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L’intelligenza artificiale per lo studio della storia

La rete neurale rende più facile identificare diversi punti nella storia

Un’area che non è coperta tanto in termini di potenziale di intelligenza artificiale (AI) è come può essere utilizzata nella storia, nell’antropologia, nell’archeologia e in altri campi simili. Ciò è dimostrato da una nuova ricerca che mostra come l’apprendimento automatico possa agire come uno strumento per gli archeologi per differenziare due periodi principali: la media età della pietra (MSA) e la tarda età della pietra (LSA).

Questa differenziazione può sembrare qualcosa che il mondo accademico e gli archeologi hanno già stabilito, ma è tutt’altro che vero. In molti casi, non è facile distinguere tra i due.

MSA e LSA
Circa 300.000 anni fa, i primi toolkit MSA apparvero nello stesso periodo dei primi fossili di Homo Sapiens. Quegli stessi kit di strumenti sono stati utilizzati fino a circa 30 mila anni fa. Un importante cambiamento nel comportamento si è verificato circa 67 mila anni fa, quando ci sono stati cambiamenti nella produzione di utensili in pietra e gli strumenti risultanti sono stati LSA.

I toolkit LSA venivano ancora utilizzati nel recente passato e ora sta diventando chiaro che il passaggio da MSA a LSA era tutt’altro che un processo lineare. I cambiamenti sono avvenuti in tempi e luoghi diversi, motivo per cui i ricercatori sono così concentrati su questo processo che può aiutare a spiegare l’innovazione culturale e la creatività.

La base di questa comprensione è la differenziazione tra MSA e LSA.

Il dottor Jimbob Blinkhorn è un archeologo del Pan African Evolution Research Group, del Max Planck Institute for the Science of Human History e del Center for Quaternary Research, Department of Geography, Royal Holloway.

“L’Africa orientale è una regione chiave per esaminare questo importante cambiamento culturale, non solo perché ospita alcuni dei più giovani siti MSA e alcuni dei più antichi siti LSA, ma anche perché un gran numero di siti ben scavati e datati lo rendono ideale per la ricerca utilizzando metodi quantitativi “, afferma il dottor Blinkhorn. “Questo ci ha permesso di mettere insieme un database sostanziale di modelli in evoluzione per la produzione e l’uso di utensili in pietra, che vanno da 130 a 12 mila anni fa, per esaminare la transizione MSA-LSA”.

Reti neurali artificiali (ANN)
Lo studio si basa su 16 tipi di utensili alternativi in ​​92 assemblaggi di utensili in pietra, con particolare attenzione alla loro presenza o assenza. Lo studio sottolinea le costellazioni di forme degli strumenti che spesso si verificano insieme piuttosto che ogni singolo strumento.

Il dottor Matt Grove è un archeologo presso l’Università di Liverpool.

“Abbiamo utilizzato un approccio di rete neurale artificiale (ANN) per addestrare e testare modelli che differenziano gli assemblaggi LSA dagli assemblaggi MSA, oltre a esaminare la differenza cronologica tra il più vecchio (130-71 mila anni fa) e il più giovane (71-28 mila anni fa) fa) assemblaggi MSA con una percentuale di successo del 94% “, afferma il dottor Glove.

Le reti neurali artificiali (ANN) imitano alcune caratteristiche di elaborazione delle informazioni del cervello umano e la potenza di elaborazione dipende fortemente dall’azione di molte unità semplici che agiscono insieme.

“Le ANN sono state talvolta descritte come un approccio” scatola nera “, poiché anche quando hanno molto successo, potrebbe non essere sempre chiaro esattamente il motivo”, afferma Grove. “Abbiamo utilizzato un approccio di simulazione che rompe questa scatola nera per capire quali input hanno un impatto significativo sui risultati. Questo ci ha permesso di identificare come i modelli di composizione dell’assemblaggio di utensili in pietra variano tra MSA e LSA, e speriamo che questo dimostri come tali metodi possano essere utilizzati più ampiamente nella ricerca archeologica in futuro “.

“I risultati del nostro studio mostrano che gli assemblaggi MSA e LSA possono essere differenziati in base alla costellazione di tipi di artefatti trovati all’interno di un assemblaggio da solo”, afferma Blinkhorn. “La presenza combinata di pezzi supportati, lama e tecnologie bipolari insieme all’assenza combinata di strumenti di base, tecnologia a scaglie Levallois, tecnologia a punti e raschiatori identifica in modo robusto gli assemblaggi LSA, con il modello opposto che identifica gli assemblaggi MSA. Significativamente, questo fornisce un supporto quantificato alle differenze qualitative rilevate dai ricercatori precedenti che i cambiamenti tipologici chiave si verificano con questa transizione culturale “.

Il team utilizzerà ora il metodo recentemente sviluppato per esaminare ulteriormente il cambiamento culturale nell’età della pietra africana.

“L’approccio che abbiamo utilizzato offre un potente kit di strumenti per esaminare le categorie che utilizziamo per descrivere la documentazione archeologica e per aiutarci a esaminare e spiegare il cambiamento culturale tra i nostri antenati”, afferma Blinkhorn.

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