L’intelligenza artificiale ci sta davvero aiutando a decifrare una lingua di 3.500 anni fa

Condividi su Whatsapp Condividi su Linkedin

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

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.

intelligenza artificiale lingua cipro minoica

©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.

intelligenza artificiale lingua cipro minoica

©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).

intelligenza artificiale lingua cipro minoica

©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.

Seguici su Telegram Instagram | Facebook TikTok Youtube

Fonti: Università di Bologna / PLOS ONE

Leggi anche:

Condividi su Whatsapp Condividi su Linkedin
Roberta De Carolis ha una laurea e un dottorato in Chimica, e ha conseguito un Master in comunicazione scientifica. Giornalista pubblicista, scrive per GreenMe dal 2010.

Iscriviti alla newsletter settimanale

Riceverai via mail le notizie su sostenibilità, alimentazione e benessere naturale, green living e turismo sostenibile dalla testata online più letta in Italia su questi temi.

Seguici su Instagram
Seguici su Facebook