El poder de la inteligencia artificial para descifrar lenguas antiguas

El estudio de las lenguas antiguas no descifradas ha sido durante siglos un desafío para lingüistas y arqueólogos. Sin embargo, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando la manera en que abordamos estos enigmas lingüísticos. Gracias a los avances en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés), hoy estamos más cerca que nunca de comprender idiomas perdidos en el tiempo.

La IA utiliza algoritmos avanzados para identificar patrones en textos antiguos y compararlos con lenguas conocidas. Estas tecnologías pueden analizar grandes volúmenes de datos en segundos, detectando similitudes estructurales, morfológicas y fonéticas entre idiomas. Algunos de los enfoques clave incluyen:

Lea también: Inteligencia artificial para elaborar fármacos

-Redes Neuronales Artificiales: Modelos como los Transformers (por ejemplo, GPT) pueden aprender y predecir estructuras lingüísticas, incluso en textos fragmentados.

-Modelos Estadísticos: Comparan frecuencias de palabras y frases en distintas lenguas para inferir significados.

-Aprendizaje No Supervisado: Permite a la IA identificar patrones sin necesidad de una base de datos etiquetada, facilitando el análisis de idiomas sin traducción conocida.

Casos de éxito: IA en la decodificación de lenguas perdidas

Recientemente, investigadores del MIT y Google DeepMind han utilizado IA para descifrar fragmentos de textos en Linear A, un antiguo sistema de escritura minoico. Aunque no se ha logrado una traducción completa, la IA ha encontrado correspondencias con el Linear B, su idioma sucesor ya descifrado.

Otro caso notable es el trabajo de la Universidad de Alberta, donde un sistema de IA ayudó a traducir inscripciones acadias en tablillas de arcilla cuneiforme, reduciendo el tiempo de traducción de meses a solo horas.

Lea también: Los riesgos de las armas controladas por inteligencia artificial

A pesar de sus avances, la IA aún enfrenta dificultades significativas. La falta de datos de referencia, la ambigüedad semántica y la pérdida de contextos históricos pueden dificultar la precisión de las traducciones. Sin embargo, con la creciente disponibilidad de bases de datos lingüísticas y la mejora de los modelos de IA, el futuro es prometedor.

El uso de inteligencia artificial no solo está acelerando el desciframiento de lenguas perdidas, sino que también está permitiendo preservar el patrimonio cultural de la humanidad. En los próximos años, la combinación de IA y lingüística podría ayudarnos a recuperar idiomas olvidados y a comprender mejor las civilizaciones que los hablaban. NCYT