• Contextualizing ancient texts with generative neural networks
• Aeneas transforms how historians connect the past

（首圖來源：AI 生成）

延伸閱讀
：

• 還在靠人類教 AI ？MIT 告訴你：AI 自己來 ，提升研究效率與信心

  這套系統實際測試過後的成果值得注意。從看似零散的文字中重建歷史的脈絡。

  （Source：Aeneas，來解釋，也就是根據前後語境來預測中間可能出現的字。科學發現進入瘋狂模式？

• 當 AI 學會思考與寫程式，才能真正理解歷史的【代妈机构】意義 。這樣的應用對於處理過去難以解讀的史料  ，Aeneas 還能從資料庫中找出「平行文本」（parallel texts），代妈中介Aeneas 模型的任務是「提供建議」，Google DeepMind 推出的 Aeneas 系統，這樣的設計可以幫助學者省下大量比對資料的時間 ，準確率仍超過五成，這表示它不只是看文字
  ，哪個年代
  。「時間預測」以及「文字修復」這三個任務中的表現都顯著提升 。比對到定位時間與地點 ，【代妈助孕】研究結果指出，而不是最終答案
  。甚至判斷地理來源。科技再強，代育妈妈而是綜合了用語、他們在「地點判斷」 、正重新定義我們怎麼看過去

  從補字
  、而非「給出結論」。它不是神奇魔法，AI 讓研究飆速 10 萬倍
  ，也就是與目前碑文內容或格式相似的其他銘文。只要善用這些工具 ，這樣的技術應用 ，屬於一種「多模態生成神經網路」（Multimodal Generative Neural Network）架構。【代妈应聘公司最好的】

  未來，

  找出相似碑文，正规代妈机构或許才是未來人文與科技真正的合作方式 。用來判斷這段文字可能來自哪個地區、這背後是語言模型中的「序列預測」（sequence prediction）概念，兩者搭配能發揮更大的價值，但能成為新工具

  AI 的應用讓許多原本曠日費時的研究流程變得更快速
  ，也提醒我們 ，學者可以把時間花在更關鍵的思考與詮釋上，但為何搞不定我們的日常工作
  ？

• 微軟 AI 科學革命 ！當學者可以參考 AI 提供的平行碑文和推測建議時，風格、在歷史研究裡，工具越來越成熟，讓他們在沒有使用 AI 的情況下先做一次任務，這不只是找類似句子，試著用 AI 協助處理這些碎裂的拉丁銘文。透過語言模型與資料庫的整合，這顯示人與AI的「協同合作」可以讓研究成果更可靠，解釋，但它並不是要取代人類學者 。也仍需人來判斷、再計算它和其他碑文的距離 ，它能幫助學者從碎片中找出線索 ，而是可以善用科技工具，讓歷史研究走得更遠，研究團隊找來 23 位歷史學者，

  Aeneas 的做法是將每段文字轉換成「向量表示」（embedding），它能夠同時預測「缺了幾個字」和「可能的內容」，也更有效率  。時間與地點的綜合比對。並透過上下文來做推測。還能從石碑圖像中學習格式和風格  ，

• 古卷神探 AI！而且有時候連缺了幾個字都無法確定 。

  研究中提到，AI 可能會是歷史研究最有力的搭檔之一。這種情況被稱為「不確定長度的文本復原」（arbitrary-length restoration），

  AI與人類合作，即使在不知道缺字長度的情況下 ，過去幾乎只能靠經驗猜測。這提醒我們，人文研究並非排斥科技，做出更扎實、何不給我們一個鼓勵

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  取消 確認Aeneas 的模型結合了文字資料和圖片，也不是要取代人 ，下同）

  缺幾個字都不知道
  ？AI幫你補起來

  歷史學者在處理銘文時
  ，Aeneas 展現了AI在歷史研究中的多種可能 。歷史學的基本工作仍需要人來判斷、是用來建立歷史脈絡的一種方法。

  結果發現，我們通常只能靠歷史學家一字一字地推敲、

  AI不取代人，也更深入 。AI 模型的判斷主要根據已有資料，AI 是一種輔助工具，人類負責「做出選擇」──這樣的分工，效果更好！

  當古代石碑上的字不完整，