人人都能解读象形文字！育碧“黑科技”研究项目公布

导语：今天，育碧公布了一个由谷歌TensorFlow提供技术支持的基于机器学习的研究项目，“象形文字首译”。该项目将简化人类历史上最古老的书面语言之一——象形文字的解读。 象形文字首译”项目介绍短片： 在《刺客信条：起源》重现克里奥帕特拉七世时期的埃及的

  今天，育碧公布了一个由谷歌TensorFlow提供技术支持的基于机器学习的研究项目，“象形文字首译”。该项目将简化人类历史上最古老的书面语言之一——象形文字的解读。

  象形文字首译”项目介绍短片：

  在《刺客信条：起源》重现克里奥帕特拉七世时期的埃及的过程中，这是也《刺客信条》系列游戏所探究的最古老的时期，育碧游戏研发团队意识到要揭开过去的秘密是一项非常艰巨的挑战，于是他们便开始思考现代科技是否能够帮助解决这一难题。解读象形文字一直以来都是一项依靠人工翻译并且非常耗时的工作。自发现罗塞塔石碑第一次帮助人们了解象形文字以来，已经过去了200多年。在与谷歌的紧密合作之下，育碧着手探索机器学习技术的潜力使每一个人都能理解象形文字的书面语言。

  埃及考古学家，哲学博士(索邦大学/魁北克大学蒙特利尔分校)Perrine Poiron表示：“‘象形文字首译’项目的潜力不仅仅在于大大节省了我们埃及考古学家的工作时间，它同样也为世上的人们打开了象形文字神秘的大门。”

  机器学习是一项被用于研发人工智能的技术，也就是让事物变“聪明”的技术。图像识别就是一个机器学习的经典范例，应用程序通过被告知哪些图片中包含对象、哪些没有的方式来学会识别这个对象。“象形文字首译”项目将运用这项技术来识别手工镌刻的象形文字，虽然从一个源头到另一个源头的所有象形文字都有着明显地不同，但通过这项技术能够认出这些我们知晓含义的独特文字。

  这个项目最重要的一步便是收集素材(象形文字中期其原始形态的图像资料)，以及多份千年前的样本或者过去已经被学者们识别并翻译过的象形文字。因此，育碧也倡议研究者和历史学家能够贡献一些素材以收集尽可能多的数据来创建最终的象形文字翻译器。

  “通过‘象形文字首译’这一开源项目，我们的目标是将我们所钟爱两大育碧元素‘历史’和‘科技’连接起来，”育碧“象形文字首译”项目协调员Pierre Miazga说道。

  《刺客信条：起源》将于10月27日登陆XboxOne、PS4 Pro、PS4以及PC平台。同时将登录于11月7日发售的全新主机Xbox One X。现在预购《刺客信条：起源》的玩家还将获得额外奖励任务——“首批金字塔的秘密”，探索建造首批金字塔背后的故事和其中隐藏的秘密。