Umělá inteligence dramaticky mění archeologii, objevuje nová místa a artefakty

Umělá inteligence se používá k pomoci archeologům najít nová místa pro vykopávky a učinit nová objevy, což dramaticky zvyšuje tempo archeologického výzkumu. Jak uvedl SingularityHub, umělá inteligence a algoritmy počítačového vidění se používají k analýze dat satelitních snímků a automatizaci procesu detekce možných archeologických míst v nich.

Díky rozšíření leteckých snímků pořízených satelity, letadly a drony mohou archeologové kontrolovat oblasti Země na možná archeologická místa bez návštěvy oblasti osobně. Nicméně, manuální analýza tisíců snímků krajiny může být časově náročnou a únavnou úlohou. Algoritmy umělé inteligence mohou automatizovat tento proces, což jej činí mnohem rychlejším a efektivnějším.

Jak vyjádřil kandidát PhD na Penn State University’s Department of Anthropology, Dylan Davis, disciplína archeologie dramaticky zvýšila své použití umělé inteligence v posledních letech. Využití umělé inteligence archeology vedlo k některým zajímavým novým objevům v posledních letech. To zahrnuje objev historických osad na Madagaskaru a hliněných mohyl vytvořených prehistorickými severoamerickými populacemi. Davis sám vyvinul prediktivní algoritmy, které byly schopny lokalizovat tato místa.

Systémy umělé inteligence používají různé techniky k rozlišení struktur a objektů, které by mohly být zajímavé pro archeology. Algoritmus umělé inteligence navrženým Davisem využíval LiDAR, generující pulzy světla, které jsou interpretovány umělou inteligencí pro generování map geografických regionů. Pulzy LiDAR vytvořily mapy lesního podlahy obsahující informace o texturách, velikostech, tvarech a sklonu podlahy. Umělá inteligence byla školená na těchto datech, aby mohla rozpoznat potenciální místa zájmu. Podle Davise automatizace ušetřila jemu a jeho kolegům několik let práce. Jak Davis vysvětlil, model umělé inteligence pomohl jeho výzkumnému týmu najít archeologická místa na Madagaskaru. Během roku umělá inteligence identifikovala více než 70 potvrzených míst v oblasti větší než 1000 čtverečních kilometrů.

Archeologové neustále hledají nové způsoby, jak zvýšit rychlost, s jakou jsou identifikována archeologická místa. Mnoho potenciálních archeologických objevů je ohroženo destrukcí kvůli vzestupu mořské hladiny a jiným dopadům změny klimatu, odlesňování, stavebním činnostem nebo jiným lidským aktivitám. Tradiční metody, které archeologové používají k nalezení potenciálních míst, mohou trvat měsíce nebo roky. To je jeden z hlavních důvodů, proč je strojové učení užitečné pro archeologický výzkum, podle Davise.

Modely umělé inteligence vyvinuté pro zlepšení archeologického výzkumu mají aplikace beyond učení o kultuře a historii starověkých civilizací. Studium technik používaných historickými civilizacemi může pomoci moderním vládám řešit dlouhodobé výzvy, jako je řízení vodních zdrojů. Například výzkumníci z Institut Català d’Arqueologia Clàssica (ICAC) použili model umělé inteligence k rekonstrukci rysů tisíců mil paleo-rěk v moderní Indii a Pákistánu. Datová sada, kterou model ermögnil, může pomoci vládám objevit inteligentní způsoby, jak využít vodní zdroje.

Mimo výše uvedené použití umělé inteligence může zlepšit výzkum archeologů mnoha jinými způsoby. Techniky umělé inteligence se používají k pomoci výzkumníkům určit chemickou strukturu keramiky, hrnčířství a jiných artefaktů. Analýzou chemických složek artefaktů mohou výzkumníci získat lepší představu o tom, odkud pocházejí materiály, které byly použity k jejich výrobě. Lingvističtí antropologové nedávno využili techniky strojového učení k modelování, jak různé jazyky mohly vzniknout v různých částech světa, a loni inskripce na poškozených řeckých artefaktech byly rekonstruovány s pomocí hluboké neuronové sítě vyvinuté společností Google DeepMind. Loni bylo publikováno více než 65 archeologických prací, které využily strojového učení nějakým způsobem, a toto číslo se bude pravděpodobně pouze dále zvyšovat v budoucnu.