現在、世界では約6,500～7,000の言語が話されていますが、これは人類の歴史全体で話されてきた言語の4分の1にも満たません。その総数は約31,000言語で、一部の言語学的推定によるものです。言語が失われるたびに、その言語に根ざした思考様式や世界との関わり方も失われます。その言語によって独自に描かれた人間関係や生の詩情も同様に失われてしまいます。では、死語を読み解く方法が見つかったらどうでしょうか。研究者たちは、MITとGoogle Brainが、まさにそれを可能にするAIベースのシステムを開発しました。
言語は変化しますが、記号や単語・文字の配置方法は、時代を経ても比較的一定に保たれています。そのため、既知の祖語との関係を理解できれば、失われた言語の解読を試みることができます。この着想により、チームは次のメンバーによって可能になりました。MITのJiaming LuoおよびRegina Barzilay（MIT）とYuan Cao（GoogleのAIラボ）の研究者とともに、機械学習を用いて初期ギリシャ語の線文字B（紀元前1400年頃から）と、楔形文字のウガリット語（初期ヘブライ語）という、これも3,000年以上前の言語を解読しました。
線文字Bは以前にも人間によって解読されており、1953年にはマイケル・ヴェントリスによって解読されました。しかし、機械によってこの言語が解明されたのは今回が初めてです。
研究者らのアプローチは、解読対象の文字の文脈と配列に関連する4つの主要な特性に焦点を当てたものでした――分布類似性、単調な文字対応、構造的疎性および有意な同根語の重なり。
研究者らはAIネットワークにこれらの特性を探索するよう訓練し、67.3%の線文字Bの同根語（共通の起源を持つ単語）を、対応するギリシャ語へ正しく翻訳することに成功しました。
このような課題においてAIが潜在的により得意とできることMIT Technology Reviewによれば、それは人間には負担が大きすぎる総当たり的手法を単純に取れる点です。研究者たちは、未知のアルファベットの記号を、1つの言語ずつ次々と照合して素早くテストし、既知のすべてのものに当てはめて翻訳を試みることができます。
研究者たちの次の目標は？ おそらく、線文字Aの翻訳です――これまで誰も解読に成功していない古代ギリシャ語です。
彼らの論文「Neural Decipherment via Minimum-Cost Flow: from Ugaritic to Linear B」はこちらからご覧いただけます。
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