A Bologna l’intelligenza artificiale decifra una lingua proveniente dall’isola di Cipro di 3.500 anni fa: ecco cosa è stato scoperto
Un sistema di scrittura rimasto ancora indecifrato, proveniente all’isola di Cipro e risalente a circa 3.500 anni fa. Un rebus per i solutori più abili, che per la prima volta è stato affidato all’intelligenza artificiale. E il risultato, pubblicato sulla rivista Plos One, è stato un successo. A portare avanti il progetto è stato un gruppo di ricerca dell’Università Alma Mater di Bologna, utilizzando un sistema di ‘deep learning‘ per fare luce sul sistema di scrittura cipro-minoico.
IL MISTERO DELLE VARIANTI
Diffuso sull’isola di Cipro nella tarda Età del bronzo, ancora oggi non c’è consenso tra gli studiosi sui segni che lo compongono. Secondo alcuni scienziati infatti esistono quattro sottogruppi separati di segni (di cui fa parte anche una variante arcaica), che registrano lingue differenti tra loro. Ma queste differenze potrebbero anche essere dovute a diversi stili e modalità di scrittura.
“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 Silvia Ferrara, docente di Filologia classica e Italianistica dell’Alma Mater, 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”.
LA TECNICA DEL ‘DEEP LEARNING’
Gli studiosi hanno dunque analizzato per la prima volta il cipro-minoico attraverso avanzate tecniche di ‘deep learning’. È stato realizzato un vero e proprio modello ad hoc (‘Sign2Vecd’), che è stato addestrato ad analizzare e catalogare non solo i diversi segni del cipro-minoico, ma anche intere sequenze di segni. L’intelligenza artificiale ha così permesso agli esperti anche di individuare eventuali errori nella trascrizione dei segni e relazioni fra essi. “Il sistema che abbiamo messo a punto ci ha permesso di separare i segni tracciati su tavolette di argilla dagli altri – spiega 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“.
Il modello di ‘deep learning’ utilizzato dagli studiosi, spiega la Dire (www.dire.it), ha quindi offerto nuovi solidi indizi a supporto dell’idea che la divisione in sottogruppi del cipro-minoico non sia dovuta all’esistenza di lingue diverse, ma sia legata invece ai diversi supporti utilizzati per incidere i segni.