2022年3月9日，DeepMind与威尼斯大学人文系、牛津大学古典学院和雅典经济大学信息学系合作，推出名为伊萨卡（Ithaca）的人工智能，该人工智能是第一个可以恢复受损铭文缺失文本、识别其原始位置并确定其书写时间的深度神经网络人工智能。

Ithaca是一种基于Transformer的人工神经网络，可以同时执行文本恢复、地理归因和时间归因的任务，其数据训练集是世界上最大的古希腊铭文数据库——帕卡德人文学院的希腊铭文文本数码库，其中包含大约78608条已解读好的古希腊铭文。在单独恢复受损文本方面，Ithaca的字符错误率为26.3%、比单独人工预测的结果好2.2倍，预测结果的准确率达到了61.8%。Ithaca在识别铭文原始位置方面的准确率达到了70.8%，并且可以将文本的书写时间确定在其真实时间区间的平均值差异29.3年、中位值差异3年的范围内。而人工确定时间的精度是在真实时间区间的平均值差异144.4年、中位值差异94.5年的范围内。

此外，Ithaca也显示出了人机合作在推进历史解释、确定历史事件的相对年代、甚至为当前的历史方法论探讨做出贡献的潜力。历史专家在单独修复古代文本时达到了25%的准确率，但当使用Ithaca时，字符错误率降低到18.3%、准确率提高到71.7%，在字符错误率上改善了3.2倍、在预测准确率上改善了2.8倍，超过了模型或个人各自的单独表现。目前，DeepMind已将Ithaca的代码以及训练前的模型等全部开源。

信息来源：

https://www.deepmind.com/blog/predicting-the-past-with-ithaca

https://www.nature.com/articles/s41586-022-04448-z

新智元.https://mp.weixin.qq.com/s/ufajy_tj6yWKQYsCuhsm9A