Ricercatori dell’Università di Bologna hanno sviluppato un sistema fondato sull’intelligenza artificiale per decifrare una lingua misteriosa e antica
Il progresso scientifico e tecnologico ha raggiunto oggi un notevole sviluppo. Certo, pensare che grazie alla tecnologia più avanzata, come l’intelligenza artificiale, siamo adesso in grado di analizzare e classificare le caratteristiche di una lingua fatta di incisioni risalenti a più di tremilacinquecento anni fa, è realmente sorprendente.
Che cos’è l’intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale è un insieme di tecnologie differenti che interagiscono per consentire alle macchine di percepire, comprendere, agire e apprendere con livelli di intelligenza simili a quelli umani. Esempio pratico? L’intelligenza artificiale è quella che supporta e permette il riconoscimento facciale o la guida automatica nelle automobili.
Per la prima volta, grazie ad una sfida intrapresa da una squadra di ricercatori del Dipartimento di Filologia Classica e Italianistica dell’Università di Bologna Alma Mater Studiorum, l’intelligenza artificiale è stata utilizzata per aiutare a decifrare una lingua antica che ancora oggi sconosciuta.
Il Cipro-minoico
Il cipro-minoico è un sistema di scrittura indecifrabile che risale a circa 3.500 anni fa.
Diffuso sull’isola di Cipro nella tarda Età del bronzo, ancora oggi non abbiamo certezze su quali segni siano veri e propri grafemi di questo sistema di scrittura e quali siano invece semplicemente delle varianti dovute a differenze nella scrittura.
Secondo alcuni studiosi esistono infatti quattro sottogruppi separati di segni (CM1, CM2, CM3, e una variante arcaica chiamata CM0) che registrano lingue differenti tra loro. Ma queste differenze potrebbero anche essere dovute a diversi stili e modalità di scrittura.
Le iscrizioni cipro-minoiche compaiono su diversi supporti:
-tavolette in argilla che recano generalmente i testi più lunghi;
-pesi metallici o sfere d’argilla normalmente formate da poche iscrizioni e caratteri.
L’intelligenza artificiale oggi ci mette in condizione di abbozzare piccole traduzioni e decifrare dunque questo sistema di comunicazione, avvolto dal mistero fino a poco tempo fa.
Il metodo Sign2Vecd
Lo Studio, guidato dalla Professoressa Silvia Ferrara, propone di utilizzare una specifica tipologia di apprendimento artificiale, il deep learning, che permette di distinguere i segni appartenenti al sistema di scrittura dalle loro varianti.
Il processo si fonda sull’emulazione del cervello umano che apprende tramite una comparazione dei segni sfruttando la sola capacità di cogliere analogie e conservarle nella memoria.
Il modello, chiamato Sign2Vecd, sviluppa conclusioni e ipotesi senza conoscenze pregresse sui segni e sulla lingua da analizzare.
E’ capace di analizzare diversi segni singoli del cipro-minoico ma anche intere sequenze. Per ogni segno viene delineata una rappresentazione vettoriale che può essere visualizzata in tre dimensioni, offrendo così agli esperti la possibilità di individuare eventuali errori nella trascrizione dei segni.
In sostanza, lo studio ha permesso di separare i segni tracciati su tavolette di argilla dagli altri. In questo modo, gli studiosi, hanno potuto tracciare delle corrispondenze tra i segni presenti su supporti come sfere di argilla e oggetti di metallo e quelli presenti sulle tavolette d’argilla.
E’ stato cosi possibile ricostruire quasi il 70% di corrispondenze tra segni che finora erano solo stati ipotizzati come possibili varianti.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista PLOS ONE.
Inscribe, connubio tra scienza e materie umanistiche
Il progetto è nato nell’ambito del gruppo Inscribe, i ricercatori coinvolti si occupano di analizzare le più grandi invenzione nella storia dell’umanità, avvalendosi dell’aiuto di diverse discipline, tra cui l’antropologia, la sociologia, l’archeologia e gli studi cognitivi.
Loredana Zampano
No responses yet