人工智能考古新突破:研发新型机器学习系统
考古学家在通过古代粪便研究古人的饮食结构、健康状况乃至身份信息时,遭遇了一个颇为棘手的挑战:许多遗址中的粪便样本与人粪外形极其相似,仅凭肉眼根本无法区分。马克斯·普朗克人类历史科学研究所的马克西姆·博利直言不讳地表示:“这玩意儿真的很难区分。” 更令人困扰的是,狗会吞食人及其他动物的粪便,导致狗粪中
考古学家在通过古代粪便研究古人的饮食结构、健康状况乃至身份信息时,遭遇了一个颇为棘手的挑战:许多遗址中的粪便样本与人粪外形极其相似,仅凭肉眼根本无法区分。马克斯·普朗克人类历史科学研究所的马克西姆·博利直言不讳地表示:“这玩意儿真的很难区分。”
更令人困扰的是,狗会吞食人及其他动物的粪便,导致狗粪中可能检测到人类DNA;与此同时,古代不少地区存在食用狗肉的习俗,人粪中又可能混入犬类DNA。这种交叉污染一度让研究团队陷入进退两难的境地。
为破解这一“粑粑难题”,科研团队创新性地采用了机器学习方法。他们利用大量已知的人类和犬类微生物数据,训练出一套名为coproID(古粪便鉴定)的智能系统。简而言之,系统通过“学习”大量现代人与狗的粪便样本——涵盖DNA、肠道微生物、植物残留等信息——掌握了分辨两者细微差异的能力。
训练结果令人惊喜。coproID系统不仅成功识别出7份非粪便的对照组样品,还准确判定了5个人粪样本,甚至纠正了一份考古学家原本误判为人粪、实则为狗粪的样本。英国纽卡斯尔大学的Lisa-Marie Shillito评价道:“这项研究很棒,不过在广泛应用之前,还是有些明确的问题需要解决。”

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