该论文称,要了解古代文明的前史,前史学家会研讨古人直接书写在资料(如石头、陶器或金属)上并留存至今的的铭文。但是,许多铭文都在曩昔的前史中受到了损坏。这些文本难以辨认,书写时刻也不确认。研讨文本的专家称为铭文学家,他们能重建缺失文本,但传统手法非常复杂并且极为耗时。
论文通讯作者、英国人工智能企业DeepMind亚尼斯·阿塞尔(Yannis Assael)和意大利威尼斯大学西娅·索默斯菲尔德(Thea Sommerschield)及其搭档,为战胜当下铭文学的约束,测试了一种深度神经网络(名为Ithaca,伊萨卡),这种人工智能受训恢复、定年和定位古希腊铭文。他们发现,伊萨卡独自使用于恢复受损文本时可到达62%的准确率,在前史学家使用时可达72%的准确度。并且,伊萨卡还能帮忙确认铭文的书写方位和时刻;在试验中,它能以71%的准确度判别这些铭文的原始方位,判定年代与前史学家提出的规模相差少于30年。