Neuronová síť usnadňuje identifikaci různých bodů v historii

Jedna oblast, která není pokryta tolik z hlediska potenciálu umělé inteligence (AI), je to, jak může být použita v historii, antropologii, archeologii a dalších podobných oborech. To je demonstrováno novým výzkumem, který ukazuje, jak strojové učení může sloužit jako nástroj pro archeology k rozlišení dvou hlavních období: středního kamenného věku (MSA) a pozdního kamenného věku (LSA). 

Toto rozlišení může vypadat jako něco, co akademici a archeologové již mají zavedeno, ale tomu tak není. Ve mnoha případech není snadné rozlišit mezi nimi. 

MSA a LSA 

Přibližně před 300 tisíci lety se objevily první nástroje MSA během stejného období, jako se objevily první fosilie Homo sapiens. Tyto same nástroje byly používány až do přibližně 30 tisíc let před naším letopočtem. Zásadní změna chování nastala kolem 67 tisíc let před naším letopočtem, kdy došlo ke změnám ve výrobě kamenných nástrojů, a výsledné nástroje byly LSA. 

Nástroje LSA byly stále používány v nedávné minulosti, a nyní je zřejmé, že přechod z MSA na LSA nebyl lineárním procesem. Změny nastaly v různých časech a na různých místech, a proto jsou výzkumníci tak zaměřeni na tento proces, který může pomoci vysvětlit kulturní inovace a kreativitu. 

Základním kamenem tohoto porozumění je rozlišení mezi MSA a LSA.

Dr. Jimbob Blinkhorn je archeolog ze skupiny Pan African Evolution Research Group, Max Planck Institute for the Science of Human History a Centre for Quaternary Research, Department of Geography, Royal Holloway. 

“Východní Afrika je klíčovým regionem pro zkoumání této velké kulturní změny, nejen proto, že je domovem některých z nejmladších míst MSA a některých z nejstarších míst LSA, ale také proto, že velké množství dobře vykopaných a datovaných míst činí ideální pro výzkum pomocí kvantitativních metod,” říká Dr. Blinkhorn. “To nám umožnilo shromáždit podstatnou databázi měnících se vzorců ve výrobě a použití kamenných nástrojů, sahající od 130 do 12 tisíc let před naším letopočtem, abychom mohli prozkoumat přechod z MSA na LSA.” 

Umělé neuronové sítě (ANNs) 

Studie je založena na 16 různých typech nástrojů napříč 92 soubory kamenných nástrojů, se zaměřením na jejich přítomnost nebo absenci. Studie zdůrazňuje souhvězdí forem nástrojů, které často nastávají společně, spíše než jednotlivé nástroje. 

Dr. Matt Grove je archeolog na University of Liverpool.

“Použili jsme přístup umělé neuronové sítě (ANN) k výcviku a testování modelů, které rozlišují soubory LSA od souborů MSA, a také zkoumání chronologických rozdílů mezi staršími (130-71 tisíc let před naším letopočtem) a mladšími (71-28 tisíc let před naším letopočtem) soubory MSA s úspěšností 94%,” říká Dr. Grove. 

Umělé neuronové sítě (ANNs) napodobují určité funkce zpracování informací lidského mozku, a zpracování je silně závislé na akci mnoha jednoduchých jednotek, které spolu jednají. 

“ANNs byly někdy popsány jako ‘černá skříňka’ přístup, protože i když jsou velmi úspěšné, nemusí být vždy zřejmé, proč,” říká Grove. “Použili jsme simulační přístup, který otevře tuto černou skříňku, abychom porozuměli, které vstupy mají významný dopad na výsledky. To nám umožnilo identifikovat, jak se vzorce složení souborů kamenných nástrojů liší mezi MSA a LSA, a doufáme, že toto demonstruje, jak takové metody mohou být použity šířeji v archeologickém výzkumu v budoucnu.” 

“Výsledky naší studie ukazují, že soubory MSA a LSA lze rozlišit na základě souhvězdí typů artefaktů nalezených v souboru samotném,” říká Blinkhorn. “Kombinovaná existence zádech, čepele a bipolární technologie spolu s kombinovanou absencí nástrojů jádra, technologie Levallois, technologie bodů a škrabáků robustně identifikuje soubory LSA, s opačným vzorcem identifikujícím soubory MSA. Značně, to poskytuje kvantifikovanou podporu kvalitativním rozdílům poznamenaným dříve výzkumníky, že klíčové typologické změny nastávají s touto kulturní změnou.”

Tým nyní použije nově vyvinutou metodu k dalšímu zkoumání kulturní změny v africkém kamenném věku. 

“Přístup, který jsme použili, nabízí silný nástroj pro zkoumání kategorií, které používáme k popisu archeologického záznamu, a pomoci nám zkoumat a vysvětlovat kulturní změnu mezi našimi předky,” říká Blinkhorn.