中評社北京6月10日電／據光明日報報導，古文字，主要指中國商代晚期至秦代使用的漢字。二十世紀30年代，殷墟發掘出大量有字甲骨，證實了商王朝的存在，重塑了世界對中國古代文明的評價。近年，抄有《老子》《詩經》等內容的戰國竹書呈井噴式湧現。可以說，古文字是解讀中華文明基因的關鍵。
古文字研究與科技發展密不可分。紅外采集、高精度掃描等技術手段極大改善了資料條件，索引、搜索引擎、數據庫，為古文字研究提供了巨大助力。如今，AI技術蓬勃發展，當通過人工智能拼綴上第一片甲骨時，實現的不僅是技術突破，更是中華文明根脈的賡續與新生。
簡單來講，“破譯”古文字可分為兩步：一是識形，二是讀詞。即先認出古文字形體是什麼字，再判定其音義，弄明白它在文獻中的含義。如，先認出甲骨中“［圖1］”是“王”，再讀懂刻辭與商王有關。人工智能輔助古文字研究，就是要模仿人類專家的學習過程，進行“記字形”和“讀古書”的訓練。
目前對計算機而言，“認字形”十分艱難。機器學習面臨著諸多挑戰，包括圖像預處理結果不佳、標注樣本稀缺、字形實情極其複雜等。其中，“數據困境”是顯性瓶頸，古文字單字量低，有效樣本密度低，機器學習樣本不足。最近，我所在的課題組參與開發了“古文字線上書寫系統”，旨在收集專家書寫古文字的動態路徑，將古文字字形轉換成有順序、有方向的矢量線段，為訓練計算機識讀字形提供學習參考。
此前計算機識圖多從像素角度入手，受圖像質量、樣本量、字形複雜性等影響，特徵提取困難，識別率低。為了破題，我們課題組轉換了思路——並非讓模型分析靜態字形，而是通過動態路徑數據，捕捉專家的書寫順序和對字形結構的理解，幫助模型像人一樣“思考”如何書寫古文字。我們希望通過提取人類書寫古文字的動態特徵，將人的經驗轉換成可訓練的數據規則，從而彌補傳統方法在異體字處理上的缺陷，解決數據量不足等問題。
目前，我們的研究已進入初步試驗階段，錄入了12825條字形書寫數據進行前期測驗。眼下正在搭建機器學習的模型，相關代碼達到萬餘行，計算機累計運行時間超過400小時，模型迭代3個版本。從生成結果看已初見成效，計算機能成功模仿人類書寫的筆勢、筆順和大致輪廓，但在部件書寫的準確性、筆畫組合和構件位置關係上，仍有很大的進步空間。
例如甲骨文中“千”字有一類形體作“［圖2］”形，是在側視站立人形“［圖3］”的基礎上，在其腿部加一橫筆分化而來，其書寫順序一般是先寫出側視身體軀幹和手臂，再寫後加的一橫筆： |
