本古里安大学的学生利用人工智能恢复历史文献
以色列内盖夫本古里安大学软件和信息系统工程系四年级学生团队在保护历史遗产方面取得了重要进展。在教授马克·拉斯特的指导下，他们开发了一款人工智能系统，能够重建古代文本中缺失的片段。
唤醒过去的碎片
与犹太历史相关的古代考古发现对于培育身份认同感、联系文化和历史谱系至关重要。然而，由于时间的流逝和腐蚀，这些档案文本的部分内容已经无法阅读。学生开发的人工智能系统在他们的毕业设计项目中展示了填补从单个字符到整个单词等不同程度间隙的能力。该项目最近在马耳他举办的欧洲计算语言学会议（EACL 2024）上进行了展示。
从希伯来碑铭到数字复苏
希伯来语和阿拉姆语碑文是了解近东古代历史信息的不可或缺的来源。然而，随着世纪的流逝，它们的可读性已大大降低。传统上，专门的专家，称为碑铭学者，通常使用手动过程来推测遗失的内容，但这些方法耗时且结果常常不确定。
参与该项目的学生Niv Pono，Harel Moushiov，Elad Carrol和Itai Assraf试图为这个古老的困境提供一个现代解决方案。他们基于一种以未点的圣经诗句为学习对象的AI驱动集成模型，这种诗句被认为比现代希伯来语更接近古代文本的语言。
古代算法：集成模型展示了潜力
集成模型展示了其在重建受损碑文方面的最大实用性。研究方法依赖于随机选取的1,071个圣经诗句样本进行训练和验证。拉斯特教授对于该系统援助历史学家的潜力以及将其应用扩展到其他形态丰富的古代语言表示乐观。完整研究成果已在最近在马耳他举办的EACL事件上分享，标志着历史文本修复的开创性时代。
重要问题与回答
人工智能技术在解读古代文本方面面临哪些挑战？
人工智能在解读古代文本方面的一个主要挑战是缺乏大规模数据库以训练模型。许多古代语言的语料库有限，这可能会影响人工智能的有效性。此外，语言随时间变化，因此人工智能系统必须擅长理解上下文和语言演变，以准确填补间隙。确保人工智能的解释与历史知识和人类专家的工作一致是另一个重要挑战。
使用人工智能解读古代文本是否存在争议？
尽管人工智能可以大大提高解读过程，但一些人担心人工智能生成的修复的准确性和可靠性、用于训练人工智能模型的数据中的潜在偏见，以及过分依赖技术可能会低估传统的碑铭技能和方法。
优点
– 人工智能可以以无法与人类能力相比的速度处理和分析数据。
– 它可以帮助恢复可能被认为无法取回的文本，深化我们对历史的理解。
– AI集成模型可以从多样数据集学习，并随着时间的推移不断改进，提供更好的重建结果。
缺点
– 人工智能依赖于训练数据的质量和数量，如果存在缺陷或不足，可能会导致不准确的修复结果。
– 随着人工智能在该领域的普及，可能会失去人类专业知识。
– 必须谨慎对待人工智能的解释，因为不正确的恢复可能导致历史不准确。
如欲了解更多关于古代文本和人工智能技术在文本修复中的作用的信息，可以访问专注于这些主题的可信领域。一些关键领域包括：
– 联合国教科文组织，提供有关文化遗产保护的信息。
– AI4Europe，展示欧洲人工智能计划和资源的门户网站。
– Academia.edu，提供与人工智能和历史文本修复相关的研究论文。
– 古代历史百科全书，提供正在研究的古代文本背景。
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