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。