Inteligencia artificial logra traducir milenario idioma plasmado en tablillas
Recientemente se demostró que la IA es capaz de descifrar, con gran precisión, lenguas que existieron hace miles de años.
Los avances de la inteligencia artificial no dejan de sorprender a la humanidad, pues esta tecnología que crece cada día a pasos agigantados va ganando terreno en diversos campos, como medicina, seguridad, economía, educación y entretenimiento, por mencionar algunos.
Sin embargo, recientemente se le dio un uso bastante útil, luego de que se demostrara que la IA es capaz de descifrar, con gran precisión, lenguas que existieron hace miles de años, de acuerdo con un artículo publicado en la revista PNAS Nexus de Oxford University Press.
En el escrito se detalla que fue a través de un programa de inteligencia artificial que los especialistas lograron traducir el acadio, un antiguo idioma mesopotámico que fue plasmado en cientos de miles de tablillas cuneiformes, que documentan la historia de Mesopotamia, y de las cuales muchas aún permanecen sin traducir debido a la falta de expertos.
El modelo de IA utilizado para descifrar el texto, emplea un proceso de tokenización para dividir caracteres en unidades manejables y emplea BytePair Encoding (BPE) para segmentar el texto en partes comprensibles.
Aunque este método es eficaz para traducir textos acadios formales, aún no lo logra con escritos poéticos y literarios, en donde se ha detectado que tiende a interpretar “alucinaciones” o traducciones irrelevantes.
El código fuente del modelo de IA, conocido como Akkademia, está disponible en GitHub, y los investigadores están desarrollando una aplicación en línea llamada Babylonian Engine.
De acuerdo con los expertos, la traductora IA de textos antiguos es una herramienta invaluable que les ha permitido preservar y estudiar documentos históricos, además de que ayuda a lingüistas y arqueólogos a interpretar textos antiguos y apoyar la investigación académica, la educación y la divulgación de la historia.
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Con información de: Excélsior
CD/GL
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