利用AI 有望快速破譯五千年前楔形文字

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【大紀元2023年12月10日訊】(大紀元專題部記者吳瑞昌編譯報導)伊朗美索不達米亞文明出土的楔形文字泥板,多數尚未破譯。最近德國科學家開始利用AI破解這些泥板上的內容,而且有望快速破譯。

美索不達米亞文明與古中國、古印度和古埃及一起稱為四大古文明。該古文明大約5000年前就開始使用蘇美語,最終被阿卡德語所取代,但這兩種語言都以楔形文字進行書寫,蘇美人被認為是世界上最早使用文字的種族之一,他們在泥板(黏土片)上書寫楔形文字。

當時蘇美人占領了現代的伊拉克及伊朗、科威特、敘利亞的部分地區和土耳其,而該文明大約在公元前2004年正式結束,並逐漸融入亞摩利人的城邦,直至公元前18世紀被巴比倫文明取代。因此,留下的楔形文字板不僅是用多種語言書寫的,而且還有數千年的歷史。

考古專家估計,世界上仍然存在一百萬塊泥板,但這些留下的楔形文字,需要考古學家進行繁瑣的工作,才能翻譯和編錄泥板上的內容,且目前大約有90%的楔形文字文本仍未被翻譯出來。

從過去解開的泥板內容可以看到,從大到建造壯舉寺廟的細節,一直小到客戶因銅礦石的交付感到不滿意,而進行的服務投訴。若未來能解讀這些內容,將幫助現代人了解5000年前的古代生活細節和歷史變遷。

為此,德國馬丁路德‧哈勒維騰貝格大學(Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg,MLU)、約翰內斯‧古騰堡大學(Johannes Gutenberg University)和美因茨應用科技大學(Mainz University of Applied Sciences)團隊想到解決翻譯的辦法。

團隊訓練AI電腦進行辨別和學習美索不達米亞文明的蘇美語和阿卡德語,再讓它辨別這些3D的楔形文字,以快速解析泥板上的內容。這項研究被寫成論文,於11月底被發表到《歐洲圖形與文化遺產研討會》。

由於這種楔形文字是以3D的形式呈現在泥板上,但文字經過時間磨損和泥板處理的問題,其品質嚴重受到影響,因此過去難以掃描到電腦中,提供歷史學家和考古學家進行研究和翻譯。

此外,這種泥板經常沒有上下文,通常只有一小串文本內容,因此考古學家很難解讀出其原本的真實含義,就像人們試圖通過閱讀一本書的一段小句子去理解一整本書的內容一樣。

因此,該團隊的研究人員使用了近2,000塊楔形文字板的3D模型讓AI學習和辨別,同時向AI程式輸入了21,000個符號和4,700個楔形符號,創建了一個新的資料集,可供其他想要研究楔形文字的研究人員使用,而AI使用的數據大部分由美因茨應用科技大學提供。

團隊開發的AI新系統,能比以前的方法更好地破解字符。其工作原理與光學字元辨識(optical character recognition,OCR)軟體基本相同,後者將書寫的文字和文本轉換成機器可讀的文字形式。這種方法有很多優點,一旦轉換成電腦文本,文字就可以更容易閱讀或搜尋。

AI在工作過程中會對楔形文字進行拆解,確保每個標誌都會被裁剪成單一圖像,以便它能對楔形文字進行辨別和學習,之後工作人員修正其錯誤,再讓AI繼續辨別楔形文字,藉此提高AI辨識能力和準確度。

為了測試該種AI的可靠性,他們讓AI去辨識其它未辨識過的泥板。結果顯示,AI可以準確地檢測楔形文字和符號,其準確率最高可達76%。

雖然AI在某些情況下的準確性仍有待加強,原因是有些文字變形或疊加,導致AI無法正常辨識,但AI經過多次訓練後,對於泥板照片3D文字識別準確性會有所提高。另外,AI的分析能力不僅僅是適用於保存性完好的泥板,對於那些保存較差的泥板也能辨識出來。

MLU的碩士生恩斯特‧斯托茨納(Ernst Stötzner)對該大學新聞室解釋道,「OCR技術通常適用於照片或掃描,應用在辨識紙上或羊皮紙上的墨水沒問題,但用於辨識泥板上的楔形文字,就變得十分困難,因為拍攝這些泥板的光線和視角都會極大地影響某些字符的識別效果。」

他接著表示,「不過,我們驚訝地發現,團隊開發的系統可以很好地處理這些泥板照片,而這些照片實際上是一種較差的材料來源(泥板大多都有破損)。」

MLU的助理教授與該篇論文作者休伯特‧馬拉(Hubert Mara)則表示,「這些石板可以讓我們得以一睹人類幾千年前的過去,我們可以在泥板上面找到許多東西,從購物清單到法庭裁決。但它們已經風化嚴重,因此即使是受過訓練的人也很難破解。要了解楔形文字板的內容一直是很困難的。」

研究人員表示,目前已知共存在十二種楔形文字,但目前該AI只能夠準確識別兩種語言符號的原型。不過隨著AI不斷的開發和學習,未來可能辨識更多楔形文字,甚至能幫助破解嚴重風化的銘文,因為這些銘文與楔形文字一樣都是三維的。

該團隊計劃未來使用更大量的泥板樣本去訓練AI,以實現更準確的閱讀,因為他們懷疑泥板樣本數量相對較少可能會限制其能力。另外,他們希望把泥板樣本中的圖像切割成更小的部分,以便AI需要處理的資訊更少,來提高其準確性。◇

責任編輯:連書華#

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