DeepMind 再登 Nature，用 AI 破译古希腊文字，该成果会对人类历史研究带来什么影响？
DeepMind 的最新研究成果，将人工智能的应用领域再次推向了一个令人瞩目的高度——他们成功利用AI破译了古希腊文字。这项突破性进展，无疑将在人类历史研究领域激起层层涟漪，带来深远的影响。
一、解开尘封的秘密：让失落的声音重现
一直以来，许多古希腊文献，特别是那些散落在各个博物馆、图书馆中，经历千年风雨侵蚀，变得模糊不清、残缺不全的手稿，是历史学家们眼中的“天书”。这些文献可能包含着关于古希腊社会、文化、思想、科学、政治等方方面面的宝贵信息，但由于文字的损毁，其中许多内容就如同被遗忘在历史长河中的珍宝，静静地躺在那里，等待着被发掘。
DeepMind 的AI，凭借其强大的模式识别和预测能力，能够对这些残破的文本进行“填补”和“解读”。这不仅仅是简单的文字识别，更是一种基于对语言结构、语法规则、词汇使用习惯以及上下文逻辑的深度理解。AI可以学习古希腊语言的复杂性，甚至能够推断出缺失词汇的含义和在句子中的位置，从而让那些曾经难以辨认的文字重新焕发生机。
想象一下，那些曾经只能让极少数专业学者勉强窥探一角的古老卷轴，现在可能因为AI的帮助，能够被更广泛的研究者所阅读。那些关于某个哲学家的失传著作，某个历史事件的更详细记载，某个科学发现的早期理论，都有可能因此重见天日。这无疑是对人类文化遗产的一次巨大的“抢救”，让那些曾经可能永远沉默下去的声音，得以再次被我们倾听。
二、拓展研究的边界：效率与深度的双重提升
在AI出现之前，破译古希腊残卷的工作，通常是极其耗时且依赖于研究者个人经验和知识的。每一卷手稿的解读，都可能需要花费数年甚至更长的时间，而且其准确性也受到研究者个人判断的影响。
AI的介入，将极大地提升这项工作的效率。AI可以快速扫描和分析海量的图像数据，识别出文字的模式，并根据其算法模型进行预测和校对。这意味着，过去需要耗费大量人力物力的工作，现在可以在更短的时间内完成。研究者可以将更多的时间和精力投入到对破译文本内容的分析和阐释上，而不是被繁琐的文字还原过程所困扰。
更重要的是，AI的分析维度可能远超人类的直观认知。AI可以识别出文本中隐藏的细微模式，例如作者写作风格的微妙变化，甚至是不同抄写员的痕迹。这些细微之处，在传统的历史研究中可能被忽视，但对于深入理解文献的创作过程、传播历史，乃至作者的身份和意图，都可能提供新的视角和证据。AI的这种“超能力”，将帮助历史学家们挖掘出更深层次的洞见，拓展研究的深度。
三、重塑知识的生产方式：人机协作的新范式
这项研究并非意味着AI将取代历史学家，而是开创了一种人机协作的新范式。AI更像是历史研究的“超级助手”，它能够处理大量重复性、计算性的任务，并提供基于数据的预测和建议。而历史学家则依然是理解和解释历史的关键。
AI提供的破译结果，需要历史学家的专业知识进行最终的验证和解读。历史学家需要结合对古希腊语境、历史事件、文化背景的理解，来判断AI的预测是否合理，以及破译出的文本含义是否符合逻辑。这种“AI辅助，人脑决策”的模式，将是未来历史研究的重要方向。
这不仅仅是技术上的进步，更是对我们如何认识和生产历史知识方式的改变。历史学家将有机会从枯燥的文字还原工作中解放出来，更多地扮演“历史叙述者”和“历史意义阐释者”的角色。他们可以利用AI提供的更丰富、更准确的史料，构建更完整、更具说服力的历史图景。
四、对更广泛历史研究的启示
DeepMind 在古希腊文字上的成功，无疑为其他领域同样面临“残缺史料”困境的历史研究提供了巨大的启发。无论是中国的甲骨文、埃及的象形文字，还是其他失落的古代文明的文字，只要有足够的原始数据和语言学知识，AI都有潜力被训练出来，成为破译这些文字的有力工具。
这意味着，我们对人类早期文明的认知，可能因为AI的助力而得到前所未有的扩展。那些曾经因文字损毁而沉寂的文明，它们的思想、智慧、生活方式，都有可能因为AI的“妙手回春”而重现于世，让我们对人类文明的起源和发展有更全面、更深刻的认识。
挑战与未来
当然，这项技术的应用也并非没有挑战。AI的训练需要大量的、高质量的原始数据，而并非所有古代文献都能提供足够的数据支持。AI的预测也存在一定的误差概率，需要研究者审慎判断。此外，如何确保AI在解读历史文本时不会产生偏见，如何保护好这些珍贵的古籍资料不被过度商业化或滥用，也是我们需要认真思考的问题。
总而言之，DeepMind 用AI破译古希腊文字的成果，是一项具有划时代意义的突破。它不仅能让我们更深入地了解古希腊文明，更能为整个历史研究领域带来革命性的变革，让那些尘封的秘密重见天日，让失落的声音再次回响，并为我们打开一扇通往更广阔历史认知的大门。这项技术的潜力，值得我们怀揣期待，并积极探索其更广泛的应用前景。
一、解开尘封的秘密：让失落的声音重现
一直以来，许多古希腊文献，特别是那些散落在各个博物馆、图书馆中，经历千年风雨侵蚀，变得模糊不清、残缺不全的手稿，是历史学家们眼中的“天书”。这些文献可能包含着关于古希腊社会、文化、思想、科学、政治等方方面面的宝贵信息，但由于文字的损毁，其中许多内容就如同被遗忘在历史长河中的珍宝，静静地躺在那里，等待着被发掘。
DeepMind 的AI，凭借其强大的模式识别和预测能力，能够对这些残破的文本进行“填补”和“解读”。这不仅仅是简单的文字识别，更是一种基于对语言结构、语法规则、词汇使用习惯以及上下文逻辑的深度理解。AI可以学习古希腊语言的复杂性，甚至能够推断出缺失词汇的含义和在句子中的位置，从而让那些曾经难以辨认的文字重新焕发生机。
想象一下，那些曾经只能让极少数专业学者勉强窥探一角的古老卷轴，现在可能因为AI的帮助，能够被更广泛的研究者所阅读。那些关于某个哲学家的失传著作，某个历史事件的更详细记载，某个科学发现的早期理论，都有可能因此重见天日。这无疑是对人类文化遗产的一次巨大的“抢救”，让那些曾经可能永远沉默下去的声音，得以再次被我们倾听。
二、拓展研究的边界：效率与深度的双重提升
在AI出现之前，破译古希腊残卷的工作，通常是极其耗时且依赖于研究者个人经验和知识的。每一卷手稿的解读，都可能需要花费数年甚至更长的时间，而且其准确性也受到研究者个人判断的影响。
AI的介入，将极大地提升这项工作的效率。AI可以快速扫描和分析海量的图像数据，识别出文字的模式，并根据其算法模型进行预测和校对。这意味着，过去需要耗费大量人力物力的工作，现在可以在更短的时间内完成。研究者可以将更多的时间和精力投入到对破译文本内容的分析和阐释上，而不是被繁琐的文字还原过程所困扰。
更重要的是，AI的分析维度可能远超人类的直观认知。AI可以识别出文本中隐藏的细微模式，例如作者写作风格的微妙变化，甚至是不同抄写员的痕迹。这些细微之处，在传统的历史研究中可能被忽视，但对于深入理解文献的创作过程、传播历史，乃至作者的身份和意图，都可能提供新的视角和证据。AI的这种“超能力”，将帮助历史学家们挖掘出更深层次的洞见，拓展研究的深度。
三、重塑知识的生产方式：人机协作的新范式
这项研究并非意味着AI将取代历史学家，而是开创了一种人机协作的新范式。AI更像是历史研究的“超级助手”，它能够处理大量重复性、计算性的任务，并提供基于数据的预测和建议。而历史学家则依然是理解和解释历史的关键。
AI提供的破译结果，需要历史学家的专业知识进行最终的验证和解读。历史学家需要结合对古希腊语境、历史事件、文化背景的理解，来判断AI的预测是否合理，以及破译出的文本含义是否符合逻辑。这种“AI辅助，人脑决策”的模式，将是未来历史研究的重要方向。
这不仅仅是技术上的进步，更是对我们如何认识和生产历史知识方式的改变。历史学家将有机会从枯燥的文字还原工作中解放出来，更多地扮演“历史叙述者”和“历史意义阐释者”的角色。他们可以利用AI提供的更丰富、更准确的史料，构建更完整、更具说服力的历史图景。
四、对更广泛历史研究的启示
DeepMind 在古希腊文字上的成功，无疑为其他领域同样面临“残缺史料”困境的历史研究提供了巨大的启发。无论是中国的甲骨文、埃及的象形文字，还是其他失落的古代文明的文字，只要有足够的原始数据和语言学知识，AI都有潜力被训练出来，成为破译这些文字的有力工具。
这意味着，我们对人类早期文明的认知，可能因为AI的助力而得到前所未有的扩展。那些曾经因文字损毁而沉寂的文明，它们的思想、智慧、生活方式，都有可能因为AI的“妙手回春”而重现于世，让我们对人类文明的起源和发展有更全面、更深刻的认识。
挑战与未来
当然，这项技术的应用也并非没有挑战。AI的训练需要大量的、高质量的原始数据，而并非所有古代文献都能提供足够的数据支持。AI的预测也存在一定的误差概率，需要研究者审慎判断。此外，如何确保AI在解读历史文本时不会产生偏见，如何保护好这些珍贵的古籍资料不被过度商业化或滥用，也是我们需要认真思考的问题。
总而言之，DeepMind 用AI破译古希腊文字的成果，是一项具有划时代意义的突破。它不仅能让我们更深入地了解古希腊文明，更能为整个历史研究领域带来革命性的变革，让那些尘封的秘密重见天日，让失落的声音再次回响，并为我们打开一扇通往更广阔历史认知的大门。这项技术的潜力，值得我们怀揣期待，并积极探索其更广泛的应用前景。
网友意见
我是在朋友圈看到deepmind这个新成果的，看到大家在质疑这个
而参与此次研究的历史学家，单独预测准确率仅为 25%
我就去下载了原文[1]看了看
这上面写了，跟深度学习模型相比较的不能算什么“历史学家”，称之为历史系毕业生更合适，这上面明明白白的说了，学了七年的希腊历史和文字毕业生。
同时这个比较是一个为时2个小时的50个希腊古文的重建，这对于已经训练好的模型当然是再简单不过了。
而人去做这个实验，就好比考申论，难度可想而知。
那么达到25%的准确性也不算低了。
除此之外，我还看到了一个很有意思的东西，这个model是基于transformer的，但是这个transformer的名字很有意思，叫bigbird（大鸟）transformer。
原文写的是这个大鸟transformer主要是为了减少从二次方到线性对于文本长度的依赖，由此可以处理比经典transformer更长的序列。
我从这个[2]也得到了证实。
刚开始我想的是，为啥要用稀疏sparse的方案，deepmind还缺显卡？？？
看到后来才算明白，是因为普通结构只适合512以下的序列，而更长序列的处理就需要transformer变形了。
文章也提到了，这个大鸟transformer性能只是逼近classic transformer而已。
参考
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