Модели и платформы ИИ

Нейронная сеть упрощает идентификацию различных точек в истории

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Одна область, которая не так хорошо освещена в плане потенциала искусственного интеллекта (ИИ), – это его использование в истории, антропологии, археологии и других подобных областях. Это демонстрируется новым исследованием, которое показывает, как машинное обучение может служить инструментом для археологов, чтобы различать два основных периода: средний каменный век (СКВ) и поздний каменный век (ПКВ).

Эта дифференциация может показаться чем-то, что уже установлено в академии и среди археологов, но это далеко не так. Во многих случаях не легко различать эти два периода.

СКВ и ПКВ

Примерно 300 тысяч лет назад появились первые инструментальные комплексы СКВ, одновременно с самыми ранними ископаемыми останками Homo Sapiens. Эти же инструментальные комплексы использовались до примерно 30 тысяч лет назад. Значительный сдвиг в поведении произошел около 67 тысяч лет назад, когда произошли изменения в производстве каменных инструментов, и в результате получились инструментальные комплексы ПКВ.

Инструментальные комплексы ПКВ все еще использовались в недавнем прошлом, и теперь становится ясно, что переход от СКВ к ПКВ был далеко не линейным процессом. Изменения произошли в разное время и в разных местах, поэтому исследователи так сосредоточены на этом процессе, который может помочь объяснить культурную инновацию и творчество.

Основой этого понимания является дифференциация между СКВ и ПКВ.

Доктор Джимбоб Блинкхорн – археолог из Пан-африканской группы исследований эволюции, Института Макса Планка по науке о истории человека и Центра исследования четвертичного периода, Географического факультета, Королевского Холлоуэя.

«Восточная Африка – ключевой регион для изучения этого значительного культурного изменения, не только потому, что она является местом некоторых из самых молодых памятников СКВ и некоторых из самых древних памятников ПКВ, но и потому, что большое количество хорошо раскопанных и датированных памятников делает ее идеальной для исследований с использованием количественных методов», – говорит доктор Блинкхорн. «Это позволило нам собрать обширную базу данных изменений в производстве и использовании каменных инструментов, охватывающую период от 130 до 12 тысяч лет назад, для изучения перехода от СКВ к ПКВ».

Искусственные нейронные сети (ИНС)

Исследование основано на 16 альтернативных типах инструментов по 92 инструментальным комплексам, с фокусом на их присутствии или отсутствии. Исследование подчеркивает созвездия форм инструментов, которые часто встречаются вместе, а не каждый отдельный инструмент.

Доктор Мэтт Гров – археолог из Университета Ливерпуля.

«Мы использовали подход, основанный на искусственной нейронной сети (ИНС), для обучения и тестирования моделей, которые различают комплексы ПКВ и СКВ, а также изучают хронологические различия между более древними (130-71 тысяч лет назад) и более молодыми (71-28 тысяч лет назад) комплексами СКВ с точностью 94%», – говорит доктор Гров.

Искусственные нейронные сети (ИНС) имитируют определенные особенности обработки информации человеческого мозга, и их мощность сильно зависит от действия многих простых единиц, работающих вместе.

«ИНС иногда описываются как «черный ящик», поскольку даже когда они очень успешны, не всегда ясно, почему», – говорит Гров. «Мы использовали симуляционный подход, который открывает этот «черный ящик», чтобы понять, какие входные данные имеют значительное влияние на результаты. Это позволило нам определить, как меняется состав инструментальных комплексов между СКВ и ПКВ, и мы надеемся, что это демонстрирует, как такие методы могут быть использованы более широко в археологических исследованиях в будущем».

«Результаты нашего исследования показывают, что комплексы СКВ и ПКВ можно различать на основе созвездия типов артефактов, найденных в комплексе», – говорит Блинкхорн. «Совместное присутствие заостренных кусков, лезвий и биполярных технологий, вместе с совместным отсутствием инструментов-ядер, технологии леваллуа, технологии точек и скребков, надежно идентифицирует комплексы ПКВ, а противоположный шаблон идентифицирует комплексы СКВ. Это предоставляет количественную поддержку качественным различиям, отмеченным ранее исследователями, которые указывают на то, что ключевые типологические изменения действительно происходят при этом культурном переходе».

Команда теперь будет использовать разработанный метод для более глубокого изучения культурных изменений в африканском каменном веке.

«Подход, который мы использовали, предлагает мощный инструментарий для изучения категорий, которые мы используем для описания археологической летописи, и для помощи в изучении и объяснении культурных изменений среди наших предков», – говорит Блинкхорн.

Алекс Макфарленд - журналист и писатель в области искусственного интеллекта, исследующий последние разработки в этой области. Он сотрудничал с многочисленными стартапами и изданиями в области искусственного интеллекта во всем мире.