Kenneth Glad
Tekniken lovar ständigt att få hårt arbete att försvinna med ett knapptryck. Vi vill att maskiner ska göra grovgörat och ge oss de slutgiltiga svaren med en gång. Men ibland vägrar den fysiska världen att samarbeta.
Forskare vände sig nyligen till artificiell intelligens för att lösa ett enormt historiskt pussel. Ett team använde tre olika djupinlärningsmodeller över den vidsträckta Nefudöknen i Saudiarabien.
Deras mål var enkelt. De ville se om mjukvara kunde upptäcka uråldriga stenstrukturer dolda i sanden.
Att leta efter dessa ruiner innebär vanligtvis att man tillbringar åratal med att vandra i landskapet eller stirra på satellitbilder. Det nya målet var snabbhet.
”Finns det ett snabbare sätt att göra det? Kan vi automatisera den här processen och få mjukvara att berätta för oss var alla är?” sa Maria Guagnin till HistorieNet.
Som forskare vid Max Planck Institute of Geoanthropology undrade hon om datorer kunde ta över det tröttsamma visuella arbetet.
”Eller borde vi låta utbildade arkeologer titta på bilderna och hitta dem?” tillade hon.
Hitta det bekanta
Resultaten var en blandad kompott. När det gällde stora, rektangulära stenåldersmonument lyckades datorerna utan problem.
Men mindre stenrösen och komplexa gravar förbryllade maskinerna helt.
Detta blottlägger en uppenbar begränsning i tekniken. Även om algoritmer är utmärkta på att känna igen befintliga mönster, kan de inte efterlikna mänsklig nyfikenhet.
”Just nu kan vi bara träna mjukvara att identifiera saker vi redan känner till. Därför lär de sig bara kända strukturtyper och hittar mer av samma sak”, sa Guagnin i intervjun.
Hon påpekade att verkliga vetenskapliga genombrott kommer från det oväntade.
”Men det intressanta inom forskningen är de strukturtyper som ännu inte är kända. Man kan inte träna systemen på saker som ännu inte är kända”, sa Guagnin.
Behov av mänskliga ögon
Andra experter håller med om att maskiner inte kommer att erövra fältet inom en snar framtid.
Vid Johannes Gutenberg University Mainz förlitar sig arkeologen Maxime Brami på laserskanning för att hitta antika romerska platser dolda i europeiska skogar.
Han förklarade för HistorieNet att datorer lätt blir förvirrade:
”Till exempel kan höstackar se ut som gravhögar på LiDAR-bilder. Därför måste arkeologer fortfarande besöka den potentiella platsen personligen.”
Även om AI snabbar på de tidiga sökfaserna, måste människor av kött och blod verifiera fynden.
”I detta avseende är AI långt ifrån att kunna ersätta arkeologer. Det fungerar helt enkelt som ett verktyg för att bistå dem i deras forskning och hjälpa dem att identifiera potentiella platser mer effektivt”, avslutade Brami.
Källa: HistorieNet
