Yazıldıkları diller deşifre edilmediğinden okuyamadığımız pek çok eski metin var. MIT Bilgisayım ve Yapay Zeka Bilimleri Laboratuvarı’ndan araştırmacılar, ölü bir dili, ona akraba başka bir dille ilişkilendirmeden çözebilen bir yapay zeka programı geliştirdiklerini iddia ediyor.
MIT Bilgisayım ve Yapay Zeka Bilimleri Laboratuarı’ndan araştırmacılar, artık konuşulmayan dilleri otomatik olarak çözen bir algoritma geliştirdi. Algoritma aynı zamanda diller arasındaki yakınlık ilişkilerini de saptıyor. Ölü dilleri bilmek, bu dilleri konuşan halklara dair bilgiler edinmemizi sağladıklarından son derece önemli. Çoğu ölü dili olağan otomatik çeviri algoritmalarıyla teşhis etmek oldukça zor. Bazı dillerin de karşılaştırma amacıyla kullanabileceğimiz “akraba” dilleri yok, çoğu boşluk veya noktalama işareti kullanmıyor.
MIT’den Prof. Regina Barzilay başkanlığında yürütülen araştırmada, algoritma, tarihsel dilbilime dair temel bilgiler uyarınca ölü dilleri deşifre ediyor. Bu bilgilerden biri de dillerin sadece öngörülebilir belli biçimlerde evrim geçirmeleri. Mesela, belli bir dile bir sesin eklendiği veya ondan bir sesin çıkarıldığı pek görülmez, bunun yerine seste belli ikameler yaşanır. Mesela kaynak dilde “p” ile başlayan bir sözcük, bu dilin selefi başka bir dilde “b” ile başlayabilir ama muazzam telaffuz farkı yüzünden “k” ile başlaması pek muhtemel değildir.
Araştırmacılar, bu bilgileri kullanarak, bir dilin seslerini çok boyutlu bir ortama aktaran ve telaffuz farkları üzerinden diller arasındaki mesafeyi ölçen bir algoritma geliştirdiler. Bu şekilde yapay zeka sistemi, dilin zaman içerisinde nasıl değiştiğini gösteren mühim örüntüleri yakalayarak, onları bilgisayımsal kısıtlamalar olarak ifade ediyor. Bunun sonucunda elde edilen modelde, eski bir dilin sözcükleri sınıflandırılarak, bu dille ilişkili başka bir dildeki muadilleri belirleniyor.
Barzilay ve ekibi, geçen sene artık konuşulmayan iki dili deşifre etmişti: ugarit dili ve lineer b. Araştırmacılar, bu buluşu, söz konusu dillerin sırasıyla İbranice ve Yunancayla bağlantıları üzerinden gerçekleştirmişti.
Yeni sistemde de algoritma, diller arasındaki ilişkiler üzerinden çıkarımlarda bulunuyor. Şu anda ölü bir dili deşifre etmek için elimizdeki en önemli araç, ilişkili olduğu mevcut diller üzerinden çıkarımlarda bulunmak. Bu şekilde, yapay zeka, diller arasındaki yakınlığı ölçüyor ve dil ailelerini teşhis ediyor. Ekip, bu algoritmayı Bask diliyle yakınlığını görmek için iber diline uyguluyor. Bask dili ve Latince diğer dillere nazaran İber diline daha yakın olsa da yine de birbirleriyle bağlantılı olduklarını düşündürecek kadar bir yakınlık yok aralarında.
Bir sonraki aşama, metinleri bilinen bir dilde mevcut birbirine benzeyen sözcüklerle bağlantılandırmakla kalmayarak sözcüklerin anlamlarını da bulmak. “Metinde yer alan kişilere ve mekanlara yapılan her türlü referansı anlayabiliyoruz, daha sonra bunları bilinen tarihsel veriler ışığında incelemek mümkün oluyor,” diyor Barzilay. “Bu ‘teşekkülleri tanıma’ yöntemleri, şu anda pek çok metin işleme uygulamasında yaygın olarak kullanılıyor ama araştırmamızın esas sorusu, ölü bir dilde referans alınabilecek hiçbir veri olmaksızın aynı operasyonun uygulanıp uygulanamayacağı.”
Ölü dilleri bulmak için yapay zekayı kullanan tek araştırmacılar Barzilay ve ekibi değil. Alpabet’in DeepMind’ı, 3 milyondan fazla sözcük içeren 35.000 kalıntıda mevcut örüntüleri öğrenen Pythia denilen bir sistem geliştirdi. Taş, seramik ve metal yüzeylere kazınmış 1.500 ila 2600 yıllık Yunan yazıtlarında eksik sözcükleri ve karakterleri tahmin edebiliyor.
