作者：李春桃（吉林大學(xué)考古學(xué)院古籍研究所教授，“人工智能識別古文字形體軟件系統(tǒng)研發(fā)與建設(shè)”項目負(fù)責(zé)人）

　　人工智能已經(jīng)參與到人們的生活、工作、學(xué)習(xí)等諸多方面，科研工作同樣如此。古文字專業(yè)雖然屬于傳統(tǒng)學(xué)科，卻與人工智能技術(shù)十分契合。相較于人文學(xué)科中的許多專業(yè)，古文字考釋更為客觀，其研究結(jié)論具有唯一性，研究過程也遵循一定的規(guī)律，在人文學(xué)科中最接近自然科學(xué)，這符合人工智能技術(shù)的工作原理。

　　那么，人工智能的哪些技術(shù)能夠輔助古文字研究？之前需要人力完成什么工作？學(xué)界目前又做到了什么程度？本文便擬談?wù)勥@些內(nèi)容。

　　古文字形體系聯(lián)圖譜

　　就古文字考釋而言，人工智能可以提供的幫助是多方面的。著名古文字學(xué)家唐蘭先生曾將古文字的考釋方法總結(jié)為形體對照法、推勘法、偏旁分析法與歷史考證法。人工智能中的圖像識別、自然語言處理、知識圖譜等技術(shù)正可與這幾種方法相互對應(yīng)。

　　形體對照法是把不同材料中的古文字形體加以比較、對照，利用已識字來考證未釋形體。這種方法需要研究者能夠熟記大量古文字形體，如此才能把不同材料聯(lián)系起來。而人工智能識別利用的是深度學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺技術(shù)和算法，只要提供足夠多的古文字形體來訓(xùn)練模型，就能實現(xiàn)識別功能。記憶方面，數(shù)以百萬計的文字形體總量，人腦只能記住其中很小的一部分，而智能模型卻可以全面覆蓋，能力更為強(qiáng)大，識別推薦結(jié)果會給專家以有效提示。

　　推勘法是將出土材料與文獻(xiàn)中的記載進(jìn)行對勘，尋繹文義，進(jìn)而破解未釋形體。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的使用，尤其是2018年谷歌公司開發(fā)的BERT預(yù)訓(xùn)練模型在自然語言處理領(lǐng)域的大規(guī)模使用，近年來，自然語言信息處理技術(shù)發(fā)展迅速，在命名實體識別、語義關(guān)系等方面有重大提升。經(jīng)過足夠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型能夠具有普通人甚至專家一般的能力。舉一個通俗易懂的例子，假設(shè)“過節(jié)了我們煮△▽吃”一句中的“△▽”二形是未釋字或殘損字。如果要考證這兩個形體，經(jīng)過訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型可以給出備選答案，如“餃子”“湯圓”“粽子”等相符合的詞語。因為有“過節(jié)”限定，所以“白粥”等普通熬煮食物不會被推薦；因為有“煮”字限定，“月餅”等非熬煮食品不會被推薦。深度學(xué)習(xí)模型完全能夠捕捉語句里面關(guān)鍵字詞的文意。對于例子中的這句話，普通人也能給出正確的判斷方向。但是如果面對的是古文字材料，情況就不同了，因為多數(shù)人對古代漢語并不熟悉，即使專業(yè)學(xué)者也無法熟記大量的古代語料。所以，我們可以利用出土文獻(xiàn)的釋文數(shù)據(jù)和傳世古書的記載來訓(xùn)練語言模型，從而在研究過程中利用模型圈定待釋字的目標(biāo)范圍，有時甚至能夠鎖定正確答案，這能給予專家極大的幫助。

　　偏旁分析法是通過分析、識別偏旁來考釋古文字。歷史考證法是根據(jù)不同時期形體的特征及演變規(guī)律來考釋古文字。人工智能知識圖譜技術(shù)與這兩種方法相關(guān)。知識圖譜是描繪實體之間關(guān)系的智能網(wǎng)絡(luò)，能夠整合部件、字形、詞義幾個層次的古文字知識。可以根據(jù)文字偏旁系聯(lián)圖譜，從而展示出那些具有相同偏旁的文字及對應(yīng)形體；知識圖譜也具有挖掘文字演變規(guī)律的潛力，進(jìn)而為專家提供幫助。可見，在古文字研究過程中，人工智能技術(shù)可以從多個維度為專家提供輔助。

　　當(dāng)然，隨著戰(zhàn)國竹簡的公布，古文字的考釋方法也發(fā)生了變化，通過破解通假關(guān)系找到文字所代表的“詞”顯得尤為重要。這就需要專家做好通假現(xiàn)象標(biāo)注，經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練使模型具有通假語感。但是面對以往從未出現(xiàn)過的通假用例，模型是無能為力的，所以還需要音韻學(xué)家介入，從通假規(guī)律等角度進(jìn)行研究，讓模型同時掌握通假條件所需要的“實例”和“規(guī)律”。

　　筆者認(rèn)為，人工智能與古文字結(jié)合可分成三個階段：第一階段是人工塑造模型。古文字專家需要整理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括資料釋文、圖版切字、字形拆分、屬性標(biāo)注等等；計算機(jī)專家利用這些數(shù)據(jù)完成功能實現(xiàn)。這一階段費時費力，最為艱苦。第二階段是人工智能利用已經(jīng)實現(xiàn)的技術(shù)為專家提供輔助。這有可能是省時省力的資料對勘，有可能是思考方向的積極引導(dǎo)，也有可能是研究結(jié)果的智能推薦。此階段專家也會針對智能技術(shù)的不足進(jìn)行完善。第三個階段就是人工智能的獨立判斷，它可以綜合以上所有方面給出問題的答案。目前在這一領(lǐng)域的研究，學(xué)界似乎尚處在第一階段。

　　以上重點談了人工智能與古文字考釋的關(guān)系。事實上，人工智能在其他方面也能給研究者提供幫助，如甲骨綴合、甲骨文分組分類、青銅器斷代、竹簡編聯(lián)等等。可以預(yù)見，將來人工智能技術(shù)會在更多方面為古文字研究提供幫助。人們常說，古文字學(xué)是一門古老而又年輕的學(xué)問。由于人工智能技術(shù)的介入，古文字學(xué)的“年輕”也體現(xiàn)在研究的方法上，可以與最新的科技相互結(jié)合。相信新的研究資料與新的研究方法能讓古文字學(xué)一直年輕且充滿活力。

　　《光明日報》（ 2022年10月30日 05版）