¿Puede la IA descifrar los antiguos sistemas de escritura que desconcertaron a los lingüistas durante un siglo?

Puntos clave

• Linear A, el sistema de escritura de la civilización minoica en Creta, nunca ha sido descifrado y no tiene ningún vínculo confirmado con ningún idioma conocido.
• Etrusco, hablado en la Italia central antes del Imperio Romano, tiene un vocabulario parcial pero su gramática sigue siendo desconocida.
• La mayoría de los antiguos escritos fueron descubiertos usando textos bilingües como la Piedra de Rosetta; ni Linear A ni Etrusco tienen uno.
• Los investigadores ahora están probando si los grandes modelos de lenguaje, la tecnología de IA detrás de herramientas como ChatGPT, pueden encontrar patrones que los humanos han pasado por alto.

Cada sistema de escritura antigua que fue descifrado tenía algo a lo que aferrarse. Por lo general, es un texto bilingüe como la Piedra de Rosetta, que mostraba el mismo decreto en tres escritos lado a lado. A veces es un primo lingüístico cercano, un idioma conocido lo suficientemente similar para ayudar a llenar los vacíos. Linear A, el guión minoico usado en Creta, no tiene ninguno de los dos, y un siglo de estudios no lo ha descifrado.

Los lingüistas lo describen como un "aislado lingüístico": sin conexión confirmada con nada más, vivo o extinto.

Etrusco, hablado en toda la Italia central antes de que Roma se apoderara, está en mejor situación. Las breves inscripciones funerarias han dado a los investigadores un vocabulario parcial. Pero la gramática y el significado más profundo siguen siendo un misterio.

¿Por qué estos dos idiomas son tan difíciles de descifrar?

Sin un ancla bilingüe o un idioma relacionado, no hay nada con lo que verificar cruzadamente. Es como intentar resolver un crucigrama sin pistas ni cuadrícula.

Se han encontrado tablillas de Linear A, pero la mayoría son listas de inventario y registros contables, no los textos narrativos ricos que ayudaron a los investigadores a trabajar a través de los jeroglíficos egipcios. Las inscripciones etruscas tienden a ser cortas y formulaicas. Ninguna de las dos proporciona a los investigadores el volumen o la variedad de texto que los métodos tradicionales necesitan.

Según informó Ars Technica, los lingüistas ahora están explorando si la IA, específicamente los grandes modelos de lenguaje entrenados con enormes cantidades de texto humano, pueden detectar patrones estructurales en miles de inscripciones fragmentarias más rápidamente que cualquier equipo humano.

¿Podría la IA realmente tener éxito donde los humanos no lo han logrado?

Posiblemente, en algunas partes del rompecabezas. La IA es muy buena para encontrar patrones estadísticos en grandes conjuntos de datos. Aliméntala con cada inscripción etrusca conocida y puede mapear qué palabras se agrupan, qué formas gramaticales se repiten, qué sonidos aparecen al inicio o al final de las palabras. Ese es un trabajo preparatorio genuinamente útil.

Pero hay un límite real. Un gran modelo de lenguaje necesita algo de lo que aprender. Con solo unos pocos miles de textos etruscos cortos y cero traducciones confirmadas de Linear A, el modelo está trabajando con material escaso. Lo que entra es basura, lo que sale es incierto.

Imagina pedirle a un amigo que aprenda un idioma de un montón de recibos de caja y nada más. Esa es aproximadamente la situación aquí.

Esta es la primera vez que AI2Day ha cubierto este rincón particular de la lingüística computacional, retomando el hilo el 29 de julio de 2026 cuando comenzamos a seguir el alcance de la IA en dominios de investigación muy alejados de su propósito original.

¿Qué significa esto para la gente común?

Ninguna aplicación te dará una traducción de Linear A el próximo martes. Esta es investigación de largo plazo. Pero importa: si la IA ayuda a los lingüistas a reducir las posibilidades de al menos uno de estos escritos, reformula lo que entendemos sobre el comercio y la religión de la Edad de Bronce en todo el Mediterráneo.

Preguntas frecuentes

¿Ha descifrado la IA con éxito alguna antigua lengua antes?

Los investigadores utilizaron aprendizaje automático, una forma de IA que encuentra patrones en datos, para ayudar a confirmar la relación entre la lengua extinta Ugarítico y el Hebreo, y para asistir con glifos Mayas. Los desciframientos completos aún dependieron en gran medida de la experiencia humana junto con las herramientas de IA.

¿Hay una herramienta gratuita que cualquiera pueda usar para explorar escritos antiguos?

No para trabajos serios de desciframiento. Los proyectos académicos y las bases de datos universitarias poseen los registros de inscripciones, y el acceso es principalmente para investigadores. Los chatbots de IA generales pueden explicar escritos conocidos pero no pueden descifrar los desconocidos.

¿Qué se necesitaría para finalmente descifrar Linear A?

Una inscripción bilingüe que muestre Linear A junto a un idioma conocido sería la ruta más rápida. Aparte de eso, un cuerpo mucho más grande de texto variado ayudaría enormemente. Ninguno ha aparecido todavía.