AI技術(shù)在田野考古中應(yīng)用展望

在 大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動全球變革的當下，生成式預訓練模型（GPT、DeepSeek等）的突破性發(fā)展正引領(lǐng)人工智能技術(shù)進入質(zhì)變階段。這場由算法革新與算力躍升共同推動的智能革命，正在重構(gòu)人類社會的生產(chǎn)范式與生活圖景。斯坦福大學《人工智能指數(shù)報告》預測，世界頂尖AI系統(tǒng)在特定領(lǐng)域的認知能力將于2025年底超越人類專家水平。國際先進人工智能協(xié)會（AAAI）研究顯示，若保持現(xiàn)有發(fā)展速度，通用人工智能（AGI）在2027一2030年間或?qū)崿F(xiàn)群體性智力突破。

AI將深度助推考古學發(fā)展

考古學自誕生之初即展現(xiàn)出顯著的跨學科特質(zhì)，其理論建構(gòu)始終與科學革命同頻共振。達爾文1859年出版的《物種起源》揭示的生物演化規(guī)律，不僅為考古學提供了文化遺存歷時性分析的理論范式，更直接催化了學科方法論的革新——地質(zhì)學層位原理孕育了考古地層學，古生物分類思想催生了考古類型學，二者共同構(gòu)成現(xiàn)代考古學的基石。

20世紀后半期以來，考古學與其他學科的發(fā)展密不可分，和新的科技方法不斷融合升華。一方面，現(xiàn)代科技的進步乃至AI技術(shù)為考古學資料的記錄、保護、展示等增加便利，提升精確性，從而提高研究深度與廣度。另一方面，考古工作者需要了解最新科技進展，拓展考古資料維度，由微觀研究（孢粉、植硅體、同位素、DNA等）上升至宏觀視野的文明研究。

在考古學AI化發(fā)展中，構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)是必然路徑。通過算力集群與深度學習架構(gòu)，AI重構(gòu)歷史認知的時空坐標：宏觀層面，基于遷移學習的時空建模算法可整合多模態(tài)考古數(shù)據(jù)，構(gòu)建文明演進的可計算模型；微觀層面，從器物紋飾到土壤微結(jié)構(gòu)，從已知探方到未勘探地塊，高光譜成像與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）能突破傳統(tǒng)采樣局限，實現(xiàn)物質(zhì)遺存的全息化解析。

具體來說，AI考古有以下意義：

第一，田野考古調(diào)查和發(fā)掘本質(zhì)上是采集獲取信息資料的過程。隨著科技考古手段日新月異，田野考古數(shù)據(jù)呈幾何式增長，存在不同類型的數(shù)據(jù)：陶瓷、金屬、漆木、玉石等不同器物材質(zhì)的數(shù)據(jù)，以及器物紋飾、古建筑結(jié)構(gòu)、出土圖像文字、地層等數(shù)據(jù)，還有遺跡遺物的二維數(shù)據(jù)圖像、點云數(shù)據(jù)、三維數(shù)據(jù)建模等。不同類別的數(shù)據(jù)有不同的分析和建庫方法，AI能助力考古數(shù)據(jù)體系的構(gòu)建。

第二，目前大多數(shù)的田野考古工作方式對古代文化遺存來說是有損的，可能會導致部分信息流失。考古工作者需要謹慎對待被放棄的內(nèi)容，當前無法研究的信息數(shù)據(jù)未來可能具有重要參考價值，因此應(yīng)將其全部數(shù)字化，為后續(xù)研究提供支持。

第三，田野考古結(jié)合AI技術(shù)，可高效收集、整理和分析數(shù)據(jù)。AI通過聚類和分類算法梳理遺物信息，發(fā)現(xiàn)潛在聯(lián)系；利用深度學習還原古代城市布局和功能分區(qū)；結(jié)合三維建模和交互功能，實現(xiàn)沉浸式數(shù)據(jù)可視化；模擬古代社會系統(tǒng)，分析貿(mào)易路線等復雜問題；最終生成考古報告，助力學術(shù)研究，推動考古成果普及。

實例探索

考古類型學是考古學研究的基本方法之一，其研究基礎(chǔ)是器物形態(tài)的相似性和進化原理，但傳統(tǒng)考古類型學依賴人工經(jīng)驗，存在主觀性強、效率低、跨區(qū)域?qū)Ρ壤щy等問題。AI通過處理海量器物圖像、三維掃描數(shù)據(jù)和屬性標簽，能突破人類視覺局限，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動提取器物紋飾的拓撲結(jié)構(gòu)、器形輪廓的幾何特征，建立動態(tài)演進模型，并通過時間序列模型來模擬器物風格的跨時代演變規(guī)律，顯著提升分類斷代的客觀性和效率。

數(shù)據(jù)層構(gòu)建：多模態(tài)考古數(shù)據(jù)融合體系

第一，考古實體三維重建技術(shù)。通過激光雷達掃描與攝影測量技術(shù)實現(xiàn)遺物點云數(shù)據(jù)采集，采用器物表面重建算法構(gòu)建毫米級精度的三維模型。針對陶器、青銅器等典型器物，建立包含形態(tài)參數(shù)（口徑/腹徑/底徑）、紋飾分布、制作痕跡等多維特征向量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。通過激光掃描或深度學習算法，生成器物的三維模型。

第二，跨時空數(shù)據(jù)標準化處理。開發(fā)基于本體的考古類型學數(shù)據(jù)標注系統(tǒng)，采用文化遺產(chǎn)信息本體參考模型（CIDOCCRM）對器物的文化屬性、地層關(guān)系、年代序列進行語義標注。運用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）解決區(qū)域文化差異導致的數(shù)據(jù)分布偏移問題，通過AI計算機視覺技術(shù)（StyleTransfer）實現(xiàn)不同考古學文化類型特征的域適應(yīng)遷移。

第三，增強型考古數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)。構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫存儲實體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，涵蓋器物實體、遺址單元、文化層位等要素，定義時空關(guān)聯(lián)、類型演變等關(guān)系。采用知識圖譜嵌入技術(shù)（TransE算法）將離散的考古學文化要素轉(zhuǎn)化為連續(xù)向量空間中的拓撲結(jié)構(gòu)。基于深度學習的分類模型（如ResNet、VGGNet）可對器物進行自動分類，識別器物的型與式，并構(gòu)建分類體系。

模型架構(gòu)創(chuàng)新：時空感知的深度類型學網(wǎng)絡(luò)

第一，多尺度特征提取模塊。設(shè)計雙路徑卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一條路徑處理全局形態(tài)特征，另一條路徑使用可變形卷積捕捉文物的局部紋飾細節(jié)。引入三維卷積層處理剖面序列，實現(xiàn)從二維紋飾到三維形態(tài)的聯(lián)合建模。通過圖像技術(shù)提取器物的形態(tài)特征（如器口形狀、紋飾圖案），分析其演變規(guī)律。

第二，文化語境嵌入層。開發(fā)基于Transformer的時空編碼器，將 ¹⁴C 年代數(shù)據(jù)、地理坐標信息轉(zhuǎn)化為多維的上下文向量。通過氣候模型與地理信息系統(tǒng)，分析環(huán)境變化對器物演化的影響。通過多頭注意力機制建立跨文化區(qū)的類型學關(guān)聯(lián)，利用位置編碼技術(shù)保留器物在文化傳播路徑中的時空位置信息。利用社會網(wǎng)絡(luò)分析工具，研究器物傳播背后的人群互動與社會結(jié)構(gòu)。結(jié)合文本、圖像、地理信息等多模態(tài)數(shù)據(jù)，驗證考古類型學研究的結(jié)論。

第三，動態(tài)演化推理模塊。建立層次化時間序列模型，模擬類型學演變過程。輸入層接收器物特征，隱層建模文化因素交互，輸出層生成演變概率矩陣。引入元學習框架，實現(xiàn)跨文化區(qū)域快速適應(yīng)，使模型能根據(jù)新發(fā)現(xiàn)的遺物動態(tài)調(diào)整分類標準。通過時間序列分析模型（如LSTM），分析器物形態(tài)演變序列，確定其分期與年代。

實例：考古類型學智能分析系統(tǒng)實踐

陶器類型智能判別系統(tǒng)目前，已有高校利用包含數(shù)十萬件跨文化區(qū)陶器樣本的數(shù)據(jù)集，訓練多任務(wù)學習模型。該模型通過共享主干網(wǎng)絡(luò)提取底層特征，分支網(wǎng)絡(luò)分別完成器型分類（ResNet-152）、紋飾識別（MaskR-CNN）和文化歸屬預測（GAT圖網(wǎng)絡(luò)）三項任務(wù)。在陶器分類任務(wù)中，模型準確率顯著提升，效率遠超傳統(tǒng)類型學方法。例如陜西科技大學開發(fā)的“中國古陶瓷多元信息智能管理與應(yīng)用系統(tǒng)”，應(yīng)用于陜西省乃至全國出土陶器、白瓷、青瓷、黑瓷等古陶瓷器的綜合斷源斷代。

青銅器鑄造技術(shù)演化模型構(gòu)建包含鑄造痕跡、合金成分、范線特征的3D點云數(shù)據(jù)集，訓練使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行鑄造工藝分類。通過時序注意力機制剖析商周鑄造技術(shù)傳播路徑，成功識別中原核心區(qū)與區(qū)域類型間的技術(shù)擴散梯度。如西北工業(yè)大學材料科學與考古研究團隊首次使用鑄造模擬對古代金屬文物研究，成功復原了鼎的凝固過程，還復原了安陽殷墟牛尊的澆注與凝固過程，通過動畫形式展示，讓觀眾能直觀了解青銅器的凝固機理。

跨區(qū)域文化傳播模擬系統(tǒng)整合多個考古學文化區(qū)、多個遺址單元的時空數(shù)據(jù)，訓練時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）模擬新石器時代文化傳播路徑。預測精度較傳統(tǒng)GIS分析有所提升，為文化互動研究提供量化依據(jù)。

當前AI正加速與各行業(yè)融合發(fā)展，但在考古領(lǐng)域仍面臨三大核心挑戰(zhàn)：首先，數(shù)據(jù)標準化體系尚未建立，不同遺址和文物的掃描精度差異、文物數(shù)據(jù)庫格式不統(tǒng)一等問題，導致AI模型難以進行標準化訓練，直接影響數(shù)據(jù)價值的深度挖掘；其次，跨學科協(xié)作機制存在斷層，考古學家與AI工程師的知識體系對接不足，容易造成技術(shù)應(yīng)用與學術(shù)研究需求之間的錯位；第三，三維數(shù)字化進程相對滯后，現(xiàn)有數(shù)字化資產(chǎn)的應(yīng)用場景開發(fā)有限，且在場景復原過程中存在主觀想象介入過多的情況，亟待建立基于考古實證框架的智能化推演標準。展望未來發(fā)展，隨著深度學習、知識圖譜等技術(shù)的突破，AI將在遺址智能測繪、文物斷代分析、古代社會模擬重建等領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。通過技術(shù)創(chuàng)新與學科融合的雙輪驅(qū)動，AI必將成為破解歷史密碼、重建文明圖景的核心技術(shù)力量，為人類文明研究開辟全新的認知維度。

（作者為常州市考古研究所副研究員）