中国社会科学报综合报道  考古藏品中大量破碎、尚未匹配的石器、陶片和骨骼，长期让考古学家力不从心。如今，美国纽约大学坦登工程学院副教授、纽约大学机器人与具身智能研究中心创始联席主任冯晨，与该中心研究员张婧共同领导的工程学与考古学交叉团队，正在开发开源人工智能工具，试图自动拼合考古藏品中的碎片并补全缺失部分，使藏品中大量长期未匹配的破碎石器、陶片和骨骼重新成为理解古代生活的证据。

　　拼合（Refitting）是考古研究的基础工作，但极其耗时。石器、陶器、动物骨骼和人类遗骸出土时常常已经破碎，把碎片重新拼对的过程被称为“拼合”。由于工作量巨大，多数藏品从未被系统拼合。已有实践表明，陶器的拼合成功率约为1%，骨骼为4%—26%。大量碎片因此长期停留在“未匹配”状态，其信息价值难以释放。

　　拼合的重要性在于碎片一旦成功配对，往往能提供大量关键信息。如果一处遗址发现的石片能拼回另一处的石核，考古学家就能了解古人在空间中的移动方式、工具的制作步骤，或判断遗址地层是否受到后期扰动。动物骨骼的拼合可以揭示屠宰方式和肉类分配，人类化石的拼合则可能呈现关键解剖特征。

　　冯晨表示，他们的研究是让机器理解真实世界中的三维形状。真实世界往往杂乱、不完整，而破碎的考古材料是其中最难处理的一类问题：碎片磨损，许多已经缺失，也没有“包装盒上的参考图”可以对照。“破碎的遗产：将破碎三维材料转化为考古解释”（Fragmented Legacy: Turning Broken 3D Materials into Archaeological Interpretations）项目的研究团队将构建能够在不确定性中进行推理的人工智能模型，再由考古学家判断答案是否合理。

　　研究团队将建立至少10万件真实的和数字模拟的破碎物件集合，把三维模型与照片、描述和编目数据配对，并让其模拟石料、陶土和骨骼的实际断裂方式。随后，团队将开发人工智能模型，判断每块碎片应归入何处，并生成完整器物的合理复原方案。模型会综合形状、图像和文本信息进行推理，借助考古知识排除不合理的复原方案。考古学家将全程参与和比较不同复原方案，系统判断哪些复原方案更可靠。

　　美国纽约大学人类学副教授拉杜·约维塔（Radu Iovita）表示，拼合本身很有意义，但考古学家很少有时间认真去做。博物馆里一次往往只能打开一个抽屉，不可能把整批藏品同时铺开。据他所知，通过跨遗址拼合文物来直接揭示遗址之间联系的研究实践，此前仅有两次。约维塔希望借助人工智能大规模开展这项工作，并称这将革新考古研究方式。

　　张婧希望人工智能工具可以帮助匹配碎片并提出可能的复原方案，让考古学家有更多时间解释证据、提出新问题。她表示，项目产生的所有数据集、模型权重和基准测试都将以开源许可协议的方式发布，供大学研究者和文化资源管理公司直接使用。这类公司在美国及海外承担大量建设项目开工前所需的考古工作。研究团队还预计，相关方法可推广到其他科学领域以及实际的修复与复原工作。

　　（刘雨微/编译）