克利斯蒂•查普曼（Christy Chapman）和W•布倫特•西爾斯（W. Brent Seales）

2022年12月14日

死海古卷（Dead Sea Scroll）編號1032a碎片的照片。圖片來源：萊昂利維死海古卷數字圖書館（Leon Levy Dead Sea Scrolls Digital Library）；以色列古物局（IAA）/沙伊•哈勒維（Shai Halevi）

學者、文物保管員和考古學家掌握的科技手段長期以來一直都是妥善保存和解析死海古卷（Dead Sea Scrolls）（https://www.deadseascrolls.org.il/home）的關鍵核心。早期的技術包括用粘性膠帶重新連接碎片以及用模擬攝影對碎片（analog photography）來記錄分類，然而當今的先進技術手段已經可以做到甚至不用實際展開就可以閱讀脆弱的卷軸。

這些卷軸包含內容的範圍之廣令人歎為觀止，從主要文本，比如聖殿古卷（Temple Scroll）（http://dss.collections.imj.org.il/temple），到裝有隱藏寫作紙條的未開封的經匣容器（phylactery cases），以及少量完全未開封的卷軸。在耶路撒冷的死海古卷博物館（Shrine of the Book）展出了以賽亞書，盡管基本完整且保存完好的經卷副本體現出整個收藏值得稱讚的成就，但這種引人注目的狀況實屬個例，而不是常規情況。根據以色列古物局（Israel Antiquities Authority, IAA）的資料，該書卷存檔材料包含25,000多個碎片，其中許多碎片尺寸還不如一張郵票大。實際上所有的碎片都由許多層組成，由於損壞和腐爛，單一卷軸的多個部分粘在一起。

編號1032a碎片的13個虛擬展開的分層中的五個部分（第5、8、9、10和11層）。©EDUCELAB

文物保管員的辛勤工作保護了這些碎片，防止其進一步的腐爛，並為物理修復工作做出了卓越的努力。然而，在許多情況下，能做努力其實很少，導致數以千計的碎片無法得到研究，因為在分離頑固粘在一起的多層碎片時，侵入性的技術手段將無法避免這個過程中面臨的困難和風險。

幸運的是，研究人員已經開發出了包括「虛擬展開」（virtual unwrapping）在內的非侵入性的數位修復技術，可以揭示卷起的表面和多層碎片的內部寫作。虛擬展開使用穿透性的X射線圖像來創建一個物體的三維模型。然後，通過一系列措施，包括虛擬展開管道來繼續處理這個3D模型資料。

編號1032a碎片的虛擬展開層，應用了經過色彩訓練的卷積神經網路（convolutional neural network）（CNN）。©EDUCELAB

首先，對每一個可能存在寫作的單獨層—例如卷軸的每一圈—都進行識別和建模。然後，使這些分割的表面上的每一個點都具備浮凸結構，或者被賦予一個亮度/強度值，與三維模型中該特定點位元的密度相對應。密度更大的材料，比如某些種類的墨水，比密度小的材料，比如經常用作寫作表面的動物皮膚，顯示得更亮。該軟體利用這種密度和亮度的變化來使文字清晰可見。

由於寫作表面的模型反映了卷軸的實際弧度，因此有必要以數位方式將其壓平以便閱讀。這是通過材料類比完成的，這在電子遊戲和電影中很常見，比如風中飄揚的旗幟的特效。

虛擬展開完全是非侵入性的，因為X射線在成像過程中不會造成任何損害，而且解析是針對資料，而不是實體物件。該技術在2015年首次成功應用，當時隱基底（Ein Gedi）出土的一個古希伯來語卷軸在未受損害的情況下被公佈，實際上是利未記的早期抄本。（https://www.biblicalarchaeology.org/daily/news/book-of-leviticus-verses-recovered-from-burnt-hebrew-bible-scroll/）【1】

這項突破性的技術現在正被應用於庫姆蘭（Qumran）出土的25,000塊碎片。其中有一個多層次的碎片（編號1032a；見上面的圖片），其文字隱藏在十幾個粘連的層次之間。即使是這樣，現在也可以通過數位方式閱讀。也許更令人興奮的是，最近受人工智能（AI）激發的技術手段使得加強虛擬展開效果並使該結果更加精確成為可能。任何曾經骨折過的人都知道，X射線所產生的灰度圖像並不像彩色照片那樣令人信服。但利用機器學習框架，研究人員現在可以將灰度圖像以全彩的形式顯示出來。

為了實現這種「資料啟示色彩化」，來自封閉碎片深處的墨水和羊皮紙的X射線證據與碎片的可見部分的彩色照片相匹配。然後訓練一個卷積神經網路，在兩種成像形態之間建立一個映射圖譜。每當卷積神經網路遇到兩種圖像—彩色照片和X射線—之間的大量關聯分析時，它都可以學習這兩種類型資料之間的轉換。這種習得的轉換使得虛擬展開的碎片看起來像彩色照片。

從數位化手稿的圖層分離，到墨水識別，從頁面的數位平鋪，到虛擬化「重新著色」，這項新的人工智能技術使得未曾打開過的手稿可以通過數位化圖像呈現，足以與未損壞的羊皮紙文本的實際照片相媲美。作為一長串技術進步的下一步，這為修復工作開闢了一條新途徑。機器學習和人工智能將繼續擴展以前認為不可能做到的事情的界限。這種創新將支持和激勵下一代致力於研究支離破碎的受損藏品的學者。

克利斯蒂•查普曼（Christy Chapman）是肯塔基大學（University of Kentucky）電腦科學系數字修復計畫的研究和合作管理人。

W•布倫特•西爾斯（W. Brent Seales）是肯塔基大學電腦科學系的吉爾教授（Gill Professor）和視覺化與虛擬環境中心的主任。他專注於刻字古物的數位化研究和修復。

備註：

【1】羅賓•恩戈（Robin Ngo），《從燒毀的希伯來聖經古卷中恢復的利未記經文》（Book of Leviticus Verses Recovered from Burnt Hebrew Bible Scroll）（https://www.biblicalarchaeology.org/daily/news/book-of-leviticus-verses-recovered-from-burnt-hebrew-bible-scroll/），《聖經歷史日報》（Bible History Daily）（博客），2015年7月21日。

這篇文章翻譯自Christy Chapman和W. Brent Seales的在線文章「Reading “Invisible” Dead Sea Scrolls」

https://www.biblicalarchaeology.org/daily/biblical-artifacts/dead-sea-scrolls/reading-invisible-dead-sea-scrolls/