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机器学习和AI可能部署在寻找系外行星和创建逼真的人这样的宏伟任务上，但是相同的技术在学术界也有一些令人惊讶的应用：DeepMind创建了一个AI系统，该系统可以帮助学者们理解和重建碎石上的古希腊文字片段平板电脑。这些刻有2700年前的粘土，石料或金属片是历史，文学和人类学的宝贵重要来源。自然地，它们被字母覆盖，但千年来通常并不友好，不仅有裂缝和碎屑，而且整个缺失的碎片可能包含许多符号。
这样的差距有时很容易实现：如果我写了“ sp_der抓住了fl_”，那么任何人都可以告诉你，它实际上是“ spider抓住了苍蝇”。但是，如果它缺少更多的字母又怎么办呢?死语，要启动吗?填补空白并不是那么容易。
这样做是一门称为题词学的科学(和艺术)，它既涉及对这些文本的直观理解，也涉及对其他文本的添加，以增加语境。人们可以根据在别处幸存的内容对曾经写过的内容做出有根据的猜测。但这是艰苦而艰巨的工作-这就是为什么我们将它提供给应届生，贫困学生的原因。
来救援的是DeepMind创建的新系统研究人员称他们为毕底亚(Pythia)。
该团队首先创建了一个“非同凡响”的管道，将世界上最大的古希腊铭文数字集转换为机器学习系统可以理解的文本。从那里开始，只需创建一个算法即可准确猜测字母序列，就像您对蜘蛛和苍蝇所做的那样。
博士生和毕生都得到了真实的文本，上面有人工切除的部分。学生大约有57%的时间获得了正确的文本-不错，因为恢复文本是一个漫长而反复的过程。Pythia正确了……好吧，有30%的时间。
但!正确答案是在73%的时间中排名前20位的答案。诚然，这听起来可能并不令人印象深刻，但是您可以尝试一下，看看是否可以在20岁时获得它。
事实是，该系统不足以独自完成此工作，但并不需要这样做。它基于人类的努力(如何对这些差距进行培训?)，它将扩大而不是替代它们。
Pythia的建议在第一次尝试时可能并不完全正确，但是它可以通过为他们提供一些选择来轻松地帮助陷入困境的人。减轻这些人的认知负担可能会导致处理剩余未还原文本的速度和准确性提高。
描述Pythia的论文可在此处阅读，他们开发的用于创建Pythia的一些软件在此GitHub存储库中。
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