收集石器时代的工具

神经网络能够区分各种石器时代的工具

图片来源:Dreamstime

马克斯·普朗克人类历史科学研究所的研究人员领导的一项研究表明,机器学习算法可以用来识别史前文物与不同时期的区别。

石器时代跨越了人类发展的数百万年,在中石器时代(MSA)和晚期石器时代(LSA)之间的过渡被认为标志着一个重大的文化转变。然而,区分这两个时期并不简单。

MSA工具箱大约在30万年前开始出现——大约与第一批智人化石同时出现——并在3万年前继续使用。然而,从67000年前开始,石器生产的变化表明了行为的转变,这种转变一直持续到最近。这些不同的工具包被标记为LSA。

尽管存在这种差异,MSA和LSA之间的转换并不被认为是一个线性过程,而是发生在不同时间、不同地点的过程。尽管理解这一转变对理解我们的文化历史很重要,但区分MSA和LSA是具有挑战性的。

Jimbob Blinkhorn博士说:“东非是研究这一重大文化变化的关键地区,不仅因为它拥有一些最年轻的MSA遗址和一些最古老的LSA遗址,而且因为大量挖掘良好和年代久远的遗址使其成为使用定量方法进行研究的理想之地。”

“这使我们能够收集到一个大量的数据库,记录了13万至1.2万年前石器生产和使用模式的变化,以研究MSA-LSA的转变。”

布林克霍恩和他的同事们在92个石器工具组合中检查了16种替代工具的存在或不存在。然而,我们并没有单独关注这些工具,而是将重点放在经常一起出现的工具形式的“星座”上。

研究人员使用人工神经网络来训练和测试区分MSA和LAS工具包的模型。虽然神经网络在研究中得到广泛应用,但迄今为止在考古研究中还比较有限。

利物浦大学考古学家马特·格罗夫博士说:“(人工神经网络)有时被描述为一种‘黑箱’方法,因为即使它们非常成功,也不一定能弄清楚原因。”“我们采用了一种模拟方法来打开这个黑匣子,以了解哪些输入对结果有重大影响。这使我们能够确定石器工具组合组成的模式在MSA和LSA之间是如何变化的,我们希望这能证明这种方法在未来可以更广泛地用于考古学家的研究。”

该研究表明,MSA和LSA组合可以通过神经网络区分,基于在组合中发现的人工制品类型星座。

“背片、刀片和双极技术的共同出现,同时缺乏核心工具;勒瓦瓦片状技术;点技术,刮刀健壮地识别LSA组合,用相反的模式识别MSA组合,”Blinkhorn说。“重要的是,这为早期研究人员指出的质的差异提供了量化的支持,这些研究人员指出,在这种文化转型中,关键的类型学变化确实发生了。”

研究人员还使用神经网络来检查较老和较年轻的MSA组合之间的时间差异,准确率为94%。

接下来,他们计划扩大人工神经网络的使用,以更深入地挖掘非洲石器时代文化变化的区域轨迹。布林克霍恩说:“我们采用的方法提供了一个强大的工具包,可以检查我们用来描述考古记录的类别,并帮助我们检查和解释我们祖先之间的文化变化。”

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