La inteligencia artificial proporciona información sobre los Rollos del Mar Muerto

La inteligencia artificial (IA) es la clave para desbloquear muchos secretos de nuestro pasado. Esto se ha demostrado recientemente cuando los investigadores de la Universidad de Groningen descifraron el código de los Rollos del Mar Muerto con la ayuda de la IA.

Los Rollos del Mar Muerto se descubrieron hace unos setenta años, y contienen los manuscritos más antiguos del Antiguo Testamento y otros textos judíos desconocidos. Sin embargo, estos rollos han sido durante mucho tiempo un misterio, ya que los científicos han luchado por identificar a cualquiera de los autores de los escribas, que no están firmados.

Mladen Popović es profesor de Biblia hebrea y judaísmo antiguo en la Facultad de Teología y Estudios Religiosos de la Universidad de Groningen. También es director del Instituto Qumrán de la Universidad.

“Intentarían encontrar una ‘pistola humeante’ en la caligrafía, por ejemplo, un rasgo muy específico en una letra que identificaría a un escriba”, dice Popović.

Los hallazgos de la investigación se presentaron en PLOS ONE el 21 de abril.

Descifrando el Código

Popović creó el proyecto Las Manos que Escribieron la Biblia, y junto con su colega Lambert Schomaker, profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial en la Facultad de Ciencias e Ingeniería, y con financiación del Consejo Europeo de Investigación, se propusieron descifrar el código.

El trabajo anterior de Schomaker involucró el desarrollo de técnicas para permitir que las computadoras lean la caligrafía de materiales históricos, así como rasgos biomecánicos que afectan la caligrafía.

El candidato a doctorado Maruf Dhali también participó en la investigación, y el equipo examinó un rollo específico llamado el Gran Rollo de Isaías de Qumrán Cuevas 1.

“Este rollo contiene la letra aleph, o ‘a’, al menos cinco mil veces. Es imposible compararlas todas solo con el ojo”, dice Schomaker.

Debido a esto, la tarea tiene mucho más sentido para las computadoras, que pueden analizar grandes conjuntos de datos. La imagen digital permite el nivel micro de caracteres, como medir la curvatura.

“El ojo humano es asombroso y presume que toma estos niveles en cuenta también. Esto permite a los expertos ‘ver’ las manos de diferentes autores, pero esa decisión a menudo no se toma mediante un proceso transparente”, dice Popović. “Además, es virtualmente imposible para estos expertos procesar las grandes cantidades de datos que proporcionan los rollos.”

Entrenando el Algoritmo

Para entrenar el algoritmo, el equipo primero separó el texto del fondo utilizando una red neural artificial de última generación. Puede mantener intactas las trazas de tinta hechas por el escriba.

“Esto es importante porque las trazas de tinta antiguas se relacionan directamente con el movimiento muscular de una persona y son específicas de la persona”, dice Schomaker.

La primera prueba analítica demostró la posibilidad de más de un escritor, por lo que los datos se enviaron a Schomaker para volver a calcular las similitudes utilizando los patrones de fragmentos de letras. El segundo proceso en efecto confirmó dos variaciones diferentes.

“Cuando agregamos ruido extra a los datos, el resultado no cambió. También logramos demostrar que el segundo escriba muestra más variación dentro de su escritura que el primero, aunque su escritura es muy similar”, explicó Schomaker.

El siguiente paso fue producir un análisis visual creando “mapas de calor”, que incorporaban las diferentes variantes de un carácter en todo el rollo. Se produjo una versión promedio del carácter para las primeras 27 columnas y las últimas 27, y el ojo humano podía detectar una diferencia. Este último paso combinó el análisis computarizado y estadístico con la interpretación humana.

Una ilustración de cómo se generan mapas de calor de formas de caracteres normalizadas para letras individuales. Crédito: Maruf A. Dhali

Los eruditos anteriores han creído que un nuevo escriba comenzó después de la columna 27, pero nunca se había confirmado.

“Ahora podemos confirmarlo con un análisis cuantitativo de la caligrafía, así como con análisis estadísticos sólidos”, dijo Popović. “En lugar de basar el juicio en evidencia más o menos impresionista, con la asistencia inteligente de la computadora, podemos demostrar que la separación es estadísticamente significativa.”

“Esto es muy emocionante, porque abre una nueva ventana al mundo antiguo que puede revelar muchas más conexiones intrincadas entre los escribas que produjeron los rollos”, continuó Popović. “En este estudio, encontramos evidencia de un estilo de escritura muy similar compartido por los dos escribas del Gran Rollo de Isaías, lo que sugiere una formación o origen común. Nuestro próximo paso es investigar otros rollos, donde podemos encontrar orígenes o formación diferentes para los escribas.”