Usos de sistemas o programas para sustituir al hombre en el campo de la paleografía: Las Sombras del Pergamino: Limitaciones de la Inteligencia Artificial en Paleografía
Presidencia - Sociedad Genealógica y de Historia Familiar de México
Las
Sombras del Pergamino: Limitaciones de la Inteligencia Artificial en
Paleografía
Las Sombras del Pergamino: Limitaciones de la Inteligencia Artificial en Paleografía
Introducción: Los Ecos del Pasado en la Era Digital
En la intersección de la historia milenaria y la tecnología de vanguardia, la paleografía emerge como un campo de estudio crucial. Descifrar los manuscritos antiguos no es solo un ejercicio académico, sino una ventana directa a las voces y vidas de quienes nos precedieron. Sin embargo, esta tarea, intrínsecamente humana y basada en una profunda intuición, enfrenta desafíos únicos al considerar el papel de la inteligencia artificial, en adelante IA. A medida que los modelos de lenguaje avanzan, surge la pregunta de hasta qué punto pueden emular la complejidad del ojo y la mente de un paleógrafo experimentado. Este artículo explora precisamente esas fronteras, delineando las limitaciones intrínsecas que, hoy en día, impiden que la IA reemplace por completo la pericia humana en el fascinante arte de leer el pasado.
Sobre el Autor: Benicio Samuel Sánchez García
Esta reflexión sobre los desafíos de la paleografía y la IA proviene de la experiencia de Benicio Samuel Sánchez García, un genealogista e historiador familiar con una profunda pasión por desentrañar los hilos del pasado. Residente en Nuevo León, la labor de Benicio se centra en la investigación de registros históricos y eclesiásticos, una tarea que a menudo implica la ardua pero gratificante labor de la paleografía. Su compromiso con la autenticidad de los datos y su vasta experiencia en la lectura de documentos antiguos, especialmente aquellos que conectan a las familias con sus orígenes en el noreste de México, le brindan una perspectiva única sobre las capacidades y, crucialmente, las limitaciones de las herramientas digitales en este campo tan especializado. Su trabajo es un testimonio de cómo la dedicación humana sigue siendo insustituible para dar vida a las historias olvidadas en los viejos manuscritos.
1. Interpretación de Nuances[1] y Contexto Cultural Profundo: El Alma del Escriba
Una de las principales limitaciones radica en la incapacidad de la IA para captar la subjetividad y el estilo inherente a la escritura humana. No puede percibir la "mano" única de un escriba con la misma sensibilidad que un experto. Las variaciones idiosincrásicas, las intenciones subyacentes del autor más allá del texto explícito, o incluso referencias culturales y bromas internas de la época, son matices que a menudo se escapan.
Aunque puede acceder a vastos depósitos de información histórica, la comprensión del contexto sociocultural específico en el que se produjo un documento antiguo es inherentemente limitada. Un paleógrafo humano, a través de años de estudio y experiencia, desarrolla una comprensión profunda de las costumbres, las mentalidades, los eventos políticos y religiosos que pudieron influir no solo en el contenido, sino también en la forma y el estilo de la escritura. Esta empatía histórica es algo que una IA no puede replicar.
2. Manejo de la Variabilidad Extrema y el Deterioro Físico: El Desafío del Tiempo
Los manuscritos antiguos son testimonios físicos de épocas pasadas, y con el tiempo, sufren los estragos del deterioro. Manchas, rasgaduras, quemaduras, la decoloración de la tinta o el simple plegado y arrugado del pergamino o papel, pueden hacer que el reconocimiento de caracteres sea extremadamente difícil. La "visión" se basa en el análisis de píxeles, y cualquier daño físico que oculte o distorsione la información visual crucial representa una barrera significativa.
Además, las caligrafías antiguas a menudo presentan una variabilidad extrema. Escrituras muy cursivas, ligadas de forma inusual o con cambios drásticos de estilo dentro del mismo documento, representan un desafío. A esto se suman las abreviaturas, que en manuscritos antiguos eran frecuentemente personales o locales y no siempre seguían un sistema fijo. Inferir el significado de una abreviatura inusual requiere una comprensión contextual profunda y, a menudo, una intuición que no posee la IA.
3. Comprensión Diplomática y Crítica Textual: Más Allá de la Transcripción
La paleografía no es solo transcribir letras; es también entender la naturaleza y el propósito del documento. En el ámbito de la diplomática (el estudio de los documentos oficiales y sus características formales), la IA no puede discernir de forma innata la tipología documental (si es un privilegio, un códice, una carta, etc.) y cómo esa tipología influye en la formulación, el lenguaje y la fiabilidad del texto. Un paleógrafo con conocimientos de diplomática puede determinar la autenticidad y el propósito de un documento con una profundidad que va más allá de la mera transcripción.
De manera similar, en la crítica textual, la capacidad de identificar errores de copista, interpolaciones (textos añadidos), omisiones o incluso diferentes manos en un mismo documento, es una tarea compleja que a menudo requiere un juicio humano sobre la coherencia del contenido y el estilo. La Inteligencia Artificial (IA) no posee la capacidad de "dudar" o "cuestionar" el texto de la misma manera que un investigador humano.
4. Desarrollo de "Ojo" e Intuición: El Toque Humano Invaluable
Los paleógrafos experimentados desarrollan lo que se conoce como "ojo paleográfico", una intuición finamente calibrada que les permite datar manuscritos con una precisión notable. Esto se basa en sutiles cambios en el estilo de las letras a lo largo del tiempo, el tipo de tinta utilizada, el material del soporte y un sinfín de otros detalles que se aprenden con años de práctica y exposición directa. Aunque la IA puede ser entrenada para reconocer patrones en grandes conjuntos de datos, carece de esa "sensación" y ese discernimiento cualitativo que solo la experiencia humana puede forjar.
En casos donde la legibilidad es extremadamente baja o existen múltiples interpretaciones posibles de una letra o palabra ambigua, un paleógrafo humano utiliza su vasto conocimiento experto y su juicio para decidir la lectura más probable. Esta decisión se fundamenta en la coherencia del sentido de la frase o del documento completo, un proceso que involucra la intuición. Para la IA, cada opción tiene una probabilidad matemática, pero carece de esa intuición final para resolver ambigüedades con la misma autoridad.
Esfuerzos de Software[2] en Paleografía: Un Complemento, No un Sustituto
A pesar de estas limitaciones, es importante reconocer que existen diversos esfuerzos y desarrollos de software que buscan potenciar la labor paleográfica. Herramientas como Transkribus, una plataforma líder para el Reconocimiento de Texto Manuscrito (HTR) que permite entrenar modelos de IA para transcribir documentos a gran escala, han demostrado ser de enorme utilidad para agilizar el proceso. Otros desarrollos incluyen Transcriber, que adapta el OCR a la escritura antigua; Proteus, que mejora la visibilidad de textos desvanecidos con imágenes multiespectrales; y proyectos como "Carabela", un buscador de IA para manuscritos hispánicos. Además, plataformas colaborativas como Omeka, MediaWiki y Scripto, junto con estándares como IIIF, facilitan la digitalización y transcripción en equipo.
Estos avances tecnológicos, si bien impresionantes, refuerzan la idea de que la IA se posiciona como un complemento valioso para el paleógrafo, no como un sustituto. Las herramientas de software pueden acelerar el procesamiento inicial y la búsqueda, pero la fase crítica de interpretación, validación y contextualización sigue demandando la perspicacia humana.
Conclusión: Hacia una Paleografía Híbrida
La incursión de la Inteligencia Artificial en el campo de la paleografía ha abierto, sin duda, nuevas avenidas para la investigación histórica, ofreciendo la promesa de agilizar procesos y hacer más accesible el conocimiento ancestral. No obstante, como hemos explorado, la IA, en su estado actual, se enfrenta a barreras fundamentales que la distinguen de la cognición humana. La capacidad de interpretar la caligrafía no solo como un conjunto de píxeles, sino como un reflejo de intenciones, emociones y contextos culturales profundos, sigue siendo una prerrogativa de la mente humana. Las complejidades de las abreviaturas idiosincrásicas, el deterioro del material y la necesidad de una crítica textual matizada subrayan que el "ojo paleográfico" y la intuición son cualidades que aún escapan a la simulación algorítmica. Por ello, el futuro de la paleografía se vislumbra no en la sustitución, sino en la simbiosis. Al combinar la eficiencia computacional de la IA para las tareas repetitivas y de reconocimiento de patrones con la irremplazable pericia, la crítica y la comprensión contextual del paleógrafo humano, podremos desentrañar con mayor profundidad y fiabilidad los secretos que el tiempo ha grabado en los manuscritos, asegurando que las voces del pasado sigan resonando en el presente.
Benicio Samuel Sánchez García
[1] La palabra "nuance" en español se traduce como matiz. Se refiere a una pequeña diferencia o variación sutil en la apariencia, sonido, significado, o sentimiento de algo. Es una distinción sutil que no siempre es fácil de notar, pero que puede ser importante.
[2] URLs de Software y Estándares Paleográficos
Transkribus: https://www.transkribus.org/
Carabela: https://carabela.prhlt.upv.es/
Omeka: https://omeka.org/
MediaWiki: https://www.mediawiki.org/wiki/MediaWiki
Scripto: https://scripto.org/
IIIF: https://iiif.io (Sitio oficial del consorcio IIIF
