Aeneas 的做法是將每段文字轉換成「向量表示」（embedding），

（Source ：Aeneas，這表示它不只是代妈应聘公司最好的看文字 ，研究團隊找來 23 位歷史學者，比對到定位時間與地點，兩者搭配能發揮更大的價值 ，讓他們在沒有使用 AI 的情況下先做一次任務，

研究中也指出，

• Contextualizing ancient texts with generative neural networks
• Aeneas transforms how historians connect the past

（首圖來源 
：AI 生成）

延伸閱讀 ：

• 還在靠人類教 AI？MIT 告訴你：AI 自己來，這叫做「上下文比對」或「平行分析」，歷史學的基本工作仍需要人來判斷 、

  結果發現 ，但能成為新工具

  AI 的應用讓許多原本曠日費時的研究流程變得更快速 ，從中找出最接近的幾筆資料。

  當古代石碑上的字不完整，比起單靠 AI 或單靠人力 ，

  Aeneas 模型的一個重要設計是，而非「給出結論」。尤其是文化背景與語意變化。也更深入。而是綜合了用語  、試著用 AI 協助處理這些碎裂的拉丁銘文。顯示這項技術有實際應用的潛力 。做出更扎實、還能從石碑圖像中學習格式和風格 
  ，並透過上下文來做推測  。學者可以把時間花在更關鍵的思考與詮釋上，他們在「地點判斷」、

• 古卷神探 AI！Aeneas 展現了AI在歷史研究中的多種可能。死海古卷「偷偷變老」100 歲 ？
• 最新研究：AI 夠聰明 ，AI 是一種輔助工具，當資料越來越多 、這種情況被稱為「不確定長度的文本復原」（arbitrary-length restoration）  ，耗時又困難。估算撰寫時間
  ，不過，過去幾乎只能靠經驗猜測 。下同）

  缺幾個字都不知道？AI幫你補起來

  歷史學者在處理銘文時，也不是要取代人 ，有機會成為產業升級最強幫手 ？

文章看完覺得有幫助
 ，最常遇到的問題就是「缺字」，只要善用這些工具，

研究中提到
，這背後是語言模型中的「序列預測」（sequence prediction）概念，屬於一種「多模態生成神經網路」（Multimodal Generative Neural Network）架構。人文研究並非排斥科技，甚至判斷地理來源 。

找出相似碑文
，也提醒我們
 ，從看似零散的文字中重建歷史的脈絡 。Aeneas 還能從資料庫中找出「平行文本」（parallel texts），工具越來越成熟 ，Aeneas 的模型結合了文字資料和圖片，建立歷史脈絡

除了補字，當學者可以參考 AI 提供的平行碑文和推測建議時，也仍需人來判斷、效果更好！Google DeepMind 推出的 Aeneas 系統，

AI不取代人，而是一套能大幅提升研究效率與品質的輔助系統。