Künstliche Intelligenz entschlüsselt alte christliche Manuskripte

JERUSALEM / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In einer bemerkenswerten Entwicklung hat ein israelischer Forscher die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz genutzt, um die Geheimnisse alter christlicher Manuskripte in Aramäisch zu entschlüsseln.

Die christlichen Gemeinschaften des Nahen Ostens haben seit fast 2.000 Jahren das Syrische, einen Dialekt des Aramäischen, als liturgische und kulturelle Sprache verwendet. Im Laufe der Jahrhunderte entstand ein umfangreicher Korpus von Manuskripten, der biblische Texte, philosophische Abhandlungen, klassische Literatur und theologische Kommentare umfasst. Die Bedeutung dieser Werke bleibt modernen Gelehrten oft ein Rätsel.

Ein israelischer Forscher hat nun computergestützte Technologien eingesetzt, um zu zeigen, wie die Schreiber dieser Dokumente aktive redaktionelle Entscheidungen trafen, um das Wissen für zukünftige Generationen zu formen. Diese Rolle ist vergleichbar mit der der Redakteure eines anderen grundlegenden aramäischen Werks aus der Spätantike: dem jüdischen Talmud.

Noam Maeir, ein Doktorand an der Hebräischen Universität Jerusalem, hat in einer kürzlich in der Zeitschrift PLOS ONE veröffentlichten Studie gezeigt, dass die syrische Sprache seit dem 2. Jahrhundert n. Chr. von östlichen christlichen Gemeinschaften verwendet wird. Das älteste bekannte syrische Manuskript stammt aus dem Jahr 412 n. Chr. und gehört zu den ältesten je entdeckten Kodizes.

Schätzungen zufolge sind heute weltweit über 20.000 syrische Manuskripte bekannt. Fast 1.000 davon, die vom 5. bis zum 19. Jahrhundert reichen, befinden sich in der British Library, deren Sammlung Maeir in seiner Forschung untersucht hat. Diese Werke bestehen aus einer Zusammenstellung von Texten aus verschiedenen Quellen sowie zusätzlichen Kommentaren und Notizen.

Maeir führte ein neues Kriterium ein, um die syrischen Manuskripte in der Sammlung der British Library zu klassifizieren: die Anzahl der in jedem Objekt enthaltenen Auszüge (Excerpts Per Manuscript, EPM). Diese Metrik zeigte, wie oft Schreiber und Kopisten Texte aus anderen Quellen einbezogen haben.

Er stellte fest, dass 75 % der Manuskripte zwischen einem und 20 Auszügen enthielten. Im Vergleich dazu hatten 2 % von ihnen, oder 27 Manuskripte, über 100 Auszüge, die meisten davon stammen aus der Spätantike (6. bis 9. Jahrhundert n. Chr.).

Diese hochkomplexen Manuskripte weisen Ähnlichkeiten mit dem Talmud auf. Maeir argumentiert, dass die Herausgeber einiger dieser syrischen Manuskripte mit dem Stama, den unbenannten Redakteuren des Talmuds, verglichen werden können, die entschieden, welche Zitate in das Werk aufgenommen und wie sie präsentiert werden sollten.

Leider ist kein Originalmanuskript des Talmuds aus der Zeit seiner Zusammenstellung erhalten geblieben. Im Gegensatz dazu haben syrische Werke aus dem 5. Jahrhundert überlebt, sodass wir die Möglichkeit haben, den redaktionellen Prozess zu untersuchen.

Dank ihrer Kompilatoren waren diese Manuskripte Laboratorien des Wissens. Wir könnten sie fast als Ein-Band-Bibliotheken bezeichnen. Bis vor kurzem betrachteten Gelehrte die Manuskripte hauptsächlich als Gefäße, die alte Texte bewahrten, von denen viele verloren gegangen sind.

Für Maeir war es wichtig, die Manuskripte als unabhängige kulturelle Objekte zu behandeln. Die Artefakte wurden bewahrt, weil sie hauptsächlich in Klöstern produziert wurden. Die Menschen kompilierten und kopierten sie in den Bibliotheken und Klöstern im gesamten Nahen Osten.

Die Frage nach dem Zweck der Manuskripte bleibt jedoch ein Rätsel. Es gibt keinen Konsens über den Zweck der syrischen Manuskripte. Wir sind uns nicht sicher, wie wir die Bedeutung dieser Textzusammenstellungen interpretieren sollen. Sie könnten zum Studium oder Gebet verwendet worden sein oder Objekte der Identität gewesen sein.

Maeir betont, dass seine Studie nur ein erster und begrenzter Schritt ist, um neue digitale Geisteswissenschaftstechnologien auf das Gebiet der Wissenschaft anzuwenden. In Zukunft hofft Maeir, seine Forschung mit fortschrittlicheren KI-Tools voranzutreiben, um Tausende von Manuskripten neu zu klassifizieren.

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