Lingua antica decifrata grazie all’intelligenza artificiale
Una tecnica di intelligenza artificiale dal nome deep learning del progetto ERC INSCRIBE. Studio di ricercatori italiani sul contenuto di una lingua cipro-minoica.
Gli studiosi dell’Università di Bologna all’interno del progetto ERC INSCRIBE hanno scoperto il contenuto di una lingua antica. Ci sono riusciti con la tecnica di deep learning, ovvero intelligenza artificiale. La lingua è la cipro-minoica esistente all’epoca dell’Età del Bronzo.
I ricercatori spiegano:
Le antiche scritture indecifrabili presentano problemi di diversa natura, non solo legati all’identificazione linguistica. L’indecifrabile scrittura cipro-minoica del secondo millennio a.C. Cipro, ad esempio, attualmente non dispone di un inventario dei segni standardizzato e definitivo e, inoltre, stand divisi in tre sottogruppi separati, anch’essi presunto registrare lingue diverse. Tuttavia, questo stato dell’arte non è accettato consensualmente dagli esperti. Miriamo ad applicare un metodo che possa aiutare a fare luce sulla divisione tripartita, per valutare se resiste a un approccio multiforme e multidisciplinare. Ciò comporta considerazioni legate alla paleografia (forme dei segni individuali) e all’epigrafia (stile di scrittura legato al supporto utilizzato) e, soprattutto, strategie basate sul deep learning. Questi metodi automatici, ampiamente adottati in molti campi come la visione artificiale e la linguistica computazionale, ci consentono di guardare da una prospettiva innovativa alle problematiche specifiche presentate dalle scritture antiche e poco conosciute in generale. L’uso di un modello neurale convoluzionale all’avanguardia che non è supervisionato, e quindi non utilizza alcuna conoscenza preliminare della sceneggiatura, è ancora sottorappresentato nello studio dei sistemi di scrittura indecifrabili e aiuta a indagare la divisione tripartita da un punto di vista fresco. Le conclusioni a cui siamo giunti mostrano che: 1. l’uso di diversi media distorce in larga misura l’uniformità delle forme dei segni; 2. l’applicazione di diverse tecniche neurali lo conferma, in quanto evidenziano la vicinanza grafica tra segni inscritti su supporti simili; 3. gli approcci multi-strand si rivelano uno strumento di successo per indagare sui copioni antichi la cui lingua è ancora non identificata. Ancora più cruciale, questi aspetti, insieme, puntano alla convalida di un’unica scrittura cipro-minoica.
