प्राचीन रहस्यों की डिजिटल चाबी: क्या एआई सुलझा पाएगा सदियों पुरानी लिपियों की पहेली?
(जेन एडकिन्स, डबलिन सिटी यूनिवर्सिटी)
डबलिन (आयरलैंड): इतिहास के पन्नों में दबी जिन भी प्राचीन भाषाओं को आज हम पढ़ पा रहे हैं, उनके पीछे कोई न कोई ठोस आधार रहा है। शोधकर्ताओं को अक्सर ‘रोसेटा स्टोन’ जैसे द्विभाषी अभिलेख या किसी मिलती-जुलती ज्ञात भाषा का सहारा मिला है। लेकिन कांस्य युग के दौरान क्रीट द्वीप पर पनपी मिनोअन सभ्यता की लिपि ‘लीनियर ए’ (Linear A) के साथ ऐसी कोई सहूलियत मौजूद नहीं है।
भाषाविज्ञान की दुनिया में ‘लीनियर ए’ को एक ‘असंबद्ध भाषा’ माना जाता है। इसका किसी भी जीवित या मृत भाषा से अब तक कोई प्रमाणित संबंध नहीं मिल सका है। यही वजह है कि पिछले सौ सालों से यह भाषाविदों के लिए दुनिया की सबसे कठिन पहेलियों में से एक बनी हुई है। इसी तरह, रोमन साम्राज्य से भी पुरानी इटली की ‘एट्रस्कन’ लिपि को समझने में भी हमें बहुत सीमित सफलता मिली है। कब्रों पर उकेरे गए छोटे-छोटे लेखों से कुछ शब्द तो समझ आए हैं, लेकिन इस भाषा का व्याकरण और इसका गहरा अर्थ आज भी रहस्य के घेरे में है।
अब इन अबूझ पहेलियों को सुलझाने के लिए ‘कृत्रिम मेधा’ यानी एआई (AI) को मैदान में उतारा गया है। हालांकि, एआई भाषाविदों की जगह नहीं ले रहा, बल्कि उनके शोध की गति और संभावनाओं को एक नई उड़ान दे रहा है। ऐसे में बड़ा सवाल यह है कि क्या तकनीक वह कर दिखाएगी, जो इंसानी दिमाग एक सदी में नहीं कर सका?
एक उम्मीद और उसकी सीमाएं
हाल ही में एक दिलचस्प उदाहरण सामने आया। जून 2026 में एक एआई विशेषज्ञ और शौकिया भाषाविद ने दावा किया कि उन्होंने ‘लीनियर ए’ को डिकोड करने की दिशा में एक बड़ी सफलता पाई है। उन्होंने एक अनुमान से शुरुआत की कि एक प्रार्थना अभिलेख में मिला एक अज्ञात शब्द, सामी (Semitic) मूल की किसी ऐसी धातु से निकला हो सकता है, जिसका अर्थ “बसना” या “निवास करना” होता है।
इसके बाद, उन्होंने एआई-आधारित प्रोग्रामिंग की मदद से इस ध्वनि-पैटर्न की तुलना ‘लीनियर ए’ के पूरे संग्रह से की। उनके अनुसार, वे 40 संकेतों का उच्चारण और 408 शब्दों का एक शब्दकोश तैयार करने में सफल रहे। दावा तो यहाँ तक है कि ‘लीनियर ए’ वास्तव में सामी परिवार की ही एक विलुप्त भाषा है, जिसमें हिब्रू और अरामाइक जैसी भाषाएं आती हैं।
मशीनी रफ्तार और मानवीय सोच
यहाँ यह समझना बेहद जरूरी है कि इस प्रक्रिया में एआई की भूमिका क्या थी। दरअसल, मूल विचार एआई का नहीं, बल्कि इंसान का था। एआई ने यहाँ केवल एक सुपर-फास्ट ‘रिसर्च असिस्टेंट’ की तरह काम किया। उसने इंसानी अनुमानों को हजारों संकेतों के साथ इतनी तेजी से जांचा, जिसे करने में किसी व्यक्ति को महीनों लग जाते। वर्तमान में एआई और इंसान के बीच यही ‘टीम वर्क’ सबसे महत्वपूर्ण है।
एआई की असली ताकत बड़े पैमाने पर पैटर्न पहचानने में है। वह उन दोहराव और क्रमों को मिनटों में पकड़ सकता है जो मानवीय नजरों से ओझल हो जाते हैं। साथ ही, वह टूटे-फूटे अभिलेखों में लुप्त शब्दों का अनुमान लगाकर उन्हें फिर से गढ़ने में मदद कर सकता है। इसकी एक और खूबी ‘अंतर-भाषीय अंतरण’ (Inter-lingual transfer) है। जैसे स्पेनिश जानने वाला व्यक्ति पुर्तगाली के पैटर्न समझ लेता है, वैसे ही एआई किसी ज्ञात भाषा के आधार पर उससे मिलती-जुलती अज्ञात भाषा के पैटर्न का अंदाजा लगा सकता है। प्राचीन ‘उगारिटिक’ लिपि को समझने में यह तरीका कारगर रहा है।
लेकिन यहाँ एक बड़ी चुनौती भी है। सिर्फ सांख्यिकीय डेटा के आधार पर अर्थ नहीं निकाला जा सकता। इसके लिए किसी द्विभाषी आधार की जरूरत होती है, जो यह बता सके कि कौन सा पैटर्न वास्तव में अर्थपूर्ण है और कौन सा महज एक इत्तेफाक।
सीमित साक्ष्य: सबसे बड़ी दीवार
सैद्धांतिक रूप से, यदि डेटा पर्याप्त हो, तो एआई मॉडल किसी प्राचीन वक्ता की तरह व्यवहार कर सकता है और वाक्यों की संरचना बना सकता है। लेकिन इसका मतलब यह कतई नहीं कि वह सही अनुवाद कर रहा है। भाषा में ‘दक्षता’ और ‘अर्थ की समझ’ दो अलग बातें हैं। मशीन यह तो सीख सकती है कि किस शब्द के बाद क्या आएगा, लेकिन वह यह नहीं जानती कि वे शब्द किस वस्तु या विचार की ओर इशारा कर रहे हैं।
यही कारण है कि ‘लीनियर ए’ से जुड़े दावों की पुष्टि करना लगभग असंभव है। किसी भी अनुवाद को प्रमाणित करने के लिए विशेषज्ञों की सहमति और अन्य साक्ष्यों की जरूरत होती है, जो इन भाषाओं के मामले में उपलब्ध ही नहीं हैं। समस्या की गंभीरता का अंदाजा इससे लगाइए कि ‘लीनियर ए’ का पूरा संग्रह मात्र 7,500 संकेतों का है—इतना कम कि वह एक कंप्यूटर स्क्रीन पर समा जाए। इतने कम डेटा में किसी भी गलत परिकल्पना को सही साबित करने के लिए उदाहरण मिल ही जाते हैं।
निष्कर्ष
अंततः, किसी भी नए दावे की साख एआई के आंकड़ों से नहीं, बल्कि विशेषज्ञों की ‘पीयर रिव्यू’ (स्वतंत्र जांच) से तय होती है। एआई ने ‘पैटर्न खोजा’ और एआई ने ‘अर्थ खोजा’—ये दो अलग बातें हैं।
इसका मतलब यह नहीं कि तकनीक बेकार है। एआई ने शोध की उन प्रक्रियाओं को मिनटों में समेट दिया है जिनमें वर्षों लगते थे। लेकिन प्राचीन भाषाओं के बंद दरवाजों को खोलने के लिए आज भी दो ही चाबियाँ जरूरी हैं: पहला, किसी ‘रोसेटा स्टोन’ जैसा ठोस ऐतिहासिक आधार और दूसरा, विशेषज्ञों की गहरी मानवीय समीक्षा। जब तक ये नहीं मिलते, तब तक एआई इन रहस्यों को सुलझाने की दिशा में एक सक्षम सहायक की भूमिका ही निभाता रहेगा।
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