Google DeepMind推出Aeneas模型，可修復古拉丁文殘缺文本

人工智能在最佳狀態下是一種工具，而非最終結果。它幫助人們更好地完成工作，而不是讓他們或同事失業。作爲"良性應用"的典型例子，Google DeepMind開發了一個能夠修復和解讀古代銘文的AI模型。該模型名爲Aeneas（以羅馬神話中的英雄命名），最重要的是，這個工具是開源且免費使用的。

古羅馬人留下了大量銘文，但這些文本往往殘缺不全、風化嚴重或遭到破壞。重建缺失部分是一項艱鉅的任務，需要依靠上下文線索。能夠處理這些線索數據集的算法在此時就顯得非常有用。

Aeneas加速了歷史學家最困難的任務之一：識別"相似文本"。在這種情況下，這意味着要根據措辭、語法或地區找到相似的文本排列。DeepMind表示，該模型能夠對數千份拉丁銘文進行推理分析，可以在幾秒鐘內找到相似文本，然後將任務交回給歷史學家。

DeepMind表示，它將每個文本轉化爲某種歷史指紋。"Aeneas能夠識別深層聯繫，幫助歷史學家將銘文置於更廣闊的歷史背景中，"這家Google子公司寫道。

Aeneas最令人印象深刻的功能之一是修復長度未知的文本空缺。（可以想象成填寫縱橫字謎，但你不知道每個線索有多少個字母。）該工具還具有多模態功能，意味着它可以同時分析文本和視覺輸入。DeepMind表示，這是首個能夠使用這種多重方法來確定文本來源的模型。

DeepMind表示，Aeneas被設計爲歷史學家現有工作流程中的協作夥伴。它最適合用於提供"可解釋的建議"，爲研究人員提供起點。"Aeneas的相似文本分析完全改變了我對這份銘文的認知，"一位測試該模型的匿名歷史學家寫道。"它注意到了一些細節，這些細節對文本修復和年代歸屬產生了決定性影響。"

在發佈用於拉丁文本的Aeneas的同時，DeepMind還升級了Ithaca（其古希臘文本模型）。Ithaca現在由Aeneas驅動，獲得了其上下文分析和修復的超強能力。

研究人員可以在DeepMind的"預測過去"網站上試用Aeneas。該公司還開源了模型的代碼和數據集。