Microsoft gợi ý GPT 5 có thể giải mã một ngôn ngữ 3000 năm tuổi chưa bao giờ được hiểu
2 phút đọc
Được đăng trên
Chia sẻ bài báo này
Cải thiện hướng dẫn này
Đọc trang tiết lộ của chúng tôi để tìm hiểu cách bạn có thể giúp MSPoweruser duy trì nhóm biên tập Tìm hiểu thêm
Ghi chú chính
- Microsoft gợi ý rằng mô hình ngôn ngữ GPT-5 có thể giải mã Linear A, một tập lệnh cổ chưa được giải mã.
- Không có xác nhận chính thức; thành công không được đảm bảo do sự phức tạp của nhiệm vụ.
- Sự tham gia của GPT-5 vẫn có thể hỗ trợ nghiên cứu xác định các mẫu trong tập lệnh.
Microsoft có thể đã cung cấp một gợi ý về mô hình ngôn ngữ GPT 5 sắp tới của họ, nói rằng nó có thể giải mã các bí mật của Linear A. Hệ thống chữ viết khó nắm bắt này đã được nền văn minh Minoan sử dụng hơn 3,000 năm trước. Sự phát triển này đã thu hút sự quan tâm của các nhà sử học cũng như học giả vì nó có thể cung cấp những hiểu biết mới về thế giới cổ đại.
Linear A là một hệ thống chữ viết chưa được giải mã được sử dụng bởi nền văn minh Minoan trên đảo Crete, có niên đại khoảng 1800-1450 trước Công nguyên. Nó vẫn là một trong những bí ẩn ngôn ngữ lớn nhất của thế giới cổ đại.
Điều này đến sau Mikhail Parakhin, Giám đốc điều hành Quảng cáo & Dịch vụ Web tại Microsoft, tweeted về tiềm năng của GPT 5, đó là tin đồn sẽ ra mắt vào cuối năm 2023. Dòng tweet của anh ấy gợi ý rằng GPT-4, phiên bản hiện tại của mô hình, vẫn chưa đủ mạnh để bẻ khóa mã của Linear A.
Giải mã tuyến tính A sẽ là một thành tựu to lớn, mang lại những hiểu biết vô giá về nền văn minh Minoan, ngôn ngữ và văn hóa của nó.
Nhiệm vụ trước mắt là vô cùng phức tạp. Mô hình không chỉ cần hiểu sự phức tạp của bản thân chữ viết Tuyến tính A mà còn đòi hỏi kiến thức ngữ cảnh sâu sắc về thế giới Minoan để diễn giải văn bản được giải mã một cách chính xác. Điều này là một trở ngại đáng kể, ngay cả đối với các mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất.
Đóng góp của GPT 5, ngay cả khi nó không giải mã được hoàn toàn Tuyến tính A, vẫn có thể rất đáng kể. Những mô hình ngôn ngữ này là những công cụ mạnh mẽ để phân tích và nhận dạng mẫu, có thể làm sáng tỏ các kết nối và khả năng mới trong tập lệnh chưa được giải mã. Cuối cùng, tiềm năng của chúng trong việc hỗ trợ sự hiểu biết của chúng ta về quá khứ là không thể phủ nhận, nó đang cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về lịch sử khi chúng tiến hóa và phát triển một cách tinh vi.
Vì vậy, mặc dù chúng ta chưa nên vượt lên trên chính mình, nhưng gợi ý của Microsoft về GPT 5 và Linear A đóng vai trò như một lời nhắc nhở thú vị về tiềm năng của AI trong việc mở khóa những bí mật trong quá khứ.
