AI比對 快速解讀甲骨文 首都師範大學與微軟合作
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
刻在龜甲或獸骨上的甲骨文，其歷史可追溯到3000年前，為已知最早期的中國文字形式，惟不少謎團尚待破解。最近北京的研究人員與微軟亞洲研究院合作，共同開發人工智能（AI）模型「校重助手Diviner」，針對已公布的18萬餘片甲骨文拓本，用大約3至5分鐘作初步「校重」整理，為史料研究工作節省大量時間。
甲骨文據說由清朝金石學家王懿榮於1899年首次發現，他在中藥龍骨上看到類似文字的符號，其後考證出是屬於商代文字。在1928年，中研院史語所正式發掘河南安陽殷墟遺址。時至今日，出土甲骨達15萬件，散落全球100多間機構。
最早的甲骨文抄本，是用中國墨拓製作，近年開始用照片，以至3D成像技術製作，這些拓本圖像被稱為「重片」。為解讀背後的秘密，研究人員必須像拼圖一樣，人手逐塊碎片比較，配對重複或重疊的圖像。大約4500個甲骨字符中，至今只解讀約1000個含義。
18萬組拓片三百項新發現
上海復旦大學出土文獻與古文字研究中心指出，由於同一甲骨片或經過多次著錄，各版本的清晰度及完整度存在差異，因此要做大量工作，加以關聯、比對及解釋。這些工序需要完全依靠有豐富經驗及敏銳記憶的學者，不但耗時費力，也有大量無法分辨的重出、互見現象。
微軟亞洲研究院與首都師範大學甲骨文研究中心莫伯峰教授團隊，花了8至9個月構建AI模型。去年11月，Diviner從100個數據庫中，比較了18.11萬件甲骨文拓片，不但發現數萬組重複記錄，更配對了300組前人未破解的拓片，論文刊登在中國社會科學院先秦史研究室網站上。
冀憑上下語境推測含義
簡單而言，Diviner模型通過圖像增強技術，模擬同一塊甲骨在不同時期製作成拓片，或者因年深日久造成的圖像變化，例如磨損、模糊等。此外，模型更能精確的預測出，重片之間點對點的對應關係，把重片拼合或拼接於一起。透過深度神經網絡，提取拓片的局部特徵，排除當中的干擾因素，加快數據整理過程。
甲骨文於2017年被聯合國教科文組織入選《世界記憶名錄》，它不但是商代晚期占卜及祈福的卜辭記錄，亦是中國文字系統的最早證據，一脈相承發展到現代漢字。莫伯峰早前接受央視《朝聞天下》訪問時稱，未來希望利用AI語言模型，根據上下語境推測文句含義。
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