L'IA dà vita ai testi antichi per svelare i segreti della cuneiforme accadica
- L'IA sta svelando i segreti della scrittura cuneiforme accadica antica, colmando il divario tra passato e presente.
- Nonostante le sfide, il potenziale dell'IA nella traduzione di testi antichi potrebbe rivoluzionare la nostra comprensione delle lingue storiche.
- Il ruolo dell'IA negli studi storici e linguistici è in crescita, offrendo nuovi modi per preservare e comprendere il nostro ricco patrimonio storico.
In un mondo pieno di preoccupazioni per l'impatto dell'IA sui mercati del lavoro e scenari apocalittici, è essenziale riconoscere il potenziale positivo dell'intelligenza artificiale. Una di queste applicazioni straordinarie proviene da una tesi di master all'Università di Tel Aviv, dove Gai Gutherz e il Professor Shai Gordin hanno collaborato per accelerare la traduzione di testi antichi in lingue moderne. Si sono concentrati sulla cuneiforme accadica antica, una delle lingue scritte più antiche del mondo, trovata su decine di migliaia di tavolette di argilla.
Sfruttando la Neural Machine Translation di Google
Il progetto di Gutherz e Gordin ha sfruttato la traduzione automatica neurale, la tecnologia alla base di Google Translate, per la loro ambiziosa missione. Le reti neurali utilizzate in questo approccio di traduzione sono state rinnovate alla fine del 2016, portando alla Neural Machine Translation (GNMT) di Google. La GNMT vanta una velocità impressionante, una precisione migliorata (60% in meno di errori) e una migliore capacità di gestire parole rare.
Addestramento dell'IA per la traduzione
Incorporando la GNMT nel suo lavoro all'Università di Tel Aviv, Gutherz si è dedicato all'insegnamento dell'IA a decifrare la cuneiforme accadica. Come altri sistemi di IA orientati al linguaggio, i ricercatori hanno addestrato la GNMT utilizzando vasti set di dati. Man mano che l'IA traduceva più testo, la sua precisione migliorava, simile al padroneggiare uno strumento musicale attraverso la pratica. Ad esempio, GPT-3, un modello linguistico di grandi dimensioni, è stato addestrato su 300 miliardi di parole umane.
Tradurre la voce del passato
La lingua accadica cuneiforme presenta una sfida unica. Sebbene solo poche centinaia di esperti in tutto il mondo possano decifrarla, esistono centinaia di migliaia di tavolette di argilla non tradotte, rendendola un candidato perfetto per il progetto di Gutherz e Gordin. Tuttavia, le tavolette accadiche già tradotte disponibili per l'addestramento erano significativamente più piccole rispetto ai vasti set di dati dei modelli linguistici come ChatGPT.
Le complessità della traduzione dall'accadico all'inglese
La scelta di tradurre dall'accadico all'inglese presentava ulteriori complessità. Le frasi in accadico seguono un ordine soggetto-oggetto-verbo (SOV) o oggetto-soggetto-verbo (OSV), mentre l'inglese segue una struttura soggetto-verbo-oggetto (SVO). La traslitterazione parola per parola delle parole accadiche ha resulted in un'accuratezza elevata del 97%. Tuttavia, quando si è adattato l'ordine delle parole all'inglese, l'IA ha affrontato sfide con frasi complesse e sfumate, richiedendo l'intervento umano per finalizzare la traduzione.
Il processo di traduzione dall'accadico all'inglese in due fasi
Lo studio del 2023 di Gutherz e Gordin, pubblicato su PNAS Nexus e disponibile su Oxford University Press, delinea il loro processo di traduzione in due fasi. Innanzitutto, i ricercatori traslitterano il testo accadico. Successivamente, ricombinano la traslitterazione in una traduzione inglese con l'ordine delle parole corretto, affinando l'output dell'IA per garantire precisione e chiarezza.
Utilità e critiche
Il potenziale del progetto guidato dall'IA di Gutherz e Gordin è immenso. Potrebbe semplificare la traduzione di testi antichi oscuri in lingue moderne, dimostrando particolarmente prezioso per l'accadico, una lingua ponte vitale nel Medio Oriente antico per oltre tre millenni. L'accadico era la lingua dominante, mutuata dalla cuneiforme sumera ed evolutasi attraverso il contatto con varie culture.
Tuttavia, il progetto ha affrontato critiche riguardo alle prestazioni dell'IA nelle opere poetiche o astratte. Filologi e traduttori come Nathan Wasserman, professore di assiriologia presso l'Istituto di Archeologia dell'Università Ebraica di Gerusalemme, ritengono che l'IA sia "ancora molto lontana dall'essere utile" per la traduzione di testi antichi. Nonostante ciò, il progetto rappresenta un passo produttivo nella direzione giusta, offrendo potenziali applicazioni per il monitoraggio delle statistiche, le occorrenze delle parole e i confronti di testi.
L'IA sta sbloccando i segreti della cuneiforme accadica antica, consentendo ai ricercatori di ottenere preziose informazioni sul passato. Il progetto di Gutherz e Gordin mostra applicazioni temperate, ragionevoli e nobili dell'IA, dimostrando che può essere preziosa nella preservazione e nella comprensione del nostro ricco patrimonio storico. Man mano che l'IA avanza, c'è il potenziale per scoperte ancora maggiori nei testi antichi, colmando il divario tra passato e presente.
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Editah Patrick
Editah è un'analista fintech versatile con una profonda comprensione dei domini blockchain. Sebbene la tecnologia la affascini, trova sconvolgente l'intersezione tra tecnologia e finanza. Il suo particolare interesse per i portafogli digitali e la blockchain aiuta il suo pubblico.
