关于阿纳姆地的岩石艺术，机器学习能告诉我们什么?
由弗林德斯大学的达里尔·韦斯利领导的南澳大利亚研究人员，与北领地威尔顿河地区的Mimal和Marrku传统业主一起，仔细观察了阿纳姆地的岩石艺术，以研究艺术是如何随着时间的推移在风格上发生转变的。
该团队使用机器学习来分析不同风格和主题的图像，看看它们在微小水平上有多相似，以及艺术进化的时间顺序是什么。
关键研究点
- 机器学习分析了阿纳姆地的岩石艺术
- 类似时代的绘画也有类似的风格
- 这种方法可能对未来的大数据集考古研究有用
弗林德斯大学(Flinders University)的研究人员Jarrad Kowlesser说:“一个令人惊讶的结果是，机器学习方法按照考古学家通过检查哪个出现在哪个上面来排序的年代顺序来排序样式。”
“这表明，在阿纳姆地的岩石艺术中，相似性和时间是紧密相连的，在时间上画得越近的人，彼此之间的相似性就越高。”
“例如，机器学习算法在它生成的图表上绘制了非常接近的Northern Running和Dynamic图形。
“这表明，我们知道的这些风格在年龄上更接近，在外表上也更接近，如果没有这样的方法，可能很难注意到。”
该团队首先通过使用现有的1400万张动物和物体的照片数据集，教会计算机如何识别不同的图像。这个模型随后被应用到岩画图像中。结果是发表在澳大利亚的考古学。该代码可通过GitHub．
韦斯利博士解释说:“计算机总共看到了1000多种不同类型的物体，并学会了通过看它们的照片来区分它们。”
“这台计算机开发的重要技能是一个数学模型，能够分辨出两个不同的图像有多相似。”
这种被称为“迁移学习”的方法，可以消除人类评价中可能存在的偏见，尤其是当微小的细节很容易被忽略时。它也可能是未来考古研究的有用工具。
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黛博拉·德维斯
黛博拉·德维斯是《宇宙》杂志的科学记者。她拥有悉尼大学生物学和哲学的文学和科学(荣誉)学士学位，以及阿德莱德大学植物分子遗传学博士学位。
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