爆料DeepMind团队：“伊萨卡”复原希腊铭文只是开始

二十世纪测定法，无法在这些材料上用以。而传统的象形文字学方式限于到离地精细、耗时和专业的指导工作流程，这使得解读象形文字既困难又耗时。

Assael对无所不在取而代之闻界声称，在将计算机切入到象形文字复建之中，他们的指导工作限于三项主要的侦查，“注释复建、具体类似的地理所在位置，以及追溯至象形文字书寄给的短时间。”

他们在学术论文之中也反驳，倍受动物神明经网络的深刻影响，浅层神明经网络可以发掘出和利用大量数据资料之中精细的统计方式也。而左右年来计算能力的进一步提高，使这些三维能够考虑到除此以外之中古时代词汇学术研究在内的许多课题之中日益精细的再一。

Assael将目的旨在顺利进行上述三项侦查的浅层神明经网络命名为MLT-（Ithaca），该指导工作始于2019年。“MLT-接纳了左右8万份由帕卡德历史背景文化医学院(PHI，一个非营利性基金会)透过的克里特象形文字大寄给字母数据资料集的培训，它的驱动程式旨在捕捉语句并有效地处置倍破损的单词，同时它还可以借助于地“注意”转换成的有所不同均。”他声称。

这些克里特象形文字的短时间跨度在公元在此之前7世纪至公元5世纪，并东端古地之中海当今世界。学术论文之中对这些象形文字的必需做出2点解释，“首先，克里特象形文字记录下来的细节和含义的多样性，对词汇处置连在一起了极大的再一；其次，古克里特大寄给字母化数据挖掘的可用性，这是基础训练大自然词汇处置三维的不可忽视资源。”

Assael提及，MLT-是一种基于Transformer的机器学习，它用以重心组态来衡量转换成的有所不同均对三维各项政策步骤的影响。相对于于反向神明经网（RNN）、频域神明经网络（CNN）等，Transformer是一种取而代之的神明经网络结构设计，其仅基于重心组态，拆散了传统的反向或频域神明经网络结构设计。

学术研究他的团队提及，大自然词汇处置三维上会用以单词同步进行基础训练，因为它们在句子之中消失的顺序和它们中间的关系透过了额外的语句和含义。例如，“once upon a time”比基本上看得见的每个字节或单词有更是多的含义。然而在这项学术研究之中的再一是，这些象形文字都已损坏，而且经常丢失注释块。

“为了确保安全三维在用以均字节时仍能但会指导工作，我们既用以单词也用以单个字节转换成来基础训练它。”他们提及，三维本体的重心组态借助于地评核这两种转换成，允许MLT-根据需要评核象形文字。

此外，为了极大化MLT-作为学术研究机器的价值，学术研究他的团队还建立联系开发了一些视觉效果辅助机器，以确保安全史家能够轻松地解释MLT-的结果。

MLT-处置δήμο το αθηναίων’ (the people of Athens）的步骤。该句子的在此之前三个字节被隐藏，再一驳斥了复建建议。同时，MLT-还分析了象形文字的区域内和年份。

克里特象形文字复建仅有助于明白世界各地中华文明反面的一均

Assael对无所不在取而代之闻界声称，MLT-的目的是进一步提高我们对之中古时代史的明白，并为史家透过一个简便的机器来帮助他们的学术研究。

“出于这个缘故，为了让史家能够解释MLT-，我们创造了大量的利用计算机图像来呈现所有的MLT-据信。这些利用计算机技术开发允许专家们用以他们的时代背景方式论来必需备选的反向，并显然对未冒险的历史背景观点有所深刻影响。”他进一步提及。

学术论文之中简要提及，对于复建侦查，MLT-并不是透过单一的也就是说，而是透过了三组根据概率次序的在此之前20个解密分析。在具体地理侦查总体，MLT-在84个区域内之中对转换成注释同步进行分类，并通过经纬度和条形图利用计算机地实现显然区域内分析的排名沙罗。

在二十世纪总体，为增高可解释性，MLT-也不是反向一个单一的短时间，而是分析短时间的分类分布。更是正确地地说，MLT-将公元在此之前800年至公元800年中间的所有短时间处置为，合每10年为一个跨度，并不一定有160个10年。例如，如果年份区域在公元在此之前300至公元在此之前250年间，也就是5个10年，每一个概率分别为20%；而年份如果在公元在此之前305年，则将以100%的概率原则上为出自公元在此之前300至公元在此之前310年。

评核标示出，在复建注释总体，MLT-无论如何比不上其他竞争方式，字节码率(CER)为26.3%，top 1正确地率为61.8%。对复建象形文字注释和具体类似的地理所在位置总体，学术研究他的团队还援引top-k正确地率来衡量，即正确的复建或地理所在位置是否在在此之前k项分析之中。

具体来说，与动物史家相对于，MLT-实现了更是低的字节码率(CER)，动物史家该项分数为59.6%。另外，与学术研究他的团队此在此之前建立联系开发的专注于注释复建的桑提亚（Pythia）相对于，表现也更是为优秀。桑提亚拼法合自克里特圣域克里特之中为阿波罗神明揭示启示者的女祭司。在注释复建总体，桑提亚桑的字节码率(CER)为47.0%，虽然少于MLT-，但也少于动物史家。

值得注意的是，当动物史家与MLT-协力时，史家的字节码率（CER）随之减缓到18.3%，top 1正确地率则从25.3%随之提升至71.7%。

在地理定位总体，MLT-top 1分析正确地率为70.8%，top 3分析正确地率为82.1%。对于二十世纪追溯，MLT-与史家驳斥的区域相差将近30年。

“值得注意的是，在我们的评核步骤之中，我们看得见了多个MLT-与史家诚意赞同的例子。”Assael举例问到，他们看得见了MLT-如何将希腊的一篇提及尼基亚斯（Nikias）将军的象形文字追溯到公元在此之前413年，“这与史家驳斥的区域无论如何吻合。”

他补充到，“在进一步学术研究之中，我们将MLT-的注意讯息化利用计算机，再来哪些均的转换成对这一分析贡献最大。我们看得见的是应有附注(Νικίας，“Nikias”)和克里特指挥官的军衔(στρατεγοῖς，“generals”)。尼基亚斯在希腊远征热那亚的步骤之中扮演了关键的配角，而这篇象形文字也与这一历史背景重大事件有关。

学术论文之中也提及了另一案例来展览MLT-的商业价值。学术研究他的团队了解到，目在此之前史家对希腊法令的一系列不可忽视法律条文的年份共存分歧，这些法律条文是在西塞罗和伯里克利等知名笔下有生之年的后期法令的。长久以来，这些法律条文被显然是在公元在此之前446/445年之在此之前寄给的。然而，也有取而代之的证据表明，更是有显然是公元在此之前420年。

他们显然，虽然看来差别不大，但这些法律条文对我们明白之中古时代希腊的当今世界史是至关不可忽视的。值得注意的是，MLT-对这些法律条文的少于分析年份是公元在此之前421年，这与除此以外的据信年份差不多赞同。

“希腊资产阶级是克里特历史背景上最不可忽视的时刻之一。在任何情形下，MLT-对这组象形文字的分析都不会将近公元在此之前433年，少于分析年份是公元在此之前421年。”学术研究他的团队显然，史家从前可以用以MLT-的可解释性机器来进一步学术研究这些分析，并使希腊的历史背景更是加清晰。

Assael同时凸显，三维简化的空间也许共存的。“特别是随着取而代之象形文字的发掘出，将会为这类注释进一步增高大寄给字母注释存储库。”

值得一提的是，Assael显然，MLT-很非常容易等同于以任何之中古时代词汇，而尽管古克里特在我们明白地之中海当今世界的步骤之中发挥了不可忽视功用，但它仍只是世界各地中华文明反面的一均。“从拉丁语到玛雅语，以及任何书寄给大众传媒，从帚纸到手稿，我们真的很高兴看得见MLT-将用以更是多取而代之的路径。”

此外，学术研究他的团队在学术论文之后还反驳，他们始创了一个开源和披露可用的运用于程序()，便于史家能够用以米拉同步进行应有学术研究，同时推动进一步运用于的建立联系开发。

“我们似乎看得见了历史背景文化和历史背景文化课题计算机跨学科学术研究的巨大商业价值。”Assael声称，目在此之前仅仅是MLT-这样的机器的开始，大自然词汇处置和历史背景文化学科中间协力的商业价值也刚刚展览出来。

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