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大約七十年前發(fā)現(xiàn)的死海古卷因包含希伯來圣經(jīng)(舊約)最古老的手稿和許多迄今未知的古代猶太文本而聞名。但是，由于當年的抄寫人員是匿名的，所以科學家們一直無法了解這些卷軸背后的個人身份?，F(xiàn)在，通過結合科學和人文科學，格羅寧根大學的研究人員已經(jīng)破解了密碼，這使他們能夠發(fā)現(xiàn)卷軸背后的抄寫員。他們于2021年4月21日在《PLOS ONE》雜志上發(fā)表了他們的成果。
創(chuàng)作卷軸的抄寫員并沒有在他們的作品上簽名。學者們建議，根據(jù)筆跡，一些手稿應該歸于一個抄寫員。格羅寧根大學神學和宗教研究學院希伯來圣經(jīng)和古代猶太教教授姆拉登-波波維奇解釋說："他們會試圖在筆跡中找到?jīng)Q定性證據(jù)，例如，在一封信中的一個非常具體的特征。"他是該大學庫姆蘭研究所的主任，致力于研究死海古卷。然而，這些鑒定有些主觀，而且經(jīng)常有激烈的爭論。
這就是為什么波波維奇在他由歐洲研究理事會資助的 "書寫圣經(jīng)的手"項目中，與他的同事、科學和工程學院的計算機科學和人工智能教授蘭伯特-肖梅克合作。肖梅克長期以來一直致力于研究讓計算機讀取筆跡的技術，通常是從歷史材料中讀取。他還進行了研究，調(diào)查生物力學特征，如某人握筆或手寫筆的方式，會如何影響筆跡。
在這項研究中，他們與博士生Maruf Dhali一起，特別關注一個卷軸：庫姆蘭第1窟中著名的大以賽亞卷軸(1QIsaa)。該卷軸的筆跡似乎近乎一致，但有人認為它是由兩個具有類似書寫風格的抄寫員所寫。那么，這怎么能決定呢？肖梅克表示："這個卷軸包含字母aleph，或 "a"，至少有五千次。光靠眼睛是不可能把它們?nèi)勘容^出來的"。計算機很適合分析大型數(shù)據(jù)集，比如5000個手寫的a。數(shù)字成像使各種計算機計算成為可能，在字符的微觀層面，如測量曲率(稱為紋理)，以及整個字符(稱為異體字)。
"人的眼睛很神奇，大概也會考慮到這些層面。波波維奇說："這使專家能夠 "看到 "不同作者的手，但這一決定往往不是通過一個透明的過程達成的。"此外，這些專家?guī)缀醪豢赡芴幚懋嬀硖峁┑拇罅繑?shù)據(jù)"。這就是為什么他們的結果往往不是結論性的。
最好的方法是訓練一種算法，將文本(墨水)與背景(皮革或紙莎草)分開。對于這種分離，或 "二進制化"，Dhali開發(fā)了一個最先進的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可以用深度學習來訓練。這個神經(jīng)網(wǎng)絡保持了2000多年前抄寫員所做的原始墨水痕跡在數(shù)字圖像上的完整呈現(xiàn)。"這很重要，因為古老的墨水痕跡直接關系到一個人的肌肉運動，是針對個人的，"肖梅克解釋說。
隨后，對紋理和異體字特征的分析表明，《以賽亞書大卷》中的54列文字分為兩個不同的組別，這些組別在整個卷軸中不是隨機分布的，而是聚集在一起的，在一半處有一個過渡。在重新計算了各列之間的相似性，現(xiàn)在使用的是字母碎片的模式。這第二個分析步驟證實了兩個不同的存在。還進行了一些進一步的檢查和控制。他們還成功地證明了第二個抄寫員比第一個抄寫員在其書寫中表現(xiàn)出更多的變化，盡管他們的書寫非常相似。
第三步是可視化分析，他們創(chuàng)建了 "熱圖"，將整個卷軸上一個字符的所有變種納入其中。然后，他們?yōu)榍?7列和最后27列的這個字符制作了一個平均版本。用眼睛比較這兩個平均字母，發(fā)現(xiàn)它們是不同的。這就把計算機和統(tǒng)計分析與人類對數(shù)據(jù)的近似解釋聯(lián)系起來了，因為熱圖既不依賴，也不是由初級和二級分析產(chǎn)生的。
卷軸的某些方面和文字的定位曾使一些學者認為在第27欄之后有一個新的抄寫員開始工作，但這并沒有被普遍接受。而現(xiàn)在可以通過對筆跡的定量分析以及強有力的統(tǒng)計分析來確認這一點。在計算機的智能協(xié)助下，可以證明這種分離在統(tǒng)計學上是有意義的，而不是基于或多或少的印象主義證據(jù)進行判斷。
除了改變卷軸的古文字學--以及潛在的其他古代手稿體--對《以賽亞大卷》的研究開辟了一種基于物理特征的庫姆蘭文本分析的全新方式?，F(xiàn)在，研究人員可以進入個別抄寫員的微觀層面，仔細觀察他們?nèi)绾卧谶@些手稿上工作。
通過這種方式，我們將有可能更多地了解產(chǎn)生死海古卷的社區(qū)?，F(xiàn)在能夠識別不同的抄寫員，雖然永遠不會知道他們的名字。但經(jīng)過七十年的研究，這感覺就像我們終于可以通過他們的筆跡與他們握手一樣。
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
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