Drei archäologische Rätsel könnte KI bald lösen – darunter das Knacken einer unbekannten Sprache auf Tafeln aus der Bronzezeit

Die unheimliche Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, könnte endlich einige der heikelsten Geheimnisse der Antike lüften.

Forscher, die mit Unternehmen wie IBM und Googles Deepmind zusammenarbeiten, stehen kurz davor, alte Texte zu entschlüsseln, die einst für unlesbar gehalten wurden – und sogar eine unbekannte Sprache aus fast zwei Jahrtausenden vor der Geburt Christi zu „knacken“.

KI ermöglicht es Forschern, Bilder viel schneller als Menschen zu durchsuchen, und die Techniken könnten grundlegende Fragen zur Geschichte der Sprache beantworten und möglicherweise verlorene Werke griechischer und römischer Schriftsteller aufdecken.

Eine unbekannte Sprache knacken

Eine mysteriöse unbekannte Sprache, „Linear A“, die 1900 auf Tafeln auf Kreta entdeckt wurde, wurde nie entschlüsselt – aber KI könnte den Code knacken.

Zu den weltweit berühmtesten Beispielen unbekannter Sprachen gehören Steine ​​und Tafeln, die in der seltsamen „LInear A“-Sprache geschrieben sind und als Hauptschrift der minoischen Zivilisation gelten, einem Königreich aus der Bronzezeit, das von König Minos geführt wurde.

Die 1.400 Tafeln in Linear A stammen aus dem Jahr 1800 v. Chr. und konnten trotz vieler Bemühungen nie entziffert werden – eine andere, neuere Schrift, die auf Tafeln auf der Insel gefunden wurde, Linear B, wurde 1953 geknackt.

Der Durchbruch gelang den Forschern, als sie erkannten, dass wiederholte Wörter in der Sprache Ortsnamen auf der Insel sein könnten und dass Linear B dem Altgriechischen ähneln könnte.

Aber Linear A stellt eine weitaus größere Herausforderung dar, da die „Vorläufersprache“ völlig unbekannt ist – und kein Text in der Sprache jemals übersetzt wurde.

Arthur Evans, der Forscher, der die Tafeln gefunden hat, sagte, dass Linear A zu den frühesten entdeckten Schriften gehöre und dass seine Ähnlichkeit mit Bildern zeige, dass es einen wesentlichen Platz in der Entwicklung der menschlichen Sprache einnehme.

Forscher vom MIT und Googles KI-Labor Deepmind haben KI genutzt, um Texte in Linear B automatisch zu übersetzen – das erste Mal, dass dies getan wurde, was die Hoffnung weckte, dass KI eines Tages Texte in Linear A entschlüsseln könnte.

Mehrere Forscher nutzen Techniken wie Data Mining und Natural Language Processing, um Muster innerhalb der linearen KI zu entschlüsseln.

Ein Team vom MIT und Deepmind arbeitet an einem neuen System, das verlorene Sprachen entschlüsseln kann, indem es die Beziehungen zwischen verschiedenen Sprachen untersucht.

Lesen einer alten Bibliothek

Die Herculaneum-Schriftrollen wurden in Ruinen in der Nähe von Pompeji entdeckt – erstaunlich zerbrechliche, karbonisierte Schriftrollen, die nach dem Vulkanausbruch im Jahr 76 n. Chr. erhalten blieben.

Herculaneum wurde bei dem Ausbruch unter kochendem Schlamm begraben und die Schriftrollen wurden 1750 in einer luxuriösen Villa gefunden, die vermutlich Julius Caesars Schwiegervater gehörte.

Im Gegensatz zu anderen Bibliotheken aus dieser Zeit, die durch den Kontakt mit Luft zersetzt waren, blieben die Schriftrollen erhalten – waren jedoch bisher unlesbar.

Künstliche Intelligenz könnte Forschern endlich eine Möglichkeit bieten, Passagen aus den Schriftrollen zu lesen, die nach dem Ausbruch fast zwei Jahrtausende lang unentschlüsselt blieben.

Eine von Professor Brent Seales von der University of Kentucky geleitete und von Investoren aus dem Silicon Valley ausgelobte Geldprämie nutzt KI-Modelle, um die Schriftrollen zu entschlüsseln.

Informatikstudenten nutzten Computertomographie (ähnlich Röntgenscans) und künstliche Intelligenz, um Markierungen auf einer Papyrusrolle zu „lesen“.

Die Herculaneum-Schriftrollen sind die einzige Bibliothek, die aus der klassischen Zeit erhalten geblieben ist, und Forscher hoffen, dass es möglicherweise unentdeckte Werke von Dichtern und Dramatikern aus dem antiken Griechenland und Rom gibt.

Ein Informatikstudent, der als „potenzielle Fundgrube“ beschrieben wird, entschlüsselte das erste Wort – „lila“ – aus einer Schriftrolle und gewann 40.000 US-Dollar bei der Vesuvius Challenge.

„Dieses Wort ist unser erster Tauchgang in ein ungeöffnetes altes Buch, das an Königtum, Reichtum und sogar Spott erinnert.“ Was wird der Kontext zeigen? „Plinius der Ältere erforscht „Lila“ in seiner „Naturgeschichte“ als Herstellungsverfahren für tyrisches Purpur aus Schalentieren“, sagte Professor Seales.

„Das Markusevangelium beschreibt, wie Jesus verspottet wurde, als er vor der Kreuzigung in purpurne Gewänder gekleidet wurde.

„Worum es in dieser speziellen Schriftrolle geht, ist noch unbekannt, aber ich glaube, dass es bald enthüllt wird.“

Das Geheimnis der Nazca-Linien

Die Nazca-Linien, die Tiere und seltsame Humanoide zeigen, darunter einer, der als „Astronaut“ beschrieben wird, wurden erstmals 1927 gefunden – aber niemand hat ihren Zweck erklärt.

Verschwörungstheoretiker vermuten, dass die riesigen Linien, die das Nazca-Plateau überspannen, möglicherweise von Außerirdischen geschaffen wurden.

Wissenschaftler vermuten, dass sie höchstwahrscheinlich als Wege für Prozessionen genutzt wurden und aufgrund ihrer enormen Ausmaße für die Götter sichtbar sind.

Jetzt beschleunigt die KI den Prozess der Entdeckung neuer Nazca-Linien, die zwischen 500 v. Chr. und 500 n. Chr. von Menschen in die Landschaft Perus geschnitzt wurden.

Forscher der Yamagata-Universität haben den Prozess der Entdeckung neuer Nazca-Linien jetzt mithilfe von „Deep Learning“ in Zusammenarbeit mit IBM um das 21-fache beschleunigt – und nutzen nun KI, um nach „Geoglyphen“ zu suchen, die bei früheren Suchen übersehen wurden.

Die Forscher liefern sich einen Wettlauf mit der Zeit, denn Erosion und Klimawandel gefährden die Geoglyphen.

Die Forscher schreiben: „Es ist zwingend erforderlich, so viele Geoglyphen wie möglich zu identifizieren und zu schützen.“

Mit der Möglichkeit, mehr der mysteriösen Geoglyphen zu entdecken, hoffen die Forscher, mehr darüber zu verstehen, wie und warum sie entstanden sind.