王治鈞 李筱

廣袤的田野、茂密的森林、重巒疊嶂的山峰……無數(shù)寶藏藏身其中?，F(xiàn)在，科技給考古工作者裝上一雙“鷹眼”——將人工智能與遙感衛(wèi)星圖像相結合，便能更快速、更準確、可持續(xù)地搜尋考古遺址遺跡。本期TED大會邀請荷蘭專家艾瑞絲（Iris Kramer）介紹這雙“鷹眼”的發(fā)展和應用。

?人工智能在對遙感衛(wèi)星圖像進行分析后，標注出的可能存留考古遺址遺跡的地點（供圖/王治鈞）

當人工智能

遇上“千里眼”

近年來，隨著航空航天技術的發(fā)展，人們可以使用雷達等成像設備從太空中的“千里眼”——衛(wèi)星那里獲取遺址遺跡的影像資料，再運用計算機圖形圖像處理技術對這些影像進行處理。最新的研究結果表明，讓人工智能也可以來幫助考古工作者。

1993年，艾瑞絲在大學攻讀考古學學士學位時，有了將AI技術應用于考古工作的想法——既然人工智能可以被用來駕駛汽車，那么它也一定能夠識別遺址遺跡。艾瑞絲發(fā)現(xiàn)，人工智能已經(jīng)可以幫助地質工作者檢測山體滑坡，遺址遺跡就和山體滑坡一樣，每一處的“長相”都獨一無二，這給了她靈感。

艾瑞絲在人工智能系統(tǒng)中，用算法為它設定考古檢測目標，隨后將可供學習的材料輸入進去，讓人工智能進行自主學習、訓練。人工智能在大量分析遺址遺跡訓練樣本之間的“樣貌”差異后變得“聰明”起來——它在內部創(chuàng)建了一個尋找遺址遺跡的模式，以適應新的、不同的景觀。

?通過雷達圖像分析得出的英國中世紀山脊、溝渠（犁耕遺址遺跡）和廢棄村莊示意圖（供圖/王治鈞）

?LiDAR——一種集合激光、全球定位系統(tǒng)和慣性導航系統(tǒng)的新型遙感系統(tǒng)，可生成數(shù)字化三維模型（供圖/王治鈞）

這時，艾瑞絲將衛(wèi)星傳回的圖像引入人工智能系統(tǒng)，讓它在這些圖像中尋找未被發(fā)現(xiàn)的遺址遺跡，結果遠遠超越她的預期：它的速度非?？?，幾分鐘之內便發(fā)現(xiàn)了大量新的、可能存在遺址遺跡的地點。這將會大大縮短考古工作者尋找目標的時間。

穿透地表的“火眼金睛”

約一個世紀前，為了擴大田地規(guī)模，英國拆除了大部分田地之間的樹籬（用作界標或防護的灌木或喬木林帶）。這些樹籬是昆蟲和鳥類生存的重要基地，但想在百年后將它們恢復原狀似乎是不可能的——人們根本不知道哪里種植過樹籬。而現(xiàn)在，艾瑞絲用人工智能解決了這個問題。

首先，艾瑞絲利用LiDAR技術對目標區(qū)域進行掃描——該技術生成的三維圖像甚至可以精確到土地上微小的起伏。接下來，人工智能便大顯身手，它可以對衛(wèi)星獲取的三維圖像進行分析。在歷史景觀被破壞殆盡的情況下，它依然能分析出曾經(jīng)樹籬的所在地，規(guī)劃出新的植樹方案。

只有發(fā)現(xiàn)了遺址遺跡，才能對其進行保護。那些微小的地層起伏或許會被人眼忽略，但卻逃不過足以穿透地表的“火眼金睛”。得益于人工智能，我們才能從歷史的角度重建景觀、改善環(huán)境，而它在考古領域能夠做的絕不僅限于此。

未來，人工智能會變得更加強大，在面對衛(wèi)星獲取的、海量的地球觀測數(shù)據(jù)庫時，它將會“強悍”到能夠對其進行無休止的、全自動的檢測。遺址遺跡的位置被越早確定，其受到自然和人為因素破壞的可能性就越低。歲月的痕跡或許就在我們身邊，科技將與我們攜手探索過去。

?通過衛(wèi)星圖像能夠觀察到野生動物挖掘洞窟、氣候變化對懸崖的侵蝕等，在人工智能的整合之下，這些數(shù)據(jù)在考古遺址遺跡的發(fā)現(xiàn)和保護過程中變得大有用途（供圖/王治鈞）

（責任編輯 / 牛一名? 美術編輯 / 周游）