在20世纪30年代，英国纵横字谜作家爱德华·波伊斯·马瑟斯(Edward Powys Mathers)以一本名为《凯恩的下颚骨》(Cain’s Jawbone)的小说的形式创作了一个“极其困难的文学谜题”。解开这部悬疑小说的诀窍是将100页的书按照正确的顺序拼凑在一起，以揭示六起谋杀案以及它们是如何发生的。
据《卫报》报道，自从这本书首次出版以来，只有四个人(已知的)能够解决这个问题。但在用户莎拉·斯坎内尔通过TikTok推广后，这个古老的谜题重新引起了人们的兴趣，Unbound转载了7万份。《华盛顿邮报》去年报道说，这部小说迅速吸引了一批狂热的追随者，新一波好奇的侦探们在社交媒体上公开讨论他们的进展。在Reddit等网站上，Reddit r/CainsJawbone版块有7600多名成员。
那么机器学习能帮助破解密码吗?一小群人正在尝试。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。抖音用户bliss - breaking在一段视频中解释说，使用人工智能的好处之一是，它可以找到我们可能会错过的20世纪30年代的流行文化，并将其与那个时期的相关文献进行交叉引用。
这是一个很有前途的方法。自然语言处理模型已经能够成功地解析阅读理解测试、通过大学入学考试、简化科学文章(准确性不一)、起草法律简报、头脑风暴故事想法，以及玩基于聊天的战略棋盘游戏。AI也可以是一个相当称职的新手侦探，前提是你给它足够的CSI来狂欢。
Zindi要求解决方案是开源的，并且是公开的，并且各支队伍只能使用他们为这次比赛提供的数据集。此外，所提交的产生结果的代码必须是可重复的，包含使用了什么数据、实现了什么特性以及代码运行的环境的完整文档。
领导团队的一名成员，用户“skaak”，在Zindi网站的讨论帖子中解释了他是如何应对这一挑战的。他指出，在对他的团队的模型进行了多次调整后，他的结论是，仍然需要“人为校准”来通过某些参考文献和文化知识来指导模型。
比赛于新年前夜结束，共有222名参赛者，不过评分将在1月晚些时候最终确定，所以请关注本月晚些时候的统计和收获。
