Gli sviluppi dell’intelligenza artificiale stanno aprendo nuovi orizzonti anche nel campo delle scienze storiche e archeologiche, consentendo di affrontare quesiti antichi che fino a pochi anni fa apparivano irrisolvibili per la limitatezza delle fonti e per l’assenza di testimonianze dirette. Una delle applicazioni più significative di questi strumenti emergenti riguarda il cosiddetto gioco romano Duodecim Scripta, un passatempo diffuso nell’antica Roma di cui finora erano conosciute tracce archeologiche e alcune menzioni letterarie, ma non una comprensione chiara delle regole o delle dinamiche ludiche. Utilizzando tecniche avanzate di intelligenza artificiale per l’analisi di dati archeologici, iscrizioni latine e simulazioni di gioco, un team di ricercatori ha recentemente formulato un modello plausibile delle regole di questo antico gioco da tavolo, aprendo una nuova frontiera di metodo per l’analisi di fenomeni culturali antichi.
Dal punto di vista tecnico, il lavoro si è basato su un approccio multimodale in cui modelli di intelligenza artificiale addestrati su grandi dataset storici sono stati impiegati per elaborare pattern ricorrenti nelle testimonianze materiali e testuali. Queste tecnologie, spesso costituite da reti neurali profonde e modelli di apprendimento non supervisionato, consentono di intercettare correlazioni tra elementi che agli occhi degli studiosi umani resterebbero difficili da evidenziare. Il processo di ricerca ha previsto l’integrazione di diversi set di dati: fotografie ad alta risoluzione di tavole da gioco archeologiche, iscrizioni latine contenenti riferimenti a termini ludici, descrizioni parziali presenti in fonti storiche e modelli di gioco noti di epoche affini. Questi input sono stati convertiti in formati compatibili con algoritmi di pattern recognition e machine learning, che hanno prodotto ipotesi strutturate delle dinamiche di gioco estraendole dai dati grezzi.
La metodologia impiegata si avvicina a quella usata nella traduzione automatica o nella sintesi semantica di testi antichi: il sistema di IA ha identificato parole-chiave e strutture ricorrenti che suggeriscono movimenti ammissibili, turni di gioco e condizioni di vittoria. Parallelamente, un modello di simulazione basato su agenti intelligenti è stato utilizzato per testare le “regole ipotetiche” proposte, verificando quali configurazioni portavano a risultati coerenti con l’epoca storica e con la logica ludica nota di giochi affini come il Tabula o il Ludus Latrunculorum. Questa fase di simulazione automatica è fondamentale per trasformare semplici correlazioni statistiche in ipotesi operative di regole di gioco, poiché consente di osservare se i modelli generati possono effettivamente sostenere sequenze di mosse che portano a conclusioni sensate.
La ricostruzione risultante suggerisce che Duodecim Scripta fosse un gioco basato su una sequenza di caselle numerate e su meccaniche di avanzamento determinate da lanci di dadi o segni equivalenti, con dinamiche che ricordano nei concetti elementari alcuni giochi da tavolo moderni. La presenza di caselle speciali, zone di blocco e possibili penalità o benefici per i giocatori indica che le regole non erano puramente lineari, ma implicavano una componente strategica di scelta e rischio, confermando testimonianze indirette presenti in testi latini. Nonostante la narrativa storica indichi spesso questo gioco come un semplice passatempo, l’analisi AI evidenzia un grado di complessità strategica che lo avvicina a giochi da tavolo evoluti, in cui la decisione del giocatore incide sul risultato oltre alla mera fortuna del lancio.
Un elemento interessante della ricerca riguarda la validazione incrociata delle ipotesi. Gli archeologi hanno confrontato le soluzioni proposte dall’intelligenza artificiale con esempi concreti di reperti trovati in diverse province dell’Impero Romano, mettendo a confronto le configurazioni spaziali delle tavole da gioco con gli scenari simulati. La coerenza tra i risultati suggeriti dal modello e la distribuzione geografica dei reperti ha rafforzato l’ipotesi che le regole ricostruite possano rappresentare una versione storicamente plausibile del gioco. In questo processo, l’IA non ha “inventato” arbitrariamente le regole, ma ha evidenziato pattern emergenti nei dati archeologici, consentendo agli studiosi di trasformare un insieme di indizi frammentari in uno schema logico coerente.
Tuttavia, vi sono limiti tecnici e metodologici da considerare. L’uso dell’intelligenza artificiale in questa ricerca non elimina l’incertezza storica, poiché i modelli dipendono fortemente dalla qualità e dalla quantità dei dati disponibili. Se i dataset utilizzati sono incompleti o parzialmente conservati, le inferenze prodotte possono essere influenzate da bias inerenti ai dati stessi o dalle tecniche di pre-processing utilizzate. Inoltre, i modelli di IA possono individuare correlazioni spurie che richiedono verifica umana: l’interpretazione storica resta un elemento imprescindibile per attribuire significato alle strutture identificate, evitando che semplici pattern statistici vengano scambiati per regole effettive.
Un altro aspetto cruciale riguarda il dialogo tra tecnologia e disciplina umanistica. La ricostruzione delle regole di Duodecim Scripta non solo richiede competenze tecnologiche avanzate, ma anche una comprensione profonda del contesto culturale e sociale dell’antica Roma. La sinergia tra storici, archeologi e specialisti di IA è un elemento chiave per garantire che i risultati non siano soltanto tecnicamente validi, ma anche storicamente sensati. In questo caso, l’intelligenza artificiale ha agito come strumento di amplificazione delle capacità analitiche umane, mettendo in evidenza ipotesi che poi devono essere sottoposte a verifica critica da parte degli esperti umanisti.