人工智能对史前和现代动物提供更准确的分析绘制古代世界的图画

识别这些动物及其习性有助于描绘出更广阔的古代生态系统图景。研究表明，在这项新技术的帮助下，比古生物学家以前所做的工作更快、更准确。

“使用迁移学习和计算机视觉对非洲牛科动物部落进行分类”出现在最近一期的《纽约科学院年鉴》中。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的生活方式和吃什么很重要呢?莱斯大学人类学客座教授、马德里非洲进化研究所联合所长、西班牙阿尔卡拉大学史前史教授曼努埃尔·多明格斯-罗德里戈表示，这项研究揭示了当时的生态如何影响进化。包括人类在内的哺乳动物群落，在过去的两百万年里已经变得高度依赖其他哺乳动物。

多明格斯-罗德里戈说：“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。”

“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。利用化石哺乳动物——它们对不同栖息地的适应高度专业化——来重建这些景观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。这将使我们在记录仍然存在的死亡动物时能够了解过去的环境和更好的现代景观。”

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

“这些人工智能方法对于古生物学尤其是人类进化研究来说是一场革命，”他说。“它们提供了一种客观的、可复制的动物识别方法，包括识别的置信度。”

多明格斯-罗德里戈表示，人工智能在其他领域(例如基于图像的医学)的成功证明了其广泛应用于其他领域的概念。

“现在古生物学和考古学正在通过整合这些技术经历一场深刻的——尽管仍然有些缓慢——革命，”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，而且我们已经在做考古学家无法做到的事情，从筛选数百万年前的景观和发现新遗址，到识别与人类互动的特定食肉动物类型，以便更好地了解它们如何改变化石。重建进化如何塑造人类的后果怎么强调也不为过。”

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