{"id":159423,"date":"2022-09-28T17:47:37","date_gmt":"2022-09-28T17:47:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?post_type=blog&p=159423"},"modified":"2023-01-26T12:37:24","modified_gmt":"2023-01-26T15:37:24","slug":"puede-la-inteligencia-artificial-descifrar-lenguas-perdidas","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/es\/blog\/puede-la-inteligencia-artificial-descifrar-lenguas-perdidas","title":{"rendered":"\u00bfPuede la inteligencia artificial descifrar lenguas perdidas?"},"content":{"rendered":"

Celebradas en la tradici\u00f3n y en las leyendas, las civilizaciones antiguas y sus lenguas olvidadas han fascinado a los historiadores, arque\u00f3logos y ling\u00fcistas durante mucho tiempo. Hoy en d\u00eda, estos investigadores cuentan con un nuevo instrumento en sus cajas de herramientas profesionales: la inteligencia artificial, una tecnolog\u00eda que podr\u00eda ayudar a desvelar los secretos de culturas que han desaparecido milenios atr\u00e1s.<\/p>\n

Los jerogl\u00edficos y la piedra de Roseta<\/strong><\/h2>\n

Tanto acad\u00e9micos como amateurs han estudiado sistemas de escritura como la escritura cuneiforme sumeria o los textos etruscos prerromanos durante siglos. Entre ellos se encuentra Jean-Fran\u00e7ois Champollion (1790-1832), un joven franc\u00e9s que logr\u00f3 descifrar uno de los sistemas antiguos de escritura m\u00e1s conocidos: los jeroglifos egipcios. Para hacerlo, utiliz\u00f3 la famosa piedra de Roseta<\/a>. Esta estela de granodiorita ten\u00eda tallados fragmentos del mismo texto en tres sistemas de escritura distintos: 32 renglones de dem\u00f3tico, 14 de jerogl\u00edficos y 54 de griego.<\/p>\n

La escritura cuneiforme y otros enigmas antiguos<\/strong><\/h2>\n

Otro ejemplo intrigante es el ugar\u00edtico. Este sistema de escritura fue descubierto por arque\u00f3logos franceses en 1929 en unas tabletas de arcilla encontradas en los a\u00f1os 20 en el tell<\/i> de Ugarit. Esta lengua sem\u00edtica noroccidental fue utilizado por acad\u00e9micos hebreos que analizaban textos b\u00edblicos y que revelaron similitudes entre Israel, Jud\u00e1 y sus culturas vecinas.<\/p>\n

En otras partes del mundo quedan muchos textos misteriosos por descifrar, como el manuscrito de Voynich<\/a> (Europa), el bloque de Cascajal<\/a> (centro de Am\u00e9rica) y el rongo rongo<\/a> (rapanui\/Isla de Pascua).<\/p>\n

Misterios de la Era de Bronce<\/strong><\/h2>\n

Quiz\u00e1s el ejemplo m\u00e1s conocido en tiempos modernos sea el lineal B, que fue encontrado en un principio entre ruinas cretas de la Era de Bronce. Aunque el desciframiento del Lineal B, reconocida ahora como la escritura griega m\u00e1s antigua (desarrollada alrededor de 1400 a. C.), generalmente se le atribuye al arquitecto brit\u00e1nico Michael Ventris, sus esfuerzos fueron respaldados por la clasicista Alice Kober. Ella hab\u00eda creado un archivo en su casa de Nueva York, almacenando alrededor de 180,000 trozos de papel en cajas de cigarrillos. Pero muri\u00f3 tr\u00e1gicamente dos a\u00f1os antes de que el c\u00f3digo misterioso fuera descifrado por Ventris en 1952.<\/p>\n

Entre los dos, le dedicaron m\u00e1s de seis d\u00e9cadas de arduo esfuerzo a descifrar el lineal B, una rama del silabario lineal A, que fue utilizado por la misteriosa civilizaci\u00f3n minoica y posiblemente no tenga relaci\u00f3n con las lenguas indoeuropeas. Sin embargo, solo un siglo despu\u00e9s de las excavaciones de Knossos llevadas a cabo por el arque\u00f3logo brit\u00e1nico sir Arthur Evans (1851-1941), la tecnolog\u00eda est\u00e1 acelerando el desciframiento de estas lenguas antiguas.<\/p>\n

El misterio del valle del Indo<\/strong><\/h2>\n

Durante la d\u00e9cada de 1870, los ladrillos recuperados de las ruinas de un pueblo en el Punyab se usaron como balastro para cientos de millas de v\u00edas de tren entre las ciudades de Mult\u00e1n y Lahore. Sin embargo, el ingeniero del ej\u00e9rcito y agrimensor arqueol\u00f3gico Alexander Cunningham encontr\u00f3 algunos fragmentos de cer\u00e1mica antigua y una peque\u00f1a tablilla de piedra de aproximadamente 1,5 pulgadas cuadradas, inscrita con seis caracteres desconocidos y con el dibujo de un toro o rinoceronte de un solo cuerno (o tal vez de un unicornio).<\/p>\n

Desde entonces, se han desenterrado unas 4000 reliquias, la mayor\u00eda a lo largo del r\u00edo Indo en Pakist\u00e1n, otras en India y en Irak. Con hasta 700 s\u00edmbolos \u00fanicos, parece probable que se usaran como sellos de control de impuestos y comercio, y posiblemente se leyeran de derecha a izquierda. Sin embargo, nadie sabe qu\u00e9 significan estos signos prev\u00e9dicos, a pesar de m\u00e1s de cien intentos publicados durante el siglo pasado, pero la tecnolog\u00eda de punta de la IA<\/a> le est\u00e1 dando un impulso renovado a la investigaci\u00f3n.<\/p>\n

Los l\u00edmites del aprendizaje profundo<\/strong><\/h2>\n

Expertos como la investigadora de lenguas escritas del valle del Indus Bahata Ansumalo Mukhopadhyay son muy conscientes de los l\u00edmites que tienen incluso las computadoras m\u00e1s potentes. Ella cree que muchos aspectos cognitivos no pueden codificarse dentro de marcos convenientes porque las iteraciones actuales de la inteligencia artificial no son capaces de procesar informaci\u00f3n no cuantificable (o codificada para que las computadoras puedan entenderla).<\/p>\n

Incluso el aprendizaje profundo, que actualmente es la t\u00e9cnica de inteligencia artificial dominante, funciona con el reconocimiento de patrones y mejora sus resultados paralelamente con la cantidad de informaci\u00f3n que ingresa en el sistema. Sin embargo, esta t\u00e9cnica que depende de grandes cantidades de datos no funciona as\u00ed de bien con temas de pocos recursos, como las lenguas antiguas, que muchas veces se encuentran incompletas, con partes perdidas en el tiempo. Ni los investigadores ni las computadoras tienen la manera de distinguir un signo diacr\u00edtico de un ray\u00f3n accidental.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 hay m\u00e1s adelante?<\/strong><\/h2>\n

Ni tampoco los defensores del aprendizaje artificial<\/a>, como Jiaming Luo, cient\u00edfico del MIT, esperan que una aplicaci\u00f3n produzca traducciones instant\u00e1neas de lenguas perdidas. En el mejor de los casos, Luo prev\u00e9 analizar estos fragmentos ling\u00fc\u00edsticos compar\u00e1ndolos con lenguas modernas de regiones vecinas y buscando coincidencias.<\/p>\n

Siente que un m\u00e9todo h\u00edbrido es el que m\u00e1s posibilidades tiene de producir resultados positivos. Al principio, la fuerza bruta de computadoras inmensas podr\u00eda usarse para examinar artefactos e identificar posibles relaciones con lenguas conocidas. Esto les ahorrar\u00eda d\u00e9cadas de trabajo a los especialistas, quienes podr\u00e1n ocuparse de aspectos m\u00e1s sutiles que dependen de la inspiraci\u00f3n y de la intuici\u00f3n.<\/p>\n

Conclusi\u00f3n:<\/strong> Los alfabetos y los signos son reflejos \u00fanicos de las civilizaciones que alguna vez los usaron. Miles de a\u00f1os m\u00e1s tarde, est\u00e1 claro que incluso las m\u00e1quinas m\u00e1s sofisticadas no son competencia para el cerebro humano, particularmente en lo que respecta traducir las ideas y los conceptos que hacen que cada cultura sea \u00fanica.<\/p>\n

Imagen de Peace,love,happiness en Pixabay<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Celebradas en la tradici\u00f3n y en las leyendas, las civilizaciones antiguas y sus lenguas olvidadas han fascinado a los historiadores, arque\u00f3logos y ling\u00fcistas durante mucho tiempo. 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