乔纳森·普拉格(Jonathan Prag)合著了一篇关于使用人工智能来改变古代文本研究的论文

默顿古代史导师 Jonathan Prag教授 他是 使用深度神经网络恢复和归因古代文本这篇文章是最新一期科学杂志的封面文章 自然.

论文介绍 伊萨卡, a 深度神经网络 对于文本的恢复, 以及古希腊铭文的地理和时间归属——换句话说, 利用人工智能(AI)来帮助古代历史学家填补石头和其他材料上古希腊铭文的空白.

不止于此, 然而, 伊萨卡还能够将铭文归因于它们的原始位置，准确度为71%，并可以将它们的日期确定在原始日期的30年内. 在一个测试中, 伊萨卡被派去执行一系列重要的雅典法令, 历史学家传统上认为是在公元前446/445年之前. 历史学家最近提出的新证据表明，公元前420年代是一个更合适的时期. 值得注意的是, 伊萨卡的法令的平均预测日期是公元前421年, 与新证据紧密结合，并展示了机器学习如何有助于历史辩论.

这个项目很好地说明了计算机科学家(在这个例子中是谷歌)之间的合作 DeepMind以及越来越普遍的人文学者的观点:它是由 西娅Sommerschield博士 居里夫人研究员 威尼斯Ca' Foscari大学以及普拉格教授的前博士生)和 Yannis Assael博士 (DeepMind研究人员).

Prag教授评论道:

“来自古代世界的大量证据, 无论是文本还是物体, 持续增长, 而且越来越超出了个别历史学家所能掌握的范围, 即使美梅高赌博登录-美梅高赌博有限公司-apple app store-美高梅排行榜在努力理解它，让它更容易被接受. 人工智能对这些数据的应用, 正如伊萨卡岛所示, 呈现令人难以置信的机会-古老的历史有一个令人兴奋的未来.”

• 在一个公共界面中自己尝试使用伊萨卡