人工智能正在戏剧性地改变考古学，发现新的遗址和文物

人工智能被用于帮助考古学家找到新的挖掘地点和进行新的发现，大大加快了考古研究的速度。正如 SingularityHub 报道的，人工智能和计算机视觉算法被用于分析卫星图像数据，并自动检测图像中可能的考古遗址。

由于卫星、飞机和无人机收集的航空图像数据的普及，考古学家可以在不亲自访问该地区的情况下检查地球的某些区域是否有可能的考古遗址。然而，手动分析成千上万的景观图像可能是一项耗时且乏味的任务。人工智能算法可以自动化这一过程，使其变得更快、更高效。

正如 SingularityHub 报道的，宾夕法尼亚州立大学人类学系的博士生戴维·戴维斯（Dylan Davis）解释说，考古学领域在过去几年中大幅增加了对人工智能的使用。考古学家使用人工智能已经导致了近年来一些令人兴奋的新发现，包括在马达加斯加发现的历史定居点和北美史前人口创造的土墩。戴维斯本人开发了预测算法，能够定位这些遗址。

人工智能系统采用各种技术来区分可能对考古学家感兴趣的结构和物体。戴维斯设计的人工智能算法使用了光探测和测距（LiDAR）技术，生成光脉冲并由人工智能解释以生成地理区域的地图。光脉冲创建了包含有关地面质地、大小、形状和坡度的信息的地图。人工智能在此数据上进行了训练，以便能够识别潜在的遗址。根据戴维斯的说法，自动化节省了他和他的同事几年的工作。正如戴维斯解释的，人工智能模型帮助他的研究团队在马达加斯加发现了考古遗址。在一年内，人工智能识别出了超过 70 个已确认的遗址，分布在 1000 平方公里的区域内。

考古学家不断寻找新的方法来加快识别考古遗址的速度。许多潜在的考古发现由于海平面上升和其他气候变化影响、森林砍伐、建设或其他人类活动而面临被毁灭的威胁。考古学家使用的传统方法可能需要几个月或几年。根据戴维斯的说法，这是机器学习对考古研究有用的主要原因之一。

为增强考古研究而开发的人工智能模型具有超出了解古代文明文化和历史的应用。研究历史文明的技术可以帮助现代政府应对长期挑战，如水资源管理。例如，来自加泰罗尼亚古典考古研究所（Institut Català d’Arqueologia Clàssica，ICAC）的研究人员使用人工智能模型重建了现代印度和巴基斯坦的古河流的特征。模型使得可能的数据集可以帮助政府发现使用水资源的聪明方法。

除了上述用例外，人工智能还可以通过多种方式增强考古研究。人工智能技术被用于帮助研究人员确定陶瓷、陶器和其他文物的化学结构。通过分析文物的化学成分，研究人员可以更好地了解材料的来源。语言人类学家最近使用机器学习技术来模拟不同语言如何在世界各地出现，并且去年 铭文 在受损的希腊文物上被深度神经网络重建，该网络由 Google DeepMind 开发。去年，有超过 65 篇考古论文发表，使用了机器学习技术，未来这一数字可能会继续增长，并且去年在受损的希腊文物上重建了铭文，使用了由 Google DeepMind 开发的深度神经网络。