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人工智能如何破解古代的文字

作者:课课家教育 http://www.kokojia.com点击数:847发布时间:2019-07-12 09:03:02

人工智能的定义可以分为两部分,即“ 人工”和“ 智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

漫漫尘埃下,掩藏了许多曾经辉煌灿烂古代文明,但我们现在却无法清晰地知道,这些地方究竟发生了什么。搞懂这些历史的最佳方式,就是找到他们的文字记载。

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

漫漫尘埃下,掩藏了许多曾经辉煌灿烂古代文明,但我们现在却无法清晰地知道,这些地方究竟发生了什么。

搞懂这些历史的最佳方式,就是找到他们的文字记载。However,记载文字的石碑可以被考古学家们挖出来,但这些古文字究竟啥意思,现代的人们看不懂,需要语言学家们耗尽青春来推测。

现在,MIT CSAIL和谷歌大脑的研究者出手了,他们用机器学习破译了乌加里特文线性文字B

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△ 乌加里特王宫

乌加里特文,Ugaritic,是一种楔形文字,属于闪米特语族。从字面上来看,就知道它是一个叫做乌加里特(Ugarit)的文明使用的语言,这个文明位于当今地中海沿岸的叙利亚,在公元前6000年前后就初现踪迹,在公元前1190年前后灭亡。

△ 乌加里特文

线性文字B,Linear B,由一种人类还没有破译出来的线性文字A演化而来,主要存活于公元前1500年到公元前1200年的克里特岛和希腊南部,是希腊语的一种古代书写形式。

△ 线性文字B

研究者们利用同一语族内不同语言之间的联系,用机器学习的方法来破译这两种失传的语言,这是破译古代语言的新方法,也将对罗曼语族的语言学研究有巨大的影响和提升。

这个方法让许多人惊叹:

简直是现代版的罗塞塔石碑!

PS,罗塞塔石碑是一块用3种语言写了同一个内容的石碑,帮助语言学家们读懂古文字。

希望能先把动物和植物的语言破译了,可以发现打开新世界的大门。

人类语言总相通

这项研究的核心方法,是借助人类语言的相似性。

比如,知乎用户@拉队短 在介绍欧洲语言相似性的时候,举了这么个栗子:

句子“那是六月末潮湿阴沉的一个夏日。”

英语:It was a humid, grey summer day at the end of June.

丹麦语:Det var en fugtig, grå sommerdag i slutningen af juni.

瑞典语:Det var en fuktig, grå sommardag i slutet av juni.

挪威语:Det var en fuktig, grå sommerdag i slutten av juni.

冰岛语:Það var rakur, grár sumardagur í lok júní.

看,长得差不多嘛,毕竟同属印欧语系日耳曼语族,单词的分布位置、句子的结构都很相似,如果你能看懂一种语言,就能大致猜测和它“血缘”关系近的另一种语言。

模型训练

为了破解这两种文字,研究者们提出了一个基于字符的seq2seq模型。

模型主要包含通用字符嵌入、剩余连接、单调排列正则化几个部分。

其中,线性文字B的字母和希腊文需要进行对应。

之后,借助神经解密算法,在具有不同语言特征的多种语言中提供强大的性能。

你懂的语言,和你不懂的语言

在算法模型的基础之下,需要的语料库除了待破解的乌加里特文和线性文字B,还需要一些现在的人类能看懂的语言。

研究团队选择了罗曼语族的数据库,包含意大利语、西班牙语和葡萄牙语三种语言的同源语音转录,需要对它们进行同源检测。

因此,数据集就用到上面这些,Symbols指的是语言中的字符,Token则是语言学中类似于单词的存在。

准确率

运行成果还不错,乌加里特文在无噪声条件下优于现有方法3.1%,在有噪声条件下优于现在的贝叶斯方法5.5%。

而线性文字B,在无噪声条件下准确率高达84.7%,在更具挑战性的LinearB名称数据集中达到67.3%的准确度。

在罗曼语族同源识别任务中,西班牙语准确度提升3.4%,葡萄牙语提升1.6%。

线性文字B的祖先,线性文字A还没有被人类破译,它被誉为考古界圣杯。

未来,在这项研究起作用的情况下,或许可以像借助罗曼语族三种语言的数据库一样,直接用机器借助其他已知的人类语言,实现暴力破解。

想破脑壳的语言学家们,可以把工作重心放到别的事情上了。

作者介绍

这项研究的一作Jiaming Luo,正在MIT CSAIL读博,专注NLP研究,此前他也曾在北大从事情绪分析方面的研究。

Luo同学的导师,也是这项研究的第三位作者Regina Barzilay,她是MIT CSAIL的教授,2017曾因NLP方面的研究获得麦克阿瑟奖金,除了NLP之外,她还研究深度学习在化学和肿瘤学方面的应用。

人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。2017年12月,人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

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