Mesterséges intelligenciával tesztelhetik a régészeti elméleteket
Autonóm módon cselekvő virtuális ágensek szimulációjával tesztelnék a múltbeli társadalmak működését a jövő régészeti kutatásaiban. Ahogy az az AI & Society című tudományos folyóirat legfrissebb számában megjelent nyílt hozzáférésű tanulmányból kiderül, a módszer kiutat jelenthet az egymásnak ellentmondó elméletek vitájából. A kidolgozott koncepció a mesterséges intelligencia új szintjét vonná be a töredékes történelmi emlékek értelmezésébe.
- A régészetben a jövőben teret nyerhet az ágensalapú mesterséges intelligencia, amely autonóm módon szimulálja a múltbeli emberi társadalmakat.
- A módszerrel a szakemberek a töredékes leletekből levont, gyakran egymásnak ellentmondó elméleti feltételezéseket számítógépes kísérleteken keresztül tesztelhetik.
- A rendszer a kutatói elfogultság csökkentése érdekében a betáplált célok és környezeti korlátok alapján, önállóan generálja a virtuális szereplők cselekvéseit.
A régészettudomány több mint egy évszázada küzd azzal a problémával, hogy a feltárt anyagi maradványokból eltérő társadalmi modellek is levezethetők. Az irányzatok, mint a processzuális vagy a kognitív régészet képviselői gyakran összeegyeztethetetlen módon értelmezik ugyanazokat a leleteket. A modern módszerek, köztük az archeogenetika megjelenése nem oldotta fel az ellentéteket, mivel az adatokat a kutatók többnyire saját feltevéseik igazolására használják.
A University College London és a Duke University kutatói, Mark Altaweel és Maurizio Forte szerint az ágensalapú mesterséges intelligencia és az ágensalapú modellezés összekapcsolása objektívebb szűrőt biztosíthat az elméletek teszteléséhez.
A szerzők rámutatnak, hogy a régészetben alkalmazott mesterséges intelligencia eddig meglévő adatokat osztályozott vagy új leletrekonstrukciókat hozott létre. Egy több mint 27 ezer publikációt vizsgáló felmérés alapján az autonóm döntéshozatalra képes ágensalapú rendszereket még nem alkalmazták.
Az új megközelítés lényege, hogy a szakemberek nem előre megírt viselkedési szabályokat programoznak be, hanem célokat, észlelési képességeket és környezeti korlátokat határoznak meg a virtuális szereplők számára. A módszer csökkenti a kutatói elfogultság kockázatát, miközben az ágensek a környezetre reagálva, dinamikusan alakítják ki a cselekvéssoraikat.
A koncepció alapját a potenciális múlt elmélete adja, amely a lehetséges történelmi forgatókönyvek és peremfeltételek kereteit határozza meg. A rendszer működését a kutatók a paleolitikumi Lascaux-barlang példáján modellezték, ahol a szimulált ágensek fáklyákkal mozognak a sötét térben. A látószög, a fény hatótávolsága és a szociális interakciók megadásával a program képes szimulálni, hogyan alakulhattak ki és sűrűsödhettek bizonyos falfestészeti motívumok. Más esetekben a szimuláció a monumentális építményekhez szükséges nyersanyagok beszerzését és az ehhez kapcsolódó kooperációt is algoritmikusan leképezheti.
Ez is érdekelhet
Technológiai szempontból a szakemberek az általános nyelvi modellek helyett a kisebb, területspecifikus modellek alkalmazását javasolják. A rendszereket ásatási jelentéseken, régészeti adatbázisokon és néprajzi feljegyzéseken tanítanák be, majd Python-alapú platformokon futtatnák.
A tanulmány megállapítása szerint a szimulációk nem szüntetik meg a régészeti értelmezések bizonytalanságát, de láthatóvá és mérhetővé teszik az elméleti feltevéseket. A módszerrel a tudományos vita a narratívák puszta ütköztetésétől elmozdulhat azon elméleti modellek kiszűrése felé, amelyek nem képesek koherens társadalmi világokat létrehozni.
