Цифровая археология сегодня: достижения и проблемы

Коробов Дмитрий Сергеевич ORCID: 0000-0002-9571-0405 доктор исторических наук заведующий отделом теории и методики Института археологии РАН, профессор РАН 117292, Россия, г. Москва, ул. Дм. Ульянова, 19 Korobov Dmitry Sergeevich Doctor of History Doctor of Historical Sciences, Head of the Department of Theory and Methodology of the Institute of Archaeology RAS, Professor of RAS 117292, Russia, Moscow, Ulyanova str., 19 dkorobov@mail.ru

Введение

Постепенное проникновение цифровых технологий в археологическую науку происходит уже не одно десятилетие. Определенным рубежом на этом долгом пути можно считать появление специализированной конференции «Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology (CAA)», которая впервые собралась в Бирмингемском университете в Великобритании в 1973 г ^[1]. С этого момента, 50 лет тому назад, использование компьютерных технологий в археологических исследованиях оформилось в качестве особого направления. Появились специализированные журналы, например, “Archeologia e Calcolatori”, выходящий в Италии уже более тридцати лет ^[2], который сопровождается приложениями на разных европейских языках ^[3], или возникший недавно “Journal of Computer Applications in Archaeology (JCAA)” ^[4].

На протяжении своего более чем полувекового развития, рассматриваемое направление прошло несколько этапов. Так, один из пионеров применения компьютеров в археологии, французский исследователь Ф. Джинджиан выделяет следующие ступени на этом пути:

– естественнонаучные методы в археологии (1955-1975): семиотика, палеоландшафты, археометрия;

– многомерный анализ данных (1975-1995 гг.): развитие количественных методов в археологии;

– географо-информационные системы (1995-2010 гг.): от изучения памятника археологии к изучению археологических ландшафтов;

– мультиагентные системы (с 1995 г.): взгляд на древние общества как на комплексную систему;

– 3D-археология (с 2010 г.): реализация мечты о всеобъемлющей полевой археологии ^{[5, с. 13]}.

В настоящем небольшом обзоре невозможно охватить все указанные направления и осветить в полной мере историю их развития. Я вижу свою задачу в том, чтобы обозначить самые основные тенденции, которые наблюдаются в современной цифровой археологии, и заострить внимание на существующих в ней проблемах и сложностях. Используемый термин «цифровая археология» (Digital Archaeology) трактуется мною расширительно, как синоним «компьютерной археологии» (Computational Archaeology), в то время как существует и более узкое применение данного термина как использования исключительно трехмерного моделирования в археологических исследованиях. В последнем случае он смыкается с набравшим в настоящее время большую популярность термином «виртуальная археология» (Virtual Archaeology), под шапкой которого как правило скрывается создание трехмерных образов археологических ландшафтов, объектов и находок (см., например, ^[6]).

Таким образом, в настоящем обзоре я затрону современное состояние использования географо-информационных систем, цифровых архивов и баз данных, трехмерного моделирования методами фотограмметрии и лазерного сканирования, а также первые шаги в области применения искусственного интеллекта в археологии.

Географо-информационные системы

История применения географо-информационных систем (ГИС) в археологических исследованиях начинается с середины 1980-х гг., когда после появления персональных компьютеров и специализированного программного обеспечения (речь идет, прежде всего, о программе ArcINFO) были опубликованы первые примеры использования ГИС для решения археологических задач ^{[7, с. 16]}. С тех пор библиография публикаций по данной теме резко разрослась, и уже в середине 1990-х гг. насчитывала более трехсот наименований ^{[8, с. 5]}. Появились учебные пособия по применению ГИС в археологии ^{[9, 10]}, в том числе и на русском языке ^{[7, 11]}.

Уже в начале 1990-х гг. оформилось три основных направления использования ГИС археологами:

1) охрана археологического наследия и предиктивное моделирование;

2) применение ГИС для исторических реконструкций;

3) использование ГИС в ландшафтной археологии ^[12].

Можно выделить и другие более узкие течения в геоинформационном обеспечении археологических исследований, но мне представляется, что и сегодня эти три перечисленных направления вполне отражают основные тенденции в применении ГИС археологами. Представляется интересным проследить, какое из направлений является ведущим на современном этапе. В недавно опубликованной статье Фернандо Менендез-Марш с соавторами проанализировал свыше 570 публикаций открытого доступа, вышедших в 1990-2022 гг., посвященных применению ГИС в археологических исследованиях и включенных в базу научного цитирования SCOPUS ^[13]. Авторами было отмечено, что большинство публикаций, сделанных между 1990 и 2010 гг., касались вопросов управления культурным наследием (CRM – Cultural Resource Management), тогда как в последние 12 лет возросло количество публикаций, посвященных применению пространственного анализа археологических данных ^{[13, p. 45, 46]}. По-прежнему, основное количество публикаций посвящено картографированию и управлению пространственной информации. Однако, очевиден растущий интерес к разнообразным процедурам пространственного анализа, среди которых на первый план выходят предиктивное моделирование, анализ видимости и плотности, трехмерные ГИС ^{[13, p. 46, fig. 6]}.

Отталкиваясь от обобщений, сделанных в цитируемой статье, доля ГИС, публикуемых в Интернете (WEB-GIS), не превышает 2% среди опубликованных работ 1990-2022 гг. ^{[13, fig. 6]}. Между тем, следует назвать это направление в качестве наиболее заметного тренда последних лет. Число открытых для пользователей порталов с археологической информацией, картографируемой в ГИС, в последние годы существенно возросло. В качестве удачного примера зарубежных работ подобного рода можно привести веб-карту городищ Великобритании и Ирландии, включающую данные о 4147 памятников ^{[14, 15]}. Подобные работы имеются и в нашей стране. Стоит упомянуть о портале «Страна городов», объединяющем информацию о городищах Волжской Булгарии, который был создан в Казанском Федеральном университете ^{[16, 17]}. Интересным примером стал геопортал о памятниках археологии Туро-Пышминского междуречья ^[18]. Наконец, в Институте археологии РАН был недавно запущен проект портала археологической карты Российской Федерации, который сделан на основе постоянно пополняющейся информации в ГИС «Археологические памятники России» (АПР) ^[19]. В последнем случае, данные о месторасположении памятников археологии искажены в целях сохранения археологического наследия – находящаяся в открытом доступе карта не должна послужить орудием в разграблении древних поселений и могильников современными мародерами. Однако созданный веб-ресурс дает прекрасное представление о богатстве археологического наследия нашей страны – в настоящий момент в него включено без малого 53 тыс. археологических объектов всех типов, эпох и культур. Работа над наполнением базы данных продолжается, и в перспективе мы сможем получить в обозримом будущем ГИС национального масштаба, включающую всю информацию об археологических древностях России ^{[20, 21]}.

Другой пример отечественной ГИС, предназначенной для весьма полного описания археологических памятников и их последующего автоматического картографирования, создан Ст. А. Васильевым в ИИМК РАН в начале 2000-х гг. Археологическая информационная система (АИС) «Археограф» первоначально создавалась в качестве базы данных с развернутой системой описания и имеющей динамическую связь с ГИС MapInfo, в которой памятники картографировались в виде точечных объектов ^[22]. С 2017 г. ведется работа над обновленной версией программы, которая разработана в виде серверной ГИС на базе QGIS и включает более 25 связанных таблиц описания участков обследования, полевых работ, Открытых листов, шурфов, раскопов, памятников и отчетной документации, насчитывающих более 250 описательных полей ^[23]. В настоящий момент данная АГИС активно используется в охранной археологии, в основном на территории С.-Петербурга и Ленинградской области.

Цифровые архивы и базы данных

Создание крупных баз данных, объединяющих десятки тысяч записей и открытых для пользователей – еще один современный тренд цифровой археологии. Разработка систем описания археологического материала и правил его формализации для последующего анализа с помощью компьютерных систем – это основа зарождения компьютерной археологии. Корни ее уводят еще в докомпьютерную эпоху, когда в рамках «Новой» (или процессуальной) археологии возникло особое аналитическое направление, целью которого стала разработка четких аналитических процедур, позволяющих структурировать археологический материал по системе признаков, а дальнейший математический анализ должен был позволить выделить наиболее значимые из них и на их основе провести выделение археологических культур, которые, в свою очередь, стали бы основой для дальнейших исторических интерпретаций. Именно так должна была работать знаменитая «аналитическая машина», о которой грезил Дэвид Кларк, считающийся лидером данного направления процессуальной археологии на рубеже 1960-х – 1970-х гг. ^{[24, с. 219-242]}.

Впоследствии после появления персональных компьютеров разработка баз данных с системами описания самого разного археологического материала стала рутинной процедурой ^{[25, 26]}, которая уже не требует серьезного теоретического обоснования. Появление новых компьютерных языков и форматов позволяют объединять разнородную информацию, накопленную в предыдущие годы, в один общий массив. Результатом этого процесса стал взрывной рост открытых баз данных археологического, антропологического, археогенетического, археометрического и археоботанического материала, которые позволяют получить любому пользователю доступ к накопленным огромным массивам информации. Таким образом, происходит внедрение BigData в повседневную археологическую практику ^[27], хотя данных в открытом доступе по-прежнему немного.

Прекрасным примером для создания в будущем открытых баз данных с археологической информацией могут послужить существующие в открытом доступе палеогенетические архивы, например, широкогеномные данные более 10 тыс. древних и 10 тыс. современных индивидов, проанализированные по 1,2 млн. однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), которыми активно пользуются все современные палеогенетики (The Allen Ancient DNA Resource (AADR) - ^[28]). Намечается схожая тенденция в исследованиях биоархеологов – обзор существующих отечественных банков данных палеоантропологической информации и их некоторых зарубежных аналогов сделан недавно М.В. Добровольской ^[29]. Имеются примеры открытых баз данных для использования результатов изотопного анализа состава цветных металлов, размещенные на сайте FLAME (Flow of Ancient Metal across Eurasia) Оксфордского университета (https://flame.arch.ox.ac.uk/). Близкий проект был разработан там же по обобщению археоботанической информации о земледельческих культурах средневековой Англии англо-саксонского периода (FeedSax - Feeding Anglo-Saxon England) с доступным для ознакомления цифровым архивом фотографических изображений макроботанических остатков (https://portal.sds.ox.ac.uk/feedsax).

Пожалуй, в качестве одного из немногих примеров подобных крупных банков данных с археологическими материалами, который был некоторое время назад доступен для пользователей, может послужить база данных “Montelius”, в которую на 2015 г. было включено более 960 тыс. отсканированных изображений археологических предметов из Центральной Европы, в основном I тыс. н.э. ^[30]. Разработчик этого программного продукта, Петер Штадлер (Венский Музей естественной истории), снабдил базу данных пакетом программ для автоматической сериации, корреспондентного анализа и картографирования находок и провел статистическую обработку данных по древностям аварского периода ^[31]. Впоследствии данную программу использовали для изучения памятников культуры линейной керамики ^[32]. Существует сайт данного программного продукта, который, к сожалению, не поддерживается с 2017 г. (https://www.winserion.org/index.html).

С другой стороны, имеются многочисленные примеры публикаций в открытом доступе цифровых архивов отдельных археологических экспедиций и проектов. В этом ряду одним из наиболее ярких выглядит цифровой архив Американской школы классической археологии в Афинах, на сайте которой публикуются все оцифрованные археологические материалы раскопок афинской агоры с 1931 г., включая полевые дневники, чертежи, фотографии находок (всего более 370 тыс. оцифрованных изображений), которые объединены в единую систему с помощью гиперссылок (https://agora.ascsa.net/research). Аналогичный архив подготовлен для материалов исследований в Коринфе; он включает в совокупности более 260 тыс. цифровых изображений (https://corinth.ascsa.net/research).

Попытка создания единой системы описания археологических памятников в процессе полевых работ на современном уровне также требует привлечения разнообразных цифровых технологий. Обычно разработками подобных систем занимаются крупные археологические экспедиции, в рамках которых требуется привлечение большого количества руководителей раскопов или участков одного крупного раскопа, либо начальников отдельных отрядов. Создаются специальные программные продукты, которые устанавливаются на мобильные телефоны или планшеты и включают в себя базу данных с разработанными бланками описания памятника, его участка, культурного слоя, особенностей стратиграфии, типовых объектов и археологического материала. Подобные системы снабжаются графическими редакторами и дают возможность сделать фотографии или небольшие цифровые чертежи, которые включаются в электронный полевой дневник в виде изображений. Археологические находки могут получать автоматический уникальный номер с помощью созданного QR-кода и таким образом сразу включаться в базу данных в виде полевой описи. Опыт подобных разработок обобщен в недавно вышедшем сборнике статей, имеющим открытый доступ ^[33].

Трехмерное моделирование методом фотограмметрии

Авторами статей упомянутого выше сборника подчеркивается, что революционным прорывом в области цифровой фиксации процесса археологических раскопок стало применение фотограмметрического метода создания трехмерных компьютерных моделей ^[34]. Данные модели могут использоваться на разных пространственных уровнях – начиная от обширных участков ландшафта и заканчивая отдельными находками. Для разного масштаба моделирования используются разные технологии цифровой фиксации, с помощью беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) ^[35] или ручной фотографической съемки с использованием штатива и без него ^[36]. В последние несколько лет наблюдается огромный интерес к данным технологическим приемам, которые начинают постепенно заменять традиционные процедуры археологической фиксации с помощью чертежей и рисунков. Интенсификация данного процесса особенно заметна при фиксации сложных архитектурных сооружений, например, курганов с каменными конструкциями, или при широкомасштабных охранных археологических раскопках, когда требуется высокая скорость проведения полевого исследования для выполнения контракта со строительными организациями ^[36]. Имеются примеры внедрения процедуры цифровой фиксации методом фотограмметрии и в экспедициях, работающих с сугубо научными целями ^[37-39].

Данный способ осуществления цифрового моделирования археологических памятников и объектов завоевал широкую популярность, прежде всего, в силу своей доступности с точки зрения финансов и относительной простоты программного обеспечения. Однако наиболее качественные результаты достигаются специализированными коллективами, где подобной съемкой и последующей обработкой занимаются профессионалы. В качестве примеров работ отечественных специалистов в этой области следует назвать богатый опыт, накопленный лабораторией RSSDA под руководством Ю.М. Свойского, с которым можно ознакомиться на сайте данной организации (http://www.rssda.su).

Лазерное сканирование

Применение фотограмметрии для моделирования археологических объектов и находок постепенно стало составлять конкуренцию другому способу трехмерного моделирования в археологии – лазерному сканированию, которое набирало популярность с начала 2000-х гг. Создание высокоточных трехмерных моделей предметов искусства и архитектурных объектов, таких как, например, пирамиды в Гизе или римского Колизея, дали толчок к внедрению данной технологии в полевые археологические исследования ^{[40, 41]}. Появились прекрасные примеры использования технологии лазерного сканирования при раскопках археологических памятников ^[42], в большей степени данные технологии применяются для создания моделей археологических предметов ^[43]. Особенно популярной данное направление цифровой археологии стало в изучении каменного инвентаря со стоянок и местонахождений палеолитической эпохи, поскольку использование фотограмметрической технологии при фотографической съемке предметов из камня имеет свои ограничения (прежде всего, из-за засвечивания и бликования кремневых или обсидиановых орудий при использовании фотовспышки). Передовой зарубежный опыт в данном направлении ^[44] успешно внедряется и применяется отечественными археологами, например, в лаборатории «Цифра» ИАЭТ СО РАН ^[45] (https://archaeology.nsc.ru/proekty/cifra/).

Несмотря на более высокую точность компьютерных моделей, создаваемых с помощью лазерного сканирования, по сравнению с фотограмметрическим методом, первая технология в настоящий момент сильно уступает второй по широте применения. Основные причины данного явления – достаточно высокая стоимость оборудования для лазерного сканирования и сложность в освоении программного обеспечения для его последующей компьютерной обработки. Проведенные специальные сравнительные исследования двух технологий на одних и тех же археологических объектах показали безусловное преимущество фотограмметрии по сравнению с лазерным сканированием по времени, относительной простоте и доступности исполнения ^[46]. Тем не менее, лазерное сканирование продолжает успешно развиваться, в том числе в археологической области применения, особенно когда речь идет о технологии LiDAR, которая также по-своему стала революционным прорывом в деле поиска и фиксации археологических объектов, скрытых под лесными массивами. Появление данной технологии в начале 2000-х гг. и первые шаги по ее применению археологами ^[47-49] в последние годы сменилось достаточно широко распространенной практикой за счет появления лидарных устройств на БПЛА ^[50]. Стоит отметить, что, например, на недавно прошедшей в Москве Шестой международной конференции «Археология и геоинформатика» было сделано шесть докладов о применении технологии LiDAR для поиска археологических памятников и фиксации с воздуха археологических объектов ^[51]. Заинтересованный читатель может ознакомиться с ними в формате видеопрезентаций на сайте Института археологии РАН ^[52]. Особо следует отметить новые возможности, которые дают мобильные телефоны и планшеты Apple, снабженные лидарными сканирующими устройствами, что позволяет широко применять данную технологию в ручном режиме ^[53].

Искусственный интеллект

Наконец, следует сказать несколько слов о наиболее динамично развивающейся области, связанной с искусственным интеллектом. Анализ больших массивов данных с помощью глубокого машинного обучения искусственных нейросетей становится насущной необходимостью в самых разных областях. Имеются первые примеры подобных работ и в археологии. Так, коллективом испанских археологов недавно были разработаны алгоритмы машинного обучения для автоматического распознавания и картографирования курганов на старых топографических картах ^[54] и космических снимках ^[55]. Этот же коллектив осуществил весьма интересный опыт по машинному обучению распознавания керамических фрагментов на вспаханной поверхности для последующего их картографирования и пространственного анализа, в ходе которого выявляются поселенческие структуры в местах концентрации подъемного материала ^{[56, 57]}.

Другой пример касается моделирования заселения территории Восточных Альп славянскими племенами в раннем средневековье ^[58]. Серия карт по узким хронологическим периодам была построена компьютером автоматически на основе анализа базы данных по археологическим памятникам Центральной Европы с помощью пространственного ГИС-анализа методом «горячих точек» (hot spot). Созданная авторами анимация передает постепенное распространение поселений с определенным набором признаков, связанных с культурными характеристиками славянского населения.

В отечественной науке также появились первые примеры использования искусственного интеллекта в археологических исследованиях. Так, В.М. Костомаровым с соавторами удалось организовать обучение компьютерной программы по распознаванию нераспаханных курганных насыпей на космических снимках ^[59]. А коллективом археологов и программистов из С.-Петербурга проводится работа по глубокому машинному обучению автоматическому распознаванию образов с целью облегчения поиска аналогий археологическим предметам из раскопок ИИМК РАН. Для этой задачи используется АИС «Археограф», о которой шла речь выше ^[60]. Оба этих примера прозвучали недавно в качестве докладов на Шестой международной конференции «Археология и геоинформатика» ^[52].

Заключение

Приведенными выше примерами, разумеется, не ограничивается широкий круг областей археологического знания, в которых активно используются цифровые технологии. Речь идет скорее о некоторых современных тенденциях в компьютерной археологии, которые можно наблюдать в последние годы. Говоря о безусловных достоинствах цифровой археологии, позволяющей накапливать и обрабатывать огромные массивы информации об археологических ландшафтах, памятниках, объектах и находках, создавать детальные и точные трехмерные модели, интенсифицировать рутинные процессы археологической фиксации, нельзя не упомянуть и о некоторых недостатках и опасностях, которые таит данная область. Обычно специалистами в области цифровой археологии в качестве одного из главных слабых мест называется отсутствие единой разработанной методической процедуры в области цифровой фиксации, в результате чего каждый коллектив вырабатывает свой алгоритм действий по применению цифровых технологий. Другой опасный момент, который осознается научной общественностью, связан с огромными массивами информации, которые необходимо хранить на постоянной основе, что требует определенных финансовых и организационных затрат.

Мне представляется, что эти проблемы являются технически преодолимыми и решаемыми. Главная опасность, которую я вижу вслед за некоторыми авторами цитируемого выше сборника ^[33], заключается в том, что, увлекаясь цифровым моделированием, многие исследователи постепенно отходят от основного предмета своего исследования – археологического материала, который служит нам для восстановления исторической картины прошлого. Какими бы ни были по своей внешней привлекательности цифровые модели, они являются лишь инструментом в этом процессе познания. Инструментом, безусловно, нужным и полезным, но неспособными полностью заместить другие методы археологической науки, такие как, например, стратиграфический или типологический. «Аналитическая машина» Дэвида Кларка остается по-прежнему несбыточной мечтой, поскольку ни один компьютер, даже с искусственным самообучающимся интеллектом, пока что не способен полностью заменить аналитические способности археологов. Поэтому представляется небесполезным призыв некоторых наших коллег к так называемой «медленной археологии» (Slow Archaeology) по аналогии с «медленной едой» (Slow Food), которая готовиться индивидуально и без спешки для каждого отдельного потребителя ^[61]. Возможно, в этом и будет заключаться дальнейший процесс развития цифровых методов и их внедрения в будущие археологические исследования.