Pelnas:
- Gebėjimas naudoti dirbtinį intelektą radioaktyviosios anglies kalibravime, serijoje ir daugiamatėje analizėje bei suprasti, kad metodo pasirinkimas ir prielaidos yra eksperto.
- Gebėjimas atpažinti, kad radioaktyviosios anglies rezultatas turi tam tikrą tikimybę ir kad neapibrėžtumo sumažinimas iki vienerių metų yra mokslinis iškraipymas
- Gebėjimas suabejoti pavyzdžio pagrįstumu taikant principą „šiukšles įvežti, šiukšles išvežti“ ir pritaikyti koreliacijos ir priežastingumo nepainiojimo refleksą.
Norėdami atsakyti į klausimą „kada“, archeologija remiasi tiek laboratoriniais mokslais, tiek statistika. Šiame skyriuje pamatysime, kaip dirbtinis intelektas pagreitina tokias užduotis kaip datavimas (radinio ar sluoksnio amžiaus nustatymas), radioaktyviosios anglies (C14) analizė, tipologija (radinių rūšiavimas ir periodizavimas pagal jų formalias charakteristikas) ir rūšiavimas (kontekstų išdėstymo chronologiniu būdu pagal radinių tipų kaitą laikui bėgant), tačiau kodėl teisingas mokslo rezultatų interpretavimo metodas visada paliekamas ekspertų žinioms.
Pagrindinis principas: AI pagreitina skaičiavimą, kalibravimą, statistinį modeliavimą ir vizualizavimą; Tačiau koks metodas yra tinkamas, ar pavyzdys tinkamas, ar ne, ir ką reiškia rezultatas, reikia mokslinio sprendimo. Į gražią grafiką įtraukus neteisingą statistiką, ji nebus teisinga.
Pasimatymų metodai ir AI
Radioaktyvioji anglis (C14). Amžius skaičiuojamas pagal radioaktyviosios anglies skilimą organinėse liekanose. Neapdorotas rezultatas kalibruojamas pagal kreivę, pagrįstą medžių žiedais (kalibravimas – korekcija, paverčianti neapdorotą radioaktyviosios anglies amžių į faktinius kalendorinius metus). AI pagreitina kalibravimo skaičiavimus ir lyginamąjį kelių datų vizualizavimą. Tačiau AI nežino spąstų, tokių kaip senoji medienos problema (iš šimtus metų gyvavusio medžio paimtas mėginys yra daug senesnis nei įvykis, kuriame jis buvo panaudotas); Pavyzdinė kritika yra eksperto darbas.
Tipologija ir serialas. Radinių tipų dažnis laikui bėgant kinta; Atsiranda tipas, išplinta, mažėja. Seriacija rūšiuoja kontekstus naudodama šį „antklodės“ šabloną. AI yra galingas ieškant šių modelių dideliuose duomenų rinkiniuose ir atliekant daugiamatę analizę (statistika, kuri vienu metu įvertina daug funkcijų). Tačiau ekspertas gali atskirti, ar rezultatas atsirado dėl chronologinio, ar funkcinio/regioninio skirtumo.
Kiti metodai. Metodai, tokie kaip dendrochronologija (medžio žiedas), termoliuminescencija ir archeomagnetizmas, taip pat yra naudingi AI skaičiavimui ir palyginimui; Metodo pasirinkimas ir aiškinimas paliekamas ekspertui.
Patarimas: kai AI atlieka statistiką, paklauskite „kokį metodą naudojote ir kokios jo prielaidos? paklausti. Jei metodas yra neteisingas (pvz., nenuoseklių duomenų vidurkis, nepaisoma iškrypimo), rezultatas bus vizualiai „švarus“, bet moksliškai neteisingas. Nepasitikėkite diagrama, nesuprasdami metodo.
DI stipriosios ir silpnosios pusės statistikoje
Galingas: pasikartojantis skaičiavimas, kalibravimas, šablonų nuskaitymas dideliuose duomenų rinkiniuose, vizualizacijos kodų generavimas, greitas įvairių metodų testavimas.
Silpnas / rizikingas:
- Nesiūlykite netinkamo metodo. AI gali drąsiai rekomenduoti testą, kuris neatitinka duomenų.
- Mėginių ėmimo aklumas. Jis nemato mažo, šališko ar užteršto mėginio; "Tai yra duomenys", - sako jis.
- Ekstremalus komentaras. Tai gali parodyti silpną koreliaciją kaip stiprų rezultatą; koreliacija nėra priežastinis ryšys (vien todėl, kad du dalykai keičiasi kartu, nereiškia, kad vienas sukelia kitą).
- Sugalvotas numeris. Jei pageidaujama, tai gali pateikti „tikėtiną“, bet nerealią datą ar tikimybę.
Atsargiai: radioaktyviosios anglies data niekada nėra vieni „tikslūs metai“; yra tikimybių diapazonas (pvz., 750–680 m. pr. Kr. su 95 % pasitikėjimu). Neleiskite AI sumažinti rezultato iki vienerių metų; Visada nešiokitės netikrumo. Neapibrėžtumo slėpimas yra mokslinis iškraipymas.
trys mini dėklai
1 atvejis – paspartintas kalibravimas. Viename projekte būtų atliktas 48 radioaktyviosios anglies mėginių kalibravimas ir lyginamoji vizualizacija. AI sugeneravo kalibravimo kodą ir palyginimo grafikus minutėmis, o ne valandomis; Pats ekspertas įvertino senos medienos mėginių ėmimo kontekstus ir riziką ir du pavyzdžius pažymėjo kaip „nepatikimus“.
2 atvejis – užfiksuotas neteisingas metodas. Vienas studentas taikė AI pasiūlytą testą, kad surastų tipo dažnius ir gavo „statistiškai reikšmingą“ rezultatą. Statistikos konsultantas parodė, kad duomenys šiam testui netinkami (prielaidos buvo pažeistos); Taikant tinkamą metodą, rezultatas buvo beprasmis. Pamoka: metodo pasirinkimas lemia rezultatą.
3 atvejis – neapibrėžtumas atidėtas. Komanda praneštų vieną datą iš AI suvestinės sluoksniui „720 BC“. Ekspertas teigė, kad kalibro diapazonas buvo 800–680 m. pr. Kr., o vieneri metai buvo klaidinantys. Ataskaita pataisyta tikimybių diapazonu. Netikrumo palaikymas yra sąžiningumas.
Keturi kopijuojami šablonai
1) Metodo tinkamumo užklausa:
Jūsų vaidmuo: archeologinės statistikos konsultantas. Aprašysiu šiuos duomenis ir klausimą: [duomenų tipas, imties dydis, klausimas]. Papasakokite apie metodo parinktis, PATVIRTINTAS naudojant šiuos duomenis, kiekvienos prielaidas ir kaip patikrinti, ar derlius atitinka šias prielaidas. Netinkami metodai taip pat turėtų būti sprendžiami dėl priežasčių.
2) Radioaktyviosios anglies interpretavimo sistema:
Žemiau pateikiau kalibruotus radioaktyviosios anglies intervalus: [sąrašas]. Paaiškinkite spąstus, į kuriuos turėčiau žinoti juos interpretuodamas (sena mediena, užterštumas, jūros rezervuaro efektas, mėginio ir įvykio santykis) ir kaip teisingai išreikšti neapibrėžtumo intervalą. Neduokite jam vienerių metų; išlaikyti intervalus.
3) Statistinis auditas:
Atlikau tokią analizę: [metodas ir rezultatas]. Prašau kritikuoti: ar metodas tinka duomenims, ar prielaidos pasitvirtina, ar pakanka imties, ar yra kokių nors nukrypimų / mišinių, ar rezultatas per daug interpretuojamas? Išvardykite savo silpnąsias vietas; Nepatvirtinkite rezultato, suabejokite.
4) Vizualizacija (sąžininga):
Paruoškite diagramą/kodą su šiais duomenimis: [duomenys]. PRIVALO parodyti neapibrėžtumo diapazonus (klaidų juosta / diapazonas). Nustatykite ašį ir mastelį nedarydami klaidinančių pjūvių. NEPRIDĖKITE taškų, kurių nėra duomenyse. Paaiškinkite su pastaba, ką grafikas rodo ir nerodo.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Išanalizuokite šiuos radinio duomenis ir nurodykite tikslią svetainės datą.
AI gali pasirinkti netinkamą metodą ir nustatyti vieną tikslią datą; Jis slepia netikrumą ir nemato atrankos problemų.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: statistikos konsultantas. Išeiga: [apibrėžimas, imties dydis]. Pirmiausia pasakykite man metodą ir jo prielaidas, tinkamas šiems duomenims, tada pateikite rezultatą su neapibrėžtumo diapazonu, jei jį taikysime. Nenurodykite vienos galutinės datos. Taip pat nurodykite, kokios rizikos, susijusios su mėginiu (mažas n, mišrainė, sena mediena), gali susilpninti rezultatą.
Skirtumas: pirmasis sukuria klaidingą tikrumą; antra, metodas išlaiko atviras prielaidas ir neapibrėžtumą.
Bajeso požiūris, mėginių ėmimas ir „šiukšlių įvežimas, šiukšlės išvežimas“
Galingas šiuolaikinio archeologinio datavimo metodas yra Bajeso modeliavimas (statistinis metodas, kuris sujungia esamą ankstesnę informaciją, pvz., „A sluoksnis yra B“ pagrindu), su matavimais, kad būtų sudarytos siauresnės ir tikroviškesnės datų sekos), kuris sujungia kelias radioaktyviųjų anglies datų ir stratigrafines sekas. Šis metodas susiaurina didelį atskirų datų neapibrėžtumą, apribodamas jas iki žinomos sluoksnių tvarkos. AI gali padėti sukurti ir apskaičiuoti šiuos modelius; bet kokia išankstinė informacija (stratigrafiniai ryšiai) patenka į modelį, yra eksperto sprendimas, o neteisingas išankstinis apribojimas duoda patikimą, bet netikslų rezultatą.
Iš čia pereiname prie elementariausio statistinio modulio principo: „šiukšlės į, šiukšlės išvežamos“. Netgi pažangiausia AI ir elegantiškiausia statistika negali duoti gerų rezultatų iš blogų duomenų. Užterštas radioaktyviosios anglies mėginys, radiniai iš mišraus konteksto arba šališkas mėginys liks negaliojantys, nesvarbu, kiek apdorojama. AI nemato šių problemų, nes nežiūri į duomenis „iš išorės“; Ji priima jūsų pateiktus skaičius kaip tikrus. Tik sritį išmanantis ekspertas gali įvertinti, kaip buvo paimta imtis, iš kokio konteksto ji atkeliavo ir ką ji reprezentuoja.
Taigi, prieš pasitikėdami bet kokiais statistiniais rezultatais, užduokite šiuos tris klausimus: ar imtis pakankamai didelė ir reprezentatyvi? Ar kontekstai patikimi ir nesupainioti? Ar matavimo metodas tinka šiam klausimui? Jei į šiuos tris klausimus negalite atsakyti „taip“, nesvarbu, koks „reikšmingas“ atrodo rezultatas.
Patarimas: vertindami statistikos išvestį, pirmiausia žiūrėkite į įvestį, o ne į rezultatą. "Iš kur gauti šie duomenys, kaip, kiek pavyzdžių?" Klausimas pašalina daugumą klaidingų išvadų net nežiūrint į grafiką.
Analizės užduočių lentelė
Quest
AI vaidmuo
žmogaus sprendimas
patikrinimas
C14 kalibravimas
Skaičiavimas, vizualizacija
Imties galiojimas
Kontekstas, sena mediena
serialas
modelio nuskaitymas
Chronologija/funkcijų atskyrimas
Palyginimas su stratigrafija
daugiakintamojo
statistikos skaičiuoklė
Metodo pasirinkimas
prielaidų patikrinimas
vizualizacija
Grafika/kodas
sąžiningas atstovavimas
neapibrėžtumas, mastas
komentuoti
Santraukos juodraštis
prasmė, riba
ekspertas, literatūra
Dažnos klaidos
- Metodo taikymas be klausimo. Neteisingas testas duoda „švarų“, bet neteisingą rezultatą.
- Sumažinti neapibrėžtumą iki vienerių metų. Radiocarbon yra diapazonas; Vieneri metai yra klaidinantys.
- Atrankos problemų aplenkimas. Mažas/nešvarus/šališkas mėginys paneigia rezultatą.
- Klaidinga koreliacija ir priežastinis ryšys. Keisti kartu nėra priežastis ir pasekmė.
- Suklaidinti su grafika. Brūkšninė ašis, paslėptas netikrumas yra mokslinis iškraipymas.
Apibendrinant
DI pažinčių ir statistikos srityse; Tai galingas kalibravimo, raštų nuskaitymo, skaičiavimo ir vizualizavimo greitintuvas. Tačiau metodo pasirinkimas, imties kritika, sąžiningas neapibrėžtumo išreiškimas ir rezultato aiškinimas priklauso moksliniam sprendimui. Nepasitikėkite diagrama nesuprasdami metodo; visada turėti netikrumo; ir atsispirti reikalavimui įvesti vieną „tikslią datą“.
Taikymo užduotis
Paruoškite mėginio radimo dažnių lentelę arba kalibruotų radioaktyviųjų anglies intervalų rinkinį. Atitinkamą analizę ir jos prielaidas nurodykite šablone „Metodo tinkamumo užklausa“, tada analizę sukritikuokite naudodami šabloną „Statistinis auditas“. Sukurkite diagramos eskizą, rodantį neapibrėžtumo diapazonus naudodami šabloną „Vizualizacija (sąžiningas)“ ir venkite vienerių metų nuolaidų.
kontrolinis sąrašas
- [ ] Patikrinau metodo pasirinkimą ir prielaidas.
- [ ] Suabejojau pavyzdžio galiojimu (dydis, mišinys, sena mediena).
- [ ] Neapibrėžtumą išlaikiau kaip intervalą, nesumažinau iki vienerių metų.
- [ ] Aš nepainiojau koreliacijos su priežastiniu ryšiu.
- [ ] Diagramoje nuoširdžiai parodžiau mastelį ir neapibrėžtumą.