Добивки:
- Способност да се користи вештачка интелигенција во радиокарбонска калибрација, серија и мултиваријантна анализа и да се разбере дека изборот на методот и претпоставките се оние на експертот.
- Способност да се препознае дека резултатот од радиојаглерод има опсег на веројатност и дека намалувањето на неизвесноста на една година е научно искривување
- Способност да се преиспита валидноста на примерокот со принципот „ѓубре влегува, ѓубре надвор“ и да се примени рефлексот да не се збуни корелацијата и каузалноста
Археологијата се потпира и на лабораториските науки и на статистиката за да одговори на прашањето „кога“. Во оваа единица ќе видиме како вештачката интелигенција ги забрзува задачите како што се датирање (одредување на старост на наод или слој), анализа на радиојаглерод (C14), типологија (сортирање и периодизирање на наодите според нивните формални карактеристики) и серии (метод на распоредување на контекстите хронолошки според промената на типовите на наоди со текот на времето), но зошто секогаш точната интерпретација на научните резултати е препуштена на научните резултати.
Основен принцип: вештачката интелигенција го забрзува пресметувањето, калибрацијата, статистичкото образложување и визуелизацијата; Но, кој метод е соодветен, дали примерокот е валиден или не и што значи резултатот бара научно расудување. Ставањето погрешна статистика во убав график не ја прави исправна.
Методи за запознавање и вештачка интелигенција
Радиојаглерод (C14). Староста се пресметува од распаѓањето на радиоактивниот јаглерод во органските остатоци. Суровиот резултат е калибриран со крива заснована на прстени на дрвјата (калибрација - корекција што ја претвора староста на суровиот радиојаглерод во вистинската календарска година). Вештачката интелигенција ги забрзува пресметките за калибрација и компаративната визуелизација на повеќе датуми. Но, вештачката интелигенција не познава стапици како што е проблемот со старото дрво (примерок земен од дрво кое живеело стотици години е многу постар од настанот во кој бил користен); Примерокот за критика е работа на експерт.
Типологија и серија. Фреквенцијата на видовите на наоѓање варира со текот на времето; Се појавува тип, станува широко распространет, се намалува. Серијата ги подредува контекстите користејќи ја оваа шема „ќебе“. Вештачката интелигенција е моќна во пронаоѓањето на овие шеми во големи збирки на податоци и во мултиваријантна анализа (статистички податоци што оценуваат многу карактеристики истовремено). Но, експертот може да разликува дали резултатот се должи на хронолошка или функционална/регионална разлика.
Други методи. Методите како дендрохронологија (прстен на дрвото), термолуминисценција и археомагнетизам се исто така корисни при пресметувањето и споредбата на ВИ; Изборот и интерпретацијата на методот се препуштени на експертот.
Совет: Кога вештачката интелигенција води статистика, прашајте „кој метод го користевте и кои се неговите претпоставки? прашај. Ако методот е погрешен (на пр. просек на несеквенцијални податоци, игнорирање на оддалеченоста) резултатот ќе биде визуелно „чист“, но научно неточен. Не верувајте во табелата без да го разберете методот.
Јаки и слаби страни на вештачката интелигенција во статистиката
Моќни: Повторливи пресметки, калибрација, скенирање на шаблони во големи збирки податоци, генерирање код за визуелизација, брзо тестирање на различни методи.
Слабо/ризично:
- Не предлагајте погрешен метод. ВИ може самоуверено да препорача тест кој не одговара на податоците.
- Слепило за земање примероци. Не го гледа малиот, пристрасен или контаминиран примерок; „Ова се податоците“, вели тој.
- Екстремен коментар. Може да претстави слаба корелација како силен резултат; корелацијата не е каузација (само затоа што две работи се менуваат заедно не значи дека едната предизвикува друга).
- Измислен број. Ако сакате, може да произведе „веродостоен“, но нереален датум или веројатност.
Внимание: датумот на радиојаглерод никогаш не е една „точна година“; е опсег на веројатност (на пр. 750-680 п.н.е. со 95% сигурност). Не дозволувајте вештачката интелигенција да го намали исходот на една година; Секогаш носете несигурност. Криењето на неизвесноста е научно искривување.
три мини футроли
Случај 1 - Калибрацијата е забрзана. Еден проект ќе изврши калибрација и компаративна визуелизација на 48 примероци на радиојаглерод. АИ генерира код за калибрација и споредбени графикони во минути, а не во часови; Самиот експерт ги процени контекстите на земање мостри и ризикот од старо дрво и означи два примероци како „неверодостојни“.
Случај 2 - Фатен погрешен метод. Еден студент примени тест предложен од вештачката интелигенција за пронаоѓање на типски фреквенции и доби „статистички значаен“ резултат. Статистичкиот консултант покажа дека податоците не се соодветни за овој тест (претпоставките беа прекршени); Со правилен метод, резултатот беше бесмислен. Лекција: изборот на методот го одредува исходот.
Случај 3 - вратена неизвесност. Еден тим би пријавил еден датум од резимето на вештачката интелигенција за слој, „720 п.н.е.“. Експертот изјавил дека опсегот на калибар бил 800-680 п.н.е., и дека една година била погрешна. Извештајот е коригиран со опсегот на веројатност. Да се има несигурност е искреност.
Четири шаблони за копирање
1) Прашање за соодветноста на методот:
Вашата улога: консултант за археолошка статистика. Ќе ги опишам следните податоци и прашање: [тип на податоци, големина на примерок, прашање]. Кажете ми за опциите за методот ОДОБРЕНИ со овие податоци, ПРЕТПОСТАВКИТЕ на секоја од нив и како да проверам дали приносот ги исполнува тие претпоставки. Несоодветните методи, исто така, треба да се решат на основа.
2) Рамка за толкување на радиојаглеродот:
Подолу ги имам моите калибрирани интервали на радиојаглерод: [листа]. Објаснете ги замките за кои треба да знам кога ги толкувам (старо дрво, контаминација, ефект на морски резервоар, однос примерок до настан) и како правилно да го изразам интервалот на несигурност. Не му давајте ниту една година; одржувајте интервали.
3) Ревизија на статистика:
Ја спроведов следната анализа: [метод и резултат]. Ве молиме критикувајте: дали методот одговара на податоците, дали се држат претпоставките, дали примерокот е доволен, дали има некои оддалечени/мешавини, дали резултатот е претерано толкуван? Наведете ги вашите слаби точки; Не го потврдувајте резултатот, преиспитувајте го.
4) Визуелизација (искрена):
Подгответе графикон/шифра со следните податоци: [податоци]. МОРА да прикажува опсези на несигурност (лента/опсег на грешки). Поставете ја оската и вагата без да правите погрешни сечења. НЕ ДОДАВАЈТЕ точки што ги нема во податоците. Објаснете со забелешка што покажува графикот, а што не покажува.
Слаб промпт / Силен промпт
Слаба навестување:
Анализирајте ги овие податоци за наоѓање и наведете го точниот датум на локацијата.
ВИ може да избере несоодветен метод и да состави единствен точен датум; Ја крие несигурноста и не гледа проблеми со земање примероци.
Моќен потсетник:
Вашата улога: статистички консултант. Принос: [дефиниција, големина на примерокот]. Прво кажете ми го методот и неговите претпоставки погодни за овие податоци, а потоа дајте го резултатот со опсегот на несигурност ако го примениме. Не давајте ниту еден дефинитивен датум. Исто така, наведете кои ризици поврзани со примерокот (мало n, мешано, старо дрво) може да го ослабат резултатот.
Разликата: првото произведува лажна сигурност; второ, методот ги задржува отворените претпоставки и неизвесноста.
Бајзијански пристап, земање примероци и „ѓубре внатре, ѓубре надвор“
Моќен метод во современото археолошко датирање е Баесовото моделирање (статистички пристап кој ги комбинира постоечките претходни информации - на пр., „слојот А лежи во основата Б“ - со мерења за производство на потесни, пореални временски опсег) што комбинира повеќе радиојаглеродни датуми со стратиграфски секвенци. Овој пристап ја стеснува широката несигурност на поединечните датуми со тоа што ги ограничува на познатиот редослед на слоевите. ВИ може да помогне во изградбата и пресметувањето на овие модели; но она што претходните информации (стратиграфски односи) влегуваат во моделот е експертска одлука, а неточното претходно ограничување произведува сигурен, но неточен резултат.
Оттука доаѓаме до најосновниот статистички принцип на модулот: „ѓубре внатре, ѓубре надвор“. Дури и најнапредната вештачка интелигенција и најелегантните статистики не можат да дадат добри резултати од лошите податоци. Контаминиран примерок од радиојаглерод, наоди од мешан контекст или пристрасен примерок ќе останат невалидни без разлика колку се обработуваат. ВИ не може да ги види овие проблеми бидејќи не ги гледа податоците „однадвор“; Ги прифаќа бројките што ќе му ги дадете како реални. Само експерт кој ја познава областа може да оцени како е собран примерокот, од кој контекст доаѓа и што претставува.
Затоа, пред да им верувате на какви било статистички резултати, поставете ги овие три прашања: Дали примерокот е доволно голем и репрезентативен? Дали контекстите се сигурни и неконфузни? Дали методот на мерење е соодветен за ова прашање? Ако не можете да одговорите со „да“ на овие три прашања, не е важно колку резултатот изгледа „значаен“.
Совет: Кога го оценувате излезот од статистиката, погледнете прво на влезот, а не на исходот. „Од каде овие податоци, како, со колку примероци? прашањето ги елиминира повеќето лажни заклучоци дури и пред да го погледне графикот.
Табела со задачи за анализа
Потрага
Улогата на вештачката интелигенција
човечка одлука
верификација
C14 калибрација
Пресметка, визуелизација
Валидност на примерокот
Контекст, старо дрво
серија
скенирање на шаблони
Хронологија/одвојување на функции
Споредба со стратиграфија
повеќепроменлива
калкулатор за статистика
Избор на метод
проверка на претпоставката
визуелизација
Графика/код
искрено претставување
несигурност, размер
Коментар
Резиме нацрт
значење, ограничување
експерт, литература
Вообичаени грешки
- Примена на методот без испрашување. Погрешниот тест дава „чист“, но погрешен резултат.
- Намалување на неизвесноста на една година. Радиојаглеродот е опсег; Една година е погрешна.
- Заобиколувајќи ги проблемите со земање примероци. Мал/валкан/пристрасен примерок го поништува резултатот.
- Погрешна корелација за каузалност. Заедничкото менување не е причина и последица.
- Во заблуда со графика. Испрекинатата оска, скриената неизвесност е научно искривување.
Сумирано
ВИ во датира и статистика; Тој е моќен акцелератор за калибрација, скенирање на шаблони, пресметување и визуелизација. Но, изборот на методот, критиката на примерокот, искреното изразување на несигурноста и толкувањето на резултатот припаѓаат на научното расудување. Не верувајте во табелата без да го разберете методот; секогаш носат несигурност; и се спротивстави на инсистирањето на единствен „точен датум“.
Задача за апликација
Подгответе примерок табела за пронаоѓање-фреквенција или збир од калибрирани интервали на радиојаглерод. Соодветната анализа и нејзините претпоставки нека бидат идентификувани со шаблонот „Прашање за соодветноста на методот“, а потоа нека анализата е критикувана со шаблонот „Статистичка ревизија“. Направете скица на графиконот што прикажува опсег на несигурност со шаблонот „Визуелизација (искрен)“ и избегнувајте едногодишно попустување.
листа за проверка
- [ ] Ги проверив изборот на методот и претпоставките.
- [ ] Ја преиспитав валидноста на примерокот (големина, мешавина, старо дрво).
- [ ] Неизвесноста ја задржав како интервал, не ја намалив на ниту една година.
- [ ] Не ја помешав корелацијата со каузалноста.
- [ ] Искрено покажав размер и несигурност во графиконот.