Arheologii au folosit inteligența artificială pentru a traduce scrieri cuneiforme: ce informații vechi de 5.000 de ani au reușit să decodeze

ACTUALITATE

Tabletele de lut vechi de cinci mii de ani pot fi acum decodate folosind inteligența artificială.

Arheologii și informaticienii au lucrat împreună pentru a crea un program de inteligență artificială (AI) capabil să traducă texte cuneiforme antice. Cercetătorii spun că scopul lor este ca programul să facă parte dintr-o „colaborare om-mașină”, care îi va ajuta pe viitorii savanți în studiul limbilor arhaice.

Cuneiformele sunt considerate a fi cel mai vechi sistem de scriere din lume. Înregistrat prin tăierea simbolurilor în tăblițe de lut, a fost dezvoltat inițial de mesopotamieni, în ceea ce este acum Irak, unde a început ca o modalitate de a ține evidența rațiilor de pâine și bere. Sistemul s-a răspândit rapid în Orientul Mijlociu antic, unde a rămas în uz continuu timp de peste 3.000 de ani.

Inteligența artificială ne ajută să înțelegem mai bine trecutul

Mii de documente, cele mai multe scrise fie în limba sumeriană, fie în limba akkadiană, folosind scrierea cuneiformă, supraviețuiesc până astăzi; dar traducerea lor poate fi o mare bătaie de cap. În primul rând, pur și simplu nu există atât de mulți oameni cu expertiza necesară. Pe de altă parte, textele sunt adesea rupte în fragmente.

Aici intervine AI. O echipă multidisciplinară, condusă de Gai Gutherz de la Universitatea Tel Aviv și Shai Gordin de la Universitatea Ariel, Israel, a dezvoltat o abordare a rețelei neuronale convoluționale care acționează, în esență, ca Google Translate pentru antica akkadiană.

Există două versiuni ale modelului. Se traduce direct din reprezentări Unicode ale caracterelor cuneiforme – echivalentul de calcul al fiecărui simbol individual utilizat în sistemul de scriere.

Celălalt necesită ca cuneiformul să fie mai întâi transliterat în alfabetul latin – acesta este primul pas obișnuit pentru traducătorii umani atunci când abordează aceste documente. Autorii au făcut acest prim pas într-un studiu anterior, cu o abordare de învățare automată care ar putea translitera și segmenta cuneiformul Unicode cu o acuratețe de 97%.