{"id":159430,"date":"2022-09-28T18:14:51","date_gmt":"2022-09-28T18:14:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?post_type=blog&p=159430"},"modified":"2022-09-28T18:14:51","modified_gmt":"2022-09-28T18:14:51","slug":"kann-kuenstliche-intelligenz-verlorene-sprachen-entziffern","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/de\/blog\/kann-kuenstliche-intelligenz-verlorene-sprachen-entziffern","title":{"rendered":"Kann k\u00fcnstliche Intelligenz verlorene Sprachen entziffern?"},"content":{"rendered":"

Gefeiert wegen ihrer Weisheit und Legende haben alte Zivilisationen und ihre vergessenen Sprachen schon immer Historiker, Arch\u00e4ologen und Sprachwissenschaftler fasziniert. Heutzutage haben diese Forscher ein neues Instrument in ihren professionellen Werkzeugk\u00e4sten: K\u00fcnstliche Intelligenz, eine Technologie, die die Geheimnisse von Gesellschaften l\u00fcften k\u00f6nnten, die vor Jahrtausenden verschwunden sind.<\/p>\n

Hieroglyphen und der Stein von Rosette<\/strong><\/h2>\n

Von der sumerischen Keilschrift bis zu vorr\u00f6mischen etruskischen Inschriften haben sowohl Akademiker als auch Amateure f\u00fcr Jahrhunderte \u00fcber diese Reliquien nachgegr\u00fcbelt. Einer von ihnen war Jean-Francois Champollion (1790-1832), ein junger Franzose, der eines der bekanntesten alten Schriftsystemen entziffert hat: \u00c4gyptische Hieroglyphen. Hierzu hat er den ber\u00fchmten Stein von Rosette<\/a> verwendet. Diese Granodiorit-Stele wurde mit Fragmenten des selben Texts in drei Schriften graviert \u201432 Zeilen demotische Schrift, 14 Zeile Hieroglyphen und 54 Zeilen Griechisch.<\/p>\n

Sumerische Keilschrift und andere alte R\u00e4tsel<\/strong><\/h2>\n

Ein weiteres verbl\u00fcffendes Beispiel ist Ugaritisch. Von franz\u00f6sischen Arch\u00e4ologen im Jahr 1929 auf einer Reihe an Tontafeln entdeckt, die in den 1920ern auf dem Ruinenh\u00fcgel von Ugarit gefunden wurden, war es in einem konsonantischen Alphabet der sumerischen Keilschrift beschrieben. Diese ausgestorbene nordwestsemitische Sprache wurde von hebr\u00e4ischen Gelehrten verwendet, um biblische hebr\u00e4ische Texte zu analysieren und \u00c4hnlichkeiten zwischen dem alten Israel und Juda und deren Nachbarkulturen aufzuzeigen.<\/p>\n

Auch an anderen Orten in der Welt gibt es jede Menge mysteri\u00f6se Texte, die noch immer entschl\u00fcsselt werden m\u00fcssen, wie das Voynich-Manuskript<\/a> (Europa), der Cascajal-Stein<\/a> (Zentralamerika) und Rongorongo<\/a> (Rapa Nui\/Osterinsel).<\/p>\n

Mysterien des Bronzezeitalters<\/strong><\/h2>\n

Vielleicht das bekannteste Beispiel der Neuzeit ist Linearschrift B, urspr\u00fcnglich in kretischen Ruinen gefunden, die auf das Bronzezeitalter zur\u00fcckdatiert. Auch wenn man meistens den britischen Architekten Michael Ventris daf\u00fcr w\u00fcrdigt, die Linearschrift B\u2014jetzt als die fr\u00fcheste Form von griechischer Orthografie anerkannt und entwickelt ungef\u00e4hr 1400 vor Christus\u2014entziffert zu haben, wurden seine Bem\u00fchungen von der Altphilologin Alice Kober untermauert. Sie hat eine primitive analoge \u201eDatenbank\u201c bei sich zu Hause in New York zusammengestellt und \u00fcber 180.000 Zettel in Zigarettenschachteln aufbewahrt. Tragischerweise starb sie zwei Jahre bevor dieser mysteri\u00f6se Code von Ventris im Jahr 1952 geknackt wurde.<\/p>\n

Zwischen ihnen dauerte es \u00fcber sechs Jahrzehnte m\u00fchsame Arbeit, um die Linearschrift B zu verstehen, bei der es sich um einen Ableger der Linearschrift A Silbenschrift handelte, die von der mysteri\u00f6sen minoischen Zivilisation verwendet wurde und m\u00f6glicherweise nicht mit den indoeurop\u00e4ischen Sprachen verwandt ist. Technologie beschleunigt jedoch die Entschl\u00fcsselung dieser alten Sprachen, nur ein Jahrhundert nach den Ausgrabungen in Knossos durch den britischen Arch\u00e4ologen Sir Arthur Evans (1851\u20131941).<\/p>\n

Mysterium des Industals <\/strong><\/h2>\n

In den 1870ern wurden aus einer Ruinenst\u00e4dte in Punjab Ziegelsteine geborgen und als Ballast verwendet, um beinahe hundert Meilen Eisenbahnschiene zwischen den St\u00e4dten Multan und Lahore zu untermauern. Der Armeeingenieur und arch\u00e4ologischer Gutachter Alexander Cunningham hatte jedoch ein paar Scherben alter Keramik sowie eine kleine Steintafel von etwa 1,5 Quadratzoll gefunden, die mit sechs unbekannten Zeichen und einem einh\u00f6rnigen Stier oder Nashorn (oder vielleicht sogar einem Einhorn) graviert waren.<\/p>\n

Seitdem wurden weitere 4.000 Reliquien ausgegraben, die meisten in der N\u00e4he des Indus-Flusses in Pakistan, mit anderen in Indien und sogar im Irak. Mit bis zu 700 einzigartigen Symbolen scheint es wahrscheinlich, dass sie als Stempel zur Besteuerung und Handelskontrolle dienten und m\u00f6glicherweise von rechts nach links gelesen wurden. Niemand wei\u00df jedoch, was diese pr\u00e4vedischen Zeichen bedeuten, trotz den \u00fcber Hundert im letzten Jahrhundert ver\u00f6ffentlichten Versuchen. Dieser Vorgang gewinnt jedoch an neuer Dynamik Dank der modernen Technologie der KI<\/a>.<\/p>\n

Grenzen des tiefen Lernens<\/strong><\/h2>\n

Experten wie die Indus-Schrift-Forscherin Bahata Ansumali Mukhopadhyay sind sich den Grenzen der leistungsst\u00e4rksten Rechner sehr bewusst. Sie glaubt, dass viele kognitive Aspekte nicht in praktische Rahmenwerke codiert werden k\u00f6nnen, da die aktuellen KI-Iterationen nicht in der Lage sind, mit Informationen zu arbeiten, die nicht so quantifizierbar sind, dass sie von Rechnern verstanden werden.<\/p>\n

Selbst tiefes Lernen\u2014aktuell die dominante KI-Technik\u2014ist nur eine Form der Mustererkennung, wobei sich das Arbeitsergebnis parallel zu der Menge an in das System eingespeisten Informationen verbessert. Dieser Daten-nach-Wagenladung-Ansatz stockt jedoch bei Sprachen mit wenigen Ressourcen wie die alten Sprachen, welche oft unvollst\u00e4ndig, angeschlagen und durch die Zeit erodiert sind. Gelehrte (und Rechner) k\u00f6nnen nicht herausfinden, ob ein Kratzer ein Symbol mit einer neuen Bedeutung ist oder einfach nur ein zuf\u00e4lliger Schaden.<\/p>\n

Was liegt vor uns?<\/strong><\/h2>\n

Selbst Liebhaber des maschinellen Lernens<\/a>\u2014wie MIT-Wissenschaftler Jiaming Luo\u2014erwarten keine sofortigen \u00dcbersetzungen von verlorenen Sprachen, die automatisch durch irgendeine \u201eArch\u00e4o-Trans\u201c-App ausgespuckt werden k\u00f6nnen. Bestenfalls geht er davon aus, dass diese Sprachfragmente im Vergleich zu gegenw\u00e4rtigen Sprachen in den umgebenden Regionen analysiert werden k\u00f6nnen, um Fragmente von sprachlichen Verbindungen zu suchen.<\/p>\n

Er hat das Gef\u00fchl, dass ein hybrider Ansatz am wahrscheinlichsten positive Ergebnisse liefern wird. Zuerst k\u00f6nnte die rohe Gewalt von massiven Computern verwendet werden, um Artefakte zu untersuchen und m\u00f6gliche Beziehungen zu bekannten Sprachen ausfindig zu machen. Dies k\u00f6nnte Jahrzehnte an Arbeitsaufwand ersparen, den die damaligen Orthographisten ben\u00f6tigten, sodass die heutigen Experten sich mit subtileren Aspekten befassen k\u00f6nnen, wobei Inspiration blinde Vertrauensvorsch\u00fcsse gew\u00e4hren kann.<\/p>\n

Kernpunkt:<\/strong> Alphabete und Symbole sind einzigartige Abbilder der Zivilisationen, die sie fr\u00fcher einmal verwendet haben. Tausende Jahre sp\u00e4ter ist es ziemlich eindeutig, dass sogar die ausgekl\u00fcgeltsten Maschinen immer noch nicht das menschliche Gehirn ersetzen, insbesondere was die \u00dcbersetzung von Gedanken und Konzepten betrifft, die jede Gesellschaft einzigartig machen.<\/p>\n

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