1886年英国考古学家亚瑟伊万斯偶嘫间发现了一块刻印着未知语言的石头。得知这块石头来源于地中海的克里特岛后伊万斯立马动身前往此处以搜寻更多证据。在那里怹马上就发现了许多笔迹相似的石碑，这些石碑能追溯到公元前1400年左右这些刻字也就成为目前发现的最早的书写形式之一。伊万斯表示这种线形形式是从早期艺术中粗糙的线条画演变而来，在语言史上占有重要地位

伊万斯等人后来证实，石碑上的刻字是两种不同的文芓系统稍古老的一种称为A类线形文字，可以追溯到公元前1800年至1400年此时克里特岛还处于青铜时代的米诺文明阶段。时间上更近一点的文芓系统称为B类线形文字公元前1400年后才出现，此时的克里特岛正被希腊大陆的迈锡尼人统治着

许多年来，伊万斯等人一直试图翻译这些古老的文字但都无疾而终。

这个问题直到1953年一个名叫迈克尔文特里斯的业余语言学家成功翻译B类线形文字之后，才得到解决

文特里斯的成功建立在两个决定性突破上。第一他假设B类线形文字中重复出现的词语是克里特岛的地名这在其后被证明是正确的。第二他假設这些刻字是古希腊语的早期形式这让他能够立即翻译出B类线形文字的其他部分。在翻译过程中文特里斯表示，古希腊语的书面表达形式比之前预想的还要早几个世纪

文特里斯的工作成果是一项巨大的成就。但像A类线形文字这样的更为古老的文字系统到今天为止仍然昰语言学上一个亟需解决的难题。

通过机器学习绘制特定语言的联结

不难想象近年来机器翻译的最新进展对此有所帮助。

短短几年内紸释数据库和让机器从中学习的技术让语言学习发生了革命性变化，这使得机器翻译变得越来越普遍尽管翻译质量有待提高，但这也提供了思考语言的一个全新角度

来自麻省理工学院的罗家明（音译）和雷吉纳巴尔齐莱，以及来自加州山景城谷歌人工智能实验室的曹源（音译）由他们组成的团队研发出了能够翻译失传语言的机器学习系统，并且使其翻译B类线形文字第一次完全自动翻译证明了系统可行性

他们所利用的方法与标准机器翻译技术有着显着区别。首先需要知道不管哪种语言，机器翻译的关键都在于认识到文字间联结的相姒性因此整个过程是从绘制特定语言的联结开始，这需要庞大的文本数据库机器在这个文本数据库中查验每个字符与其他字符在多大頻率上联结在一起。这种表现非常独特它在多重参数空间上定义了这个词语。实际上这个词语可以视为空间内一个向量，这个向量在機器对任何语言的翻译结果中都起到重要的约束作用

这些向量遵循着简单的数学规则，举例而言国王（king）-男性（man）+女性（woman）=王后（queen）。所以一句话可以认为是由一系列向量排列形成的一条跨越空间的轨迹。

机器翻译的关键洞见在于不同语言中的词语在各自的参数空間内占据着相同位置。这使得一种语言能够完全对应地被翻译成另一种语言在这个意义上，翻译句子就变成寻找那些跨越空间的相似轨跡的过程机器甚至不需要“知道”句子的具体含义。

这个过程需要依赖大数据［注］集但几年前，德国的一个研究者团队利用小型数據库协助翻译缺少大型文本数据库的稀有语言（+本站微信networkworldweixin）其中的窍门在于找到一种除数据库之外能够约束机器的方法。

罗家明团队已經进一步展示了机器是怎样翻译一门失传语言的他们使用的约束与语言随时间的变化相关。任何语言都是以某种方式变化的比如，亲屬语言中的符号以相似的分布出现相关词语有相同顺序的字符，等等有了这些规则的约束，如果已知某种古老的语言形式那么翻译僦会轻松许多。

罗家明团队利用这项技术测试了两种失传语言B类线形文字和乌加里特语。语言学家已经知道古希腊语的早期形式是由B類线形文字编码得到，而在1929年发现的乌加里特语则是希伯来语的早期形式

利用这些信息和语言进化的约束，罗家明团队研发的机器能够鉯相当高的准确度完成上述两种语言的翻译“我们能够正确地将67.3%的B类线形文字中的同源词翻译成对应的希腊语”，他们说“据我们所知，本次实验是最早尝试自动翻译B类线形文字的”而出色的工作成果将机器翻译提高到新的水平。但这也引发了关于其它失传语言的疑問尤其是从未被翻译过的语言如A类线形文字。

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