Decenas de miles de tabletas cuneiformes están sentados, esperando ser traducidos. No es un trabajo fácil; El lenguaje antiguo se basa en pictogramas en forma de cuña e incluye más de 1,000 personajes únicos que varían según la época, la geografía y el escritor individual.
Pero decodificar los pictogramas podría ser una tarea cultural e históricamente significativa. El cuneiforme surgió hace unos 5,000 años en Mesopotamia, en lo que ahora es Irak. Es uno de los cuatro idiomas prístinos conocidos: sistemas de escritura sin influencias conocidas de ninguna otra. Alguno Tabletas de cuneiformes traducidas han revelado contenido tan banal como un registro de inventario para el envío. Otros han sido más profundos, como la “epopeya de Gilgamesh”, la primera obra escrita de literatura conocida.
Esas traducciones, hechas por relativamente pocas personas que conocen el idioma, requirieron mucho trabajo, y tal vez algunas conjeturas. Decodificar tal complejidad sería el trabajo perfecto para la inteligencia artificial, pensaron que algunos investigadores de la Universidad de Cornell, que, con colegas de la Universidad de Tel Aviv, crearon un sistema para hacer exactamente eso, informan en un papel ser presentado en una conferencia de abril de 2025.
Ai decifera tabletas antiguas
El equipo de investigación desarrolló un sistema que supera los muchos obstáculos que las variaciones presentan a la traducción.
“Cuando vuelves al mundo antiguo, hay una gran variabilidad en las formas de personajes”. Hadar Averbuch-Elorun profesor de informática de Cornell que dirigió la investigación, dijo en un presione soltar. “Incluso con el mismo carácter, la apariencia cambia a lo largo del tiempo, por lo que es un problema muy desafiante poder descifrar automáticamente lo que realmente significa el personaje”.
El sistema informático lee fotografías de tabletas cuneiformes de arcilla, luego se ajusta computacionalmente superando las imágenes sobre las de características similares, y cuyo significado es conocido. Debido a que el sistema alinea automáticamente las dos imágenes hasta que hacen clic digitalmente en su lugar, nombraron el ProTosnap del sistema.
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Lo que podemos aprender de los textos antiguos
En el documento, los investigadores demostraron que los personajes roto se pueden usar para entrenar el sistema para ver otras similitudes entre otros personajes más adelante en el proceso, lo que llaman aguas abajo. Cuando el sistema recibió dicha capacitación, Protosnap funcionó mucho mejor para reconocer los personajes cuneiformes, incluso los raros o personajes con muchas diferencias, que los esfuerzos de IA anteriores.
Este avance podría ayudar a automatizar el proceso de lectura de tabletas. Esto ahorraría una enorme cantidad de tiempo. También podría ayudar a los académicos a comparar mejor los escritos de diferentes tiempos, ciudades y autores. Pero lo más importante, aceleraría drásticamente el proceso de traducción, lo que finalmente le da al mundo acceso a una abundancia de escritura antigua.
“La base de nuestra investigación es el objetivo de aumentar las fuentes antiguas disponibles para nosotros por diez veces”, dijo Yoram Cohen, coautor y profesor de arqueología en Tau en el comunicado de prensa. “Esto nos permitirá, por primera vez, la manipulación de Big Data, que conduce a nuevas ideas medibles sobre las sociedades antiguas: su religión, economía, vida social y legal”.
Aunque muchas tabletas traducidas probablemente solo mostrarán, por ejemplo, un recibo para una compra de ganado, otras podrían contener cuentas históricas fascinantes, o incluso otro poema épico.
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Antes de unirse a la revista Discover, Paul Smaglik pasó más de 20 años como periodista científico, especializándose en la política de ciencias de la vida de los Estados Unidos y problemas de carrera científica global. Comenzó su carrera en periódicos, pero cambió a revistas científicas. Su trabajo ha aparecido en publicaciones que incluyen científicas, ciencias, naturaleza y científico americano.