語言是文化的有機(jī)組成部分，也是文化的載體，世界文明的多樣性在很大程度上表現(xiàn)為世界語言的多樣性。而在 21 世紀(jì)的今天，語言學(xué)家們顯然已經(jīng)不滿足于傳統(tǒng)的、對已知語言的研究。相反，許多科學(xué)家開始利用計算機(jī)技術(shù)，去探索已經(jīng)消失的、幾乎成為謎底的滅絕古老語言。
近日，麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室（Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory 簡稱 CSAIL）的研究人員就開發(fā)出一種計算機(jī)算法，旨在幫助語言學(xué)家破譯歷史上已消失的語言。
無法“谷歌翻譯”的古老語言
如今，世界上現(xiàn)存約有 7100 種語言。然而，古時存在的大多數(shù)語言都已不再使用，幾近滅絕。數(shù)十種已滅絕語言也被認(rèn)為是“未破譯”的語言，也就是說，我們對它們的語法（grammar）、詞匯（vocabulary）或句法（syntax）了解不足，也無法理解其文本的意思。
圖 | 世界語言分布地圖 2018
而研究這些“未破譯”的語言，不僅僅是出于學(xué)術(shù)上的好奇心。還是因為，不理解語言，我們就會錯過與講這些語言的人有關(guān)的一整套知識體系。不幸的是，大多數(shù)滅絕語言的相關(guān)記錄極少，因此，科學(xué)家無法使用谷歌翻譯之類的機(jī)器翻譯工具或AI算法來對其進(jìn)行解密。
而傳統(tǒng)的研究方法是，找出目標(biāo)語言的“相關(guān)”語言來作比較研究，例如同一語系或相似度較高的現(xiàn)存語言。然而，有些語言并沒有對應(yīng)的、已被深入研究過的“相關(guān)”語言，并且它們通常缺少諸如空格和標(biāo)點符號之類的傳統(tǒng)分隔符（想像一下，要解密出用這種語言寫出的文字該有多么令人頭禿）。
但是，CSAIL 的研究人員發(fā)明的新系統(tǒng)，已被證明能夠自動破譯消失的語言，且無需對其與其他語言的關(guān)系有深入的了解。他們還表明，該系統(tǒng)自身就可以確定語言之間的關(guān)系，并可以用它來證實最近的一項表明 Iberian 語言實際上與 Basque 語言無關(guān)的學(xué)術(shù)研究。
語言破譯：從文本到矢量的轉(zhuǎn)變
此研究由 MIT 教授 Regina Barzilay 牽頭，依賴于基于歷史語言學(xué)（historical linguistics)見解的幾項原則。其中一條原則是，一種給定的語言很少會直接添加或刪除整個音節(jié)，但是很可能會發(fā)生某些近似發(fā)音的替換。比如，母語中帶有“ p”發(fā)音的單詞可能會在其后代演變中變?yōu)?ldquo; b”，但是由于明顯的發(fā)音差異，變?yōu)?ldquo; k”的可能性則較小。
通過整合這些原則和其他語言學(xué)約束，Barzilay 等人的新算法學(xué)習(xí)將語言發(fā)音嵌入多維向量空間，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)計使他們能夠捕獲語言變化的相關(guān)特征，并將這些特征表達(dá)為計算約束（computational constraints）。
因此，它可以評估兩種語言之間的相似度。實際上，當(dāng)對已知語言進(jìn)行測試時，它甚至可以準(zhǔn)確地識別出該語言屬于哪個語系（language families)。例如英語、德語同屬于日耳曼語系。
不僅如此，算法生成的模型可以將古語言中的單詞進(jìn)行細(xì)分，并將其一一映射到“相關(guān)”語言中的對應(yīng)單詞上去。研究團(tuán)隊的最終目標(biāo)是使該系統(tǒng)僅僅使用幾千個單詞，就能夠破譯數(shù)十年來語言學(xué)家們都無法理解的古語言。
機(jī)器翻譯相關(guān)研究
實際上，這并非 MIT 首個使用計算機(jī)技術(shù)破譯已消失語言的研究。
早在 2010 年，Barzilay 就和其他合作者一起，開發(fā)出一個新的計算機(jī)算法，該算法在幾個小時內(nèi)就破解了古老的猶太語言烏加里特語（Ugaritic）。
除了幫助破譯“神秘的”八種左右古老語言外，這項工作還可以擴(kuò)大自動翻譯系統(tǒng)可以處理的語言數(shù)量。例如目前，谷歌翻譯支持 103 種語言，而破譯系統(tǒng)中使用的技術(shù)可以幫助其為數(shù)千種語言構(gòu)建詞典。
去年，Barzilay 等人也發(fā)表過一篇論文，文中使用改進(jìn)的計算機(jī)算法破譯了線形文字 B（Linear B，出現(xiàn)在公元前 1400 年左右）。他們說，“我們的翻譯腳本能夠以 67.3%的準(zhǔn)確率將線性文字 B 的同源詞轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的希臘語。據(jù)我們所知，該試驗是自動解讀線性文字 B 的第一次嘗試。”
在未來的工作中，該團(tuán)隊希望擴(kuò)展到將文本與已知語言的相關(guān)單詞相關(guān)聯(lián)的范圍之外，這種方法被稱為“基于同源的破譯方法”。
Barzilay 說：“例如，我們可以識別文本中涉及到的所有人或地點的信息，然后可以根據(jù)已知的歷史證據(jù)對其進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)查。這些實體識別（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 。”
參考資料：https://news.mit.edu/2020/translating-lost-languages-using-machine-learning-1021https://news.mit.edu/2010/ugaritic-barzilay-0630http://people.csail.mit.edu/j_luo/assets/publications/DecipherUnsegmented.pdfhttp://people.csail.mit.edu/bsnyder/papers/bsnyder_acl2010.pdf
