水稻研究：人工智能提供更准确的史前和现代动物分析，描绘古代世界的画面

莱斯大学（Rice University）对史前和现代非洲羚羊遗骸进行的一项新研究发现，与人类相比，人工智能技术在90%以上的时间内准确识别动物，而人类的准确率要低得多，具体取决于专家。

根据这项研究，识别这些动物及其习性有助于描绘更广阔的古代生态系统图景，并且在这项新技术的帮助下，它可以比古生物学家以前所做的更快、更准确地完成。

“使用迁移学习和计算机视觉进行非洲牛科动物部落分类”发表在最近一期的《纽约科学院年鉴》上。该研究概述了用于分析史前牲畜遗骸的突破性人工智能技术。

那么，为什么这些古代动物如何生活和吃什么很重要呢？根据赖斯大学人类学客座教授、马德里非洲进化研究所联合主任、西班牙阿尔卡拉大学史前史教授曼努埃尔·多明格斯-罗德里戈（Manuel Domínguez-Rodrigo）的说法，这项研究揭示了当时的生态如何影响包括人类在内的哺乳动物群落的进化，在过去的200万年里，人类已经高度依赖其他哺乳动物。

“非洲生态系统的演变对于了解是什么塑造了我们人类的进化具有重要意义，”多明格斯-罗德里戈说。“我们的史前祖先高度依赖非洲稀树草原生态系统不同栖息地的可用资源。使用哺乳动物化石 – 高度专业化地适应不同的栖息地 – 来重建这些景观一直是解释其生态的最常用方法。通过牙齿识别这些哺乳动物并不总是那么简单，并且受到高度的专业知识和偏见的影响。现在我们可以更有信心地做到这一点。这将使我们能够了解过去的环境，同时在记录它们仍然包含的死去的动物时，也能更好地理解现代景观。

多亏了这项技术，多明格斯-罗德里戈的实验室率先将其应用于古生物学，他说考古学家现在可以比以前更快、更准确地分析信息。

“这些人工智能方法是古生物学研究的一场革命，尤其是人类进化，”他说。“它们提供了一种客观的、可复制的动物识别方法，包括识别的可信度。

多明格斯-罗德里戈说，人工智能在其他领域的成功，如基于图像的医学，是其广泛应用于其他领域的概念证明。

“现在，古生物学和考古学正在经历一场深刻的革命，尽管仍然有些缓慢，通过结合这些技术，”他说。“我们现在不仅可以更安全地识别不同类型的非洲羚羊，而且我们已经在努力做一些考古学家无法做的事情，从筛选数百万年前的景观和发现新的遗址，到识别与人类互动的特定食肉动物类型，再到更好地了解化石是如何被所有人修改的。重建进化如何塑造人类的后果怎么强调都不为过。

这篇开放获取论文由朱丽叶·布罗菲、格雷戈里·马修斯、马科斯·皮萨罗-蒙佐和恩里克·巴克达诺共同撰写，可在 https://nyaspubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/nyas.15067 在线获取。