Cada año se descubren alrededor de 1.500 inscripciones en latín, que ofrecen una visión invaluable de la vida cotidiana de los antiguos romanos y plantean un desafío enorme para los historiadores encargados de interpretarlas. Pero una nueva herramienta de inteligencia artificial, desarrollada en parte por investigadores de Google, puede ahora ayudar a los estudiosos del latín a reconstruir estos rompecabezas del pasado, según un estudio publicado el miércoles.
Las inscripciones en latín eran comunes en todo el mundo romano, desde los decretos de los emperadores hasta los grafitis en las calles de la ciudad. Un mosaico en el exterior de una casa de la antigua Pompeya incluso advierte: “Cuidado con el perro”.
Estas inscripciones son “tan valiosas para los historiadores porque ofrecen evidencia de primera mano del pensamiento, el lenguaje, la sociedad y la historia antiguos”, dijo el coautor del estudio Yannis Assael, investigador del laboratorio de inteligencia artificial DeepMind de Google.
“Lo que los hace únicos es que fueron escritos por los propios pueblos antiguos de todas las clases sociales y sobre cualquier tema. No es sólo historia escrita por la élite”, declaró Assael, codiseñador del modelo de IA, en una conferencia de prensa.
Sin embargo, estos textos a menudo han sido dañados a lo largo de los milenios.
“Generalmente no sabemos dónde ni cuándo fueron escritas”, dijo Assael.
Así, los investigadores crearon una red neuronal generativa, que es una herramienta de IA que puede entrenarse para identificar relaciones complejas entre tipos de datos. Llamaron a su modelo Eneas, en honor al héroe troyano e hijo de la diosa griega Afrodita. Se entrenó con datos sobre fechas, ubicaciones y significados de las transcripciones latinas de un imperio que abarcó cinco millones de kilómetros cuadrados durante dos milenios.
Thea Sommerschield, epigrafista de la Universidad de Nottingham que codiseñó el modelo de IA, dijo que “estudiar la historia a través de inscripciones es como resolver un rompecabezas gigantesco”.
“No se puede resolver el rompecabezas con una sola pieza aislada, aunque conozcas información como su color o su forma”, explicó.
“Para resolver el rompecabezas, necesitas usar esa información para encontrar las piezas que lo conectan”.
Probado en Augustus
Esto puede ser un trabajo enorme.
Los estudiosos del latín tienen que comparar las inscripciones con “potencialmente cientos de paralelos”, una tarea que “exige una erudición extraordinaria” y “laboriosas búsquedas manuales” en enormes colecciones de bibliotecas y museos, señala el estudio publicado en la revista Nature.
Los investigadores entrenaron su modelo con 176.861 inscripciones (con un valor de hasta 16 millones de caracteres), de las cuales el 5% contenía imágenes. Ahora se puede estimar la ubicación de una inscripción entre las 62 provincias romanas, ofrecer una década en la que fue producida e incluso adivinar qué podrían haber contenido las secciones faltantes, dijeron.
Para probar su modelo, el equipo le pidió a Eneas que analizara una famosa inscripción llamada “Res Gestae Divi Augusti”, en la que el primer emperador de Roma, Augusto, detallaba sus logros.
Los historiadores aún debaten cuándo exactamente se escribió el texto. Aunque el texto está plagado de exageraciones, fechas irrelevantes y referencias geográficas erróneas, los investigadores dijeron que Eneas fue capaz de usar pistas sutiles, como la ortografía arcaica, para llegar a dos posibles fechas, ambas debatidas entre los historiadores.
Más de 20 historiadores que probaron el modelo descubrieron que proporcionaba un punto de partida útil en el 90% de los casos, según DeepMind. Los mejores resultados se obtuvieron cuando los historiadores utilizaron el modelo de IA junto con sus habilidades como investigadores, en lugar de confiar únicamente en uno u otro, según el estudio.
“Desde su descubrimiento, las redes neuronales generativas parecen estar en desacuerdo con los objetivos educativos, con temores de que confiar en la IA obstaculice el pensamiento crítico en lugar de mejorar el conocimiento”, dijo el coautor del estudio Robbe Wulgaert, un investigador belga de IA.
Al desarrollar Eneas, demostramos cómo esta tecnología puede contribuir significativamente a las humanidades al abordar desafíos concretos que enfrentan los historiadores.
Fuente: Phys.org.