У любой древней письменности, которую удалось расшифровать, обычно был свой «якорь» — двуязычный текст вроде Розеттского камня или язык-родственник, с которым можно было сравнивать знаки и слова. У линейного письма А, системой письма бронзового века минойской цивилизации на Крите, этого нет. Именно поэтому оно считается языковым изолятом: у него нет подтверждённой связи ни с одним известным языком, живым или мёртвым.

Из-за этого линейное письмо А уже больше ста лет остаётся серьёзной загадкой для лингвистов. Немногим лучше обстоит дело и с этрусским языком, который существовал в Италии до подъёма Римской империи. Учёным удалось собрать лишь часть словаря по коротким погребальным надписям, но грамматика и более глубокий смысл по-прежнему ускользают.

Именно такие задачи сегодня всё чаще попадают в поле зрения искусственного интеллекта — не как замена лингвистам, а как инструмент, который способен резко ускорить их работу. ИИ может за минуты проверить гипотезу, на которую у человека ушли бы годы, увидеть повторяющиеся последовательности, заметить скрытые структуры в корпусе надписей и даже восстановить повреждённые фрагменты, предсказывая пропущенные знаки.

Показательный случай произошёл в июне 2026 года. Самоучка-инженер по ИИ и любитель-лингвист Том Ди Мино заявил о прорыве в расшифровке линейного письма А. Отправной точкой стала одна догадка: неизвестное слово в молитвенной надписи, по его версии, могло происходить от семитского корня со значением «жить» или «обитать».

По имеющимся данным, Ди Мино использовал созданные с помощью ИИ программные скрипты, чтобы упорядочить тексты на линейном письме А, а затем сопоставлял их с древними семитскими надписями уже на основе собственных знаний. Сообщалось, что ему удалось присвоить значения 40 знакам и составить словарь из 408 слов. По его мнению, это доказывает, что линейное письмо А — вымерший представитель семитской языковой группы, куда входят, например, иврит и арамейский.

Но здесь и скрывается главный нюанс: искусственный интеллект не придумал саму идею. Её предложил человек. И это важно, потому что сила ИИ проявляется прежде всего в массовой проверке предположений. Он может быстро выяснить, работает ли гипотеза об одном знаке или слове на всём архиве, и в ряде случаев способен находить то, что человеческий глаз просто пропустил бы.

Есть у него и ещё один полезный приём — так называемый cross-lingual transfer, или межъязыковой перенос. Если модель обучена на известном языке, она иногда способна уловить закономерности в близком неизвестном. Это напоминает ситуацию, когда знание испанского помогает догадаться о значении слов в португальском. Подобный подход уже успешно применяли к таким системам письма, как угаритское письмо: там языковая семья известна, и это даёт опору для анализа. Угаритский — вымерший семитский язык позднего бронзового века, на котором говорили примерно в 1300–1190 годах до нашей эры в древнем прибрежном городе Угарит, на территории нынешней Сирии.

Но у этой технологии есть и жёсткий предел. Статистическое сопоставление паттернов не может создать смысл из пустоты. Ему нужна опора — либо известная языковая семья, либо двуязычный текст, который подскажет, какие совпадения действительно важны, а какие случайны. Именно поэтому линейное письмо А и этрусский язык так трудны: якорь отсутствует или неполон, а вычислительная мощность не способна создать его с нуля.

Теоретически при достаточно большом корпусе ИИ мог бы стать достаточно «свободным» в модели и даже имитировать ограниченный разговор с носителем минойского или этрусского языка — хотя бы на уровне собственных статистических закономерностей. Он распознал бы повторяющиеся слова и структурные блоки и мог бы использовать их в другом контексте. Но это всё равно не означает полноценного перевода. Понимание структуры и понимание смысла — не одно и то же.

Именно поэтому любая ИИ-помощь в расшифровке таких языков так трудно проверяется. Обычно перевод сверяют с носителями языка, другими текстами или с консенсусом экспертов, который складывался десятилетиями. Здесь ничего подобного нет. Если язык действительно не расшифрован, проверить выводы просто не у кого — разве что отправиться в прошлое на машине времени.

Ситуацию усложняет и малый объём сохранившихся данных. Весь уцелевший корпус линейного письма А составляет около 7500 знаков — этого хватит примерно на один экран текста. При таком объёме почти любая гипотеза может найти разбросанные совпадения, которые будут выглядеть убедительно. Поэтому в этой сфере так важны независимая экспертиза и рецензирование, а не только статистические показатели уверенности.

Вот почему фразы «ИИ нашёл закономерность» и «ИИ нашёл правильное значение» — совсем не одно и то же, хотя их легко спутать. ИИ не является тупиком для таких исследований. Напротив, он способен сильно ускорить работу: сократить годы ручных сопоставлений до минут и дать шанс попробовать свои силы большему числу исследователей, чем раньше позволяли ресурсы институтов.

Но он не отменяет двух вещей, без которых расшифровка древней письменности почти невозможна. Во-первых, нужен настоящий сравнительный «якорь». Во-вторых, необходим строгий человеческий контроль, который отличит реальный прорыв от красивого совпадения. Пока для линейного письма А или этрусского не появится хотя бы один из этих элементов, роль ИИ останется прежней: он будет очень быстрым помощником в очень старой и очень человеческой загадке.

В материале также уточнялось описание методики, использованной Томом Ди Мино при попытке расшифровать линейное письмо А: ИИ применялся как исследовательский помощник для упорядочивания текстов, а сопоставление надписей выполнял сам автор.