“超能力般的发现：2024年AI带来的意外启示”

摘要：人工智能的进步正在揭示古老知识和推动科学研究的发展。赫库兰尼姆卷轴因其脆弱性未曾被完全解读，然而，2023年研究人员利用人工智能和高分辨率X光成功解码了超过2000个字符，揭示了自公元79年维苏威火山喷发以来的古文献。这一过程的挑战在于如何清晰区分墨水与碳化纸

人工智能的进步正在揭示古老知识和推动科学研究的发展。赫库兰尼姆卷轴因其脆弱性未曾被完全解读，然而，2023年研究人员利用人工智能和高分辨率X光成功解码了超过2000个字符，揭示了自公元79年维苏威火山喷发以来的古文献。这一过程的挑战在于如何清晰区分墨水与碳化纸草。2024年，诺贝尔委员会表彰了约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿在机器学习方面的贡献，进一步提升了人工智能在科学界的认可度。AI工具的使用显著增加，超过一半的科学家认为其对研究至关重要。同时，AI也在动物沟通和考古学领域取得进展，特别是在识别抹香鲸的点击声和发现新的纳斯卡地画方面，展现了其在复杂数据解析中的巨大潜力。

CNN的Wonder Theory科学通讯邀请读者探索宇宙，展示引人入胜的发现和科学进展。赫库兰尼姆卷轴作为古老的文物，由于其脆弱的状态，至今大部分未曾开启，其内容几乎无法辨认。这些焦黑且脆弱的卷轴如今得益于人工智能的进步而得以解读。2023年，一组研究人员成功利用人工智能和高分辨率X光解码了超过2000个字符，揭示了自公元79年维苏威火山喷发以来幸存的纸草文献中的完整段落。这些非凡的文物来自于一个被认为是尤利乌斯·凯撒岳父居住的遗址，为我们提供了古罗马和古希腊的宝贵一瞥。维苏威挑战赛由计算机科学家发起，旨在加速解读过程，目标是在2024年底之前解锁四个卷轴的90%。主要挑战在于如何虚拟展平卷轴，并区分黑色墨水与碳化纸草，以使希腊文和拉丁文的书写可读。肯塔基大学的计算机科学教授布伦特·西尔斯强调，人工智能提升了墨水证据的可见性，这些证据被卷轴复杂的层次所掩盖。

在2024年，诺贝尔委员会承认人工智能在科学领域的发展和应用，为约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿在机器学习方面的开创性贡献颁发了物理学奖，从而使人工智能的认可度迅速上升。人工智能这一常被误解的术语，旨在模拟人类认知功能，以解决问题和完成任务。它包含各种计算技术，利用数据集训练机器学习算法，以识别模式并提供预测。尽管它对科学发现产生了变革性的影响，但人工智能也存在风险，尤其是在招聘和执法等领域，历史数据可能会延续偏见。自2015年以来，科学研究的格局发生了显著变化，使用人工智能工具的同行评审论文数量大幅增加。根据《自然》杂志对1600名科学家的调查，超过一半的受访者认为人工智能工具对其研究实践“非常重要”或“必不可少”。然而，英国皇家学会对许多人工智能工具的不透明性表示担忧，这可能会妨碍基于人工智能的研究的可重复性。尽管如此，西尔斯将人工智能视为一种强大的工具，认为在明智使用的情况下，能够产生显著的成果。他将用于维苏威挑战赛的人工智能形容为一种超能力，能够揭示数据中人眼无法察觉的洞见。

除了古代文本，人工智能还在推动我们对动物沟通的理解，尤其是在深海之中。研究人员早已认识到抹香鲸发出的点击声在节奏和韵律上各不相同，但其含义仍然难以捉摸。机器学习使科学家能够分析来自加勒比海约60只抹香鲸的近9000个点击序列，可能为人类与鲸鱼的沟通铺平了道路。通过研究这些代码的时机和频率，出现了先前未被发现的模式，类似于人类语言的语音学。与此同时，在陆地上，人工智能正在彻底改变考古遗址的搜索，尤其是在秘鲁的纳斯卡沙漠。由山形大学的酒井正人领导的研究团队，利用430个已知纳斯卡符号的高分辨率影像训练了一个物体检测的人工智能模型。在2022年9月至2023年2月期间，他们测试了该模型的准确性，最终识别出了303个新的具象地画，几乎是先前已知数量的两倍。尽管该模型存在不足，建议在629平方公里（243平方英里）的广阔区域内存在47000个潜在遗址，但这凸显了人工智能在提升考古发现，尤其是在艰难地形中的潜力。