以識別西夏文為例,看人工智能如何幫我們認識歷史
曾記得有一次聊天,有個朋友描述他對人工智能的印象,總結(jié)成三個詞:西方的、商業(yè)的、未來的。
我當即表示你說的很好,唯一的問題是一條都沒說對……
按下我們倆怎么展開斗毆暫且不提。這里希望破除的是大家對人工智能的某種固有印象。事實上,人工智能作為一種很早就發(fā)展起來的通用技術(shù),絕不是西方的專利,也絕不僅僅能夠創(chuàng)造商業(yè)價值。
甚至在某些機緣巧合下,人工智能能夠成為我們用以認識歷史、認識自身民族、認識祖先與過去的利器。
梁啟超說“學術(shù)乃天下之公器”,不僅是說學術(shù)天下人共有,同時也是說學術(shù)天下共致。作為一種基礎(chǔ)工具的人工智能,往往能夠在意想不到地方發(fā)生效用。比如說今天為大家介紹的借助人工智能技術(shù),自動識別西夏文——一個純粹中國的人文社科領(lǐng)域。
雖然這項技術(shù)大多數(shù)人永遠不會涉足,但這個案例的價值在于可以打破我們對AI的某些偏見。AI不只是集中在那幾個領(lǐng)域,也不是歐美寡頭的玩具,它甚至可能無處不在。
為什么要識別西夏文?其中隱含著哪些困難?
我們知道,西夏是與北宋、遼、金先后對峙的黨項族國家,曾經(jīng)統(tǒng)治河西地區(qū)超過二百年。
與大眾認知中不同,西夏不是個茹毛飲血的野蠻文明。他們曾經(jīng)創(chuàng)立過驚人的文化、藝術(shù)與宗教文明,但隨著1227年蒙古滅西夏,蒙元不為西夏立史,關(guān)于這個政權(quán)的記錄快速消亡,李元昊立國時創(chuàng)立的西夏文也隨之湮滅。
西夏文又名河西字、番文、唐古特文,曾在西夏王朝統(tǒng)轄的今寧夏、甘肅、陜西北部、內(nèi)蒙古南部地區(qū)盛行了約兩個世紀。但在西夏滅國后,這種參考漢字創(chuàng)立的奇特文字逐漸失傳,最終成為了一種死文字。
直到1804年,武威大云寺發(fā)現(xiàn)了著名的《重修涼州護國寺感通塔碑》,西夏文才在埋藏了數(shù)百年后重現(xiàn)人世。從此識讀西夏文開始成為了學界的重要工作。
二百年以來,出土的西夏文文獻不斷增多,其中大部分都被英、俄探險家?guī)У搅司惩?。但各國學者努力下,西夏文的基礎(chǔ)文字識別已經(jīng)完成,現(xiàn)階段的工作重點是依據(jù)文字列表,去識讀大量西夏文文獻的具體內(nèi)容,揭開西夏以及當時中原、西域各國的歷史迷霧。
但在這個過程里,研究人員認讀西夏文必須通過手工翻閱查找,耗費時間異常辛苦不說,由于西夏文是一種相似度極高的文字,人工識別還可能存在很大的錯誤率。
所以就有學者提出,利用計算機來自動識別西夏文。這種設想很好,但在具體操作中還是有巨大問題。比如西夏文結(jié)構(gòu)復雜、組成字符各部分要素高度相似,并且平均筆畫達到25畫,計算機識別難以入手。
此外,西夏時期雖然已有印刷術(shù),但出土文獻還是以手抄本和刻版文字為主,同一個字的在不同文獻上的位置不固定、整體布局會發(fā)生偏移,都給機器識別帶來巨大困難。
于是有意思的事出現(xiàn)了,寧夏大學相關(guān)研究機構(gòu)為代表的學術(shù)力量,選擇了以人工智能技術(shù)解決西夏文的自動識別。
并且這個工作很早就已經(jīng)開始,不斷有成果涌現(xiàn)。從時間上看,絕不是趕這波AI熱的產(chǎn)物。
人工智能完成西夏文自動識別
其實,用計算機技術(shù)處理西夏文很早就已經(jīng)開始。
早在1996年,日本國立亞非語言文化研究所就制作了西夏文字庫和排版系統(tǒng)。1997 年中國學者李范文和日本學者中島干起利用該排版系統(tǒng)合作出版了《電腦處理西夏文〈雜字〉研究》。俄羅斯應該也都有西夏文數(shù)據(jù)化和計算機處理的項目與研究成果。
而使用彈性網(wǎng)絡、神經(jīng)網(wǎng)絡、AI算法以及深度學習來識別西夏文,則是中國領(lǐng)先完成的一個創(chuàng)舉。
用AI識別西夏文,主要依托的是計算機字符識別( optical character recognition,OCR) 技術(shù),這種技術(shù)上世紀60年代就成為了人工智能研究的主要領(lǐng)域之一。
它的核心技術(shù)主張是基于人工智能運算來識別文字符號的數(shù)字影像,并將其轉(zhuǎn)換為對應的數(shù)字文本,達到可識別、可編輯、可轉(zhuǎn)化的目的。
OCR技術(shù)目前在很多領(lǐng)域已經(jīng)相當成熟,比如我們經(jīng)常用到的印刷文件文字提取。在OCR識別領(lǐng)域,更多的應用是手寫體內(nèi)容的精準識別,而利用OCR識別考古文獻中的非廣泛使用文字卻基本處于空白。
這里可以結(jié)合論文簡單介紹兩種AI識別西夏文的案例。
比如在《基于彈性網(wǎng)絡的西夏文識別》當中,研究人員利用彈性網(wǎng)絡技術(shù),將西夏文中的筆畫特征進行網(wǎng)格化提取。再統(tǒng)計像素點在每個網(wǎng)格內(nèi)的概率分布,形成一種可讀取的特征模型。***使用文檔主題模型方法對提取的特征降維處理,結(jié)合數(shù)據(jù)庫對文獻進行識別。
根據(jù)論文這種方法現(xiàn)實,這種方法平均識別率可達87.99 %。
再比如《基于Mean Shift算法的西夏文字筆形識別》,Mean Shift算法,即偏移均值向量,是機器學習領(lǐng)域的一種基本算法。其基礎(chǔ)理論是利用信息密度來完成聚類、圖像分割、跟蹤任務,可應對相似但界限模糊的圖像處理應用。利用這種算法,研究人員將原始資料生成概率統(tǒng)計直方圖,通過相似度來判斷歸類具體的西夏文筆形。
這里僅僅是兩個具體應用案例,利用深度學習等前沿人工智能技術(shù)識別西夏文的應用還在不斷發(fā)展。
文獻與考古領(lǐng)域的人工智能應用
可能識別西夏文距離我們的日常生活還相對較遠,但推廣當整個人文社科領(lǐng)域,AI的應用可能就會從另一個角度***貼近我們的生活。
從近處來說,AI推動學術(shù)效率,可能會影響我們的學科配置、學術(shù)訓練甚至高等教育體系,從遠處來看,AI推動的進一步識別歷史與文獻的能力,是我們窺探自身過去,了解“中國”為何是“中國”的全新工具。
在我們沉浸于未來帶來的快感時,人工智能卻可能在歷史領(lǐng)域快速發(fā)揮它的價值。通過西夏文識別的例子,不難發(fā)現(xiàn)在文獻與考古這些社科領(lǐng)域當中,人工智能至少可以發(fā)揮以下幾種功效:
- 考古圖像的識別與歸檔,比如基于算法的文物識別、文物數(shù)據(jù)化、考古現(xiàn)場數(shù)據(jù)化。
- 文獻文本的識別與轉(zhuǎn)碼,比如原始文獻的文字識別讀取、文獻聚類、文獻數(shù)據(jù)化。
- 文獻數(shù)據(jù)庫的知識圖譜化與機器學習應用。比如學科文獻圖譜化、時代文獻圖譜化、科研項目數(shù)據(jù)圖譜化,以及基于知識圖譜訓練的人文社科領(lǐng)域智能體。
這一點尤其重要,想象力也最為充沛。就像金融、翻譯等領(lǐng)域很可能被AI替代一樣,文獻學與歷史研究領(lǐng)域大部分依賴考證、???、資料爬梳的工作,也完全可以被AI取代。
類似的人文領(lǐng)域與AI跨界還有很多,有些甚至涉及哲學與倫理層面的技術(shù)與人文互搏,以后我們會陸續(xù)介紹。
也許AI就像風,當它是一場風暴的時候,家家戶戶都會門窗緊鎖小心防護。但當它是清風徐來穿屋而過的時候,在我們不知覺間,AI就已經(jīng)無孔不入了。