El algoritmo que adivina la historia perdida de la Antigua Grecia

Uno de los debates más notorios de las últimas décadas en el seno de la comunidad académica que estudia la epigrafía de la Antigua Grecia se centra en unos documentos públicos emitidos en Atenas a mediados del siglo V a.C. Su interpretación se considera fundamental para comprender la política imperial ateniense del momento y uno de los periodos más trascendentales de la historia clásica. Tradicionalmente, estas inscripciones han sido datadas en torno a 446/5 a.C. en base a la forma de escritura de la letra sigma, compuesta hasta entonces con tres barras (ϟ) y no cuatro (Σ). Sin embargo, varios historiadores han sugerido una cronología algo más tardía.

Una nueva herramienta de inteligencia artificial llamada Ithaca en honor de la mítica isla helena, la patria del héroe Ulises, y desarrollada por un equipo internacional de investigadores ha podido resolver al fin esta disputa. Por ejemplo, el famoso decreto de Calcis, conservado en el Museo de la Acrópolis, que recoge un juramento de lealtad hecho por la ciudad de la isla de Eubea a Atenas, se ha fechado en 420 a.C.; mientras que el decreto de Kleinias, que regulaba la recogida de tributos a lo largo del Imperio ateniense, se ha datado en una fecha muy similar, 421 a.C. Estos hallazgos retrasan la emisión de los textos en más de veinte años.

Ithaca es una red neuronal profunda desarrollada para realizar simultáneamente las tareas de restauración de textos procedentes de la Antigua Grecia —originalmente inscritos sobre piedra y que en muchos casos se encuentran fragmentados e incompletos— y asignación geográfica y cronológica. El sistema se ha articulado en torno a una gran base de datos con cerca de 200.000 inscripciones talladas en lengua griega a lo largo de todo el Mediterráneo entre los siglos VI a.C. y V d.C.

Ejemplo de restauración de una inscripción griega a través de Ithaca. Assael & Sommerschield et al. / Nature

Según detallan en un artículo publicado en Nature los desarrolladores de la herramienta, dirigidos por Yannis Assael, de la empresa británica DeepMind, y Thea Sommerschield, de la Universidad de Venecia, "Ithaca puede descubrir patrones epigráficos en una escala sin precedentes y con un detalle sin igual". Para la reconstrucción de los textos fragmentarios, la máquina ofrece a los investigadores las veinte predicciones más probables. En cuando a la datación cronológica, el programa divide todas las fechas comprendidas entre 800 a.C. y 800 d.C. en periodos de diez años —160 décadas en total—, mientras que para la atribución geográfica clasifica el documento escrito entre las 84 regiones disponibles, visibilizándose a través de un mapa y un gráfico de barras.

La principal conclusión del experimento realizado por los investigadores asegura que la precisión de Ithaca es del 62% a la hora de restaurar los textos dañados de forma independiente, una cifra que asciende al 72% cuando la maneja un historiador especializado en la epigrafía de la Antigua Grecia. En un punto menos se ha datado su acierto en la tarea de localizar el lugar de origen de las inscripciones.

Corregir errores

El potencial de la herramienta parece indiscutible. No se trata de desplazar el trabajo concienzudo de los académicos, sino de reforzarlo para poder revaluar constantemente el conocimiento de la historia, según Charlotte Roueché, del Departamento de Clásicas del King's College de Londres. Una palabra o frase nueva puede brindar relevantes datados para iluminar cuestiones de la vida doméstica, la política o la economía.

"Una de las prioridades de nuestro equipo interdisciplinar era hacer que los resultados de Ithaca fueran interpretables por los historiadores: en lugar de proporcionar un único resultado ofrecemos varias hipótesis de predicción y visualizamos la certeza del modelo en una distribución", ha apuntado Assael a la Agencia SINC. "Al mismo tiempo, presentamos qué palabras han contribuido más a una predicción concreta. Estas visualizaciones permiten a los expertos utilizar sus conocimientos contextuales para elegir el output o resultado más adecuado, pudiendo así arrojar luz sobre conocimientos históricos inexplorados"

Muchas de las inscripciones que han subrevivido hasta nuestros días, una fuente de información básica para el estudio de las civilizaciones pasadas, se han ido perdiendo total o parcialmente a lo largo de los siglos. Además de la evidente ilegibilidad de los documentos incompletos, resulta imposible datar un buen número de estos textos al no contener materia orgánica que posibiliten los análisis radiocarbónicos. Los citados decretos de Atenas de mediados del siglo V a.C. son un buen ejemplo de lo que se puede lograr con este algoritmo.

"El hecho de que Ithaca haya sido entrenada en el conjunto de datos más grande disponible de textos epigráficos griegos [el corpus del Packard Humanities Institute de Santa Clarita, en California, o el Lexicon of Greek Personal Names de la Universidad de Oxford] hace posible desafiar o superar los sesgos individuales o, de hecho, los errores en la tradición académica existente, a pesar de que el conjunto de datos en cuestión se basa originalmente en la acumulación académica", valoran los investigadores.

Este programa se ha centrado en los textos de los antiguos griegos por la gran variedad de contenidos y contextos del registro epigráfico y por el acceso a un corpus digitalizado. "Ithaca es el primer modelo de atribución y restauración epigráfica de este tipo", concluyen los investigadores, al mismo tiempo que destacan su utilidad para otras disciplinas que estudian formas de escritura pretéritas, como la papirología o la numismática. El proyecto más semejante es Pythia, realizada en 2019 por el mismo equipo, otro algoritmo para reconstruir los vestigios de la epigrafía clásica. La inteligencia artificial desafía nuestro conocimiento de la historia.