長(zhǎng)期以來，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI都被應(yīng)用于大至尋找域外行星、預(yù)測(cè)氣候、大規(guī)模人臉識(shí)別，小至換臉、打游戲、翻譯服務(wù)等。

而在學(xué)術(shù)領(lǐng)域方面，AI又有了新用途。屬于谷歌、創(chuàng)造AlphaGo的世界前沿人工智能公司DeepMind，發(fā)展出一套有助于學(xué)者明白及重現(xiàn)破損石碑上的部分古希臘碑文的AI系統(tǒng)。

這些由陶土、石頭或者金屬制成的古碑上滿布著各種碑文，不過它們通常在出土?xí)r都呈現(xiàn)破損或殘缺的狀態(tài)，因此上面的文字經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)像“我__天__去看電影”這種一旦破譯錯(cuò)誤就會(huì)非常影響理解的句子或段落。

而DeepMind創(chuàng)造的這套名為Pythia的AI系統(tǒng)，則可以為學(xué)者們?cè)谟龅竭@種困難時(shí)，多發(fā)現(xiàn)幾種可能性。如同其他AI一樣，Pythia的團(tuán)隊(duì)首先通過一個(gè)非凡的（nontrivial）線性通信模型，把世上最大的古希臘碑文數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)換成一種機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以理解的語言，然后以此為基礎(chǔ)建立一套可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)字母排列位置的算法。

CER列下的數(shù)值為錯(cuò)誤率，至于Pythia預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率也是不錯(cuò)的。工作人員讓一群常年破譯古希臘碑文的牛津大學(xué)博士生與Pythia做同樣的碑文測(cè)試，結(jié)果博士生們的準(zhǔn)確率為43%，而Pythia則達(dá)到了接近70%。并且Pythia的正確預(yù)測(cè)，有73%都是來自它前20條的破譯建議。

雖然說Pythia并沒有到可以獨(dú)自完成破譯的地步，但它也不需要這樣做，畢竟沒有人類的話，它也不可能自己訓(xùn)練自己去預(yù)測(cè)文字排位。Pythia最重要的意義，還是幫助學(xué)者在遇到困難時(shí)提供一個(gè)新方向去思考，并且提升整體破譯的速度和準(zhǔn)確度。詳細(xì)的成果論文可以在這里查閱。