Sieć Neuronowa Ułatwia Identfikację Różnych Punktów w Historii

Jednym z obszarów, który nie jest zbyt często omawiany w kontekście potencjału sztucznej inteligencji (AI), jest sposób, w jaki może być wykorzystywana w dziedzinach takich jak historia, antropologia, archeologia i inne podobne. To zostało zademonstrowane przez nowe badanie, które pokazuje, jak możliwe jest wykorzystanie uczenia maszynowego jako narzędzia dla archeologów do różnicowania między dwoma głównymi okresami: Średnim Paleolitcie (MSA) i Późnym Paleolicie (LSA).

To różnicowanie może wydawać się czymś, co jest już ustalone w środowisku akademickim i wśród archeologów, ale tak nie jest. W wielu przypadkach nie jest łatwo odróżnić te dwa okresy.

MSA i LSA

Około 300 tysięcy lat temu pojawiły się pierwsze narzędzia MSA, w tym samym czasie co najwcześniejsze szczątki Homo sapiens. Te same zestawy narzędzi były używane aż do około 30 tysięcy lat temu. Duża zmiana w zachowaniu miała miejsce około 67 tysięcy lat temu, kiedy nastąpiły zmiany w produkcji narzędzi kamiennych, a wynikające z tego zestawy narzędzi były LSA.

Zestawy narzędzi LSA były nadal używane w niedawnym przeszłości, i teraz staje się jasne, że przejście od MSA do LSA nie było procesem liniowym. Zmiany nastąpiły w różnych czasach i miejscach, co jest powodem, dla którego badacze są tak zaangażowani w ten proces, który może pomóc wyjaśnić innowacje kulturowe i kreatywność.

Podstawą tego zrozumienia jest różnicowanie między MSA i LSA.

Dr Jimbob Blinkhorn jest archeologiem z Pan African Evolution Research Group, Max Planck Institute for the Science of Human History i Centre for Quaternary Research, Department of Geography, Royal Holloway.

“Wschodnia Afryka jest kluczowym regionem do zbadania tej wielkiej zmiany kulturowej, nie tylko dlatego, że jest domem dla niektórych z najmłodszych stanowisk MSA i niektórych z najstarszych stanowisk LSA, ale także dlatego, że dużej liczby dobrze wykopanych i datowanych stanowisk czyni ją idealną do badań z użyciem metod ilościowych,” mówi dr Blinkhorn. “To pozwoliło nam stworzyć znaczącą bazę danych zmieniających się wzorców produkcji i użycia narzędzi kamiennych, sięgającą od 130 do 12 tysięcy lat temu, aby zbadać przejście od MSA do LSA.”

Sztuczne Sieci Neuronowe (ANN)

Badanie oparte jest na 16 alternatywnych typach narzędzi w 92 zestawach narzędzi kamiennych, z naciskiem na ich obecność lub brak. Badanie podkreśla konstelacje form narzędzi, które często występują razem, a nie każde indywidualne narzędzie.

Dr Matt Grove jest archeologiem na Uniwersytecie w Liverpoolu.

“Zastosowaliśmy podejście Sztucznej Sieci Neuronowej (ANN), aby trenować i testować modele, które różnicują zestawy LSA od zestawów MSA, a także badają różnice chronologiczne między starszymi (130-71 tysięcy lat temu) i młodszymi (71-28 tysięcy lat temu) zestawami MSA z 94% wskaźnikiem powodzenia,” mówi dr Grove.

Sztuczne Sieci Neuronowe (ANN) naśladują pewne funkcje przetwarzania informacji ludzkiego mózgu, a ich moc obliczeniowa opiera się głównie na działaniu wielu prostych jednostek działających razem.

“ANN-y były czasem opisywane jako podejście ‘czarnej skrzynki’, ponieważ nawet gdy są bardzo skuteczne, nie zawsze jest jasne, dlaczego,” mówi Grove. “Zastosowaliśmy podejście symulacyjne, które otwiera tę czarną skrzynkę, aby zrozumieć, które dane wejściowe mają znaczący wpływ na wyniki. To pozwoliło nam zidentyfikować, jak wzorce składu zestawów narzędzi kamiennych różnią się między MSA i LSA, i mamy nadzieję, że pokaże, jak takie metody mogą być wykorzystywane szerzej w badaniach archeologicznych w przyszłości.”

“Wyniki naszego badania pokazują, że zestawy MSA i LSA można różnicować na podstawie konstelacji typów artefaktów znalezionych w zestawie,” mówi Blinkhorn. “Wspólne występowanie elementów z tyłu, ostrzy i technologii dwubiegunowych wraz z brakiem narzędzi rdzeniowych, technologii odłupkowej, technologii punktowej i skrobaków wyraźnie identyfikuje zestawy LSA, przy czym przeciwny wzorzec identyfikuje zestawy MSA. Co istotne, dostarcza to ilościowego wsparcia dla jakościowych różnic zauważonych przez wcześniejszych badaczy, że kluczowe zmiany typologiczne występują wraz z tą zmianą kulturową.”

Zespół będzie teraz wykorzystywał nowo opracowaną metodę, aby głębiej zbadać zmiany kulturowe w afrykańskim paleolicie.

“Podejście, które zastosowaliśmy, oferuje potężne narzędzie do badania kategorii, których używamy do opisu zapisu archeologicznego, i pomaga nam badać i wyjaśniać zmiany kulturowe wśród naszych przodków,” mówi Blinkhorn.