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🖤《《最棒的男高中生》txt百度网盘文心》人工智能并非一夜兴起，早在ChatGPT出现以前，历史学者就已经在用计算机做研究。其中较具代表性的是二十世纪五六十年代，历史学者重算美国奴隶制的经济账，动用计算机评估铁路对美国经济增长的贡献，计量史学名噪一时，也从此争议不断。那时候几乎没人想过让机器理解历史，只指望它把史料收拾整齐。因而用力最集中的仍是史料环节，较初阶的是多元史料的数字化与识别；稍微进阶一些，则是引入其他学科的方法，如用GIS处理历史地理，用社会网络分析做关系史。待史料积累到相当规模，便有学者着手开发定制系统、建立数据库，譬如1990年代弗吉尼亚大学的“山谷计划”（Valley of the Shadow），把南北战争时期一南一北两个县的家信、日记、报纸统统搬上网；2003年上线的“老贝利在线”（Old Bailey Online），则把伦敦中央刑事法院自1674年以来的庭审记录做成全文可检的数据库。当然，最为中国学界熟知的，应数海外汉学研究者牵头开发的CBDB（中国历代人物传记资料库）、MARKUS古籍标注平台和“虚拟上海”（Virtual Shanghai）等。到了2010年代，数字人文进入爆发探索期，学界已不满足于“把纸变成数据”，开始从检索走向计算，从计算走向知识图谱，大规模文本挖掘蔚然成风，一时间涌现出众多以数字人文为名的项目。如谷歌把数百万册扫描图书做成词频曲线，日本国立情报学研究所的人文开放数据中心（CODH）把江户古文书“くずし字”办成Kaggle识别竞赛，Wevers与Smits则发表《视觉数字转向》（DSH），宣告用神经网络研究历史图像……这股风也吹到了国内，翻检各级社科基金的立项目录，以“数字人文视野下……”为题的课题连年增多。不过数字人文再热闹，门槛依旧相当高，掌握相关技术的人极少，成果也就相对零散。从北京来到成都的高女士，趁着家人休息的时间，赶紧到公园拍鸟。“今天早上我拍到了很多种鸟类，成都这边的白颊噪鹛、红耳鹎，我们那边都没有。”高女士虽然只有2年的拍摄经验，但一发现有目标鸟类的踪迹就会迅速跟上。“以前来过成都很多次，都没注意过鸟，现在觉得以前好多时间都浪费了。并且我发现成都建设得越来越好了，而且城市环境也特别好，我们家人都很喜欢。恨不得让孩子高考就考成都的高校，我们就搬过来住。”