仅有 4 人能够解开这个 1934 年的谜题。人工智能能做得更好吗？

20 世纪 30 年代，英国填字游戏作家爱德华·波伊斯·马瑟斯创作了一部名为《该隐的下颚骨》的小说，创造了一个“极其困难的文学谜题”。解开凶手是谁的诀窍是将书中的 100 页按正确的顺序拼凑在一起，以揭示六起谋杀案及其发生的原因。

据《卫报》报道，自该书首次出版以来，只有四人（已知）能够解决这一问题。但在用户莎拉·斯坎内尔 (Sarah Scannel) 通过 TikTok 推广该书后，这个古老的谜团重新引起了人们的兴趣，促使 Unbound 重印了 7 万册。《华盛顿邮报》去年报道称，这部小说迅速获得了一批狂热追随者，新一波好奇的侦探在社交媒体的在线社区上公开讨论他们的进展。在 Reddit 等网站上，子版块 r/CainsJawbone 拥有超过 7,600 名成员。

那么机器学习能帮助破解密码吗？一小部分人正在尝试。上个月，出版商 Unbound 与人工智能平台 Zindi 合作，挑战读者使用人工智能自然语言处理算法对页面进行排序。TikTok 用户 blissfullybreaking 在一段视频中解释说，使用人工智能的优势之一是它可以找到我们可能错过的 1930 年代流行文化参考资料，并将其与当时的相关文献进行交叉引用。

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这是一种很有前途的方法。自然语言处理模型已经能够成功解析阅读理解测试、通过大学入学考试、简化科学文章（准确度各不相同）、起草法律简报、集思广益故事创意以及玩基于聊天的战略棋盘游戏。如果你给人工智能足够的 CSI 信息，它也可以成为一名相当称职的新手侦探。

Zindi 要求解决方案必须是开源的，并且是公开的，并且团队只能使用他们为本次比赛提供的数据集。此外，提交的产生结果的代码必须是可重现的，并有完整的文档记录，说明使用了哪些数据、实现了哪些功能以及代码运行的环境。

领先团队的一名成员、用户“skaak”在 Zindi 网站的讨论帖中解释了他如何应对这一挑战。他指出，在对其团队的模型进行多次调整后，他的结论是，仍然需要“人工校准”来指导模型了解某些参考资料和文化知识。

比赛于新年前夜结束，共有 222 名参赛者报名参加，但最终得分将在 1 月底确定，因此敬请关注本月晚些时候的统计结果和要点。