Chữ giáp cốt, còn gọi là “jia-gu-wen”, là dạng văn tự cổ có từ thời nhà Thương cách đây khoảng 3.600 năm, thường được khắc trên mai rùa, xương thú.
Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc cho biết nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng cơ sở dữ liệu trực tuyến dành riêng cho việc nghiên cứu chữ khắc cổ, có khả năng giúp giới nghiên cứu dịch văn tự nhanh và chính xác “hơn đáng kể” thông qua quy trình so sánh với hàng nghìn hình ảnh được lập theo chỉ mục.
Sáng kiến mới nhất của Tencent là nỗ lực của công ty nhằm ứng dụng công nghệ tiên tiến ngoài lĩnh vực giải trí trực tuyến, chẳng hạn như văn hoá và khoa học.
Nền tảng AI của công ty bao gồm nhiều phiên bản số hoá khác nhau của giáp cốt, bao gồm ảnh, mô hình 3 chiều, nét mực và các bản sao đã được tăng cường độ sắc nét bằng công nghệ. Từ đó, các nhà nghiên cứu sẽ có khả năng rút ngắn thời gian dịch ký tự, ngay cả với các hình chạm khắc nông với tính năng “làm nổi bật vết lõm”.
Nội dung khắc trên giáp cốt có thể làm sáng tỏ nền văn minh Trung Hoa thời kỳ sơ khai, cũng như sự phát triển của ngôn ngữ tại một trong những cái nôi văn hoá thế giới.
Đến nay, khoảng 4.500 ký tự độc đáo đã được phát hiện từ 16.000 mảnh giáp cốt được khai quật ở Trung Quốc và các địa điểm khác trên thế giới. Tuy nhiên, chỉ có 1.500 ký tự trong số này được xác định khớp thành công với các ký tự tiếng Trung hiện đại.
Trước khi ra mắt nền tảng AI, Tencent cũng đã hợp tác với Bộ Văn hoá và Du lịch Trung Quốc vào tháng 2 để ứng dụng AI và thực tế ảo trong khôi phục các đoạn video kinh kịch truyền thống Trung Hoa đã cũ hàng chục năm tuổi.
Microsoft năm ngoái đã phối hợp với các nhà nghiên cứu đại học Trung Quốc thông qua Project Diviner, dự án sử dụng AI để quản lý và khôi phục các dòng chữ trên giáp cốt.
Những mảnh xương thú hay mai rùa có khắc kí tự được xem là nguồn gốc của chữ viết hiện đại Trung Quốc. Với niên đại hàng nghìn năm tuổi, những kí tự này đóng vai trò rất lớn trong việc lưu giữ nền lịch sử, văn hóa lâu đời của người dân nơi đây. Cho đến nay, nhiều chữ viết vẫn chưa giải mã được.
(Theo SCMP)
