Nello scorso articolo ci siamo posti una domanda fondamentale: come facciamo a far leggere mille libri in un secondo a un computer? La risposta è semplice solo in apparenza: quei libri devono prima essere trasformati in un formato digitale.
Se per un romanzo contemporaneo questo passaggio è automatico (nasce già su un file di testo), cosa succede quando vogliamo far analizzare a una macchina un codice miniato del Trecento, un rotolo di papiro egizio o un taccuino di appunti di Leonardo da Vinci?
La materia fisica di cui è fatta la nostra memoria è terribilmente fragile. La carta si sgretola, la pergamena teme l’umidità, l’inchiostro sbiadisce fino a scomparire. Per secoli, il lavoro del filologo – lo studioso che ricostruisce e interpreta i testi antichi – ha comportato viaggi interminabili, permessi speciali per accedere ad archivi blindati e il rischio costante di danneggiare documenti inestimabili solo sfogliandoli.
Oggi, l’Informatica Umanistica sta guidando una rivoluzione silenziosa: la Filologia 2.0 (o Digital Scholarly Editing).
Non è solo una “fotografia”: lo scanner multispettrale
Quando parliamo di digitalizzazione degli archivi storici, è facile immaginare un bibliotecario che fotografa le pagine con uno smartphone o usa lo scanner dell’ufficio. La realtà è molto più complessa e affascinante.
I manoscritti antichi vengono acquisiti attraverso tecnologie come l’imaging multispettrale. Questo processo non si limita a catturare la luce visibile all’occhio umano, ma “illumina” la pagina con diverse lunghezze d’onda, dall’infrarosso all’ultravioletto.
Cosa ci permette di fare questa tecnologia? Di compiere vere e proprie magie visive:
- Leggere l’invisibile: L’infrarosso può far risaltare inchiostri antichi a base di carbonio che il tempo ha reso completamente trasparenti all’occhio nudo.
- Svelare i palinsesti: Nel Medioevo, la pergamena era costosa. Spesso si raschiava via un testo antico per scriverci sopra qualcosa di nuovo. Con la luce multispettrale, possiamo “spegnere” il testo superiore e tornare a leggere quello originale nascosto sotto.
L’Intelligenza Artificiale come moderno amanuense
Una volta ottenuta l’immagine digitale perfetta, sorge un altro problema: un computer non sa leggere la calligrafia intricata di un monaco medievale. Per la macchina, quella scansione è solo un insieme di pixel colorati, non un testo ricercabile.
È qui che entra in gioco l’Intelligenza Artificiale, e in particolare una tecnologia chiamata HTR (Handwritten Text Recognition), il riconoscimento del testo manoscritto.
I ricercatori addestrano reti neurali fornendo loro migliaia di esempi di calligrafie antiche. L’AI impara a riconoscere le abbreviazioni, gli stili di scrittura (come la minuscola carolina o la gotica) e trascrive automaticamente in testo digitale decine di pagine al minuto.
Un esempio sbalorditivo di questa sinergia tra informatica e antichità è lo “srotolamento digitale” (Digital Unwrapping) dei papiri di Ercolano.
Questi rotoli, carbonizzati dall’eruzione del Vesuvio nel 79 d.C., si sbriciolerebbero se provassimo ad aprirli. Oggi, grazie a potenti tomografie computerizzate e ad algoritmi di Machine Learning capaci di riconoscere tracce microscopiche di inchiostro all’interno del rotolo chiuso, stiamo letteralmente leggendo testi antichi senza averli mai aperti fisicamente.
La democratizzazione della memoria
Oltre all’aspetto conservativo, c’è un risvolto profondamente democratico in questo lavoro di digitalizzazione.
Fino a pochi anni fa, lo studio di un manoscritto conservato alla British Library o all’Archivio Segreto Vaticano era un privilegio riservato a pochi accademici d’élite che potevano permettersi i costi e i tempi della ricerca in loco. Oggi, istituzioni di tutto il mondo stanno mettendo online i loro tesori in altissima risoluzione, accessibili gratuitamente a chiunque abbia una connessione internet.
È innegabile il fascino e la potenza delle nuove tecnologie di conservazione del sapere. Quando l’imaging multispettrale ci permette di “spegnere” il testo superiore di un palinsesto per svelare le parole nascoste e raschiate via nel Medioevo, o quando l’Intelligenza Artificiale, tramite la tecnologia HTR, traduce la complessa calligrafia gotica in un insieme di pixel e testo ricercabile, stiamo compiendo un vero e proprio miracolo epistemologico. Stiamo estraendo l’informazione pura, salvando la conoscenza dalla fragilità intrinseca della materia, come l’inchiostro che sbiadisce o la carta che si sgretola.
Tuttavia, in questa smaterializzazione trionfante, è vitale riflettere sul fatto che la digitalizzazione affianca l’originale, ma non può in alcun modo sostituirlo. Il traguardo clamoroso dello “srotolamento digitale” dei papiri di Ercolano del 79 d.C., letti attraverso algoritmi e tomografie per evitare che si sbriciolino al tocco, è la prova suprema che la tecnologia salva l’astrazione del testo, la sua “voce”. Eppure, l’istituzione museale e l’archivio devono continuare a custodire il “corpo” del reperto.
Un codice miniato del Trecento, un papiro egizio o un taccuino di appunti di Leonardo da Vinci non sono semplici contenitori temporanei di dati in attesa di essere trasferiti su un server. Sono artefatti corporei e reliquie antropologiche. Portano su di sé i segni tattili di chi li ha rilegati, il peso della pergamena, le bruciature della storia e la consistenza materiale del tempo che li ha attraversati.
Mentre il web si trasforma in una biblioteca smaterializzata capace di democratizzare l’accesso, permettendo a studenti in Sud America o Giappone di consultare le stesse parole di Dante, il documento fisico rimane il nostro ancoraggio alla realtà tangibile della storia. La Filologia 2.0 ci consegna l’immortalità del contenuto testuale, ma il rispetto per l’esperienza umana impone di preservare, amare e custodire con altrettanta cura la vulnerabile e irripetibile fisicità della nostra memoria materiale.
Ma se le macchine sono diventate così brave a leggere, recuperare e trascrivere le parole del passato, come se la cavano quando devono misurarsi con la loro anima più profonda, ovvero la poesia? Tradurre i pixel in lettere è solo la prima fase: la vera sfida antropologica sarà capire se una macchina potrà mai comprendere il dolore, l’amore o il contesto sociale che ha generato quelle parole.Lo scopriremo al prossimo appuntamento con le Digital Humanities.
