Реферат: В статье рассмотрены возможности применения искусственного интеллекта в современных археологических исследованиях и проанализированы основные его ограничения при интерпретации археологических данных. Показано, что развитие цифровой археологии и получение все больших массивов пространственной, визуальной и аналитической информации способствуют внедрению методов машинного и глубокого обучения, компьютерного зрения и нейронных сетей в исследовательскую практику. Искусственный интеллект применяется для автоматического распознавания объектов, классификации ландшафтных признаков и предсказательного моделирования зон распространения или обнаружения археологических объектов, классификации артефактов, реконструкции древних текстов и моделирования технологических процессов. Рассмотрены примеры использования различных вариантов искусственного интеллекта в зарубежной и российской археологии, которые позволяют существенно ускорить обработку данных, повысить воспроизводимость результатов и выявлять скрытые закономерности в больших объемах информации. Одновременно с этим эффективность моделей напрямую зависит от качества обучающих выборок, стандартизации данных и корректности дальнейшей экспертной интерпретации. На основе обзора успешно реализованных проектов сделан вывод, что ИИ не заменяет традиционный исследовательский процесс, а только выступает инструментом, позволяющим ускорить, автоматизировать или снизить субъективность аналитической работы. Наиболее перспективными областями применения ИИ в археологи является классификация и распознавание отдельных признаков (археологические объекты в ландшафте, следы утилизации, определение разных типов и т.д.), предсказательные модели (поиск новых зон нахождения памятников, реконструкция утерянных частей, установление новых связей и т.д.).

Библиографическая ссылка: Бочарова Е.Н.
Применение искусственного интеллекта в археологических исследованиях: возможности и ограничения
Проблемы археологии, этнографии, антропологии Сибири и сопредельных территорий. 2026. №1. С.14-21. DOI: 10.17746/2658-6193.2026.32.1.014-021 РИНЦ

Идентификаторы БД:

≡ РИНЦ:

91875543

Альметрики: