Cientos de miles de tablillas de arcilla documentan la historia política, social, económica y científica de la antigua Mesopotamia. Sin embargo, la mayoría de esos documentos siguen sin traducirse, debido a su gran número y la cantidad limitada de expertos que pueden leerlos
Judy Siegel-Itzkovich*
Los expertos en asiriología, que se especializan en el estudio arqueológico, histórico, cultural y lingüístico de Asiria y el resto de la antigua Mesopotamia (actual Iraq), dedican muchos años y esfuerzo a comprender los textos acadios escritos en cuneiforme, una de las formas de escritura más antiguas que se conocen.
Cuneiforme significa «en forma de cuña», porque ese tipo de escritura antigua se hacía empleando una punta afilada para hacer una marca en forma de cuña en una tablilla de arcilla, mientras aún estaba húmeda.
Pero ahora, investigadores de la Universidad de Tel Aviv y la Universidad Ariel han desarrollado un modelo de inteligencia artificial que ahorrará gran parte de ese esfuerzo. El modelo de IA puede traducir automáticamente texto acadio escrito en cuneiforme al inglés.
Tablilla con la narración de la Epopeya de Gilgamesh en escritura cuneiforme, datada en el siglo VII a.e.c. y proveniente de la gran biblioteca del rey asirio Asurbanipal
(Foto: National Geographic Society)
¿Quiénes eran los asirios?
Asiria, llamada así por el dios Ashur (el más alto en el panteón de sus deidades), estaba ubicada en las llanuras de Mesopotamia. En el año 721 a.e.c. ese imperio salió de sus territorios del norte, conquistó el Reino de Israel y tomó cautivas a las Diez Tribus, tras lo cual estas se perdieron para la historia. Los investigadores señalan que los judíos aparecieron por primera vez en esa región cuando los israelitas fueron exiliados allí, y vivieron continuamente junto al pueblo asirio en los siglos posteriores.
Los arqueólogos han encontrado cientos de miles de tablillas con escritura cuneiforme que datan de hasta el año 3400 a.e.c., y documentan la historia política, social, económica y científica de la antigua Mesopotamia, en su mayoría en idioma acadio. Sin embargo, la mayoría de esos documentos siguen sin traducirse, debido a su gran número y la cantidad limitada de expertos que pueden leerlos.
Los equipos de los investigadores Shai Gordin de la Universidad Ariel, junto a Gai Gutherz, Jonathan Berant y Omer Levy de la Universidad de Tel Aviv, acaban de publicar un trabajo en la revista PNAS Nexus de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos, titulado Translating Akkadian to English with neural machine translation, es decir “Traduciendo el acadio al inglés con máquinas neurales”.
Para desarrollar este nuevo modelo de aprendizaje automático probaron dos versiones: una que traduce el acadio a partir de representaciones de los signos cuneiformes en escritura latina, y otra que lo hace a partir de representaciones Unicode de los signos cuneiformes. La primera versión, es decir la que utiliza la trasliteración latina, dio resultados más satisfactorios, logrando una puntuación de 37,47 en el Best Bilingual Evaluation Understudy 4 (BLEU4), que es una prueba del nivel de correspondencia entre la traducción humana y la automática de un mismo texto.
El programa es más efectivo cuando se traducen oraciones de 118 o menos caracteres. En algunas de las oraciones el programa produjo «alucinaciones», un resultado sintácticamente correcto en inglés pero no exacto.
Gordin señala que, en la mayoría de los casos, tal traducción se podría usar como un primer paso. Los autores proponen que la traducción automática se utilice como parte de una «colaboración hombre-máquina», en la que los académicos humanos corrijan y refinen los resultados de los modelos.
Los investigadores concluyen que la traducción es una actividad humana fundamental, con una larga historia académica desde el comienzo de la escritura. “Puede ser un proceso complejo, ya que normalmente requiere no solo disponer de un conocimiento experto de dos idiomas diferentes, sino también de los distintos entornos culturales”, señala Gordin.
Las herramientas digitales que pueden ayudar con la traducción son cada vez más omnipresentes, vinculadas a los avances en campos como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la traducción automática. “Las lenguas antiguas, sin embargo, todavía plantean un problema enorme en este sentido. Su lectura y comprensión requieren el conocimiento de una comunidad lingüística muerta hace mucho tiempo y, además, los textos en sí también pueden ser muy fragmentarios”, finaliza el experto.
*Reportera en temas de Salud y Ciencia.
Fuente: The Jerusalem Post.
Traducción y versión Sami Rozenbaum / Nuevo Mundo Israelita.
