4月20日，是联合国定下的“中文日”。每年的这一天，联合国都会举办各种中文推广活动，让世界各地的人都能体验中文的魅力。
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而中文的故事，还要从甲骨文说起。
甲骨文是中国现存最早的文字，最早的甲骨文可以追溯到商朝晚期（约公元前1200年），它的发现将中国信史向上推进了约1000年，可以解读出大量珍贵信息。
然而，甲骨文研究是一项极度消耗人力的工作。
全世界目前已发现的殷商甲骨文不到5000字，真正被释读出来的字数仅在1500-2000字之间。在“先秦史研究室”网站上，学者们会公布最新的甲骨文校重、缀合结果，依靠人力，一年只能更新几十组。甲骨文的整体研究工作往往被基础资料整理所困，推进困难。
首都师范大学甲骨文研究中心的莫伯峰教授团队，联合微软亚洲研究院武智融研究员，希望用人工智能找到甲骨文难题的另一个解法。
“校重”难题
1899年，金石学家王懿荣用龙骨熬药时，发现龙骨上刻着一些“符文”。因为对古文字颇有研究，他辨认这不是单纯的划痕，而是一种远古时期的文字，随即把它们收藏了起来。在殷墟甲骨被科学挖掘以前，经历了多年的私人挖掘、倒卖，因此流散到了很多地方。
从甲骨文首次被发现至今，出土的甲骨实物约有15万片。这些甲骨在不同的人手中流转，留下了多张拓本图像，这些对同一片甲骨的不同拓本被称为“重片”，是解读甲骨文的重要材料。
不同时期的拓片，外观差距很大｜微软亚研院
甲骨重片数量繁多，质量参差不齐，整理和校对重片成了一项重要的基础工作，被称作“校重”。多年来，校重依靠学者靠肉眼和经验一一对照，费时费力。正如《甲骨文合集补编》前言中所述：“这种对重、选片的工作，其烦琐、费工是局外人难以想象的。”
到了今天，大多数拓本图像已经数字化，一个新想法应运而生：人工智能是不是可以为校重工作加速？
难题的另一种解法
微软亚洲研究院的武智融一直在寻找一个好课题。毕业后，他专注于研究视觉方面的自监督模型，了解到甲骨文研究的困境后，他感到豁然开朗：“甲骨文既是文字，又是图像，比一般的多模态研究更有趣。”
一开始，他想研究甲骨文释读，但之后武智融发现，想要释读甲骨文，就得先把校重工作做好。
在武智融看来，校重工作天然就适合机器来做。判断一张拓片是不是重复的，理论上需要把它和现存的重片都比对一遍。随着时间流逝，甲骨不仅会模糊，还会破裂成小块，一些不完整的拓片让校重工作更难。
B（局部）和 A（整片）是重片，C（局部）和A（整片）是重片，不能断定B和C就一定是重片。这种情况下，基于全局特征来计算两张拓片相似度的办法就不奏效了。
于是武智融决定从局部下手：如果两张拓片的多个“点与点”之间能够精准地对应上，便能断定它们很大程度上为重片。
尽管字迹模糊，但每个字的关键点仍然可以对应｜微软亚研院
武智融训练了一套自监督学习的深度神经网络算法——甲骨文校重助手 Diviner。
自监督学习与监督学习的区别，在于模型在训练时是否需要人工标注的标签信息。所谓监督学习，是利用大量的标注数据来训练模型，使模型基于标记的输入和输出数据进行推理，而自监督学习是让模型自己来寻找规律进行分类。
武智融先尝试用监督学习的方式训练，但发现这种方式并不适用甲骨文校重。首先，重片的形状差异大，模型很快就被搞迷糊了，其次，监督学习需要人工标注大量的数据，而甲骨文的数据没有那么多。
于是武智融决定把这个工作交给模型自己去解决：人类更擅长给出基于整体的、甚至主观“微妙”的判断，如果是循着规律的密集排查，机器的效率远在人之上。
因为岁月的侵蚀和多次流转，甲骨的不同拓本可能会有粗细之差，为了让模型学会自己寻找重片，武智融先人工模拟出一些甲骨文可能发生的变化，例如变粗、变细、变模糊，为其加随机噪音和旋转。通过这种方式让模型明白，不管是粗是细，只要关键点位能一一对应，就是同一个字，这样一来，模型的识别能力就不受拓片的清晰度、对比度、噪音、旋转等外界因素的影响。
变粗变细变模糊，都是同一个字，对人类来说很简单的道理，机器却不一定学得会｜微软亚研院
当然，基于局部匹配的方法能行得通还有很重要的一个原因：来自于同一块甲骨的重片，文字大小是不会变动的。武智融将每张拓片分割成能承载足够信息，又尽可能小的方格，哪怕重片是破碎的，也可以对应得上。
新模型的比对效率甚至高于他的预期。
将18万幅数字化拓本输入Diviner之后，模型发现了大量甲骨重片，不仅复现了专家过去所发现的数万组重片，而且经过初步整理，已发现了三百多组未被前人发现的校重新成果。
给人类专家做助手
Diviner成果已经在对专家工作产生实质性的帮助。
Diviner新发现的重片，补齐了一些没有拓全的拓本，一些时间久远字迹模糊的拓本也被清晰的重片替代。过去的很多疑惑都被解决了，专家们如获至宝。
Diviner还可以直接帮助“缀合”。缀合的目的是将一些支离破碎的甲骨，拼接成一个更完整的甲骨，复原整片甲骨的信息，有助于完整性地解读史料。
人工对Diviner的结果再次验证，从反馈来看，Diviner的“查重”准确率能接近97%。这将鼓励更多机构甚至个人将其私藏的甲骨文拓本拿出比对，供学术界讨论研究。
很多团队在尝试用人工智能技术帮助甲骨文的研究、传播，他们有人做甲骨文翻译，也有人做“认识甲骨文”小程序，但还是那个老生常谈的问题，人机协作中，机器如何辅助好人类专家。
武智融举了个例子。
甲骨文最初的目的是记录占卜。占卜者将龟甲炙烤后，通过出现的裂纹的长短、粗细、隐现来判断吉凶、成败，并将占卜的内容和结果刻在卜兆的近处，即为卜辞。
武智融和莫伯峰教授交流时才知道，卜兆在拓片上是模糊不清的，判断卜兆信息的位置高度依赖专家经验。
人工智能能帮人类专家做数据、资料的恢复工作，但只有专家学者才知道“一是一横，二是两横，三是三横，四是四横，一横之差，看似相似度非常高，阐释出来的意义却全然不同”。
人工智能技术如何才能对甲骨文研究产生直接且具体的推动作用？随着Diviner项目的进程，他开始更好地理解这个议题。
Diviner还能有其他延伸用途吗？
“有一次，同事开玩笑说，也许未来这套算法可能用于指纹识别，对刑侦有帮助也不错。”武智融笑了笑说。
注：文章中用到的拓本来自四本甲骨著录书。①《甲骨文合集》②《甲骨文合集补编》③《上海博物馆所藏甲骨文字》④《殷虚书契续编》
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