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人工智能破解古老卷軸

2024-09-14 00:00:00李忠東
青年文摘 2024年17期

在意大利坎帕尼亞大區那不勒斯灣,有一座名為“赫庫蘭尼姆”的古羅馬城市,被史學家稱為“時光凍結之城”。公元79年,維蘇威火山爆發,距離龐貝古城最近的赫庫蘭尼姆城被高達20米的火山灰掩埋了,至今還保持著公元1 世紀的風貌。

1752年, 考古學家在對赫庫蘭尼姆的挖掘中發現了大量文物,其中包括已被燒焦的1800 個紙莎草卷軸(也被稱為“赫庫蘭尼姆卷軸”)。這些卷軸埋藏在火山灰層下近2000 年,雖然重見天日,但已嚴重碳化,讓科學家束手無策。

設大賽破解難題

幾個世紀以來,一直有歷史學家嘗試對赫庫蘭尼姆卷軸進行破譯,但一些卷軸直接在展開的過程中被損毀,變成碎片。

2016年, 美國肯塔基大學“數字恢復計劃”負責人布倫特·西爾斯利用X 射線計算機斷層掃描技術(CT)成功解讀了來自以色列恩戈地的一部燒焦的卷軸。這是因為書寫恩戈地的卷軸用的墨水含有金屬,因此在CT 掃描中會發出耀眼的光芒。但赫庫蘭尼姆卷軸上的墨水是碳基的,密度與紙莎草紙的密度相近,因而在掃描中根本不會顯現出來。

2019年,西爾斯利用高亮度的光束照射卷軸,能夠識別出墨水和空白區域之間的細微纖維結構差別。西爾斯的學生斯蒂芬·帕森斯則成功地利用機器學習模型偵測到碎片中的墨水,結合一個“虛擬成像”軟件重建出文字在紙莎草紙上的位置。這一過程實際上是“虛擬揭開”薄如蟬翼的紙莎草紙層,以一種非破壞性的方式虛擬讀取卷軸上的內容。

西爾斯的研究團隊得到了企業家納特·弗萊德曼等人的資助。資助者們提出了一種創新性的方案:通過“維蘇威挑戰賽”的形式,以破解赫庫蘭尼姆卷軸為目標,推動人工智能技術的廣泛應用。

2023年3月,“維蘇威挑戰賽”正式啟動,賽事獎金高達100 萬美元。大賽分為三個階段:第一階段的任務包括組建破譯團隊、搭建人工智能模型和策劃制訂項目報告;第二階段是人工智能程序的運行和初步成果展示;第三階段展示卷軸破解結果和相關論文。比賽章程規定,參賽者必須在2023年年底前在赫庫蘭尼姆卷軸的4平方厘米區域內至少找到10 個字符、在每段140 個字符總共4段文字中破譯85% 以上的字符。

年輕人拔得頭籌

“維蘇威挑戰賽”的消息發布后,吸引了來自全球各地三千多名參賽者的積極參與,參賽者自發組成了幾百個研究團隊。2024年2月5日,獲獎成果公布,最終獲勝者竟然是一個名不見經傳的大學生團隊。這個團隊由來自不同國家的3名大學生組成,他們之間從未面對面工作過,成員分別擅長羅馬歷史、計算機編程、文字及圖像處理、三維建模等技能。他們協同合作,利用人工智能技術破譯了卷軸上的2000多個希臘字母,相當于一份卷軸5% 的內容。

2023年8月,美國物理學家凱西·漢默撰寫了一篇博客,講述了他通過長時間觀察,注意到CT三維掃描卷軸中有著模糊的墨水紋理,類似于破裂的泥土(他稱之為“裂紋”),似乎形成了希臘字母的形狀。這項發現極大地激發了其他選手的靈感。

冠軍團隊中,21歲的盧克·法里托受到漢默發現的啟發,他通過表面紋理的細微差別,訓練了一個關于“裂紋”模式的人工智能學習模型,在卷起的紙莎草紙上成功地檢測到幾行希臘字母,其中一串字符翻譯成英文意思是“紫色布料”。他是一名美國內布拉斯加大學的本科生,卻成了世界上第一個讀出赫庫蘭尼姆卷軸完整單詞的人,贏得首字母一等獎。

該團隊中來自德國柏林自由大學生物機器人工程系的成員、博士生優素福·納德也鑒別出與法里托相同的幾行希臘字母,贏得首字母二等獎。只不過,他是利用圖片中的字母形狀來訓練人工智能學習模型的。

瑞士蘇黎世聯邦理工學院機器人系的學生朱利安·席利格是該團隊的負責人。他勇于啃硬骨頭,研究挑戰賽最耗時的問題——分割,創建出能用數字方式展開卷軸CT 掃描的代碼,并在卷軸發黑的表面上尋找微弱的墨水圖案,他因此贏得三項分割工具獎。

隨后,這個大學生團隊和西爾斯的研究團隊一起工作了數月,并于2024 年2 月6 日在《自然》期刊上公布了這份卷軸上已被讀取的部分內容。這部分內容與音樂、感官及快樂有關,其中一行寫道:“就食物而言,我們不會立即相信稀缺的東西絕對比豐富的東西更令人愉快。”

另一行寫道:“……因為我們不會質疑某些事情,而是理解或記住其他事情。愿我們的誠實是顯而易見的,因為它們可能經常看起來很明顯!”根據學者們的說法,“文本的主題是快樂,如果理解得當,這是伊壁鳩魯哲學中最高的善。在卷軸這兩個連續的片段中,作者關心的是食物等商品的供應是否充足及如何影響它們所提供的快樂”。

這項成就一時轟動了全球學術界,網上的總瀏覽量已經超過了1500萬次。

對此,西爾斯總結道:“人工智能破譯赫庫蘭尼姆卷軸的過程,分三個步驟進行:第一步,掃描。利用X 射線斷層掃描技術對卷軸或碎片進行CT三維掃描。第二步,分割。在三維掃描圖像中追蹤紙莎草紙的褶皺層,隨后將其展開或鋪平。第三步,墨跡檢測。借助機器學習模型,識別鋪平段落中的墨跡區域。

“維蘇威挑戰賽”還未結束,2024年,挑戰賽的新目標是從識別一個已掃描卷軸的5% 增加到所有的4個卷軸的至少90%,為日后閱讀800個卷軸奠定基礎。

(摘自《科學24小時》2024年第7-8期,宮可可圖)

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