È possibile decifrare una lingua ancora sconosciuta con l’intelligenza artificiale?
I ricercatori dell’Università di Bologna hanno utilizzato il deep learning per esplorare il sistema di scrittura cipro-minoico, un sistema di scrittura indecifrabile legato all’isola di Cipro circa 3.500 anni fa.
L’intelligenza artificiale potrebbe aiutarci a decifrare un antico linguaggio ancora oggi sconosciuto?
Nel progetto ERC INSCRIBE, i ricercatori dell’Università di Bologna hanno utilizzato con successo il deep learning per dimostrare per la prima volta le scritture cipro-minoiche utilizzando un sistema di deep learning. I risultati dello studio sono state pubblicate sulla rivista PLOS ONE.
La lingua cipro-minoica che ha quasi 3.500 anni fa non è mai stato decifrata.
Sebbene sia stato ampiamente discusso sull’isola di Cipro nella tarda età del bronzo, non c’è ancora consenso tra i ricercatori su quali segni costituiscano il complesso.
Alcuni registrano quattro sottogruppi (CM1, CM2, CM3, più una variante arcaica chiamata CM0) con proprie forme linguistiche. Potrebbe anche essere una questione di stili e metodi di scrittura divergenti.
Silvia Ferrara, professoressa al Dipartimento di Filologia Classica e Italianistica dell’Università di Bologna che ha coordinato lo studio dichiara :
“Ad 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. I risultati che abbiamo ottenuto supportano decisamente l’ipotesi che questi sottogruppi siano composti da varianti legati ai diversi supporti sui quali i segni venivano inscritti”.
Grazie alle avanzate tecniche di deep learning senza supervisione i ricercatori sono giunti a questa ipotesi.
(Il deep learning senza supervisione consta su un modello sviluppa ipotesi e conclusioni senza conoscenze pregresse sulla lingua e sui segni da analizzare).
Il modello creato è stato chiamato Sign2Vecd ed è stato addestrato per analizzare e catalogare non solo i diversi segni del cipro-minoico, ma anche intere sequenze degli stessi.
Il tutto ha generato una rappresentazione vettoriale in tre dimensione dello scritto, che permette di individuare eventuali errori nella trascrizione dei segni e delle relazioni interni nel corpus.
La Ferrara prosegue :” Il sistema che abbiamo messo a punto ci ha permesso di separare i segni tracciati su tavolette di argilla dagli altri. In questo modo abbiamo 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: siamo così riusciti a ricostruire quasi il 70% di corrispondenze tra segni che finora erano solo stati ipotizzati come possibili varianti “.
Il risultato del modello ? La divisione in sottogruppi del cipro-minoico non è dovuta all’esistenza di lingue diverse, ma è legata invece ai diversi supporti utilizzati per ” scrivere “, incidere i segni.
