Antiche scritture e IA, inedite possibilità per la ricerca


L’università di Bologna ha sperimentato un matching vincente tra IA e ricerca filologica per decifrare una lingua ancora “aliena”, il cipro-minoico, risalente a circa 3.500 anni fa

di Leonardo Galasso

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intelligenza artificiale

Esistono circa una dozzina di linguaggi antichi ancora indecifrati. Un gruppo di ricerca dell’Università di Bologna, grazie alle potenzialità concesse dal deep learning, ha sviluppato un sistema di lavoro innovativo fondato sul connubio tra intelligenza artificiale e umana.

I ricercatori, coordinati da Silvia Ferrara, professoressa al Dipartimento di Filologia Classica e Italianistica, hanno analizzato il cipro-minoico tramite avanzate tecniche di deep learning basate sull’apprendimento senza supervisione: la macchina analizza e cataloga tutti i segni linguistici, per ognuno dei quali viene sviluppata una rappresentazione vettoriale visualizzabile in tre dimensioni.

In questo modo sono state individuate inedite corrispondenze tra segni attribuiti alle varianti del cipro-minoico: è molto probabile che la varietà dei supporti utilizzati dagli scrittori ciprioti, in quanto a forma, materiali e dimensioni, e le conseguenti differenze stilistiche, siano la causa della classificazione tradizionale che prevede non un'unica lingua, ma quattro sottogruppi linguistici. 
 
Difatti con il nome cipro-minoico si definisce una famiglia di scritture rilevate prevalentemente a Cipro durante l’età del Tardo Bronzo, attualmente indecifrate. In considerazione del ristretto numero di testi – circa duecento e per la maggior parte molto brevi – ogni tentativo di interpretazione è risultato fallimentare. 

Grazie al sistema utilizzato dagli studiosi dell'Università di Bologna, è stata riconosciuta la corrispondenza di quasi il 70% dei segni attribuiti ai diversi sottogruppi. I nuovi elementi apportati dall’IA hanno permesso di sviluppare l’ipotesi che le varianti non corrispondano a quattro lingue differenti, ma dipendano da stili differenti di scrittura, legati all’utilizzo di supporti diversi.

Lo studio nasce nell’ambito del progetto europeo ERC INSCRIBE – un progetto quinquennale finanziato dalla Commissione Europea che indaga i meccanismi di creazione della scrittura – e propone l’ambizioso progetto di decifrazione del cipro-minoico.

Sulla base degli studi tradizionali, il cipro-minoico è stato generalmente suddiviso in 4 gruppi differenti: il cipro-minoico arcaico, o cipro minoico 0 (CM 0), attestato da un solo documento, una tavoletta da Enkomi di fine XVI secolo a.C. contenente soltanto 23 segni; il cipro-minoico 1 (CM 1), attestato nel corso di tutta l'età del Tardo Bronzo e rappresentato da testi molto brevi, realizzati su diversi supporti; il cipro-minoico 2 (CM 2), rappresentato da tre tavolette d’argilla frammentarie provenienti da Enkomi e databili al XII secolo a.C.; infine il cipro-minoico 3 (CM 3), documentato da testi provenienti esclusivamente da Ugarit, di XIII secolo a.C.

Il lavoro del gruppo di ricerca coordinato da Silvia Ferrara ha restituito una solida prospettiva per la futura interpretazione del cipro-minoico. È stato pubblicato sulla rivista PLOS ONE con il titolo “Unsupervised Deep Learning Supports Reclassification of Bronze Age Cypriot Writing System”. Gli autori sono Silvia Ferrara, Michele Corazza, Fabio Tamburini e Miguel Valério del Dipartimento di Filologia classica e Italianistica dell’Università di Bologna.

(nella foto di copertina una immagine dei geroglifici egiziani, ndr)
 

Fonti:

https://magazine.unibo.it/archivio/2022/07/15/l2019intelligenza-artificiale-puo-aiutarci-a-decifrare-una-lingua-ancora-sconosciuta

https://site.unibo.it/inscribe/en

https://mnamon.sns.it/index.php?page=Scrittura&id=34


 


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