{"id":159428,"date":"2022-09-28T18:16:05","date_gmt":"2022-09-28T18:16:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/?post_type=blog&p=159428"},"modified":"2022-09-28T18:16:05","modified_gmt":"2022-09-28T18:16:05","slug":"lintelligenza-artificiale-e-in-grado-di-decifrare-le-lingue-andate-perdute","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.trustedtranslations.com\/it\/blog\/lintelligenza-artificiale-e-in-grado-di-decifrare-le-lingue-andate-perdute","title":{"rendered":"L\u2019intelligenza artificiale \u00e8 in grado di decifrare le lingue andate perdute?"},"content":{"rendered":"

Celebrate in tradizioni e leggende, le civilt\u00e0 antiche e le loro lingue ormai dimenticate affascinano da tempo immemore gli storici, gli archeologi e i linguisti. Al giorno d\u2019oggi questi ricercatori dispongono di un nuovo strumento: l\u2019Intelligenza artificiale, una tecnologia che pu\u00f2 aiutare a svelare i segreti di societ\u00e0 scomparse da millenni.<\/p>\n

I geroglifici e la Stele di Rosetta<\/strong><\/h2>\n

Dalla scrittura cuneiforme dei Sumeri alle iscrizioni etrusche di epoca pre-romana, per secoli accademici e appassionati hanno condotto osservazioni nel tentativo di decifrare le lingue antiche. Fra di essi spicca Jean-Francois Champollion (1790-1832), un giovane studioso francese che ha decifrato uno dei sistemi di scrittura antichi pi\u00f9 famosi: i geroglifici egizi. Per farlo ha utilizzato la celebre Stele di Rosetta<\/a>. Su questa stele di granodiorite vennero incise parti dello stesso testo in tre lingue: 32 righe in demotico, 14 righe di geroglifici e 54 righe in greco.<\/p>\n

La scrittura cuneiforme e altri enigmi dell\u2019antichit\u00e0<\/strong><\/h2>\n

Un altro esempio affascinante \u00e8 la lingua ugaritica. Scoperta dagli archeologi francesi nel 1929 su una serie di tavolette di argilla ritrovate negli anni Venti presso la collina di Ugarit, \u00e8 scritta in un alfabeto cuneiforme consonantico. Questa lingua semitica nord-occidentale estinta veniva utilizzata dagli studiosi ebraici che analizzavano i testi in ebraico classico, svelando somiglianze fra l\u2019antico Israele e la Giudea e le culture limitrofe.<\/p>\n

Ovunque nel mondo si trovano numerosi testi misteriosi ancora da decifrare, come il Manoscritto Voynich<\/a> (Europa), la Pietra di Cascajal<\/a> (America centrale) e il Rongorongo<\/a> (Isola di Pasqua).<\/p>\n

Misteri dell\u2019Et\u00e0 del Bronzo<\/strong><\/h2>\n

Forse l\u2019esempio pi\u00f9 conosciuto in epoca moderna \u00e8 la Lineare B, inizialmente ritrovata fra rovine cretesi risalenti all\u2019Et\u00e0 del Bronzo. Anche se la decifrazione della Lineare B (attualmente considerata la forma pi\u00f9 precoce di ortografia greca, sviluppata intorno al 1400 A.C.) viene generalmente attribuita all\u2019architetto Michael Ventris, le sue scoperte vennero supportate dalla studiosa classicista Alice Kober che, nella propria abitazione di New York, cre\u00f2 quello che si potrebbe definire un predecessore analogico di database archiviando circa 180.000 strisce di carta nelle scatole delle sigarette. Purtroppo Alice Kober mor\u00ec due anni prima che questo misterioso sistema di scrittura venisse decifrato da Ventris nel 1952.<\/p>\n

Sommando i loro sforzi, ci sono voluti oltre sessant\u2019anni di impegno scrupoloso per comprendere la Lineare B, che costituisce una branca del sillabario Lineare A utilizzato dalla misteriosa civilt\u00e0 minoica e forse non correlato alle lingue indoeuropee. Tuttavia, la tecnologia sta velocizzando la decifrazione di queste lingue antiche, a un solo secolo di distanza dagli scavi di Cnosso effettuati dall\u2019archeologo britannico Sir Arthur Evans (1851\u20131941).<\/p>\n

Il mistero della valle dell\u2019Indo<\/strong><\/h2>\n

Nel corso degli anni Settanta del XIX secolo i mattoni recuperati da una citt\u00e0 in rovina nel Punjab vennero utilizzati come rinforzo per quasi cento miglia di binari ferroviari tra le citt\u00e0 di Multan e Lahore. Tuttavia, l\u2019ingegnere militare e geometra archeologico Alexander Cunningham ritrov\u00f2 alcuni frammenti di antiche ceramiche e una minuscola tavoletta di pietra di circa 1,5 pollici quadrati con incisi sei caratteri sconosciuti e un toro o rinoceronte con un corno solo (ma potrebbe trattarsi anche di un unicorno).<\/p>\n

Da allora sono state portate alla luce qualcosa come altre 4.000 reperti storici, la maggior parte dei quali lungo il fiume Indo in Pakistan, altri in India e perfino in Iraq. Con oltre 700 simboli unici, sembra probabile che venissero utilizzati come sigilli di tassazione e controllo commerciale, forse letti da destra a sinistra. Tuttavia, nessuno sa cosa significhino questi simboli di epoca pre-vedica, nonostante gli oltre cento tentativi di traduzione pubblicati nel secolo scorso; attualmente per\u00f2 si \u00e8 verificato un nuovo slancio guidato dalla tecnologia all\u2019avanguardia basata sull\u2019intelligenza artificiale<\/a>.<\/p>\n

I limiti dell\u2019apprendimento automatico<\/strong><\/h2>\n

Gli esperti come Bahata Ansumali Mukhopadhyay, ricercatrice di testi ind\u00f9, sono ben consapevoli dei limiti dei computer, anche di quelli pi\u00f9 potenti. Questa studiosa ritiene che molti aspetti cognitivi non possano essere codificati in strutture comode, poich\u00e9 le attuali iterazioni dell\u2019IA non sono in grado di far fronte a informazioni non quantificabili in modi comprensibili al computer.<\/p>\n

Perfino il deep learning, che attualmente costituisce la tecnica di IA pi\u00f9 largamente diffusa, si basa esclusivamente sul riconoscimento di pattern e i suoi output migliorano di pari passo con la quantit\u00e0 di informazioni inserite nel sistema. Tuttavia, questo approccio basato sul carico di lavoro vacilla per le tematiche a basso contenuto di risorse, come le lingue antiche, che spesso risultano incomplete, frammentate ed erose dal tempo. Gli studiosi (e i computer) non hanno modo di sapere se un graffio conferisce un nuovo significato a un certo simbolo o se si tratta solo di un danno accidentale.<\/p>\n

Quali sono le prospettive?<\/strong><\/h2>\n

Perfino gli esperti di machine learning<\/a>, come lo scienziato del MIT Jiaming Luo, non si aspettano che qualche app di traduzione archeologica sforni automaticamente traduzioni istantanee delle lingue perdute. Nella migliore delle ipotesi, Luo prevede di analizzare questi frammenti linguistici confrontandoli con le lingue contemporanee delle regioni circostanti in cerca di frammenti di collegamenti linguistici.<\/p>\n

Lui ritiene che un approccio ibrido abbia le maggiori probabilit\u00e0 di portare a risultati utili. Inizialmente si potrebbe sfruttare la potenza dei computer pi\u00f9 imponenti per esaminare gli artefatti e trovare possibili relazioni con linguaggi conosciuti. Ci\u00f2 potrebbe consentire di risparmiarsi i decenni di sforzi che in passato erano necessari agli studiosi, consentendo agli esperti odierni di concentrarsi sugli aspetti pi\u00f9 delicati, seguendo l\u2019ispirazione a procedere oltre.<\/p>\n

Morale:<\/strong> Alfabeti e simboli sono un riflesso unico delle civilt\u00e0 che li utilizzano. Migliaia di anni dopo \u00e8 piuttosto evidente che anche le macchine pi\u00f9 sofisticate non sono in grado di eguagliare il cervello umano, in particolare nella traduzione dei pensieri e concetti che rendono unica ogni societ\u00e0.<\/p>\n

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