在古羅馬時代，銘文無處不在，從政治塗鴉到愛情詩篇，從商貿記錄到紀念碑銘文，這些文字爲現代歷史學家提供了豐富的生活場景和歷史背景。然而，這些銘文往往因破損、褪色或故意損毀而變得難以解讀。

缺乏足夠的上下文信息，使得對這些文本的恢復、鑑定和年代定位幾乎成爲不可能的任務。爲此，谷歌深度學習團隊推出了 “Aeneas” 模型，這是第一個專門爲古代銘文提供上下文解讀的人工智能工具。

image.png

Aeneas 的推出，標誌着歷史研究中的一次重大進步。傳統上，歷史學家依賴自身的專業知識和資源來尋找文本之間的相似性，即所謂的 “平行文本”。而 Aeneas 則通過處理數以千計的拉丁銘文，將這一過程大大加速，能在幾秒鐘內提供相關的文本和上下文平行例證，從而幫助歷史學家進行更深入的解讀和研究。

該模型不僅限於拉丁文，還可以擴展到其他古代語言、文字和材料，如紙莎草文和貨幣，進一步豐富了歷史研究的可能性。Aeneas 的多模態輸入能力，意味着它能夠同時處理文本和圖像信息，從而提高對銘文的地理來源的判斷。這一工具的先進性體現在能夠恢復長度不確定的文本缺口，和在對歷史文本的恢復和預測方面設立了新的基準。

爲了訓練 Aeneas，研究團隊整合了來自多個歷史數據庫的數據，包括羅馬銘文數據庫、海德堡銘文數據庫等，創建了一個包含超過176，000條古羅馬銘文的拉丁銘文數據集。通過這種方式，Aeneas 能夠有效識別並對銘文進行分類，爲歷史學家的研究提供了強有力的支持。

在一項評估中，23位歷史學家參與了使用 Aeneas 進行銘文的恢復、鑑定和年代定位的研究。結果顯示，當歷史學家結合 Aeneas 提供的上下文信息與模型的預測時，取得了最佳的研究成果。許多參與者表示，Aeneas 加速了他們的工作流程並提高了對複雜銘文任務的信心。

項目:https://deepmind.google/discover/blog/aeneas-transforms-how-historians-connect-the-past/

劃重點:

🔍 Aeneas 模型由谷歌 DeepMind 推出，旨在幫助歷史學家理解古代文本。  

🗣️ 該模型能夠分析古代文本的相似性，填補文本空白，減輕歷史研究者的負擔。  

📜 Aeneas 將文本轉化爲 “歷史指紋”，幫助歷史學家在更廣泛的背景下解讀銘文。