Você já é power-usuário de ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e… não, você não, Copilot. IA virou confidente, redator, consultor financeiro, leitor de horóscopo, recomendador de culinária, namorada etc. Tem IA para todos os gostos lidando com todo tipo de idiomas (inclusive essas aí que pessoal no Brasil fala, sendo que português só uma minoria. Então, eu fiquei pensando: será que tem IA para lidar com idiomas e escritas muito antigas, tipo, sei lá, hieróglifos egípcios e acádico? Sim, tem uma IA para isso, e se eu tivesse descoberto a tempo, não tinha ficado uma porrada de tempo decifrando acádico para agradar a sede da Lise por artigos no meu Apoia.se.
Sente-se e deleite-se com IA que você nunca ouviu falar.
É o projeto que devolveu a leitura ao rolo carbonizado, que muitos julgavam perdido. Lançado em 2023 pelo professor de Ciência da Computação Brent Seales, da Universidade de Kentucky, com financiamento de Nat Friedman e Daniel Gross, o Vesuvius Challenge transformou a leitura dos papiros de Herculano num prêmio público, jogando o problema para milhares de programadores com acesso a GPU.
A lógica era simples: deixar a força bruta computacional fazer o que gerações de papirólogos não conseguiram fazer sem destruir o objeto de estudo. Funcionou. Em 2023, o time formado por Luke Farritor, Youssef Nader e Julian Schilliger levou o Grande Prêmio de setecentos mil dólares por recuperar as primeiras colunas legíveis. Em 2026, o PHerc. 1667 virou o primeiro rolo lido por completo, revelando cerca de vinte colunas de um tratado filosófico estoico que cita Aristocreonte, sobrinho e discípulo de Crisipo.
É importante frisar o que a IA de fato faz aqui: ela não lê nem traduz o texto sozinha, apenas amplifica, na tomografia, o contraste entre a tinta de carbono e o papiro carbonizado, ambos praticamente da mesma cor. A leitura filológica, a identificação das letras e a interpretação do conteúdo continuam sendo trabalho inteiramente humano.
Se Herculano tem seu prêmio milionário, o acádico, língua do primeiro império que a humanidade organizou de forma minimamente burocrática, tem o Babylonian Engine. Existem centenas de milhares de tabuinhas cuneiformes em museus, a maioria delas nunca traduzida, simplesmente porque o número de assiriólogos vivos no mundo poderia caber confortavelmente num ônibus escolar. Shai Gordin, da Universidade Ariel, e Gai Gutherz, da Universidade de Tel Aviv, atacaram esse gargalo publicando em 2023, na revista PNAS Nexus, um modelo de tradução neural capaz de ir direto do sinal cuneiforme unicode para o inglês.
O desempenho é bom em textos formais, como decretos reais, que seguem fórmulas fixas e previsíveis, e visivelmente pior em textos literários e poéticos, onde a ambiguidade da linguagem humana aumenta o risco de alucinação. O site ainda está oficialmente em fase de desenvolvimento, o que no jargão da internet significa que pode cair a qualquer momento, mas cumpre bem sua função de transliterar sinais cuneiformes.
Em 2026 o campo ganhou um complemento e tanto: o TabletCraft, desenvolvido por Zhaohui Wang na Universidade do Sul da Califórnia (USC), que inverteu o fluxo. Enquanto os modelos anteriores só liam acádico e devolviam inglês, o TabletCraft também faz o caminho contrário, traduzindo do inglês para o acádico e renderizando o resultado como cuneiforme numa tabuinha de argila digital. É código aberto, e os próprios autores avisam que o resultado gerado não deve ser tomado como fonte histórica primária, apenas como exercício ou ferramenta pedagógica.
Do outro lado do Mediterrâneo, o egípcio antigo e o copta ganharam seu assistente digital particular. Criado por So Miyagawa, da Universidade de Tsukuba, no Japão, o Thoth AI usa RAG ou retrieval augmented generation, isto é, quando a IA, antes de responder, primeiro consulta uma fonte confiável, tipo um dicionário ou gramática, em vez de responder só de memória. É o que o NotebookLM faz, por exemplo. O Thoth AI trabalha em cima de um modelo de linguagem para analisar gramática e fazer OCR de transliterações impressas.
Nas palavras do próprio criador, a ferramenta também pretende ajudar a revitalizar o movimento do copta bohaírico, algo que eu jamais imaginei escrever num texto de 2026, mas aqui estamos. O acesso está restrito no momento, sucesso demais tem seu preço, mas quem escrever pedindo educadamente ao autor recebe usuário e senha, prova de que a burocracia acadêmica sobreviveu até à era da Inteligência Artificial.
Ithaca & Aeneas (Predicting the Past)
Para inscrições gregas e latinas fragmentadas, gravadas em pedra e desgastadas por séculos de intempérie, o Google DeepMind desenvolveu o Ithaca, publicado na revista Nature em 2022, e seu sucessor Aeneas, de 2025, ambos reunidos no site Predicting the Past. O dado mais revelador vem de testes controlados com historiadores reais: sozinho, o modelo acerta 62% das restaurações de texto danificado, mas quando historiadores humanos usam a ferramenta como apoio, a taxa de acerto deles salta de 25% para 72%. A máquina, nesse caso, não substitui o especialista, ela o torna consideravelmente mais eficiente.
O Aeneas, em testes semelhantes, consegue atribuir uma inscrição latina à província romana correta em 72% dos casos entre 62 opções possíveis, e estimar a data do texto com margem média de treze anos, uma precisão de dar inveja a qualquer historiador que já passou uma tarde inteira discutindo se determinada peça é do século II ou do século III só de olhar o tipo de letra.
Do lado semítico, ninguém está traduzindo automaticamente os Manuscritos do Mar Morto, ainda bem, dado o histórico de interpretações apressadas naquela área, mas um time liderado pela Universidade de Groningen desenvolveu o Enoch, um modelo que combina datação por radiocarbono com análise paleográfica da caligrafia hebraica e aramaica, usando regressão bayesiana. O resultado mexeu com a cronologia estabelecida: dois fragmentos bíblicos foram datados, pela primeira vez, num intervalo compatível com a época tradicionalmente atribuída aos seus supostos autores, o que não é a mesma coisa que uma confirmação exata, mas já é o bastante para inquietar quem defendia datações mais tardias.
Os pesquisadores já anunciaram planos de aplicar o mesmo método aos Papiros de Elefantina. O Enoch não virou ferramenta pública testável, é modelo de pesquisa fechado, então quem quiser se aprofundar vai ter que ir direto ao artigo publicado na PLOS ONE.
Na China, a escrita oracular da dinastia Shang, o jiaguwen, virou objeto de disputa tecnológica de peso. De aproximadamente 4.500 caracteres conhecidos, só cerca de 1.600 tinham sido decifrados por métodos tradicionais até agora, ritmo lento o bastante para a inteligência artificial praticamente tropeçar de cara nele. Duas frentes se destacam.
Plataforma lançada pela Tencent em parceria com a Universidade Normal de Anyang, o 殷契文渊 (Yinqi Wenyuan) permite enviar a foto de um caractere gravado em osso ou casco de tartaruga e receber uma identificação automática, com mapeamento para o chinês moderno. A interface é só em chinês simplificado, o que para a maioria de nós representa uma barreira quase tão intransponível quanto o próprio jiaguwen, e o esforço de digitalização por trás da ferramenta já reúne mais de 1,4 milhão de formas de caracteres catalogadas. Vale o mesmo aviso de sempre: a identificação automática ainda exige validação por especialistas antes de qualquer uso acadêmico sério.
Para quem prefere entender o motor por trás da mágica em vez de só usar o formulário, o Open-Oracle reúne em inglês o código, os datasets e os papers do AlphaOracle, publicado em 2026 na revista The Innovation, que combina visão computacional, linguística computacional e validação filológica cruzando um corpus de 25 textos clássicos chineses transmitidos com mais de 23.755 estudos acadêmicos. Não é uma ferramenta interativa, é documentação de pesquisa aberta, mas para quem gosta de crítica textual isso já é um convite de festa.
Nem tudo, porém, já foi resolvido, e vale registrar isso com precisão em vez de otimismo genérico. Nos glifos maias há avanços reais em reconhecimento automático, mas restritos, por enquanto, a desenhos limpos de catálogo, os modelos ainda travam diante de fotos reais de monumentos desgastados pelo tempo. No Vale do Indo o quadro é mais radical: ali não existe decifração alguma, humana ou de máquina, apenas tentativas de provar, por estatística, que as sequências de sinais têm estrutura de linguagem de verdade, e não são só decoração em selos de argila. Sem uma Pedra de Roseta indiana à vista, o resultado por enquanto é zero linhas traduzidas.
A moral irônica de tudo isso é que passamos séculos glorificando gênios solitários como Champollion, decifrando hieróglifos à luz de vela e dedicação obsessiva. Descobrimos, décadas depois, que o verdadeiro acelerador de descobertas era, o tempo todo, uma quantidade suficiente de tabuinhas digitalizadas e uma GPU bem alimentada. Champollion provavelmente teria adorado a ferramenta. E quase certamente teria odiado dividir o crédito com uma rede neural.
Ceticismo, Ciência e Tecnologia 