Starożytne teksty to jedno z najcenniejszych źródeł wiedzy o pradawnych kulturach. Słowo pisane jest mniej podatne na manipulację i zniekształcenia niż przekazy ustne. Nie zawsze jednak chodzi o prawdziwość treści. Wszak mitologie lub legendy z dzisiejszego punktu widzenia niewiele mają wspólnego z nauką. Chodzi jednak o kontekst kulturowy, który umożliwia poznanie obyczajów, wierzeń i tradycji dawnych ludów i społeczności.

Sztuczna inteligencja w nauce

Problem polega na tym, że wiele systemów pisma, które pochodzą z różnych części świata, wciąż nie zostało odczytanych. Właśnie dlatego cały czas nie mamy wielu informacji o poszczególnych cywilizacjach, a niektóre niemalże odchodzą w zapomnienie. Naukowcom nadal nie udało się odszyfrować m.in. pisma cywilizacji Doliny Indusu, pisma protoelamickiego lub linearnego A oraz dysku z Fajstos.

Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji naukowcy uzyskują zupełnie nowe możliwości. Modele AI wykorzystywane są już w diagnozowaniu chorób, robotyce,  a nawet identyfikacji zaginionych dzieł sztuki lub poszukiwaniu życia pozaziemskiego. Sztuczna inteligencja staje się jednym z podstawowych i najważniejszych narzędzi badawczych. Dlatego uczeni z dwóch izraelskich uniwersytetów postanowili wykorzystać ją w tłumaczeniach starożytnego pisma klinowego.

Nowy model AI może tłumaczyć pismo klinowe na angielski

Badacze z Uniwersytetu w Tel Awiwie i Uniwersytetu Ariel stworzyli program, który potrafi przetłumaczyć trudny do rozszyfrowania pisany język akadyjski. Należy do grupy języków semickich i używany był w Mezopotamii od połowy III tysiąclecia p.n.e. do początków I tysiąclecia n.e. Zapisywany był sumeryjskim pismem klinowym, czyli jedną z najstarszych na świecie odmian pisma.

AI, którą opracowali izraelscy uczeni, umożliwia tworzenie niezwykle dokładnych przekładów ze znaków logograficznych i sylabicznych na język angielski. Model opiera się na przetwarzaniu języka naturalnego oraz na uczeniu głębokim, które bazuje na tzw. konwolucyjnych sieciach neuronowych (CNN). Technologia ta stosowana jest m.in. do analizy obrazów.

– Tłumaczenie może być procesem złożonym, ponieważ wymaga nie tylko znajomości dwóch różnych języków, ale także różnych kontekstów kulturowych. Technologie wspomagające tłumaczenia stają się z roku na rok coraz bardziej wszechobecne, co jest związane z postępem m.in. sztucznej inteligencji – twierdzą naukowcy w artykule, który został opublikowany na łamach czasopisma „PNAS Nexus”.

AI może pomóc w badaniach nad starożytnymi kulturami

Badacze podkreślają jednak, że chociaż urządzenia wykorzystywane do tłumaczenia tekstów są coraz lepsze, sytuacja wyglądała nieco inaczej z językami starożytnymi. – Ich odczytanie i zrozumienie wymaga wiedzy o dawno wymarłej wspólnocie językowej. Ponadto same teksty mogą być bardzo fragmentaryczne – czytamy w artykule.

Główni autorzy dr Shai Gordin, dr Gai Gutherz, dr Jonathan Berant i dr Omer Levy stworzyli w sumie dwie wersje modelu AI. Jeden tłumaczy akadyjskie pismo klinowe na alfabet łaciński, natomiast drugi generuje kod w standardzie Unicode. Badacze podkreślają, że pierwsza wersja daje lepsze wyniki. Wynoszą one ok. 37 według BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). To algorytm do ewaluacji jakości tłumaczenia automatycznego.

– W ciągu ostatnich dwóch stuleci znaleziono setki tysięcy takich tekstów, z których większość zapisana jest w języku sumeryjskim i akadyjskim. Wiele z nich wciąż nie zostało odczytanych. Nasza technologia może pomóc historykom, archeologom i innym badaczom w badaniach cywilizacji Bliskiego Wschodu, a w przyszłości być może również innych, mniej znanych kultur – twierdzą autorzy.

Opracowany przez nich model AI jest dostępny na platformie GitHub. To serwis internetowy przeznaczony do projektów programistycznych. Naukowcy chcieli, aby każdy miał dostęp do ich rozwiązania.

Źródło: PNAS Nexus

Szukasz więcej fascynujących informacji na temat świata roślin i zwierząt, odkryć archeologicznych i nieskończonego Wszechświata? Zaprenumeruj magazyn „National Geographic Polska". Najnowszą ofertę znajdziesz na tej stronie.