Roberta De Carolis Un gruppo di ricerca dell’Università di Bologna ha usato l’intelligenza artificiale per decifrare una lingua sconosciuta, il cipro-minoico. Lo studio getta ora una luce nuova su questa antica lingua, finora mai decifrata
©Università di Bologna
L’intelligenza artificiale sta aiutando gli studiosi a decifrare il cipro-minoico, antica lingua mai decifrata che risale a circa 3.500 anni fa. Un gruppo di ricerca dell’Università di Bologna, infatti, ha usato con successo un sistema di deep learning per gettare luce su questa antichissima lingua.
Il cipro-minoico era diffuso sull’isola di Cipro nella tarda Età del bronzo, e i ricercatori non concordano su quanti siano i segni lo compongono. Secondo alcuni esistono quattro sottogruppi separati di segni (CM1, CM2, CM3, e una variante arcaica chiamata CM0) che indicano lingue diverse tra loro, ma altri ritengono che queste differenze possano anche essere dovute a diversi stili e modalità di scrittura.
Qual è la verità? Grazie all’intelligenza artificiale, ora i ricercatori propendono per la seconda ipotesi.
©PLOS ONE
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 – spiega infatti Silvia Ferrara, che ha coordinato lo studio – I risultati che abbiamo ottenuto supportano decisamente l’ipotesi che questi sottogruppi siano composti da varianti legate ai diversi supporti sui quali i segni venivano inscritti
Nell’ambito del progetto Inscribe, i ricercatori hanno usato un sistema di deep learning per arrivare a queste conclusioni, ovvero una tecnologia di apprendimento tramite intelligenza artificiale a cui gli esperti hanno “insegnato” ad analizzare e catalogare i segni del cipro-minoico, e in generale intere sequenze di segni.
©PLOS ONE
Come spiega l’IBM, il deep learning, in particolare, tenta di imitare il cervello umano, anche se (ancora) lontano dall’eguagliare le sue capacità, consentendo ai sistemi di raggruppare i dati e fare previsioni con incredibile precisione.
Rientra infatti tra i sistemi di rete neurale, ma molto sofisticata con livelli multipli di apprendimento, e guida in realtà molte applicazioni esistenti, alla base di prodotti e servizi di uso quotidiano (come assistenti digitali, telecomandi TV abilitati alla voce e rilevamento delle frodi con carte di credito), nonché di tecnologie emergenti (come le auto a guida autonoma).
©PLOS ONE
Il sistema che abbiamo messo a punto ci ha permesso di separare i segni tracciati su tavolette di argilla dagli altri – spiega ancora Ferrara – 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
Con questa tecnica, quindi, i ricercatori hanno fornito prove solide che supportano l’idea che non esistano tante lingue “cipro-monoiche” ma un’unica lingua che mostra a volte varianti nei segni a causa di diversi supporti utilizzati per incidere i segni.
La lingua non è ancora stata decifrata, ma ora sappiamo che è unica ed è un enorme passo avanti.
La ricerca è stata pubblicata su PLOS ONE.
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Fonti: Università di Bologna / PLOS ONE
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