Prehistoryczne znaki w jaskiniach. AI pomoże ustalić, kto je stworzył?

Są odkrycia, których zagadkowa natura sprawia, iż mimo upływu lat wciąż nie znamy pełnej odpowiedzi na pytania o ich pochodzenie czy twórców - jak ma to miejsce w przypadku słynnych rysunków z Nazca, niezwykłego mechanizmu z Antykithiry czy megalitycznej budowli Stonehenge. Z biegiem czasu, wraz z rozwojem metod badawczych i coraz bardziej innowacyjnym podejściem naukowców, stopniowo jednak odkrywamy kolejne tajemnice przeszłości.

Niedawno w Geekweeku pisaliśmy m.in. o nowej teorii dotyczącej zagadkowych świateł pojawiających się na niebie w latach 50. XX wieku, czy też o wyjaśnieniu fenomenu czerwonego śniegu w Alpach. Teraz natomiast eksperci z Griffith University w Australii poinformowali o nowych ustaleniach, które mogą pomóc w zrozumieniu jednego z najstarszych i najbardziej zagadkowych rodzajów sztuki naskalnej - tzw. finger flutings. To prehistoryczne żłobienia wykonane palcami w niegdyś miękkich osadach pokrywających ściany jaskiń. W badaniach wykorzystano sztuczną inteligencję, która już nieraz pomogła rozszyfrować tajemnice przeszłości.

- Te charakterystyczne oznaczenia, wykonane przez naciskanie lub skrobanie palcami o miękki osad wyściełający ściany, sufity i podłogi wapiennych jaskiń, znajdują się na stanowiskach w całej Europie Zachodniej i Australii w późnym środkowym i górnym paleolicie, ok. 60 000-12 000 lat przed naszą erą - wskazują autorzy nowych badań.

Część tych śladów to enigmatyczne linie, niektóre układają się też w figury czy symbole. Na ich temat powstało wiele badań, od prób zakwalifikowania śladów na poczet dawnej sztuki, przez wskazanie powiązań z rytuałami, po inne teorie. Wśród różnorodnych analiz teraz pojawiła się kolejna: Tym razem badacze postanowili wykorzystać sztuczną inteligencję do przeprowadzenia eksperymentu, który miał pokazać, czy sztuczna inteligencja (AI), a konkretnie uczenie maszynowe (ML), może pomóc w określeniu płci twórców tych śladów.

Badanie obejmowało dwa podejścia oparte na testach z udziałem 96 uczestników. Ludzie wykonywali żłobienia palcami na specjalnie przygotowanej powierzchni przypominającej tzw. mleko wapienne, albo tworzyli ślady w środowisku wirtualnym, korzystając z gogli Meta Quest 3. Następnie wykorzystano modele głębokiego uczenia (ResNet-18 i EfficientNet-V2-S), aby sklasyfikować płeć na podstawie obrazów śladów palców. Najlepszy model osiągnął dokładność 83,9 proc. przy klasyfikacji płci w próbie z wykonywaniem śladów na przygotowanym materiale. Dane wirtualne były mniej precyzyjne.

Nowa metoda daje pole do dalszych badań - dzięki niej wkrótce możemy dowiedzieć się, kto częściej zostawiał te żłobienia w poszczególnych jaskiniach - dorośli i dzieci płci męskiej lub żeńskiej. Eksperci wskazują, że dotychczasowe metody w podobnych analizach na temat śladów palców z jaskiń oparte były na proporcjach - brano pod uwagę np. stosunek długości palca wskazującego do serdecznego u różnych płci. Naukowcy twierdzą, że takie badania były kontrowersyjne i mało wiarygodne. Opracowana teraz metoda dała natomiast bardzo dobre rezultaty, a więc może też pomóc w lepszym zrozumieniu roli kobiet w prehistorycznej twórczości artystycznej, co było dotąd często pomijane. Ponadto w niektórych społecznościach rdzennych wiedza o tym, kto stworzył dane znaki, może wpływać na to, kto ma prawo je interpretować.

- Zapewniamy nowatorskie podejście archeologii cyfrowej do tworzenia, gromadzenia i analizy danych, które sprawia, że eksperyment jest powtarzalny, skalowalny i policzalny - zaznaczyli badacze z Griffith University w Australii.

Eksperyment przeprowadzony przy użyciu ML wskazał, że takie rozwiązanie może być obiecujące także w winnych badaniach archeologicznych - ale wymaga większych zbiorów danych i dokładniejszych analiz. Ponadto wyniki badań pozwalają wykazać, że taka metoda może mieć potencjał nie tylko w archeologii, ale też historii sztuki, a nawet w kryminalistyce.

Artykuł badawczy trafił do "Scientific Reports".