利用人工智能，研究人员发现80万年前的火灾痕迹

　　他们说哪里有烟，哪里就有火，魏茨曼科学研究所的研究人员正在努力调查这一说法，或者至少阐明＂烟＂的构成。在今天发表在PNAS上的一篇文章中，科学家们揭示了一种先进的，他们开发并用于检测至少80万年前火灾的非视觉痕迹的创新方法，这是已知的最早使用火灾的证据之一。这项新开发的技术可能会推动考古学朝着更科学、更数据驱动的方向发展，但或许更重要的是，它可以帮助我们更好地理解人类故事的起源、我们最基本的传统以及我们的实验和创新性质。
　　据推测，远古人类（包括人类和一些灭绝的家庭成员）对火的控制使用可以追溯到至少一百万年前，大约在考古学家认为能人开始向直立人过渡的时候。这并不是巧合，因为被称为＂烹饪假说＂的工作理论认为，火的使用在我们的进化中起到了重要作用，不仅可以让人类保持温暖，制造先进的工具，抵御捕食者，还可以获得烹饪能力。烹饪肉类不仅可以消除病原体，还可以提高蛋白质的有效消化和营养价值，为大脑的生长铺平道路。这一假设的唯一问题是缺乏数据：由于发现火工技术的考古学证据主要依赖于对物体燃烧引起的变化（主要是颜色变化）的视觉识别，传统方法已设法找到不超过200000年的广泛用火证据。虽然有一些证据表明火灾可以追溯到50万年前，但仍然很少，全世界只有五个考古遗址提供了古代火灾的可靠证据。
　　＂我们可能刚刚找到第六个地点。＂魏茨曼植物与环境科学部的菲利佩·纳塔里奥博士说，他之前与魏茨曼生命核心设施部的伊多·阿祖里博士及其同事的合作为该项目提供了基础。他们共同开创了人工智能和光谱学在考古学中的应用，以发现可追溯到20万至42万年前以色列石器受控燃烧的迹象。现在他们回来了，加入他们的还有博士生赞恩·斯特普卡、耶路撒冷希伯来大学的利奥拉·科尔斯卡·霍维茨博士和加拿大多伦多大学的迈克尔·查赞教授。该团队加大了赌注，进行了一次＂钓鱼远征＂——向远处的水中抛投，看看他们能卷回什么。＂当我们开始这个项目时。＂纳塔里奥说，＂一直在分析埃夫隆·佩里的发现的考古学家告诉我们，我们什么也找不到。我们应该打个赌。＂
　　埃夫隆采石场位于加利利西部，是20世纪70年代中期首次发现的露天考古遗址。在当时由阿夫拉哈姆·罗宁教授领导的一系列发掘中，考古学家挖掘了14米深，发现了大量动物化石和旧石器工具，可追溯到80万至100万年前，使其成为以色列最古老的遗址之一。现场或土壤中的发现物都没有任何热的视觉证据：灰烬和木炭随着时间的推移会降解，消除了找到燃烧视觉证据的机会。因此，如果魏茨曼的科学家想要找到火灾的证据，他们必须在更远的地方进行搜索。
　　＂捕鱼＂探险队从开发一种比以前更先进的人工智能模型开始。＂我们测试了各种方法，其中包括传统的数据分析方法、机器学习模型和更先进的深度学习模型，＂负责模型开发的Azuri说。＂流行的深度学习模型具有优于其他模型的特定架构，并成功地为我们提供了在没有火灾视觉迹象的考古环境中进一步使用该工具所需的信心。＂人工智能的优势在于，它可以在多个尺度上发现隐藏的模式。通过将材料的化学成分精确到分子水平，模型的输出可以估计石器被加热到的温度，最终提供有关过去人类行为的信息。
　　有了一种精确的人工智能方法，该团队可以开始从埃夫隆采石场的居民使用的石器中捕捉分子信号，大约一百万年前。为此，研究小组评估了近半个世纪前在该遗址发现的26种燧石工具的热暴露情况。结果表明，这些工具被加热到了一个很大的温度范围——一些超过600 C。此外，他们使用不同的光谱技术分析了87具动物遗骸，发现一头已灭绝大象的獠牙也因受热而发生结构变化。虽然他们的说法很谨慎，但隐藏热量的存在表明，我们的远古祖先与科学家们自己一样，都是实验主义者。
　　根据研究小组的说法，通过从不同的角度来看考古学，使用新的工具，我们可能会发现比我们最初想象的要多得多的东西。例如，他们开发的方法可以应用于其他旧石器时代晚期遗址，以识别火灾的非视觉证据。此外，该方法可能为火的起源和受控使用提供新的时空视角，帮助我们更好地理解人的火工相关行为是如何进化和驱动其他行为的。＂尤其是在早期火灾的情况下，＂斯特普卡说，＂如果我们在100万年或200万年前的考古遗址上使用这种方法，我们可能会学到一些新的东西。＂
　　据大家说，这次捕鱼探险取得了圆满成功。纳塔利奥说：＂这不仅仅是一种探索的证明，而且从获得的知识的角度来看，这是一种奖励。但是，结合不同学科的潜力在于——我有量子化学的背景，赞恩是一位科学考古学家，莱昂拉和迈克尔是史前学家。通过合作，我们相互学习。对我来说，这是跨人文科学的科学研究应该如何运作的一个示范。＂
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