IA
ajuda a desvendar mistério sobre autoria da Bíblia
Um
grupo internacional de pesquisadores desenvolveu um método que utiliza
inteligência artificial (IA) e modelagem estatística para identificar quais
grupos autorais escreveram partes da Bíblia.
Publicado
neste mês na revista acadêmica Plos One, o estudo combina tecnologia de ponta
com análise linguística para diferenciar os estilos autorais de diversos
trechos bíblicos, alguns dos quais foram escritos há aproximadamente 2.800 anos
e evoluíram ao longo dos séculos.
Thomas
Römer, especialista bíblico do Collège de France e coautor do estudo, esclarece
que a Bíblia não possui autores no sentido moderno. "As versões originais
dos pergaminhos foram continuamente reelaboradas e reescritas por redatores que
acrescentavam, alteravam e, às vezes, também omitiram partes dos textos
anteriores."
Na
prática, a IA foi usada para identificar padrões linguísticos e diferenciar
autores de capítulos bíblicos. Por exemplo, a análise indica que trechos sobre
Abraão no livro de Gênesis não correspondem às principais correntes autorais,
reforçando a hipótese de que foram redigidos posteriormente.
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Origens do projeto
Em
2010, a matemática Shira Faigenbaum-Golovin e o arqueólogo Israel Finkelstein
se uniram para analisar inscrições em fragmentos antigos de cerâmica.
Aplicando
técnicas estatísticas para comparar estilos de escrita, conseguiram diferenciar
autores de textos datados de 600 a.C. O modelo usado em inscrições feitas em
peças de barro foi levado para a análise de textos bíblicos.
"Chegamos
à conclusão de que os achados nessas inscrições podiam oferecer pistas valiosas
para datar textos do Antigo Testamento", explica Faigenbaum-Golovin,
segundo comunicado da Universidade de Duke.
A
equipe, liderada por Faigenbaum-Golovin, reuniu profissionais de diversas
áreas: arqueólogos, especialistas em Bíblia, físicos, matemáticos e cientistas
da computação.
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Palavras diferenciam tradições autorais
Os
pesquisadores focaram nos nove primeiros livros da Bíblia hebraica, que também
compõem o Antigo Testamento. 50 capítulos foram classificados em três tradições
autorais já conhecidas pela crítica bíblica: os textos do Deuteronômio, a
História Deuteronomista (de Josué a Reis) e os Escritos Sacerdotais (presentes
em Gênesis, Êxodo e Levítico).
"Descobrimos
que cada grupo de autores tem um estilo diferente; surpreendentemente, até no
que diz respeito a palavras simples e comuns como 'não', 'que' ou 'rei'. Nosso
método identifica com precisão essas diferenças", afirma Römer.
A
equipe adaptou um algoritmo desenvolvido no campo da estatística que analisa a
distribuição das palavras e criou um dicionário de termos para cada escola de
autoria, com aproximadamente 1.447 termos únicos.
Segundo
o jornal israelense The Times of Israel, os pesquisadores descobriram que
palavras como Elohim (um dos nomes para Deus) e lo (que significa
"não" em hebraico) caracterizam os textos do Deuteronômio. A História
Deuteronomista inclui essas mesmas palavras com frequência, além de melech
(rei) e asher (que). Já zahav (ouro) é característica do corpus dos Escritos
Sacerdotais.
"Pegamos
uma palavra específica e verificamos quantas vezes ela aparecia em um
texto", explicou Faigenbaum-Golovin. "Podíamos quantificar a
distribuição da palavra no texto um e no texto dois e verificar se eram
iguais."
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Descobertas inesperadas
"Em
84% dos casos, a atribuição automática coincidiu com as avaliações dos
estudiosos bíblicos", afirmaram os pesquisadores ao Times of Israel. O
sistema confirmou que o Deuteronômio e os livros históricos são mais
semelhantes entre si do que aos textos sacerdotais, algo que já é consenso
entre os especialistas em Bíblia.
Mas a
análise também apontou diferenças em livros que eram considerados de mesma
autoria. Diferente do que se pensava, embora as duas seções da Narrativa da
Arca tratem do mesmo tema e estejam nos livros de Samuel, elas foram escritas
por autores diferentes. Os textos narram a jornada da Arca da Aliança.
"A
maioria dos estudiosos pensa que a narrativa de 1 Samuel e a de 2 Samuel
pertencem à mesma história, enquanto uma minoria considera que a primeira é uma
história originalmente independente. Nossa análise demonstrou que a opinião da
minoria está correta", explicaram os pesquisadores.
Essa
ferramenta também foi aplicada a textos cuja origem é mais debatida, como o
Livro de Ester, o único que não menciona Deus explicitamente, ou os trechos
sobre Abraão no livro de Gênesis. Em ambos os casos, o algoritmo concluiu que
não se encaixam em nenhum dos três estilos principais, reforçando a tese de que
foram produzidos por autores externos às correntes dominantes da Bíblia
hebraica.
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Desafios metodológicos
Para
chegar às conclusões, a equipe enfrentou obstáculos significativos. Como a
Bíblia foi editada várias vezes ao longo dos séculos, os pesquisadores
precisaram localizar segmentos que mantivessem sua redação original.
"Passamos
muito tempo nos convencendo de que os resultados que obtínhamos não eram
simplesmente lixo", disse Faigenbaum-Golovin, segundo o comunicado.
"Precisávamos estar absolutamente certos da relevância estatística."
Para
superar o problema da escassez de dados, em vez de usar o tradicional machine
learning (aprendizado de máquina), que requer grandes volumes de informação, os
pesquisadores empregaram um método mais direto comparando padrões de frases e
frequências de palavras.
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Novas aplicações para textos antigos
As
implicações vão além da Bíblia. "O estudo introduz um novo paradigma para
analisar textos antigos", resumiu Finkelstein.
Faigenbaum-Golovin
aponta que a mesma técnica poderia ser aplicada a outros documentos históricos.
"Se se buscam fragmentos de documentos para descobrir se foram escritos
por Abraham Lincoln, por exemplo, esse método pode ajudar a determinar se são reais
ou uma falsificação."
Os
pesquisadores planejam agora aplicar seu modelo a outras partes da Bíblia e a
textos como os Manuscritos do Mar Morto. "Há muitas questões em aberto
relacionadas aos livros proféticos, assim como às últimas revisões do
Pentateuco", afirmou Römer. "Esse método será de grande ajuda para
obter resultados mais objetivos."
Fonte:
DW Brasil

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