Réseau de neurones facilite l’identification de différents points de l’histoire

Un domaine qui n’est pas autant couvert en termes de potentiel de l’intelligence artificielle (IA) est la façon dont elle peut être utilisée dans l’histoire, l’anthropologie, l’archéologie et d’autres domaines similaires. Cela est démontré par une nouvelle recherche qui montre comment l’apprentissage automatique peut agir comme un outil pour les archéologues pour différencier entre deux périodes majeures : l’âge de pierre moyen (MSA) et l’âge de pierre récent (LSA). 

Cette différenciation peut sembler être quelque chose que l’université et les archéologues ont déjà établi, mais ce n’est loin d’être le cas. Dans de nombreux cas, il n’est pas facile de distinguer les deux. 

MSA et LSA 

Il y a environ 300 000 ans, les premiers kits d’outils de l’âge de pierre moyen sont apparus au même moment que les premiers fossiles d’Homo sapiens. Ces mêmes kits d’outils ont été utilisés jusqu’à environ 30 000 ans avant notre ère. Un changement majeur de comportement a eu lieu il y a environ 67 000 ans, lorsque des changements ont eu lieu dans la production d’outils de pierre, et les kits d’outils résultants étaient LSA. 

Les kits d’outils LSA étaient encore utilisés dans un passé récent, et il est maintenant clair que le passage de l’âge de pierre moyen à l’âge de pierre récent n’a pas été un processus linéaire. Les changements ont eu lieu à différents moments et dans différents endroits, c’est pourquoi les chercheurs se concentrent sur ce processus qui peut aider à expliquer l’innovation et la créativité culturelles. 

La base de cette compréhension est la différenciation entre l’âge de pierre moyen et l’âge de pierre récent.

Le Dr Jimbob Blinkhorn est un archéologue du groupe de recherche sur l’évolution africaine, de l’Institut Max Planck pour la science de l’histoire humaine et du Centre de recherche sur le quaternaire, du département de géographie, Royal Holloway. 

« L’Afrique de l’Est est une région clé pour examiner ce changement culturel majeur, non seulement parce qu’elle abrite certains des sites les plus jeunes de l’âge de pierre moyen et certains des sites les plus anciens de l’âge de pierre récent, mais aussi parce qu’un grand nombre de sites bien fouillés et datés la rendent idéale pour la recherche utilisant des méthodes quantitatives », déclare le Dr Blinkhorn. « Cela nous a permis de rassembler une base de données importante de modèles changeants de production et d’utilisation d’outils de pierre, s’étendant de 130 000 à 12 000 ans avant notre ère, pour examiner la transition de l’âge de pierre moyen à l’âge de pierre récent. » 

Réseaux de neurones artificiels (ANN) 

L’étude est basée sur 16 types d’outils alternatifs à travers 92 assemblages d’outils de pierre, avec un accent sur leur présence ou leur absence. L’étude met l’accent sur les constellations de formes d’outils qui se produisent souvent ensemble plutôt que sur chaque outil individuel. 

Le Dr Matt Grove est un archéologue à l’Université de Liverpool.

« Nous avons employé une approche de réseau de neurones artificiels (ANN) pour former et tester des modèles qui différencient les assemblages LSA des assemblages MSA, ainsi que pour examiner les différences chronologiques entre les assemblages MSA plus anciens (130-71 000 ans avant notre ère) et plus récents (71-28 000 ans avant notre ère) avec un taux de réussite de 94 % », déclare le Dr Grove. 

Les réseaux de neurones artificiels (ANN) imitent certaines fonctionnalités de traitement de l’information du cerveau humain, et la puissance de traitement dépend fortement de l’action de nombreuses unités simples agissant ensemble. 

« Les ANN ont parfois été décrits comme une approche de « boîte noire », car même lorsqu’ils sont très réussis, il n’est pas toujours clair pourquoi », déclare Grove. « Nous avons employé une approche de simulation qui ouvre cette boîte noire pour comprendre quels entrées ont un impact significatif sur les résultats. Cela nous a permis d’identifier comment les modèles de composition des assemblages d’outils de pierre varient entre l’âge de pierre moyen et l’âge de pierre récent, et nous espérons que cela démontre comment de telles méthodes peuvent être utilisées plus largement dans la recherche archéologique à l’avenir. » 

« Les résultats de notre étude montrent que les assemblages MSA et LSA peuvent être différenciés sur la base de la constellation de types d’artefacts trouvés dans un assemblage seul », déclare Blinkhorn. « L’apparition combinée de pièces dosées, de lames et de technologies bipolaires, ainsi que l’absence combinée d’outils de cœur, de technologies de lame Levallois, de technologies de pointe et de racloirs, identifient de manière robuste les assemblages LSA, avec le modèle inverse identifiant les assemblages MSA. De manière significative, cela fournit un soutien quantifié aux différences typologiques qualitatives notées par les chercheurs précédents qui constatent que des changements typologiques clés se produisent avec cette transition culturelle. »

L’équipe va maintenant utiliser la méthode nouvellement développée pour examiner plus en détail le changement culturel dans l’âge de pierre africain. 

« L’approche que nous avons employée offre un outil puissant pour examiner les catégories que nous utilisons pour décrire l’enregistrement archéologique et pour nous aider à examiner et à expliquer le changement culturel parmi nos ancêtres », déclare Blinkhorn.