“卷轴”机器学习读懂烧焦古卷轴

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公元79年，维苏威火山爆发，大量火山灰和碎屑喷涌而出，使古罗马城市赫库兰尼姆被掩埋在20多米深火山灰下。

考古学家，赫库兰尼姆考古区挖掘出了数百卷已经焦化了的卷轴。但打开这些莎草纸卷轴十分困难，早期的一些尝试中，卷轴成了一堆碎片，学者们担心剩余的卷轴可能永远无法被展开阅读了。

而近日，一名21岁的计算机背景的学生在一场全球性比赛——维苏威挑战赛中，成功解读了卷轴中的文字，赢得了比赛。该突破可能解锁“隐形图书馆”——保存完好的未能被解读的数百古希腊-古罗马时期文本。

这名成功阅读赫库兰尼姆发掘出的焦化卷轴的学生名叫Luke Farritor，来自美国内布拉斯加大学林肯分校。

Farritor利用一种机器学习算法，破译了卷轴中的几行希腊字母，比如πρξυρα?，意为“紫色”，这是维苏威挑战赛中首个破译出的内容。

意大利威尼斯大学古希腊-古罗马历史学家Thea Sommerschield指出，破译这些卷轴可能“彻底改变人们对古代历史和文学的认识”。因为，今天所知的大多数经典文本都是几个世纪以来经过不同人写反复抄写传承下来的。而赫库兰尼姆卷轴中的文本直接来自作者。

帮助发起维苏威挑战赛的计算机科学家Brent Seales及其团队花了数年时间开发方法，致力于使用X射线计算机断层扫描阅读烧焦卷轴。

2016年，当时就读于美国肯塔基大学的Seales，利用该技术成功解读了来自以色列恩戈地的一幅烧焦卷轴，破译了写于公元三四世纪的《利未记》的部分内容。

恩戈地卷轴上书写用的墨水含有金属，因此在CT扫描中会发光。而赫库兰尼姆卷轴书写所用的墨水是碳基的，扫描时不会发光。

但Seales意识到，即使赫库兰尼姆卷轴中文字和莎草纸在扫描中的亮度没有差异，但CT扫描仍能捕捉到纹理上的一些微小差异，从而区分涂有墨水的区域。

为了证明这一点，Seales训练了一个人工智能神经网络，读取已破译的赫库兰尼姆卷轴碎片的X射线图像中的字母。2019年，他将两个完整的卷轴带到位于英国的同步辐射光源——DIAMOND光源，以迄今最高的分辨率对其进行扫描。

然而，阅读完整的卷轴仍然是一项艰巨的任务，因此Seales团队向公众发布了所有扫描结果和代码，并发起了维苏威挑战赛。

Seales希望机器学习能够打开“隐形图书馆”，帮助学者解读古代文本。

好了，关于机器学习读懂烧焦古卷轴就讲到这。