Desvendando o passado: Descubra como a Inteligência Artificial está revolucionando a tradução das antigas tabuletas cuneiformes.
Pesquisadores da Universidade de Tel Aviv (TAU) e da Universidade de Ariel conceberam um modelo de inteligência artificial capaz de realizar, de forma automática, a tradução do texto acadiano, registrado em escrita cuneiforme, para o idioma inglês.
No seu apogeu, durante o século VII a.C., durante o período do Império Neoassírio, a Assíria exercia domínio sobre uma extensão territorial que englobaria, em parte ou completamente, as nações contemporâneas do Iraque, Síria, Palestina, Israel, Jordânia, Líbano, Turquia, Irã, Arábia Saudita, Egito, Kuwait, Chipre, Armênia, Azerbaijão e Geórgia.
As escavações realizadas em diversos sítios arqueológicos, especialmente nas grandes capitais, bem como nos centros administrativos provinciais, proporcionaram a descoberta de uma vasta quantidade de tabuletas de argila contendo inscrições cuneiformes, revelando inúmeros aspectos da vida dos antigos assírios.
Essas descobertas, entretanto, apresentam uma distribuição espacial e temporal desigual, resultando em períodos, locais e atividades documentados de maneira mais abrangente, como o comércio internacional assírio do século XIX, enquanto outros, como as práticas agrícolas, permanecem desconhecidos.
"Essas evidências têm sido encontradas principalmente nas imediações da cidade acadiana de Aššur, durante o mesmo período estudado.
No entanto, historicamente, o elevado número dessas tabuletas excedeu a disponibilidade limitada de especialistas capazes de decifrá-las. Contudo, uma mudança substancial pode estar a caminho graças a uma nova tecnologia revolucionária que está transformando o mundo.
Uma equipe liderada pelo Dr. Shai Gordin, da Universidade de Ariel, em colaboração com o Dr. Gai Gutherz, Dr. Jonathan Berant e Dr. Omer Levy, da Universidade de Tel Aviv (TAU), desenvolveu um novo modelo de aprendizado de máquina com a capacidade de traduzir tais tabuletas.
Este modelo de inteligência artificial foi submetido a treinamento em duas versões distintas: uma para traduzir o acadiano a partir das representações dos signos cuneiformes na escrita latina, e outra para traduzir as representações dos signos cuneiformes utilizando o conjunto de caracteres Unicode.
Durante esta pesquisa, constatou-se que a primeira versão, que empregou a transliteração latina, obteve resultados mais satisfatórios, alcançando uma pontuação de 37,47 no Best Bilingual Evaluation Understudy 4 (BLEU4), um teste que avalia o grau de correspondência entre a tradução realizada pela IA e a tradução realizada por humanos para o mesmo texto.
Interação Homem-Máquina na Colaboração
O programa demonstrou maior eficácia na tradução de frases com até 118 caracteres. Em algumas instâncias, o programa produziu “alucinações”, que são resultados sintaticamente corretos, porém não precisos em termos de tradução para o inglês.
O pesquisador Gordin observou que, na maioria dos casos, a tradução gerada pelo programa poderia ser utilizada como um ponto de partida no processo de tradução.
Os autores sugerem que a tradução automática possa ser incorporada como parte de uma “colaboração homem-máquina”, na qual os estudiosos humanos corrigem e aprimoram a saída do modelo.
O processo de tradução pode se tornar complexo, uma vez que geralmente demanda não apenas um conhecimento especializado de dois idiomas distintos, mas também uma compreensão das diferentes origens culturais associadas a eles.
O avanço das ferramentas digitais tem tornado as soluções de tradução cada vez mais onipresentes ao longo dos anos, impulsionado por progressos em áreas como o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e a tradução automática.
Contudo, as línguas antigas ainda representam um desafio significativo nesse contexto. A leitura e a compreensão dessas línguas requerem um profundo conhecimento de uma comunidade linguística há muito extinta, além de os próprios textos estarem frequentemente fragmentados. Essas são as conclusões alcançadas pelos pesquisadores israelenses.
Foi publicado um artigo detalhando o novo trailer na revista PNAS Nexus.
