用科技的力量延續人類的文明。
技術也許並不總是指向未來的，它有時還可以回頭看看歷史。這是 Google Arts & Culture 最為擅長的。7 月 15 日，恰逢 Rosetta Stone（羅塞塔石碑）出土紀念日，GAC 上線了名為 Fabricius 的機器學習工具。
羅塞塔石碑刻有古埃及國王托勒密五世登基的詔書，以古埃及象形文、埃及草書、古希臘文三種語言版本來呈現。三種語言的對照成為破譯象形文字的關鍵，後來有學者發現，一直被認為是用形表義的象形文字也具有表音作用。羅塞塔石碑上的銘文是學者第一次接觸到象形文字的翻譯，對於解讀古埃及語言和文化具有里程碑意義。
在羅塞塔石碑出土的 221 年後，即便不是那一小撮博古通今的學者，我們也有機會接觸到這一古老的文明。
用象形文字跟朋友聊天Fabricius 提供三個主要功能：學、玩和研究。
在學的部分，Fabricius 為我展示了類似「小刀」的象形文字，並且給我繪製的「作品」打分，之後提示我這個象形文字實則代表古埃及用來當作書寫材料和製造船隻的蘆葦。
Fabricius 稱理解象形文字最簡單的方法就是將他們想象成古埃及的表情符號，所以 Fabricius 最好玩的功能就是將當下年輕人常用的 emoji 和文本（英文）翻譯成最相近的象形文字，並且通過社交媒體發送給好友。
比如「大哭」emoji 對應的是「一隻眼睛三行淚水」，「yeah」對應的象形文字比較原始，兩根突兀的手指少了現代 emoji 的俏皮感。所以 Fabricius 也友情提示，「將笑臉翻譯成象形文字是一件有趣的事情，但是在學術上也許並不正確。」這就意味着 Fabricius 所承擔的角色不是另一款 Google Translate。
很長一段時間裏，研究象形文字的學者並沒有什麼簡便的方法。Fabricius 是從實驗性的設想開始，「如今的技術可以用來輔助解碼語言嗎？」GAC 聯合麥考瑞大學埃及學中心，Psycle Interactive，育碧（Ubisoft）（遊戲《刺客信條》將背景設在了古埃及）在兩年的努力之後將這一設想變為現實。
Fabricius 使用 Google Cloud 的 AutoML Vision 創建了一個機器學習模型預判和識別象形文字，藉助這樣的機器學習技術，學者可以大大減少交叉參考和驗證資料的時間。這個首個基於機器學習解碼埃及象形文字的數字工具已經在 Gtihub 上開源發佈。
利物浦大學埃及學高級講師 Roland Enmarch 説道，Fabricius 雖然令人印象深刻，但是還沒有到取代古代碑文專家的地步，「因為象形文字是手工製作的，隨着時間推移圖形細節有所差異，每個雕刻師之間也有所差異。」
但是其最有價值的部分在於為學者研究這一古老語言提供了新的途徑。
通往多元文化的窗口李飛飛此前表示，人工智能、機器學習仍然是一個進入門檻高的領域，需要大量專業知識和資源。AutoML Vision 允許用户無需精通機器學習，使用自己的圖像定製圖像識別模型。把前沿技術與現實、人文和藝術連接起來，Google 做了許多類似的嘗試。GAC 大多承擔了這樣橋樑的角色。
比如在去年穀歌開發者大會期間，GAC 展區內系統運用 PoseNet 模型依據識別的參觀者的身體姿態，在大屏幕上實時展示對應的不同形態和花紋的瓷瓶。
GAC 最近也上線了三個專題展覽，包括破譯古埃及象形文字、埃及學與科學、探索 Fabricius 工作台（Fabricius 解碼象形文字的教學視頻）。諸如此類，GAC 一直在擴充「線上博物館」的資源庫，從凡爾賽宮到四川博物院，通過將世界各地的實體博物館搬到線上，Art Camera 將捕捉的上千萬張特寫鏡頭拼成擁有 10 億像素超高分辨率圖像，讓「雲遊客」欣賞到在現實中肉眼無法捕捉的細節。
這還不算完，用户使用 Art Selfie 自拍功能，就能在眾多名畫作品中找到與自己匹配度最高的人物肖像。用技術手段不僅探索未知的世界，還能走近幾近消失的歷史文化，或許才是用科技致敬人類文明最好的方式。
本文作者：沈知涵
圖片來源：Google Arts & Culture