Вычислительная археология

Эта статья включает список общих ссылок , но в ней отсутствуют соответствующие встроенные цитаты . Пожалуйста, помогите улучшить эту статью, введя более точные цитаты. ( Январь 2013 ) ( Узнайте, как и когда удалять это сообщение )

Вычислительная археология — это подраздел цифровой археологии , который фокусируется на анализе и интерпретации археологических данных с использованием передовых вычислительных методов. Эта область использует моделирование данных , статистический анализ и компьютерное моделирование для понимания и реконструкции прошлого человеческого поведения и общественного развития. Используя географические информационные системы (ГИС) , предиктивное моделирование и различные инструменты моделирования, вычислительная археология расширяет возможности обработки сложных археологических наборов данных, обеспечивая более глубокое понимание исторических контекстов и культурного наследия.

Вычислительная археология может включать использование географических информационных систем (ГИС), особенно при применении к пространственному анализу, такому как анализ viewshed и анализ пути наименьшей стоимости , поскольку эти подходы достаточно сложны в вычислительном отношении, что их чрезвычайно трудно, если не невозможно реализовать без вычислительной мощности компьютера. Аналогично, некоторые формы статистического и математического моделирования , ^[1] и компьютерное моделирование поведения человека и поведенческой эволюции с использованием программных средств, таких как Swarm или Repast, также было бы невозможно рассчитать без вычислительной помощи. Применение множества других форм сложного и заказного программного обеспечения для решения археологических задач, таких как человеческое восприятие и движение в застроенной среде с использованием программного обеспечения, такого как программа Space Syntax Лондонского университетского колледжа , также подпадает под термин «вычислительная археология».

Получение, документирование и анализ археологических находок на раскопках и в музеях является важной областью, в которой анализ керамики является одной из основных тем. В этой области методы 3D-получения, такие как структурированное световое сканирование (SLS), фотограмметрические методы, такие как « структура из движения » (SfM), компьютерная томография , а также их комбинации ^{[2] [3],} предоставляют большие наборы данных многочисленных объектов для цифрового исследования керамики. Эти методы все больше интегрируются в рабочий процесс раскопок in-situ. ^[4] Австрийский подпроект Corpus vasorum antiquorum (CVA) является основополагающим для цифрового исследования находок в музеях. ^[5]

Вычислительная археология также известна как «археологическая информатика» (Burenhult 2002, Huggett and Ross 2004 ^[6] ) или «археоинформатика» (иногда сокращенно «ИИ», но не следует путать с искусственным интеллектом ).

В последние годы стало ясно, что археологи смогут раскрыть весь потенциал количественных методов и компьютерных технологий, только если они осознают конкретные подводные камни и возможности, присущие археологическим данным и исследовательскому процессу. Наука об ИИ — это новая дисциплина, которая пытается раскрыть, количественно представить и исследовать определенные свойства и закономерности археологической информации. Фундаментальные исследования данных и методов для самодостаточного археологического подхода к обработке информации создают количественные методы и компьютерное программное обеспечение, специально ориентированные на решение и понимание археологических проблем.

Наука ИИ способна дополнять и улучшать практически любую область научных археологических исследований. Она включает в себя большую часть методов и теорий, разработанных в количественной археологии с 1960-х годов, но выходит за рамки прежних попыток количественной оценки археологии, исследуя способы представления общей археологической информации и проблемных структур в виде компьютерных алгоритмов и структур данных . Это открывает археологический анализ для широкого спектра методов обработки информации на основе компьютера, подходящих для решения проблем большой сложности. Она также способствует формализованному пониманию объектов исследования дисциплины и создает связи между археологией и другими количественными дисциплинами, как в методах, так и в технологиях программного обеспечения. Ее повестку дня можно разделить на две основные исследовательские темы, которые дополняют друг друга:

1. Фундаментальные исследования (теоретическая наука об ИИ) по структуре, свойствам и возможностям археологических данных, выводам и построению знаний . Это включает моделирование и управление нечеткостью и неопределенностью в археологических данных, эффектами масштаба, оптимальными стратегиями выборки и пространственно-временными эффектами.
2. Разработка компьютерных алгоритмов и программного обеспечения (прикладная наука об искусственном интеллекте), которые делают эти теоретические знания доступными для пользователя.

Уже существует большой объем литературы по использованию количественных методов и компьютерного анализа в археологии. Развитие методов и приложений лучше всего отражено в ежегодных публикациях конференции CAA (см. раздел внешних ссылок внизу). По крайней мере два журнала, итальянский Archeologia e Calcolatori и британский Archaeological Computing Newsletter , посвящены методам археологических вычислений. AI Science вносит вклад во многие фундаментальные исследовательские темы, включая, но не ограничиваясь:

• расширенная статистика в археологии, пространственный и временной анализ археологических данных
• байесовский анализ и расширенные вероятностные модели, нечеткость и неопределенность в археологических данных
• Масштабные явления и масштабные трансгрессии
• Внутрисайтовый анализ (представления стратиграфии , 3D-анализ, распределение артефактов )
• анализ ландшафта (территориальное моделирование, анализ видимости )
• оптимальные стратегии обследования и отбора проб
• Моделирование на основе процессов и имитационные модели
• приложения для археологического прогнозного моделирования и управления наследием
• контролируемая и неконтролируемая классификация и типология, приложения искусственного интеллекта
• цифровые раскопки и виртуальная реальность
• вычислительная воспроизводимость археологических исследований
• разработка программного обеспечения для археологии, электронный обмен данными и публикация

Наука ИИ выступает за формализованный подход к археологическому выводу и построению знаний. Она носит междисциплинарный характер, заимствуя, адаптируя и улучшая методы и теории из множества других дисциплин, таких как компьютерные науки (например, разработка алгоритмов и программного обеспечения, разработка и теория баз данных ), геоинформатика ( пространственная статистика и моделирование, географические информационные системы ), исследования искусственного интеллекта (контролируемая классификация, нечеткая логика ), экология (анализ точечных паттернов), прикладная математика ( теория графов , теория вероятностей ) и статистика .

Научный прогресс в археологии, как и в любой другой дисциплине, требует создания абстрактных, обобщенных и передаваемых знаний о процессах, которые лежат в основе прошлых человеческих действий и их проявлений. Квантификация обеспечивает конечный известный способ абстрагирования и расширения наших научных способностей за пределы интуитивного познания. Количественные подходы к обработке археологической информации и выводам составляют критически важную часть научных методов в археологических исследованиях. Они предоставляют инструменты, алгебру , статистику и компьютерные алгоритмы , для обработки информации, слишком объемной или сложной для чисто когнитивного , неформального вывода . Они также строят мост между археологией и многочисленными количественными науками, такими как геофизика , геоинформационные науки и прикладная статистика. И они позволяют археологам-ученым разрабатывать и проводить исследования формальным, прозрачным и понятным образом.

Будучи новой областью исследований, наука об ИИ в настоящее время является довольно разрозненной дисциплиной, нуждающейся в более сильном, хорошо финансируемом и институционализированном внедрении, особенно в академическое обучение. Несмотря на очевидный прогресс и полезность, сегодняшняя количественная археология часто недостаточно представлена ​​в археологическом обучении и образовании. Частью этой проблемы могут быть неправильные представления о кажущемся конфликте между математикой и гуманистической археологией.

Тем не менее, цифровые технологии раскопок , современное управление наследием и сложные исследовательские проблемы требуют от квалифицированных студентов и исследователей разработки новых, эффективных и надежных средств обработки постоянно растущей массы нерешенных археологических данных и исследовательских проблем. Таким образом, предоставление студентам-археологам прочной базы в количественных науках, таких как математика, статистика и компьютерные науки, сегодня кажется более важным, чем когда-либо.

В настоящее время университеты, базирующиеся в Великобритании, предоставляют наибольшую долю учебных программ для будущих количественных археологов, при этом больше институтов в Италии, Германии и Нидерландах быстро развивают сильный профиль. В Германии первая в стране должность лектора по науке об искусственном интеллекте («Archäoinformatik») была учреждена в 2005 году в Кильском университете. В апреле 2016 года первая полная профессорская должность по археоинформатике была учреждена в Кельнском университете (Институт археологии).

Самая важная платформа для студентов и исследователей в области количественной археологии и науки об искусственном интеллекте — международная конференция по компьютерным приложениям и количественным методам в археологии (CAA), которая существует уже более 30 лет и проводится каждый год в разных городах Европы. Городское археологическое подразделение Вены также проводит ежегодное мероприятие, которое быстро приобретает международное значение (см. ссылки внизу).

• Рузвельт, Кобб, Мосс, Олсон и Юнлюсой 2015: «Раскопки — это разрушение. Оцифровка: достижения в археологической практике», Журнал полевой археологии, том 40, выпуск 3 (июнь 2015 г.), стр. 325–346.
• Burenhult 2002: Burenhult, G. (ред.): Археологическая информатика: выход за рамки . CAA2001. Компьютерные приложения и количественные методы в археологии. BAR International Series 1016, Archaeopress, Оксфорд.
• Фальсер, Майкл; Джунеджа, Моника (ред.): «Археологизация» наследия? Транскультурные переплетения между локальными социальными практиками и глобальными виртуальными реальностями (серия: Транскультурные исследования – Гейдельбергские исследования Азии и Европы в глобальном контексте). Springer: Heidelberg/New York, 2013, VIII, 287 стр. 200 иллюстраций, 90 иллюстраций в цвете.
• Хаггетт и Росс 2004: Дж. Хаггетт, С. Росс (ред.): Археологическая информатика. За пределами технологий . Интернет-археология 15. http://intarch.ac.uk/journal/issue15/
• Марвик, Бен (2016). «Вычислительная воспроизводимость в археологических исследованиях: основные принципы и пример их внедрения». Журнал археологических методов и теории . 24 (2): 424– 450. doi :10.1007/s10816-015-9272-9. S2CID  43958561.
• Schlapke 2000: Schlapke, M. Die «Archäoinformatik» am Thüringischen Landesamt für Archäologische Denkmalpflege , Ausgrabungen und Funde im Freistaat Thüringen, 5, 2000, S. 1–5.
• Zemanek 2004: Zemanek, H. : Археологическая информация - Информационный ученый смотрит на археологию. В: Ausserer, KF, Börner, w., Goriany, M. & Karlhuber-Vöckl, L. (ред.) 2004. Enter the Past. The E-way into the four Dimensions of Cultural Heritage. CAA 2003, Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology. BAR International Series 1227, Archaeopress, Oxford, 16-26.
• Домашняя страница журнала Archeologia e Calcolatori
• Домашняя страница информационного бюллетеня Archaeological Computing, теперь являющегося дополнением к Archeologia e Calcolatori.
• Вычислительная археология
• Блог вычислительной археологии
• Фишер, Эрих (30 июля 2020 г.). «Археоинформатика». Оксфордская исследовательская энциклопедия антропологии . doi :10.1093/acrefore/9780190854584.013.43. ISBN 978-0-19-085458-4.
• Джексон, Сара Э. (2020). «Инструменты на основе данных для археологической рефлексивности: изучение вещества кости посредством метаанализа академических текстов». Интернет-археология (54). doi : 10.11141/ia.55.12 .