Deepmind又上《自然》杂志了。这次是破解古代碑文，不过不是中国的，而是古希腊的。
古希腊的铭文往往是零散的。软件Ithaca可以提示缺少哪些字母
DeepMind这款名为Ithaca的新软件是在约78,608个古希腊铭文的数据集上训练出来的，每个铭文都标有元数据，描述了它的写作地点和时间（根据历史学家的知识）。像所有的机器学习系统一样，Ithaca在这些信息中寻找模式，将这些信息编码在复杂的数学模型中，并使用这些推断来建议文本、日期和起源。
在《自然》杂志上发表的一篇描述Ithaca的论文中，创建该模型的科学家说，在修复受损文本中的字母时，它的准确率达到62%。它能以71%的准确率将碑文的地理起源归于古代世界的84个地区之一，并能将文本的日期确定在其已知写作年份的平均30年内。
这些都是很有希望的统计数字，但重要的是要记住，伊萨卡不能独立于人类的专业知识而运作。它的建议最终是基于传统考古方法收集的数据，其创造者将其定位为更广泛的法医方法中的另一个工具，而不是一个完全自动化的人工智能历史学家。"萨默斯奇尔德说："Ithaca被设计为一个辅助历史学家的补充工具。
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