陶片拼合的“三維建模師”，玉料成分的“精準分析師”，AI成破解考古界難題的“超級武器”

【環球時報報道 記者 陳子帥】當尖端人工智能（AI）技術遇上“古老”的考古研究，會碰撞出怎樣的火花？在2025世界人工智能大會上，一場用大模型等AI技術拼合古代陶瓷碎片的比賽吸引了大量目光，這項考古學中最具挑戰性，也最耗時耗力的工作正逐漸被前沿技術接手。實際上，AI在考古中的作用遠不止於此，考古學家、北師香港浸會大學高等研究院訪問教授荊志淳在大會期間接受《環球時報》記者採訪時表示，AI已經成為我們探索物質文化和解讀古代社會機制的“新引擎”，展望未來，考古學將邁向全新的“智能時代”。

生成完整器物3D模型

成千上萬的陶器碎片，每一片都銘刻着久遠的故事，將這些碎片拼合成完整的器物，彷彿在拼一個複雜且殘缺的拼圖。這一過程耗時數月甚至數年，成果卻常常不盡如人意。如今，人工智能和深度學習技術正在成為破解這一考古界難題的“超級武器”。

這場名為“大辛莊陶片拼合AI挑戰賽”的活動，由山東大學考古學院、北師香港浸會大學高等研究院和浙江大學數學高等研究院聯合發起，大賽鼓勵參賽者利用大模型等AI技術，對濟南大辛莊遺址H690灰坑出土的商代陶器碎片進行拼合分類，並從中讀出歷史信息。

AI究竟是如何幫助我們拼好這些陶片，又能從中讀取哪些歷史信息呢？荊志淳告訴《環球時報》記者，AI是陶片拼合的“超級工匠”和“三維建模師”。傳統的陶片拼合，完全依賴考古人的經驗、耐心和手工操作，效率極低，而且往往難以達到理想的完整度。而AI的介入，將帶來革命性的變化。

荊志淳進一步介紹説，每一片陶片的斷裂邊緣，都帶有獨特的幾何特徵和紋理信息，就像它們的“指紋”一樣。AI利用深度度量學習和圖像分割與特徵提取技術，能夠精確捕捉這些細微、人眼難以察覺的邊緣細節。它能像擁有高精度掃描儀一樣，對每片陶片的斷茬進行數字化建模，並計算出它們之間的幾何匹配度。這比人工肉眼比對要精準和高效。與此同時，陶片不僅僅是孤立的個體，它們還帶有豐富的元數據信息，例如陶質、陶色、紋飾以及器型部位等。“我們的挑戰賽鼓勵參賽者運用多模態模型，將陶片圖像的視覺信息與這些結構化的元數據結合起來。這就像是讓AI在拼合碎片時，不僅看形狀，還知道這片是‘口沿’‘底部’還是‘腹部’，是什麼年代的，有什麼裝飾風格，從而大大提高拼合的準確性和效率。”專家提到，圖神經網絡（GNN）在建模複雜關係方面具有天然優勢，因此可以將每一片陶片視為圖中的一個“節點”，而它們之間潛在的連接關係就是“邊”。GNN能夠學習並推斷這些“節點”之間的潛在連接關係，幫助我們識別出哪些陶片最有可能屬於同一個器物。

陶片成功拼合，接下來的關鍵就是還原它們的原始器型。生成式AI技術，特別是擴散模型，能夠根據已拼合的碎片，甚至是基於有限的數據，生成完整的器物3D模型。而接下來，“從拼合的陶片中，我們可以讀取到異常豐富的歷史信息。”荊志淳説，陶片並非簡單的“碎塊”，它們是古代社會活動和文化交流的“沉默證人”。我們可以從中解鎖年代序列、社會組織與生活圖景、聚落功能與社會結構等信息。

警惕“黑箱”操作

《環球時報》記者關注到，目前AI已在考古領域大展拳腳。據報道，學術期刊《自然》近日發表的一篇考古學論文稱，谷歌旗下人工智能企業DeepMind與學術合作者開發了一款名為“埃涅阿斯”(Aeneas)的AI工具，能預測羅馬時期拉丁銘文的缺失部分，幫助考古和歷史學家確定文本語境。去年初，外國高校學生團隊用AI破解了2000年前羅馬帝國著名卷軸文物中的部分內容。

“AI以其強大的數據處理、模式識別以及生成能力，正在深刻地重塑我們的考古研究範式和實踐路徑。它不再僅僅是輔助工具，還成為我們探索物質文化和解讀古代社會機制的‘新引擎’。”據荊志淳介紹，現階段AI技術對考古工作的影響和助力是多方面的。除了像拼陶片那樣，對海量數據進行精準分類與識別外，AI還能夠識別出隱藏在茂密植被下的古代聚落，而這在過去是難以想象的。“遙感考古是近年來的熱點，而AI的加入使其如虎添翼。”此外，AI還能整合不同來源的地理信息系統（GIS）數據，進行多尺度分析，例如在秘魯納斯卡線條的識別中，AI加速調查使得已知具象地貌的數量幾乎翻倍，為研究提供了新視角。

值得關注的是，AI的應用不僅侷限於物質文化。荊志淳提到，深度學習模型通過分析複雜的考古數據集，能夠揭示古代技術、社會制度和組織中隱藏的深層模式。通過整合考古數據和生態數據，它還能幫助我們重建過去的社會—生態系統，從而增強我們對人—環境互動複雜性的理解。“AI技術帶來了強大的分析工具，更開創了全新的思維範式。它正在將考古學家從繁瑣、重複性的勞動中解放出來，使我們能夠將更多精力投入到高層次的理論構建、文化闡釋和深層模式挖掘中，從而實現對人類社會理解的重塑。這場深度學習革命，無疑是考古學發展歷程中又一次具有里程碑意義的科學變革。”

荊志淳告訴《環球時報》記者，在他當前開展的研究中，AI已經是離不開的“超級分析師”。他介紹説，玉器在中國歷史文化中佔據着極其重要的地位，但識別玉料的來源和種類一直是個難題。“我們採集大量古代玉器的光譜數據，尤其是良渚文化和商代的玉器材料，並利用深度學習模型進行訓練和分析。這項技術能夠幫助我們精準識別不同玉料的礦物成分特徵，從而判斷玉料的具體產地。這對於我們理解古代玉器貿易網絡、資源獲取方式以及文化交流路徑，提供了前所未有的微觀證據。”

另一方面，荊志淳利用計算機視覺技術分析陶器和陶範（鑄造青銅器的模具）的顯微結構。“這項工作對我觸動很大，AI在這裏就像擁有了‘顯微慧眼’，它能夠系統性地提取和量化這些肉眼觀察難以把握的微觀信息，讓我們得以從更精細的層面，洞察古代手工業的演變過程和技術創新。”

不過，隨着AI在考古學中應用的深入，對其“黑箱”操作的擔憂也日益增加。國際上越來越強調開發可解釋的AI模型，讓考古學家能理解AI作出判斷的依據，從而更好地評估結果的可靠性。同時，數據倫理、知識產權等問題也成為國際AI考古領域關注的重點。“我們必須認識到，AI模型的輸出結果需要考古學傢俱備批判性思維和理論素養去評估和解讀。AI是強大的工具，但最終的解釋權和理論構建，仍在於考古學家。”荊志淳強調。

“數據富礦”為中國AI考古提供肥沃土壤

“談到AI考古，一個繞不開的話題就是中國的地位和貢獻。”荊志淳曾在希臘從事田野考古，在美國明尼蘇達參加多項考古調查和發掘。他告訴《環球時報》記者，中國的AI考古水平正處於世界前列，並且擁有獨特、世界其他國家無法比擬的巨大優勢。

荊志淳説，首先，中國擁有全球獨一無二的“數據富礦”。“這一點至關重要，因為深度學習的‘餵養’需要海量、高質量的數據。這些文物藴含着豐富的圖像、三維結構和微觀特徵信息，是訓練AI模型識別、分類和復原的寶貴數據源。”與此同時，中國擁有悠久的考古學發展歷史，積累了大量的考古發掘報告、研究論文、歷史文獻等文本數據。這些數據對於AI進行自然語言處理、知識圖譜構建和歷史信息挖掘具有無可替代的價值。這位學者舉例説，對甲骨文的AI綴合和解讀，就是中國特色數據優勢的體現。“這些‘數據富礦’為中國AI考古提供了肥沃的土壤，使得我們能夠訓練出更強大、更精準的AI模型，解決大規模、複雜性的考古問題。在陶器、青銅器等大宗遺物的智能分類、拼合和三維重建以及古文字的AI解讀方面，我們有能力走在國際前沿。” 

AI的加入是否會改變這一專業的面貌和發展走向？荊志淳表示，AI將使考古學邁入一個全新的“智能時代”。未來，AI輔助的無人機、機器人可能在田野調查、數據採集方面發揮更大作用；AI將成為文物分析、年代測定、成分識別的“標配”；AI將幫助我們從多維度數據中構建更完整的古代社會圖景，甚至模擬歷史進程，進行“如果……會怎樣”的推演；AI在文物監測、預警、修復和數字化展示等方面也將發揮不可替代的作用。