Los estudiantes utilizan el modelo de IA para descifrar inscripciones centenarias, que se han deteriorado con el tiempo.
La inteligencia artificial se está volviendo bíblica.
Los estudiantes de ingeniería de BGU ahora están empleando el modelado de lenguaje de máscara para llegar al fondo de estas inscripciones centenarias, que han sido estropeadas con el tiempo por terremotos, incendios, conflictos políticos y otras causas naturales y relacionadas con el hombre, anunció la universidad el martes.
Anteriormente, los epigrafistas se enfrentaban a un gran desafío a la hora de reconstruir las partes faltantes de escritos tan valiosos y tenían que utilizar procedimientos manuales que requerían mucho tiempo para lograr una aproximación del contenido faltante.
Mediante la técnica de IA, el contenido dañado, ya sean caracteres individuales, palabras parciales, palabras completas individuales o palabras múltiples, se puede reconstruir de manera más eficiente.
Los estudiantes probaron con éxito la tecnología tomando cientos de frases de la Biblia y aplicándolas a inscripciones corruptas en hebreo y arameo.
Su modelo, "Embible", fue destacado el mes pasado en la última reunión del Capítulo Europeo de la Asociación de Lingüística Computacional.
"Podemos ayudar a los historiadores que han dedicado sus vidas a recrear estos textos antiguos con la mayor precisión posible", afirmó el profesor Mark Last de la BGU. "Además, creo que el modelo se puede ampliar para cubrir otras lenguas antiguas".
Foto: Shai Halevi, Biblioteca digital de los Rollos del Mar Muerto de Leon Levy
Cómo puede ayudar la inteligencia artificial
Los manuscritos antiguos pueden llegar incompletos, quemados, borrados o separados en miles de fragmentos. Los sistemas informáticos comparan formas de letras, fibras, bordes, color, vocabulario y estilo de escritura para proponer coincidencias que un investigador puede revisar.
La inteligencia artificial no “lee” el pasado de manera infalible. Genera probabilidades a partir de ejemplos. Una sugerencia útil debe contrastarse con paleografía, arqueología, datación, procedencia del objeto y conocimiento de la lengua.
Imágenes que revelan detalles invisibles
La fotografía multiespectral registra un manuscrito con diferentes longitudes de onda. Una tinta desvanecida puede reaccionar de forma distinta al material que la rodea y hacerse legible en una combinación de imágenes. Después, algoritmos de segmentación separan letras, manchas y daños.
Hebreo y arameo: desafíos particulares
Los dos idiomas aparecen en numerosos documentos judíos antiguos. La forma de las letras cambió con el tiempo y puede variar entre escribas. Además, muchos textos no incluyen vocales y contienen abreviaturas. Por eso, el contexto lingüístico es esencial para elegir entre varias lecturas posibles.
Qué puede aportar una reconstrucción
Un fragmento identificado puede completar una obra conocida, mostrar una variante textual, revelar una práctica administrativa o conectar piezas conservadas en colecciones distintas. Incluso un recibo o una carta breve aporta información sobre comercio, nombres, rutas y vida cotidiana.
Riesgos y transparencia
Los modelos pueden reproducir errores del conjunto de entrenamiento o favorecer la opción más frecuente aunque no sea correcta. Los proyectos de calidad conservan la imagen original, indican el nivel de confianza y permiten que especialistas revisen cada resultado. La herramienta debe acelerar la investigación, no ocultar la incertidumbre.
Preguntas frecuentes
¿La IA sustituye a los expertos?
No. Reduce el número de combinaciones y destaca patrones; la interpretación histórica continúa requiriendo especialistas.
¿Puede inventar texto?
Sí, si se utiliza un modelo generativo sin controles. Por eso las reconstrucciones deben señalar claramente qué letras son visibles y cuáles son propuestas.
Ampliación educativa añadida el 15 de julio de 2026.
