国(guo)而(er)言(yan),(,)这(zhe)不(bu)仅(jin)没(mei)有(you)为(wei)其(qi)带(dai)来(lai)任(ren)何(he)实(shi)在(zai)的(de)利(li)益(yi),(,)还(hai)因(yin)为(wei)不(bu)专(zhuan)业(ye)且(qie)完(wan)全(quan)错(cuo)误(wu)的(de)处(chu)理(li)方(fang)式(shi)饱(bao)受(shou)国(guo)内(nei)外(wai)批(pi)评(ping)。(。)在(zai)这(zhe)期(qi)间(jian),(,)由(you)于(yu)台(tai)海(hai)局(ju)势(shi)的(de)紧(jin)张(zhang)升(sheng)级(ji),(,)美(mei)方(fang)更(geng)加(jia)切(qie)实(shi)感(gan)受(shou)到(dao)两(liang)国(guo)发(fa)生(sheng)军(jun)事(shi)对(dui)抗(kang)乃(nai)至(zhi)冲(chong)突(tu)的(de)巨(ju)大(da)风(feng)险(xian)。(。)而(er)去(qu)年(nian)8(8)月(yue)时(shi)任(ren)众(zhong)议(yi)院(yuan)议(yi)长(chang)佩(pei)洛(luo)西(xi)窜(cuan)台(tai)给(gei)两(liang)国(guo)关(guan)系(xi)带(dai)来(lai)的(de)震(zhen)荡(dang)余(yu)波(bo)还(hai)在(zai),(,)两(liang)国(guo)花(hua)费(fei)了(le)很(hen)大(da)力(li)气(qi)才(cai)重(zhong)回(hui)对(dui)话(hua)轨(gui)道(dao),(,)拜(bai)登(deng)政(zheng)府(fu)非(fei)常(chang)清(qing)楚(chu)突(tu)发(fa)事(shi)件(jian)可(ke)能(neng)带(dai)来(lai)的(de)巨(ju)大(da)冲(chong)击(ji),(,)必(bi)须(xu)寻(xun)找(zhao)机(ji)会(hui)稳(wen)定(ding)对(dui)华(hua)关(guan)系(xi)。(。)
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《中国企业家》:当你找到了人口和创新之间关系的时候,有没有那种豁然开朗的感觉?当时你读博士,是从斯坦福转学去了芝加哥大学,就是为了专门研究人口学?