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Ciencia

Inteligencia artificial logra descifrar un idioma oculto en tablas de más de 5.000 años

Gracias a este avance tecnológico, por primera vez se consigue traducir textos de una lengua tan antigua de forma automática.

Uno de los desafíos para traducir textos acadios es que a veces son hallados incompletos. Foto: CDLI
Uno de los desafíos para traducir textos acadios es que a veces son hallados incompletos. Foto: CDLI

¿Qué escribían los primeros humanos en la historia? Una de las lenguas más antiguas en el mundo es el acadio; afortunadamente, también es una de las mejor documentadas. Los vestigios de este idioma extinto —que habría sido hablado por antiguos asirios y babilonios en Mesopotamia— en escritura cuneiforme datan de 2700 a.C. a 75 d.C. y su traducción, pese al abundante material recuperado, ha sido un reto inacabable para los expertos. Sin embargo, ahora, con la inteligencia artificial, un grupo de investigadores ha conseguido traducir lo que normalmente tardaría muchos años más.

Se trata de las primeras traducciones desde el acadio al inglés, de forma directa y automática. “Mostramos que se pueden obtener traducciones de alta calidad cuando se traduce directamente del cuneiforme al inglés”, indica el estudio publicado en la revista PNA Nexus, en la que científicos de la Universidad de Tel Aviv dan a conocer su innovador método para develar las escrituras antiguas.

El logro permitirá descifrar más de medio millón de textos acadios que han sido recolectados y que aún no son descifrados. "Traducir todas las tablillas que permanecen sin traducir podría exponernos a los primeros días de la historia, a la civilización de aquellas gentes, en qué creían, de qué hablaban, qué documentaban”, dijo, en declaraciones a The Times of Israel, Gai Gutherz, uno de los responsables del estudio.

 Traducción al español: "Si limpia sus vestidos, sus días serán largos". Foto: CDLI

Traducción al español: "Si limpia sus vestidos, sus días serán largos". Foto: CDLI

¿Cómo lograron la traducción?

La traducción de lenguas antiguas presenta retos pese a los avances tecnológicos en la traducción con herramientas digitales, pues su comprensión requiere conocer una comunidad lingüística que ya se extinguió hace mucho tiempo, explica el estudio. Para resolver este desafío, por primera vez, el grupo de científicos utilizó un sistema de traducción automática neuronal (NMT) para descifrar el acadio en idioma inglés.

“El objetivo de un sistema NMT para acadio es ser parte de una colaboración hombre-máquina, mediante la creación de una tubería que ayude al erudito o estudiante del idioma antiguo”, detalla el estudio. Asimismo, señala que el modelo NMT está disponible en este enlace.

Se precisa que, para el documento, se tiene en cuenta a la traducción como el proceso de tomar un idioma de origen codificado en su propia escritura y volver a codificarlo en otro. A la vez, se señala que se basa únicamente en la forma escrita del acadio, ya que no se registra su forma oral.

La escritura cuneiforme se caracteriza por tener signos en forma de cuña. Foto: difusión

La escritura cuneiforme se caracteriza por tener signos en forma de cuña. Foto: difusión

Desafíos para descifrar el acadio

Para lograr la traducción del acadio, se tuvieron que enfrentar distintos retos, por ejemplo: las tabletas de arcilla no siempre se conservan por completo y esto afecta al modelo con el que trabaja la IA por la falta de contexto.

Por otro lado, el estudio indica que hay casos en los que los signos de escritura cuneiforme presentan más de una función en el texto: ser logogramas, determinativos y fonogramas, lo que ocasiona que haya varias posibles lecturas.

¿Qué tipos de textos antiguos se encontraron?

Algunos de los tipos de textos más antiguos de la historia que han logrado ser recuperados son los siguientes:

  • Inscripciones reales
  • Cartas administrativas
  • Transacciones legales
  • Informes astrológicos
  • Cartas eruditas
  • Cartas sacerdotales
  • Rituales reales
  • Obras literarias
  • Profecías.

Periodista en la sección Ciencia de La República. Bachiller en periodismo por la Universidad Antonio Ruiz de Montoya. Interés especial en temas ambientales y literatura