|
Может ли ИИ помочь расшифровать древние языки
|
|
|
|
Каждому древнему языку, который когда-либо был расшифрован, требовалась опора. Обычно это был двуязычный текст, например, Розеттский камень, или известный язык-аналог для сравнения. Линейное письмо А, система письма минойской цивилизации бронзового века на греческом острове Крит, не имеет ни того, ни другого.
|
|
|
|
Линейное письмо А описывается как «языковой изолят», поскольку у него нет подтвержденной связи ни с одним известным языком, живым или мертвым. Таким образом, оно представляло собой серьезную проблему для лингвистов в течение последнего столетия.
|
|
|
|
Этрусский язык, язык Италии, использовавшийся до возникновения Римской империи, показал себя лишь немного лучше. Частичный словарный запас был собран из коротких погребальных надписей, но его грамматика и более глубокий смысл до сих пор ускользают от лингвистов.
|
|
|
|
Оба языка представляют собой именно тот тип загадок, к решению которых недавно был привлечен ИИ — не путем замены лингвистов, а путем усиления их интуиции. Так есть ли у ИИ на самом деле шанс завершить то, что не удалось сделать за столетие человеческих усилий?
|
|
|
|
Недавний случай демонстрирует как привлекательность, так и подвох. В июне 2026 года инженер-самоучка, занимающийся ИИ, и лингвист-любитель заявили о прорыве в изучении линейного письма А. Все началось с одной-единственной догадки: неизвестное слово в молитвенной надписи происходит от семитского корня, означающего «жить» или «населять».
|
|
|
|
|
|
|
Затем он использовал созданные ИИ программные скрипты для проверки этого звукового паттерна на основе остальной части собранного корпуса линейного письма А. Сообщается, что он смог присвоить значения 40 знакам и составил лексикон из 408 слов, показав — по его мнению — что линейный язык А является вымершим представителем семитской языковой группы, которая включает такие языки, как иврит и арамейский.
|
|
Необходимость в творчестве
|
|
|
|
Стоит уточнить, что именно ИИ сделал и чего не сделал. Идея принадлежала не ему, а инженеру.
|
|
|
|
ИИ был помощником исследователя. Искусственный интеллект быстро сопоставил человеческую гипотезу с тысячами символов, работа, которая вручную заняла бы у человека месяцы. Такое разделение труда – это закономерность, заслуживающая сейчас гораздо большего внимания, чем любое отдельное утверждение, находящееся на стадии проверки.
|
|
|
|
Так где же ИИ действительно помогает, а где сталкивается с препятствиями? Он действительно силен в масштабном тестировании закономерностей. Он может проверить, подтверждается ли предположение об одном знаке или слове во всем архиве за минуты, а не за годы. Он может обнаруживать повторяющиеся последовательности, которые человеческий глаз мог бы пропустить, и восстанавливать поврежденные или фрагментарные надписи, предсказывая вероятные отсутствующие символы.
|
|
|
|
ИИ также делает нечто особенное, называемое «межъязыковой передачей», когда модель, обученная на известном языке, иногда может выявлять закономерности в близкородственном неизвестном языке. Это похоже на то, как знание испанского помогает угадывать португальский.
|
|
|
|
Исследователи уже успешно использовали этот подход для таких письменностей, как угаритская, где языковая семья известна. Угаритский — вымерший семитский язык, на котором говорили в позднем бронзовом веке (примерно 1300–1190 гг. до н.э.) в древнем прибрежном городе Угарит (на территории современной Сирии).
|
|
|
|
Но у статистического сопоставления образов есть определённый предел: оно не может создать смысл из ничего. Ему нужен якорь — известная языковая семья или двуязычный текст — чтобы определить, какие образы имеют смысл, а какие являются случайными совпадениями.
|
|
|
|
Линейный язык А и этрусский язык сложны именно потому, что этот якорь отсутствует или неполн, и никакие вычислительные мощности не могут создать его с нуля.
|
|
|
|
При достаточно большом корпусе модель ИИ могла бы гипотетически достичь достаточной беглости речи, чтобы общаться с носителем минойского или этрусского языка на основе собственных статистических терминов. Это означает, что она могла бы распознавать повторяющиеся образы слов и других структурных единиц языка, что позволило бы модели ИИ использовать эти термины в другом контексте — в контексте, который, по крайней мере, внешне, мог бы приблизительно соответствовать ограниченному разговору.
|
|
|
|
Но система ИИ всё равно не сможет предоставить человеку перевод, потому что беглость речи и смысл здесь — не одно и то же. Модель может научиться определять, какие знаки следуют за какими и какие слова группируются вместе, так и не узнав, к чему на самом деле они относятся.
|
|
|
|
Именно поэтому проверка любых утверждений об этих языках, сделанных с помощью ИИ, так сложна, и это проблема, выходящая за рамки одного конкретного случая. Обычно предлагаемый перевод или интерпретацию проверяют на основе носителей языка, других текстов или экспертного консенсуса, накопленного за десятилетия. Ничего подобного не существует для действительно нерасшифрованного языка. За исключением машины времени, проверить это невозможно.
|
|
|
|
Небольшие сохранившиеся корпуса усугубляют ситуацию: весь сохранившийся корпус линейного языка А содержит около 7500 символов, что достаточно мало, чтобы поместиться на одном экране. При таком небольшом объёме данных почти любая гипотеза может найти разрозненные совпадения в её поддержку.
|
|
|
|
Вот почему утверждения в этой области так сильно опираются на независимую экспертную оценку и рецензирование, а не на статистические показатели достоверности. Именно поэтому утверждения «ИИ обнаружил закономерность» и «ИИ обнаружил правильный смысл» — это совершенно разные вещи, которые легко спутать.
|
|
|
|
Всё это не означает, что ИИ — тупик для этих языков. Совсем наоборот: он является настоящим ускорителем, способным сжать годы ручной перекрестной проверки в считанные минуты и позволить большему числу людей решать эти задачи, чем когда-либо позволяли институциональные ресурсы.
|
|
|
|
Но он не устраняет два компонента, которые всегда были необходимы для расшифровки. Первый — это подлинный сравнительный якорь. Второй — это тщательная проверка человеком, чтобы отличить настоящий прорыв от привлекательного совпадения.
|
|
|
|
Пока один из этих компонентов не появится для линейного письма А или этрусского языка, роль ИИ в расшифровке языков останется такой, какой она является сегодня: очень быстрый помощник в решении очень старой, очень человеческой головоломки.
|
|
|
|
Источник
|
