麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory，CSAIL）的研究人員最近開(kāi)發(fā)出了一種新的計(jì)算機(jī)算法，可以幫助語(yǔ)言學(xué)家自動(dòng)破譯歷史上消失已久失的古語(yǔ)言。

官方指出，該系統(tǒng)能夠自動(dòng)破譯已消失的語(yǔ)言，且無(wú)需對(duì)這一語(yǔ)言與其他語(yǔ)言的關(guān)系有深入的了解。他們還表明，該系統(tǒng)自身就可以確定語(yǔ)言之間的關(guān)系，并可以用它來(lái)證實(shí)最近的一項(xiàng)表明 Iberian 語(yǔ)言實(shí)際上與 Basque 語(yǔ)言無(wú)關(guān)的學(xué)術(shù)研究。

CSAIL 方面稱(chēng)，最近的研究表明，大多數(shù)曾經(jīng)存在過(guò)的語(yǔ)言已經(jīng)不再被使用。其中有數(shù)十種已滅絕語(yǔ)言也已被認(rèn)為是“未破譯”的語(yǔ)言。這就意味著，大眾對(duì)它們的語(yǔ)法（grammar）、詞匯（vocabulary）或句法（syntax）都了解不足，也無(wú)法理解其文本的意思。

而研究這些“未破譯”的語(yǔ)言，除了是出于學(xué)術(shù)上的好奇心。還在于，不理解語(yǔ)言我們就會(huì)錯(cuò)過(guò)與講這些語(yǔ)言的人有關(guān)的一整套知識(shí)體系。然而不幸的是，大多數(shù)滅絕語(yǔ)言的相關(guān)記錄都非常的少，導(dǎo)致科學(xué)家無(wú)法使用谷歌翻譯之類(lèi)的機(jī)器翻譯工具或 AI 算法來(lái)對(duì)其進(jìn)行解密。

因此，此次 CSAIL 團(tuán)隊(duì)推出這一新算法的最終目的就是，旨在只用幾千個(gè)單詞，就可以破譯語(yǔ)言學(xué)家?guī)资陙?lái)難以理解的失傳語(yǔ)言。

本次研究由 MIT 教授 Regina Barzilay 牽頭，依賴(lài)于基于歷史語(yǔ)言學(xué)（historical linguistics）見(jiàn)解的幾項(xiàng)原則。例如，語(yǔ)言通常僅以某些可預(yù)測(cè)的方式發(fā)展。具體表現(xiàn)為：一種給定的語(yǔ)言很少會(huì)直接添加或刪除整個(gè)音節(jié)，但是很可能會(huì)發(fā)生某些近似發(fā)音的替換。像母語(yǔ)中帶有“p”發(fā)音的單詞就可能會(huì)在其后代演變中變?yōu)椤癰”，但是由于明顯的發(fā)音差異，變?yōu)椤発”的可能性則較小。

通過(guò)整合這些原則和其他語(yǔ)言學(xué)約束，Barzilay 和 MIT 博士生 Jiaming Luo 開(kāi)發(fā)了一種解密算法，該算法可以處理可能的轉(zhuǎn)換的巨大空間以及輸入中引導(dǎo)信號(hào)的稀缺性。該算法學(xué)習(xí)將語(yǔ)言聲音嵌入多維空間，在該多維空間中，相應(yīng)矢量之間的距離反映了不同發(fā)音的差異。這種設(shè)計(jì)使他們能夠捕獲語(yǔ)言變化的相關(guān)模式，并將其表達(dá)為計(jì)算約束（computational constraints）。生成的模型可以將古代語(yǔ)言中的單詞進(jìn)行細(xì)分，并將其映射到相關(guān)語(yǔ)言中的對(duì)應(yīng)單詞。

該項(xiàng)目建立在 Barzilay 和 Luo 去年寫(xiě)的一篇論文的基礎(chǔ)上， 這篇論文解密了已滅絕的 Ugaritic 和 Linear B 語(yǔ)言，后者以前需要數(shù)十年的時(shí)間才能被人類(lèi)解碼。但是，兩個(gè)項(xiàng)目之間的主要區(qū)別在于，該團(tuán)隊(duì)此前就已經(jīng)知道這些語(yǔ)言分別與希伯來(lái)語(yǔ)和希臘語(yǔ)的早期形式有關(guān)。

新算法可以推斷語(yǔ)言之間的關(guān)系，這是語(yǔ)言解密中的最大挑戰(zhàn)之一。該算法可以評(píng)估兩種語(yǔ)言之間的相似度，當(dāng)對(duì)已知語(yǔ)言進(jìn)行測(cè)試時(shí)，它甚至可以準(zhǔn)確地識(shí)別出該語(yǔ)言屬于哪個(gè)語(yǔ)系（language families）。不僅如此，算法生成的模型可以將古語(yǔ)言中的單詞進(jìn)行細(xì)分，并將其一一映射到“相關(guān)”語(yǔ)言中的對(duì)應(yīng)單詞上去。

在未來(lái)的工作中，該團(tuán)隊(duì)希望擴(kuò)展到將文本與已知語(yǔ)言的相關(guān)單詞相關(guān)聯(lián)的范圍之外，這種方法被稱(chēng)為“基于同源的破譯方法”。其表示，“例如，我們可以識(shí)別文本中涉及到的所有人或地點(diǎn)的信息，然后可以根據(jù)已知的歷史證據(jù)對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)查。這些實(shí)體識(shí)別（entity recognition）方法如今已廣泛用于各種文本處理應(yīng)用程序中，并且具有很高的準(zhǔn)確性。但是關(guān)鍵的研究問(wèn)題在于，在沒(méi)有任何古代語(yǔ)言訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，這項(xiàng)任務(wù)是否可行？ ”
責(zé)編AJX