¿El Arqueólogo del Mañana Será una Maquina?

Robot con Inteligencia Artificial en el 2077

Hoy en día cientos de trabajos técnicos y profesionales están experimentando un cambio que no se veía desde la revolución industrial. Hablamos en escancia de la automatización de procesos mediante la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Si bien, esta automatización resulta muy útil, a la larga podría significar el remplazo de millones de personas por maquinas. Y aunque esto parezca un futuro muy lejano en realidad no estamos tan lejos como podríamos pensar incluso en campos como la arqueología.

La arqueología y la Inteligencia Artificial

Antes de adentrarnos en este tema debemos definir que es la Inteligencia Artificial (IA), según IBM Cloud Learning, el término se refiere a cualquier inteligencia similar a la humana exhibida por una computadora, robot u otra máquina. Imitar la capacidad intelectual humana implica aprender de ejemplos y experiencias, reconocer objetos, comprender y responder al lenguaje, tomar decisiones, y resolver problemas.

Dado que las IAs pueden llegar a realizar una gran cantidad de tareas de forma rápida y optimizada, no extraña como estas están poco a poco supliendo los puestos de trabajadores e incluso profesionistas. ¿Pasara lo mismo con los arqueologos?.

Si bien el desarrollo de metodologías que involucren IAs y Machine Learning en la arqueología empezaron a finales de la década de los 90s, es apenas en los últimos años que podemos ver proyectos e implementaciones mas consolidados. A continuación mencionaremos los mas destacados:

Predicción de Sitios

Mapa de la meseta donde se ubica el sitio arqueológico El Tintal, con el plano del asentamiento, generado con tecnología Lidar. Tomada por: Carlos R. Chiriboga/PAET

La teledetección de estructuras sobre y dentro del terreno son unas de las joyas que las IAs ha aportado a la arqueología. Uno de los trabajos mas destacados en cuestión de popularidad en medios fue la presentada en la National Geographic con el titular “Los Escáneres Láser Revelan una “Megalópolis” Maya Debajo de la Selva Guatemalteca” en 2018. En esta nota, se destaco como los arqueólogos pudieron mapear una gran cantidad de terreno con el uso del Laser Imaging Detection and Ranging (LIDAR) permitiendo penetrar en la densa selva guatemalteca.

Algunos investigadores como Dylan Davis han desarrollado un algoritmo, el cual permite la detección de estructuras a partir de los datos obtenidos del LIDAR. Los resultados del análisis según el mismo David: “Ahorró el equivalente a años de trabajo manual que se habría requerido para analizar toda la imagen LiDAR a mano¨.

Clasificación de Artefactos

Reconocimiento de cerámica mediante inteligencia artificial
La extracción automatizada de los perfiles exterior (verde) e interior (rojo) de una imagen de fragmento del mundo real. Tomada por: Gualandi, Maria & Gattiglia, Gabriele & Anichini, Francesca (2021).

La clasificación de materiales es el pan de cada día para el arqueólogo y de igual forma es una de las tareas mas largas y tediosas en la investigación. Por cada excavación podemos recuperar cientos y hasta miles de objetos que deben registrarse y clasificarse. Este proceso requiere de una larga formación y práctica para poder realizarse de forma eficaz.

Sin embargo, al igual que el apartado anterior, el desarrollo de algoritmos basados en Machine Learning ha permitido acelerar este proceso. Un ejemplo de esto es trabajo realizado por Laurens van der Maaten con la clasificación de monedas moderna europeas previas al la introducción del euro. Otro ejemplo de mayor relevancia es el proyecto ArchAIDE el cual busca digitalizar el registro y clasificación de la cerámica por medio de una aplicación móvil en la cual, los arqueólogos podrán acceder de forma fácil a una interfaz que podrá ser capaz de reconocer e identificar fragmentos cerámicos según su decoración y composición. Esto representara una gran ayuda para optimizar el labor de investigación asi como el acceso publico y gratuito a diferentes colecciones cerámicas.

Reconstruir escritura antigua

Inscripción dañada: un decreto de la Asamblea ateniense relativo a la gestión de la Acrópolis (que data del 485/4 a. C.). Tonada por: Wikimedia.

Investigadores han empezado a utilizar diferentes tipos de IAs para reconstruir y traducir textos antiguos griegos en tablas de piedras incompletas. La unidad de desarrollo en Inteligencia Artificial de Google llamada DeepMind desarrollo un algoritmo llamado PYTHIA el cual permite traducir y completar los textos incompletos.

El equipo de DeepMind puso aprueba a PYTHIA comparando los resultados de este contra los resultados de un grupo de estudiantes de doctorado en Historia Humana Antigua en Oxford. A cada parte se le proporciono un conjunto de textos con partes eliminadas artificialmente y se les pidió que llenaran los espacios vacíos. Los estudiantes completaron el texto con una escasa precisión del 43%. Por el contrario, PYTHIA llenó correctamente los huecos el 70% de las veces.

¿Las Maquinas Serán Arqueólogos?

La respuesta corta es un definitivo no. A pesar de las implementaciones mostradas aqui y las que vendrán en los próximos años las maquinas y algoritmos siguen siendo herramientas para los investigadores. No debemos olvidar que uno de los objetivos del arqueólogo es comprender las sociedades del pasado a través de la materialidad y los datos que esta arroja. Ha fecha de hoy no hay alguna IA o maquina que pueda suplementar la labor arqueológica, sin embargó, ¿Qué nos asegura que esto no pase en el próximo siglo?.

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