У подкасті «УТ-2» інженери Саня, Ілля та журналіст Юрко обговорюють одну з найцікавіших історій на перетині штучного інтелекту, лінгвістики й археології цього року. Мова про спробу розшифрувати лінійне письмо А — одну з найдавніших систем писемності людства — за участю LLM‑моделі Claude. Історію називають «однією з перших ластівок» нового типу наукових проривів, де AI стає робочим інструментом дослідника, а не «чарівною паличкою».
Лінійне письмо А: давній код, який ніхто не міг прочитати
Лінійне письмо А разом із єгипетськими ієрогліфами та месопотамським клинописом входить до кола найстаріших систем писемності, що сформувалися в бронзову добу. На Криті цим письмом користувалися мешканці Міносської цивілізації — ті самі «піддані царя Міноса», від яких пішли легенди про Мінотавра.
Згодом на острові з’явилися мікенські греки, які прийшли вже в епоху занепаду та «темних віків» після краху бронзової цивілізації. Вони перейняли місцеву писемність і трансформували її в так зване лінійне письмо Б.
У середині ХХ століття досліднику вдалося показати, що лінійне письмо Б фіксує саме грецьку мову, і систему успішно розшифрували. Відтоді тексти лінійного письма Б читаються, а от з лінійним письмом А ситуація була геть іншою:
«Лінійне письмо Б – це грецьке письмо… а лінійне письмо А ніхто не міг розшифрувати от до травня».
Лінійне письмо А лишалося «німим» майже століття саме через обмеженість корпусу. Збереглося небагато написів, і це серйозно ускладнювало будь-які статистичні чи порівняльні підходи:
«Важко розшифрувати, тому що не так багато на ньому залишилось записів».
Попри це, у науковій літературі довго циркулювала гіпотеза, що мова під цим письмом може бути семітською, але далі припущень справа не йшла:
«Пропозиції, що це семітська мова, існували і раніше, але не було конкретної розшифровки».
П’ять місяців роботи з Claude: від гіпотези до системної пропозиції
Злам у цій історії стався на початку 2024 року. Один дослідник у січні взявся цілеспрямовано працювати над лінійним письмом А, поєднуючи кілька підходів: класичний порівняльно-лінгвістичний аналіз, статистику та інструменти на базі великої мовної моделі Claude від Anthropic.
За описом з подкасту, це не була ситуація, коли «AI сам усе зробив». Радше навпаки: модель стала підсилювачем для лінгвіста, який уже мав гіпотези й шукав способи швидше перевіряти їх на великому масиві порівняльних даних:
«В травні якийсь чувак сів в січні цього року займатися розшифровкою лінійного письма А… за допомогою Клавдія, статистики, якихось там співставлень, якоїсь херні, він його розшифрував».
Результат цієї п’ятимісячної роботи — пропозиція повноцінного читання лінійного письма А як семітської мови:
«Каже, що це семітська мова. Родич акадської, асирійської, ну, власне, іврита і всі ці історії».
Тобто там, де раніше були лише загальні припущення «можливо, це щось семітське», тепер з’явилася структурована система читання з опорою на відповідності, статистичні закономірності й фонетичні реконструкції. Зараз, як зазначають ведучі, триває ключовий етап — наукова валідація:
«Зараз ми проходимо етап, де валідація відбувається того, що він сказав, але загалом ось о така історія».
Якщо наукова спільнота прийме цю пропозицію, це означатиме не лише розшифрування однієї конкретної писемної системи. Це буде демонстрація нового типу дослідницького процесу, де AI стає обов’язковим елементом інструментарію для роботи з древніми даними.
LLM як інструмент лінгвіста, а не заміна науки
Ключова інтонація розмови в «УТ-2» — максимально далека від міфу про «магічний AI, який сам відкриває таємниці минулого». Навпаки, підкреслюється, що прорив став наслідком поєднання класичних методів із можливостями Claude:
«Очевидно, що AI, який вміє перелопачувати великі кількості інформації, допомагають тобі швидко будувати інструменти, допомагає в таких речах».
Модель не «відгадувала» значення знаків, а давала досліднику спосіб:
- швидко перевіряти безліч гіпотез відповідності між знаками та можливими звуковими значеннями;
- «перелопачувати» великі корпуси семітських мов для пошуку схожих морфем, структур і кореневих систем;
- будувати й тестувати статистичні моделі розподілу символів і послідовностей, щоб зіставляти їх із відомими мовами.
Тобто Claude виступив прискорювачем: він не замінив лінгвістику, а зробив можливим те, що раніше потребувало б набагато більше років рутинного порівняння.
На цьому фоні сама історія виглядає як перший зразок нового жанру наукових відкриттів:
«Одна з перших ластівок, мені здається, охеренна історія вообще».
Важливий момент — AI тут не претендує на статус «автора відкриття». Автором лишається дослідник, який формулює гіпотези, добирає методи, оцінює якість збігів і відповідає за наукову коректність. LLM — інструмент, який розширює людські можливості там, де «ручна» робота стає надто повільною.
Вузький корпус, широкі можливості: чому це показовий кейс для AI
Лінійне письмо А — складний тест для будь-якого методу дешифрування. Саме через малу кількість збережених текстів багато дослідників вважали задачу майже безнадійною в межах класичної парадигми.
У такій ситуації AI‑підхід показує відразу кілька речей.
По‑перше, навіть обмежений корпус можна максимально «вижати» через статистику, порівняння, генерацію та перевірку гіпотез. LLM‑модель не створює даних із повітря, але дозволяє набагато ширше й швидше дослідити простір можливостей.
По‑друге, нові інструменти не відміняють потреби в обережності. У подкасті прямо наголошується, що нині йдеться саме про пропозицію читання, а не про остаточну істину. Наукова перевірка — обов’язковий етап, який ніхто не може делегувати алгоритму.
І по‑третє, такий кейс демонструє потенціал AI не лише для «живих» мов, а й для мертвих та нерозшифрованих систем. Ведучі згадують, що вже існують проєкти, спрямовані на «оживлення» мертвих мов і розшифрування стародавніх текстів, і тепер стає зрозуміло, як саме нові моделі можуть пришвидшити ці процеси.
Новий тип відкриттів: коли AI змінює не результат, а темп науки
Історія з лінійним письмом А добре вписується в ширшу тенденцію, яку в подкасті описують і на інших прикладах: LLM вже працюють у ролі «моторів» наукової та прикладної роботи. Вони обробляють великі масиви неточних, шумних даних, а потім поверх цього люди будують власні висновки.
У випадку лінійного письма А найважливішим виявився не якийсь «новий тип розуму», а здатність Claude:
- швидко перебирати й структурувати варіанти;
- шукати закономірності там, де людині довелося б вручну працювати з горами словників і корпусів;
- давати досліднику інструменти, а не готові відповіді.
Це й робить історію «першою ластівкою»: не тому, що AI раптово «заговорив мовою мінойців», а тому, що він став природною частиною серйозного наукового процесу, прискорюючи його так, як раніше це робили лише нові інструменти вимірювання чи обчислювальна техніка.
Якщо запропоноване читання лінійного письма А буде підтверджено, ця робота стане не лише відповіддю на давню археологічну загадку, а й одним із перших канонічних прикладів того, як великі мовні моделі вплітаються в науку — тихо, інструментально, без магії, але з відчутним впливом на темп відкриттів.
Джерело: УТ-2 — «Вбивця МРТ за хвилину, Ferrari не для гонок і Steam, який лізе на твій ПК. mvc #31»