“計算古文字學”正在路上

儘管甲骨文常讓人想到“古老”二字，但在甲骨文的研究歷程中，各種前沿科技的運用屢見不鮮，併為甲骨學進步作出了很大貢獻。甲骨學與計算機的結合就是這樣的例子。早在20世紀80年代，甲骨文字的計算機編碼研究就已展開，通過創建專門的字庫、設計專用的輸入法，甲骨文得以進入數字空間。20世紀90年代開始，兩岸三地的甲骨文數據庫次第興起，各具特色的數據庫不僅豐富了甲骨文的信息存儲和管理方式，也促使甲骨文研究模式開始從紙質化向電子化轉變。這些基礎性先導工作，既是在甲骨學和計算機之間搭建了一座橋樑，同時也昭示了學科協同的無限可能。

近年來，人工智能技術突飛猛進，推動甲骨學與計算機深度結合。人工智能使得計算機功能更強大，與甲骨學結合的領域更多樣化，湧現了一批引人注目的成果。比如，利用計算機綴合甲骨，早在20世紀70年代，便有學者發文探討其可行性。受當時算力和算法的限制，一直難以取得實際效果。而隨着人工智能技術的介入，近年來，已有多家機構實現了突破，這一設想終於成為現實。再比如識讀甲骨文，過去只能依靠古文字學家的眼目，而現在有些小程序利用手機拍照功能，便讓普通大眾也能認出一些甲骨文。除此以外，甲骨圖像校重、甲骨材質分類、甲骨文字體辨識、甲骨文殘辭預測等等，這些過去只有甲骨學家才能涉足的領域，現在也都可以看到計算機的影子。

在甲骨學與計算機深度結合的背後，還有着更深的學科發展背景。放眼世界，“人工智能+古文字”的浪潮正席捲而來。以色列發現的“死海古卷”曾被稱為20世紀最重要的考古發現，人工智能通過“虛擬拼圖”幫助殘卷復原，又通過辨析古捲上的筆跡類型，推測出“死海古卷”的撰寫人數。著名的人工智能團隊Deepmind與古希臘文專家合作，不僅使得古希臘文字的修復準確率不斷提高，而且還確定了這些文字的書寫時期。所以，甲骨學與計算機的深度結合，也正是這一波浪潮中的一朵浪花。

為什麼人工智能會與古文字碰撞出如此多火花呢？因為二者有很多天然的契合點。人工智能近期取得突破的重要領域，恰好能與古文字密切聯繫起來。比如，大家都很熟悉的人臉識別運用的是人工智能的圖像識別技術，所有古文字本質上都是一種平面圖像，識別起來並沒有什麼特殊的困難。再如，運用廣泛的語音識別、機器翻譯，本質上是人工智能的自然語言處理技術，而古文字是古代語言的一種書面形式，當然也可以成為自然語言處理的對象。還有大家經常用到的搜索引擎，背後都有知識圖譜的加持，利用其中藴含的知識，搜索引擎才越來越智能。而古文字問題的解決，也離不開語言、歷史、文化等知識的應用。結合知識圖譜技術，便可以讓這些知識服務於古文字研究。可以説，人工智能取得重要突破的這些領域，自然而然會讓人與古文字研究發生聯想。

在人工智能的助推下，古文字與計算機已經從初步連接開始走向深度結合，“計算古文字學”正在路上。與計算機素有淵源的甲骨學，無疑又走在這一深度結合的前列，“計算甲骨學”已經啓航。伴隨着這種深度結合，新的合作模式正在成型，新的發展特徵正在顯現。筆者認為，以下幾個方面或將代表計算甲骨學未來發展的趨勢。

首先，創新性研究是深度結合的發展方向。計算機具有運算速度快、存儲容量大等特點，利用好這些特點，發揮計算機在大數據處理方面的優勢，計算甲骨學便能獲得創新性發展。以甲骨綴合、甲骨校重等這些傳統甲骨學題目為例，過去依靠人力很難保證全面性和窮盡性，而隨着人工智能技術的成熟和進步，通過系統而全面的整理便可展現出創新的前景。過去由於數據量太大，做不好或不能做的題目，也都將成為計算甲骨學可以重點發力的方向。

其次，綜合性研究是深度結合的必然要求。過去計算機所參與的甲骨學題目，都是一些性質很單一的問題。但甲骨學是一門綜合性學科，真正要解決一個問題往往會牽涉眾多方面。以甲骨文字考釋為例，其困難程度極高，一個重要原因便是考釋過程涉及眾多問題。著名古文字學家楊樹達曾有言：“每釋一器，首求字形之無牾，終期文義之大安，初因字以求義，繼復因義而定字。義有不合，則活用其字形，藉助於文法，乞靈於聲韻，以假讀通之。”可見，只有把文字的形、音、義三者都綜合起來處理好，才可能真正解決甲骨文字考釋的問題。所以，單一化結合是一種初級形態，綜合化模式才能面對更復雜的任務。

最後，學科交融度將是決定深度結合成敗的關鍵因素。筆者瞭解到，一些計算機界的朋友為了做好結合工作，主動學習甲骨學知識。而一些年輕的甲骨學者也開始接觸瞭解人工智能，甚至學習編程語言。這樣做的好處是顯而易見的，任何深度合作都離不開相互學習。計算機並不是萬能的，人工智能在面對因果理解、自然語言理解和推理等問題時，還存在比較大的困難。只有依靠學科交融、密切協作，才能逾越這些障礙、順利前行。

古文字學與計算機，將在計算古文字學中譜寫新的篇章。

（作者：莫伯峯，系首都師範大學甲骨文研究中心教授）