Gli archeologi in genere sono molto gelosi del loro mestiere e non gradiscono intrusioni, ma il problema è mal posto: decifrare scritture antiche è compito del filologo, mentre loro devono preparare e ordinare il materiale, come fece negli anni ‘50 John Chadwick (archeologo) nei confronti di Alice Kober (latinista) e Michael Ventris (architetto, paleografo e crittografo). Ventris decifrò in modo convincente la c.d. Lineare B cretese dimostrando che era un greco arcaico, eppure in certi ambienti ancora si sente dire che Ventris era un dilettante. Tale era Schliemann, mentre invece Ventris lo definirei più correttamente un professionista prestato all’archeologia. Né era un dilettante Giovanni Maria Semerano, bibliotecario e filologo, morto nel 2005. Non ha mai avuto una cattedra universitaria e ha subìto l’ostilità di un archeologo come Salvatore Settis, ma la sua interpretazione p.es. delle c.d. Lamine di Pyrgi (documento etrusco bilingue) è per certo più convincente di quella di Pallottino, che pur ha il merito di aver messo ordine nel Corpus Inscriptionum Etruscarum. Semerano era un grande conoscitore delle lingue semitiche come l’accadico (sorta di assiro-babilonese) e metteva in dubbio l’esistenza dell’ Indoeuropeo, mito politico oltre che linguistico. E soprattutto, ha messo in collegamento lingue diverse tra loro.

Nel frattempo il mestiere di filologo si è arricchito delle potenzialità offerte dall’Intelligenza artificiale (IA). Nel 2022 sono stati decifrati i simboli della scrittura del Regno di Elam, una delle culture più antiche del mondo, esistita in Persia nel III millennio a.C. e conquistata dall’Impero Persiano nel VI secolo a.C. , ma di cui sono rimasti solo una quarantina di testi scritti. E ora l’Università di Bologna ci prova col cipriota-minoico, una scrittura sillabica indecifrata usata nell’isola di Cipro durante la tarda età del bronzo. Ma nel frattempo sempre con l’aiuto dell’IA si cerca di mettere ordine nelle tavolette cuneiformi assiro-babilonesi ( progetto Electronic Babylonian Literature). I testi antichi non si presentano regolari e ben ordinati come nei libri di scuola e le varianti grafiche sono infinite, per cui analizzare grandi insiemi di dati è un lavoro improbo e ora gli algoritmi di apprendimento automatico “imparano” analizzando enormi insiemi di dati. Qualsiasi lingua può cambiare solo in determinati modi essendo una macchina logica, ma per le lingue antiche non puoi interagire coi parlanti e hai comunque un numero di testi non sempre enorme. Nel caso della scrittura cuneiforme, ora grazie agli sviluppi dell’IA, i computer vengono addestrati a leggere e tradurre i segni grafici e soprattutto a rimettere insieme tavolette frammentate per ricreare antiche biblioteche e, quando è possibile, ipotizzare frammenti di testo mancanti. Nel caso poi di una documentazione scritta abbondante, come quella in greco antico, ancora meglio: l’enorme quantità dei dati (più di tre milioni di parole di iscrizioni risalenti dal 600 a.C al 400 d.C.) ha incoraggiato i ricercatori dell’Università di Oxford a sviluppare Pythia (la sacerdotessa indovina dell’oracolo di Apollo a Delfi), un software che ha sbaragliato i pur bravi studenti di Oxford, riuscendo a completare quasi tremila iscrizioni con un tasso di errore pari al 30% (contro il 57,3% degli studenti) in pochi secondi. Da qui poi una revisione delle datazioni di molte epigrafi. Che dire? Speriamo che questa procedura venga presto applicata al CIL, il Corpus Inscriptionum Latinarum.