刻在洞穴墙壁上的每一道痕迹都是一次跨越时空的对话。数千年前，有人将手指按进柔软的矿物薄膜，画出弯曲的线条——考古学家称之为指痕描绘。这些手势流传至今，但背后的创作者却依然未知。
这种匿名性或许正在开始消退。在一篇发表于《Scientific Reports》的新论文中，研究人员公布了一个人工智能系统，该系统分析了现代指痕描绘，以测试是否能够推断出古代创作者的性别，从而为追溯遥远过去的身份提供一种罕见的方式。
“这些痕迹是由男性还是女性制作的，可能具有现实世界的意义，”首席研究员 Andrea Jalandoni 博士在最近的新闻稿中说道。
什么是指痕描绘？
指痕描绘是史前时期在石灰岩洞穴的墙壁、天花板和地板上的黏土或矿物沉积物上用指尖划出的痕迹。它们出现在西欧和澳大利亚的考古遗址中，时间可追溯到大约 60,000 年前至 12,000 年前，即中更新世晚期至晚更新世。
考古学家将其视为最早的象征性表达的例子之一，也是智人（Homo sapiens）和尼安德特人（Neanderthals）共同创造的少数艺术形式之一。
“指痕描绘有潜力揭示关于年龄、性别、身高、惯用手以及独特创作习惯的信息，”作者在研究中写道，并描述了他们的机器学习框架如何结合物理复制与数字建模。
以往的尝试试图确定指痕描绘的创作者，依靠测量指宽——这种方法最近的评论因洞穴表面和测量误差的变化而受到质疑，认为其不可靠。新的基于人工智能的方法提供了一种更客观的方式来检验这些想法。
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利用人工智能和虚拟现实解读指痕描绘
研究人员进行了两项对照实验，共有 96 名成年参与者。每位参与者都创作了九次指痕描绘，一次在模仿洞穴墙壁的月光石黏土替代品中，一次在虚拟现实（VR）环境中使用 Meta Quest 3。这些图像被用来训练两个图像识别模型，旨在检测痕迹中的几何差异。
VR 指痕描绘未能产生可靠的性别分类，但触觉痕迹的表现更好。
“在一种训练条件下，模型的准确率达到了约 84%，其中一个模型取得了相对较强的区分分数，”默多克大学的 Gervase Tuxworth 博士在新闻稿中说道。
尽管如此，模型捕捉到的是实验设置的伪影，而不是适用于不同洞穴的特征。即便如此，该研究展示了一个可重复的流程，连接了考古学方法和人工智能——这是迈向更严谨数字考古学的一项关键步骤。
使古代艺术分析开放且可复现
研究人员强调，他们的工作是一个概念验证，而不是最终方法。虽然模型在物理黏土样本上的表现最佳，但它们也揭示了当前人工智能方法的局限性，学习的是与实验设置相关的模式，而不是适用于古代洞穴的特征。
“我们已经发布了代码和材料，以便其他人可以复制实验、对其进行评论并进行扩展，”合著者兼澳大利亚人类进化研究中心信息科学家 Robert Haubt 博士说道。“这样，一个概念验证才能成为一个可靠的工具。”
该团队的开放数据集和代码可在 GitHub 上找到。他们建议该框架还可以用于分析其他形式的古代标记，从岩画到工具磨损，从而拓宽其应用范围。
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文章来源
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- Scientific Reports. 利用数字考古学和机器学习确定指痕描绘的性别
- Springer Nature Link. 史前洞穴中的指痕描绘：对儿童、性别和个体追踪证据的批判性分析
