Inteligência Artificial Fornece Visão sobre os Manuscritos do Mar Morto

A inteligência artificial (IA) é a chave para desvendar muitos segredos do nosso passado. Isso foi recentemente demonstrado quando pesquisadores da Universidade de Groningen decifram o código dos Manuscritos do Mar Morto com a ajuda da IA.

Os Manuscritos do Mar Morto foram descobertos há cerca de setenta anos e contêm os manuscritos mais antigos do Antigo Testamento e outros textos judeus desconhecidos. No entanto, esses manuscritos sempre foram um mistério, pois os cientistas lutaram para identificar qualquer um dos autores dos escribas, que são anônimos.

Mladen Popović é professor de Bíblia Hebraica e Judaísmo Antigo na Faculdade de Teologia e Estudos Religiosos da Universidade de Groningen. Ele também é diretor do Instituto Qumran da Universidade.

“Eles tentariam encontrar uma ‘prova’ na caligrafia, por exemplo, um traço muito específico em uma letra que identificaria um escriba”, diz Popović.

Os resultados da pesquisa foram apresentados em PLOS ONE em 21 de abril.

Decifrando o Código

Popović criou o projeto As Mãos que Escreveram a Bíblia, e junto com o colega Lambert Schomaker, professor de Ciência da Computação e Inteligência Artificial na Faculdade de Ciência e Engenharia, e financiamento do Conselho Europeu de Pesquisa, eles se propuseram a decifrar o código.

O trabalho anterior de Schomaker envolveu o desenvolvimento de técnicas para permitir que os computadores lessem a caligrafia de materiais históricos, bem como traços biomecânicos que afetam a caligrafia.

O candidato de doutorado Maruf Dhali também esteve envolvido na pesquisa, e a equipe examinou um rolo específico chamado Grande Rolo de Isaías de Qumran Cave 1.

“Este rolo contém a letra aleph, ou ‘a’, pelo menos cinco mil vezes. É impossível compará-las todas apenas com o olho”, diz Schomaker.

Devido a isso, a tarefa faz muito mais sentido para os computadores, que podem analisar conjuntos de dados massivos. A imagem digital permite o nível micro de caracteres, como medir a curvatura.

“O olho humano é incrível e presume que esses níveis sejam considerados também. Isso permite que os especialistas ‘vejam’ as mãos de diferentes autores, mas essa decisão é frequentemente tomada por um processo não transparente”, diz Popović. “Além disso, é virtualmente impossível para esses especialistas processarem as grandes quantidades de dados que os rolos fornecem.”

Treinando o Algoritmo

Para treinar o algoritmo, a equipe primeiro separou o texto do fundo usando uma rede neural artificial de última geração. Ela é capaz de manter as trilhas de tinta feitas pelo escriba intactas.

“Isso é importante porque as trilhas de tinta antigas relacionam-se diretamente com o movimento muscular de uma pessoa e são específicas de uma pessoa”, diz Schomaker.

O primeiro teste analítico demonstrou a possibilidade de mais de um escritor, então os dados foram enviados a Schomaker para recomputar as semelhanças usando os padrões de fragmentos de letras. O segundo processo confirmou de fato duas variações diferentes.

“Quando adicionamos ruído extra aos dados, o resultado não mudou. Também conseguimos demonstrar que o segundo escriba mostra mais variação dentro de sua escrita do que o primeiro, embora suas escritas sejam muito semelhantes”, explica Schomaker.

A próxima etapa foi produzir uma análise visual criando “mapas de calor”, que incorporaram as diferentes variantes de um caractere ao longo do rolo. Uma versão média do caractere foi produzida para as primeiras 27 colunas e as últimas 27, e o olho humano pode detectar uma diferença. Esta última etapa reuniu análise computadorizada e estatística e interpretação humana.

Ilustração de como mapas de calor de formas de caracteres normalizadas são gerados para letras individuais. Crédito: Maruf A. Dhali

Estudiosos anteriores acreditavam que um novo escriba começou após a 27ª coluna, mas nunca foi confirmado.

“Agora, podemos confirmar isso com uma análise quantitativa da caligrafia, bem como com análises estatísticas robustas”, diz Popović. “Em vez de basear o julgamento em evidências mais ou menos impressionistas, com a ajuda inteligente do computador, podemos demonstrar que a separação é estatisticamente significativa.”

“Isso é muito emocionante, porque isso abre uma nova janela para o mundo antigo que pode revelar muitas conexões mais intricadas entre os escribas que produziram os rolos”, continua Popović. “Neste estudo, encontramos evidências de um estilo de escrita muito semelhante compartilhado pelos dois escribas do Grande Rolo de Isaías, o que sugere um treinamento ou origem comum. Nossa próxima etapa é investigar outros rolos, onde podemos encontrar origens ou treinamento diferentes para os escribas.”