古老的歷史學家檢查了轉變的新的深媒體模型

Warurik大學題詞的專家與Google DeepMind合作評估了AEEAS，這是AI模型，它重新考慮了羅馬銘文。

CO -author文檔發表在 自然沃羅克大學經典和古老歷史教授艾莉森·庫利（Alison Kuli）在製定人工智能模型（AI）中為古代銘文的情境化而發揮了重要的作用。

以希臘羅馬神話的模糊英雄命名的埃涅阿斯（Aeneas）旨在幫助歷史學家解釋，歸因和恢復零散的文本。

這封信在羅馬世界中到處都是，從帝國紀念碑到日常物品都被捕獲。從政治塗鴉，愛經文和墓誌銘到商業交易，生日邀請和魔法咒語，銘文為現代歷史學家提供了對羅馬世界日常生活多樣性的豐富理解。

通常，這些古老的文本是故意被剝離，被淘汰或故意的，而沒有上下文信息，它們的恢復，日期和位置幾乎是不可能的。傳統上，歷史學家依靠他們的經驗來識別“相似之處” – 在措辭，語法或起源方面具有相似性的技術技術。

Aeneus顯著加速了這項複雜而費力的工作。這解釋了成千上萬的拉丁銘文，在幾秒鐘內接收文本和上下文相似之處，使歷史學家能夠解釋並依靠模型的結論。

作為一名全球銘文專家 – 古代銘文的研究和解釋 – 庫利教授研究了AENEA分析的“現實世界”的完整性。

Kuli教授解釋說：“我很高興通過對著名的羅馬銘文，res gestae divi Augusta進行詳細研究來測試Aneas的能力。誇張，誇張，無關緊要的日期和虛假的地理旗幟，關於其日期也存在重大的學術分歧。

“我發現埃涅阿斯能夠將所有模棱兩可的跡象和銘文的起源背景下背景。他理解了拼寫和詞典的技巧，以及語言上的細微差別，表明了細微的政治意識形態和帝國歸因。ENEAS揭示了其他文本揭示了其他相同的語言特徵 – 在不充實的人中發現了這些相同的特徵 – 在不滿足的人中使用，並在此圖中使用了這些文本。

“有趣的是，Aneas對押注押注。與此同時，他準確地反映了科學家目前的觀點差異，給出了兩個可能的日期，而不是一個單一的預測。”

Kuli教授得出結論，這項創新的研究證明了古代歷史學家與現代技術人員之間合作的優勢，他說：“現代生成模型現在有助於將題詞從專業學科轉變為現代歷史調查領域。”

由Google DeepMind和Nottingham University開發的埃涅阿斯（Aeneas）是研究生成AI如何幫助歷史學家更好地識別和解釋相似之處的廣泛嘗試的一部分。該模型也可以適應其他古代語言，場景和媒體，從紙莎草紙到硬幣，擴大其能力，以幫助維持更廣泛的歷史證據。