La Inteligencia Artificial y sus aplicaciones pueden sonar futuristas, pero podrían convertirse, también, en una de las claves para entender mejor nuestro pasado. DeepMind, el laboratorio de investigación de IA de Google, ha anunciado una nueva herramienta que busca cambiar la manera en la que los historiadores y arqueólogos se relacionan con la historia.
El modelo Aeneas —el nombre que se le ha dado en honor a Eneas, el héroe de la guerra de Troya de la mitología grecorromana— está diseñado y entrenado para entender, transcribir e interpretar inscripciones en latín. No solo es capaz de traducir estas inscripciones, sino que busca ser capaz de aportar contexto sobre ellas para facilitar su interpretación e incluso la restauración de las partes que se hayan perdido con el paso del tiempo.
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“En el mundo romano, la escritura estaba en todas partes: grabada en todos los lugares, desde los monumentos imperiales a los objetos del día a día. Las inscripciones ofrecen a los historiadores modernos una perspectiva muy rica sobre la diversidad de la vida cotidiana en el Imperio Romano”, reza la página web introductoria del proyecto. “Frecuentemente, estos textos están fragmentados, desgastados o tachados. Restaurarlos, fecharlos y ubicarlos es casi imposible sin información contextual”.
Para solventar este problema, Aeneas está entrenado con más de 176.000 inscripciones del mundo romano. Su funcionamiento es relativamente sencillo: los historiadores introducirán textos o imágenes con inscripciones, y la IA las comparará con las que tiene almacenadas en su memoria, buscando posibles paralelismos. Es decir: encontrando otros textos e inscripciones que compartan rasgos sintácticos, palabras comunes, fórmulas o expresiones. Esto permitirá acotar las circunstancias u orígenes en las que se realizaron. Una información que es vital a la hora de traducirlas y entenderlas.
Ejemplo facilitado por Google.
Este tipo de comparación contextual ya es una de las herramientas que los historiadores utilizan frecuentemente a la hora de enfrentarse a este tipo de textos. La diferencia está en el volumen. Aeneas quiere convertir lo que habitualmente es “un proceso complejo y muy demandante en cuestión de tiempo” en una tarea ágil, en la que pueden compararse miles de textos en latín en cuestión de minutos.
Este modelo de IA tiene su base en Ítaca, un proyecto que DeepMind diseñó en el año 2022 con un propósito similar: usar la tecnología de Inteligencia Artificial de Google para completar y contextualizar inscripciones de la Antigua Grecia. No obstante, la propuesta es más avanzada y útil en esta ocasión: Aeneas es capaz de sacar conclusiones más avanzadas y plantear hipótesis, incluso en circunstancias en las que no se posee ningún contexto o dato sobre el texto analizado.
Aeneas está entrenado con más de 176.000 inscripciones del mundo romano
La publicación de Aeneas viene acompañada de un estudio, publicado en la revista Nature, en el que DeepMind explica cómo ha certificado la utilidad de este modelo. El equipo tiene el objetivo de que la herramienta pueda implementarse como parte del flujo de trabajo habitual de un investigador.
Para ello, se ofreció la tecnología a un grupo de 23 historiadores, que trataron de analizar inscripciones previamente datadas. Después, se analizaron sus dinámicas de trabajo con y sin la herramienta. En el 90% de casos, el uso de Aeneas llevó a análisis más precisos de los lugares y la fecha en los que se habían realizado estas inscripciones.
Otra de las pruebas llevadas a cabo instaba a Aeneas a analizar el Monumentum Ancyranum (Monumento de Ancira), una famosísima inscripción romana encontrada en un templo de Ankara, en Roma. Aeneas fue capaz de desarrollar un análisis de la pieza bastante similar a las hipótesis sobre ella actualmente manejadas por los expertos.
Un arqueólogo estudia uno de los esqueletos en el cementerio de Wartberg.
Otros datos interesantes: Aeneas ha podido determinar correctamente la provincia de origen del 75% de textos a los que se la ha expuesto, y es capaz de generar texto faltante y de completar textos incompletos, incluso en casos —muy habituales— en los que no se sabe de antemano cuál es la longitud de la pieza analizada.
A causa del paso del tiempo, o de otras circunstancias, en muchas ocasiones los investigadores buscan analizar un fragmento extirpado de un texto más grande, pero cuyas características se desconocen. Aeneas solo experimentó un 15% de descenso en la precisión en la predicción de texto en casos de longitud desconocida; un porcentaje bastante pequeño en comparación a la complejidad de la tarea.
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En cualquier caso, y a día de hoy, el paper publicado en Nature presenta esta tecnología no como un sustitutivo del análisis humano, sino como una herramienta pensada para facilitar el flujo de trabajo de los historiadores. Para facilitar su implementación, el sistema se ha lanzado como una aplicación de código libre y está disponible de manera gratuita para profesores, estudiantes, personal de museos y académicos, en general. Ítaca, el modelo IA especializado en la Antigua Grecia, también se ha actualizado con las mejoras propuestas por Aeneas.
Además, Deepmind piensa que la herramienta podría entrenarse para entender otros idiomas y completar y valorar otro tipo de documentos antiguos más allá del latín y griego. Por ejemplo, existiría la posibilidad de adaptarlo para entender “desde papiros hasta monedas, expandiendo sus capacidades para ayudar a establecer conexiones a través de un rango más amplio de pistas históricas.”
