深度學(xué)習(xí)人工智能正在幫助解決現(xiàn)代世界中的許多問題。但它也可以在幫助解決一些古老問題方面發(fā)揮作用，例如協(xié)助翻譯來自波斯阿契美尼德帝國(Achaemenid Empire)的2500年歷史的黏土平板文件。

這些藥片于1933年在現(xiàn)代伊朗被發(fā)現(xiàn)，已經(jīng)被學(xué)者研究了數(shù)十年。但是，他們發(fā)現(xiàn)平板電腦的翻譯過程非常麻煩，并且容易出錯，該翻譯過程數(shù)以萬計。人工智能技術(shù)可以提供幫助。

芝加哥大學(xué)計算機科學(xué)系助理教授Sanjay Krishnan告訴“數(shù)字趨勢”：“我們進行了應(yīng)用機器學(xué)習(xí)的初步實驗，以識別平板電腦圖像中存在哪些楔形文字符號。”“機器學(xué)習(xí)通過從人類標(biāo)記的示例中推斷模式來進行工作，這使我們將來能夠自動執(zhí)行注釋。我們認為，這是對這些平板電腦的分析和研究實現(xiàn)重大自動化的一步。”

在這種情況下，帶有人標(biāo)簽的示例是波斯波利斯要塞存檔(PFA)的在線文化和歷史研究環(huán)境(OCHRE)數(shù)據(jù)集中的帶注釋的平板電腦。在DeepScribe中，芝加哥大學(xué)東方學(xué)院的研究人員與計算機科學(xué)系合作，他們使用了6,000多個帶批注圖像的訓(xùn)練集，建立了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠讀取館藏中未經(jīng)分析的藥片。當(dāng)該算法在其他平板電腦上進行測試時，它能夠以大約80%的準(zhǔn)確度翻譯楔形文字。希望將來可以提高此基準(zhǔn)。即使沒有發(fā)生，該系統(tǒng)也可以用于翻譯大量藥片，使人類學(xué)者可以將精力集中在真正困難的地方。

“楔形文字是自公元前三千年以來使用的一種腳本，用于編寫包括Sumerian，Akkadian和Elamite在內(nèi)的多種語言，”Assyriology副教授Susanne Paulus對《數(shù)字趨勢》表示。

楔形文字對機器翻譯提出了一系列特殊的挑戰(zhàn)。首先，它是通過將蘆葦筆打入濕粘土中來編寫的。這使楔形文字成為極少數(shù)的三維腳本系統(tǒng)之一。其次，楔形文字是使用數(shù)百個符號的復(fù)雜腳本系統(tǒng)。每個符號根據(jù)其上下文具有不同的含義。第三，楔形文字片是古老的人工制品。它們經(jīng)常被打碎并且難以解讀，這意味著閱讀一臺平板電腦可能需要幾天的時間。

克里希南說：“到目前為止，我們有一個初步的原型，表明這種技術(shù)在受控環(huán)境中非常有效。”“考慮到單個符號的清晰圖像，[我們可以]確定該符號是什么。我們的下一步是開發(fā)考慮上下文和數(shù)據(jù)質(zhì)量的更強大的模型。”