目前全球大约有6,500至7,000种语言正在世界上使用。但这还不到人类历史上所有使用过的语言的四分之一。这一总数大约为31,000种语言，据一些语言学估算。每当一种语言消失，那种思维方式以及与世界相处的方式也随之消逝。那种语言独特描绘的人际关系与生命诗意也一并失传。但如果能弄清如何阅读这些已死的语言呢？来自麻省理工学院和谷歌大脑的研究人员创建了一个基于人工智能的系统，正好能够做到这一点。
语言虽然会变化，但许多符号以及词语和字符的分布方式在很长时间内能保持相对稳定。因此，如果能理解一种已失传语言与某种已知祖语之间的关系，就有可能尝试解码它。正是这一洞见，使包括Jiaming Luo和Regina Barzilay（来自麻省理工学院）以及Yuan Cao（来自谷歌人工智能实验室）在内的团队得以运用机器学习破译早期希腊语线形文字B（始于公元前1400年）以及楔形文字乌加里特语（早期希伯来语），这也是一种逾3,000年历史的语言。
线形文字B此前已被人类破译——1953年，它由Michael Ventris。但这是机器首次破译该语言。
研究人员的方法聚焦于与待破译字符的语境和对齐方式相关的4个关键属性——分布相似性、单调字符映射、结构稀疏性以及显著的同源词重叠。
他们训练人工智能网络寻找这些特征，从而将67.3%的线形文字B67.3%的同源词（指共同起源的词）正确译为对应的希腊语词。
人工智能在此类任务中可能做得更好的地方，据《麻省理工科技评论》称，在于它可以简单地采用人力难以承受的暴力破解方法。它们可以通过将未知字母表的符号快速与一种又一种语言的符号进行比对，把所有已知内容逐一过一遍，从而尝试翻译这些符号。
科学家们的下一个目标？或许是翻译线形文字A——这是一种迄今无人成功破译的古希腊语言。
你可以查阅他们的论文“Neural Decipherment via Minimum-Cost Flow: from Ugaritic to Linear B”此处。
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