考古学经历过数据缺失和碎片化的困扰。但随着精细发掘技术的成熟、数字记录手段的普及，以及一系列科学检测与分析技术的引入，这一困境逐渐消弭，不过也带来了新的挑战：数据洪流的涌现。正是在这一背景下，人工智能逐步成为研究者处理海量数据不可或缺的工具。人工智能的到来，远不止于技术工具的革新，它更是一场深刻的研究范式转变。它正通过重塑考古学的基本方法论、核心问题和理论框架，推动学科从以历史描述和经验归纳为核心的“常规科学”阶段，向数据驱动的量化分析主导的“新范式”演进。

　　考古学诞生以来，每一次新科技的引入——无论是碳十四测年法、遥感技术的应用，还是古DNA分析技术的问世——都为其带来了新的研究工具和视角，并推动考古学持续向以科学分析为核心的学科类型转型。

　　工具驱动的考古学革新 

　　超越人类局限的数据处理和模式识别。类型学是考古学的基本方法之一，它依据器物的特征进行分类和文化辨识，可被视为一种模式识别。其本质是高度依赖人的经验的线性分类。当今考古学研究涉及包括遗址发掘记录、地理测绘数据、图像影像、文物描述、实验室检测数据等大量多源异构数据，类型学难以兼顾多种类多维度的数据，并从中找到隐藏的模式和深层关联。人工智能，尤其是以深度神经网络为基础的深度学习技术，凭借其强大的高维特征提取与非线性关联能力，突破人类处理复杂数据的局限，为研究者提供新线索和思路。

　　跨学科整合与动态建模。人工智能在重建古代文化网络的结构和动态方面潜力巨大。图神经网络（GNN）、社会网络分析（SNA）以及动态网络时序分析等技术，被应用于丝绸之路这类大范围时空贸易网络的分析，并成功揭示出商品、技术、思想、基因流动及文化传播的复杂路径和模式。此外，基于跨学科的多维度建模方法能够模拟古代社会的人口迁徙、资源利用、社会冲突等动态过程，为理解文化变迁的驱动机制提供了可量化的分析框架。

　　这种将预测模型与动态建模相结合的方式，帮助研究者突破了静态视角，得以更深刻地理解西地中海地区古代社会的演变过程和驱动机制，使研究从“现象描述”转向“机制解释”。这类研究不仅验证了加里森的工具驱动理论，更体现了库恩科学革命的特征——工具革新引发解释框架的重构。

　　多尺度整合分析。考古学研究有许多微观分析领域，如对蛋白质脂质等有机物残留、人类遗骸同位素、微量元素、金属成分、植物遗存、动物遗存、土壤微形态、玉石器微痕、陶器显微结构等进行的分析。人工智能通过特征提取、分类算法以及应用于图像数据的语义分割等技术，能够更敏锐和高效地进行分析，从而获取关于古代人类在饮食、健康、手工艺技术、生业状况等方面的精细信息。

　　思想驱动的考古学革新 

　　人工智能的引入也在深刻影响着考古理论，它前所未有的分析能力，揭示出传统方法难以发现的复杂模式和关联，这促使我们重新审视既有理论框架，重新思考文化现象的解释、知识生成机制及考古学家主体性等核心问题，从而推动理论创新，实现学科范式转型。

　　从离散分类到网络化关联。传统类型学将文化现象离散化为有限类型，简化了文化特征的传承与变异过程。基于Transformer架构的深度学习模型通过自注意力机制，能够处理和理解考古学文化的交错序列和多维度关系。

　　当模型应用于器物组合分析时，结合可解释人工智能技术（如特征归因），能够揭示传统方法难以发现的隐性文化关联。模型所揭示的高维特征空间中的模式（通过热力图或新的空间模式可视化），甚至可能挑战传统聚落理论，提示我们重新审视“文化传播”的内涵——从简单的地理扩散转向更复杂的模式跃迁。这加速了考古学分析的范式转变：从基于相似性的线性归类，迈向基于关联性的复杂文化网络分析。

　　知识生成机制的重构与验证。分析逻辑的转变正推动考古知识的生成从侧重确定性解释转向概率性关联。考古学理论框架也将随之发展，从线性因果推理转变为与计算机模式识别结合的混合推理框架。这促使我们发展出多层次的知识认证机制，包括技术可复现性、文化逻辑自洽性以及物质证据支撑度。

　　这种新型知识生成机制要求我们重新审视既有的认识基础：是否存在一些传统经验和直觉难以解释，但在统计学上却有效的历史模式？我们如何有效地评估和解释这些由人工智能发现的模型？在何种条件下，我们可以将统计显著性视为历史解释的有效证据？这些深层次的审视与反思，正促使考古学经历从“规则遵循”转向“假设生成”的范式变化。因此，知识生成过程也从单一的经验驱动，演变为经验与模型验证相复合的新范式。

　　主体性的重构。在考古学研究中，人工智能模型的可解释性需求驱动研究者必须深入探究“模型算法为何得出这样的结论”。这要求他们将原本模糊的经验或直觉，转化为可验证的明确理论或假设。这一过程正促使考古学从依赖“经验直觉”走向“数据逻辑”。

　　此外，当认知焦点从“物”的单一解释转向“关系”的复杂阐释时，考古学家从传统的发掘者、资料整理者和物质遗存的解释者，转变为数据管理者、模型开发者和理论的架构师，从而以新的方式阐释历史和文明。这种主体性的重构不仅改变了考古实践，更在深层次上重建了关于“什么是有效阐释”的理论认知。

　　人工智能驱动的研究范式突破 

　　人工智能对考古学的影响，是库恩范式理论与复杂性科学的有机结合——工具革新与理论突破由此形成动态循环。

　　工具—理论的知识生产循环。人工智能的引入打破了工具理性与理论理性的传统分野，塑造出一种动态的知识生产体系：工具具身化→理论物质化→认知迭代→工具具身化。

　　工具具身化：研究者的理论假设通过特征工程、损失函数设计等技术手段，被编码进算法架构，使人工智能系统成为学科思维的数字化延伸。例如，在类型学模型中嵌入文化传播的阈值约束，或在聚落分析模型中预设环境适应性的梯度参数。

　　理论物质化：抽象理论由此获得可计算、可验证的形态。在此过程中发现的数据关联模式（如特定器物组合的时空共存模式），将直接驱动理论更新迭代，催生出新的概念框架。

　　认知迭代：对新理论的验证和解释作为反馈，持续优化模型算法参数；同时，模型输出的“异常模式”不断促使研究者完善理论边界。这形成了一个自我强化的认知演进系统。

　　循环之上的涌现。人工智能驱动的考古学变革，呈现出库恩范式理论与复杂性科学相结合的演进路径：研究思维正从传统的线性因果链转向对文化要素多层级互动的网络化关联分析。考古学研究因此突破了物质遗存实体的局限，致力于在历史时空中构建更全面的解释框架。这种转变促进了超学科（Transdisciplinary）认知网络的形成，实现了考古学与遗传学、环境科学、地理信息科学、计算机科学等多学科的深度融合。

　　在人机协作的考古学研究探索中，考古学家负责价值导向的问题建构与文化逻辑阐释，计算机则高效执行复杂模式探索和关联分析。例如，当深度学习模型在良渚遗址识别出复杂的水利系统时，这些发现已不再是纯粹的数据规律，也超越了传统意义上的理论推断，而是人机协作认知生态系统中所涌现的新型知识。这标志着考古学研究正从“现象表述和归纳”迈向“机制探究和解释”，并重新定义了学科的核心关注点——文明和文化演进的动力机制。

　　值得注意的是，在人工智能愈加频繁和深入参与研究的情境下，需要建立考古学自身的认知公正性评估体系：数据采集要确保训练集的文化多样性与历史代表性；研究方法尽可能采用具备文化敏感性的算法；更重要的是，需结合跨文化验证框架与技术可复现性标准，以确保新范式在追求科学严谨性的同时，兼具人文敏感性。

　　人工智能所引发的考古学变革，远超工具层面的效率提升，它是一场“科学革命”：考古学将由此完成从“技术应用”到“理论内生”的成熟转型。这将全面重构考古学的方法论体系、学科核心问题以及知识有效性标准。未来，考古学将成为一个技术、理论与人类思想深度交汇的前沿研究领域。

　　　（作者系中国社会科学院考古研究所助理研究员）