考古學家利用AI模型加持,開發出能自動辨識古代楔形文字板的翻譯系統

考古學家利用AI模型加持,開發出能自動辨識古代楔形文字板的翻譯系統

一項由哈勒-威登堡馬丁路德大學(MLU)、約翰尼斯·谷騰堡-美茵茲大學和美茵茲應用科技大學團隊開發的新型人工智慧軟體,如今能夠解讀難以辨認的楔形文字板。

與以往依賴照片的方法不同,該AI系統利用楔形文字板的3D模型,得到的結果比先前的方法更加可靠。這使得能夠通過比較多個楔形文字板上的內容進行搜尋,為全新的研究問題鋪平道路。

在這一新的研究方法中,研究人員使用了近2000塊楔形文字板的3D模型,其中包括MLU收藏的約50塊。

據估計,全球仍然存在著數以萬計這樣的楔形文字板,其中許多都有5000多年的歷史,是人類最古老的文字記錄之一。它們涵蓋了廣泛的主題,從購物清單到法院裁決,為人類幾千年前的過去提供了一瞥。然而,由於這些楔形文字片是未經燒製的泥塊,上面壓入了文字,它們變得非常難以辨認,即使對於訓練有素的眼睛也是如此。

為解決這個問題,MLU的Hubert Mara助理教授提出了開發基於3D模型的人工智慧系統的想法。新系統比以前的方法更好地解密了文字。

原理上,這個AI系統的工作方式類似於光學字元識別(OCR)軟體,它將文字和文字的圖像轉換為機器可讀的文字。這有很多優勢,一旦轉換為電腦文字,文字就可以更容易地閱讀或搜尋。

MLU的Ernst Stötzner解釋說:「OCR通常使用照片或掃描。對於紙上或羊皮紙上的墨水來說,這沒有問題。然而,在楔形文字片的情況下,情況更加複雜,因為光線和觀察角度會極大地影響某些字元的辨識效果。」

他開發了這個新的AI系統,作為他的碩士論文的一部分。團隊使用三維掃描和其他資料對新的AI軟體進行了訓練,其中大部分資料由美茵茲應用科學大學提供,該大學負責3D模型的大規模項目。

該AI系統隨後成功地辨識了楔形文字板上的符號。研究人員驚訝地發現,該系統甚至在實質上較差的圖像材料(如照片)上也能夠良好地運行。哈勒和美茵茲的研究人員的工作為迄今為止相對獨家的材料提供了新的研究途徑,並打開了許多新的研究方向。

目前它只是一個能夠可靠辨識兩種語言符號的原型,然而已知存在總共十二種楔形文字語言。未來,該軟體還可能有助於解讀受損的銘文,例如在墓地中的3D楔形文字。

稿源:站長之家

KKJ
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