Google DeepMind推出Aeneas模型，可修复古拉丁文残缺文本

人工智能在最佳状态下是一种工具，而非最终结果。它帮助人们更好地完成工作，而不是让他们或同事失业。作为"良性应用"的典型例子，Google DeepMind开发了一个能够修复和解读古代铭文的AI模型。该模型名为Aeneas（以罗马神话中的英雄命名），最重要的是，这个工具是开源且免费使用的。

古罗马人留下了大量铭文，但这些文本往往残缺不全、风化严重或遭到破坏。重建缺失部分是一项艰巨的任务，需要依靠上下文线索。能够处理这些线索数据集的算法在此时就显得非常有用。

Aeneas加速了历史学家最困难的任务之一：识别"相似文本"。在这种情况下，这意味着要根据措辞、语法或地区找到相似的文本排列。DeepMind表示，该模型能够对数千份拉丁铭文进行推理分析，可以在几秒钟内找到相似文本，然后将任务交回给历史学家。

DeepMind表示，它将每个文本转化为某种历史指纹。"Aeneas能够识别深层联系，帮助历史学家将铭文置于更广阔的历史背景中，"这家Google子公司写道。

Aeneas最令人印象深刻的功能之一是修复长度未知的文本空缺。（可以想象成填写纵横字谜，但你不知道每个线索有多少个字母。）该工具还具有多模态功能，意味着它可以同时分析文本和视觉输入。DeepMind表示，这是首个能够使用这种多重方法来确定文本来源的模型。

DeepMind表示，Aeneas被设计为历史学家现有工作流程中的协作伙伴。它最适合用于提供"可解释的建议"，为研究人员提供起点。"Aeneas的相似文本分析完全改变了我对这份铭文的认知，"一位测试该模型的匿名历史学家写道。"它注意到了一些细节，这些细节对文本修复和年代归属产生了决定性影响。"

在发布用于拉丁文本的Aeneas的同时，DeepMind还升级了Ithaca（其古希腊文本模型）。Ithaca现在由Aeneas驱动，获得了其上下文分析和修复的超强能力。

研究人员可以在DeepMind的"预测过去"网站上试用Aeneas。该公司还开源了模型的代码和数据集。