復旦大學開了門“AI考古”課 AI遇上考古，會擦出哪些火花
復旦大學開了門“AI考古”課 AI遇上考古，會擦出哪些火花
“AI驅動的甲骨文校重和破譯”“利用AI技術識別紙質文物上的霉菌”“基於深度學習的青銅器年代判定”……這些是復旦大學研究生選修課“AI考古”的學生期末作業。
2024年9月，復旦大學啟動首批“AI大課”課程，目前已完成一學期教學。復旦大學分子考古實驗室負責人文少卿聯合計算機系教師錢振興、金城開設了“AI考古”課。這門選修課在16周內安排了48個課時，主要講授AI考古學的發展歷史和研究、AI考古前沿、AI原理、圖像處理、AI考古專業數據庫等內容。
中青報·中青網記者了解到，11名學生選修了這門課，其中6名是來自文物與博物館學系、歷史學系、出土文獻與古文字研究中心的文科學生，5名是來自腦科學、物理學、神經微電子、生命科學等學科的理工科學生，此外還有6名學生旁聽。期末考核方式較為靈活，可以在助教指導下制作一個基於AI的程序demo（demonstration的縮寫，意為“初始模板示例”——記者注）作品，也可以寫一篇文獻綜述。最后，有7名同學選擇完成更有挑戰性的程序demo作品。
文少卿起初學的是生物學專業，目前從事分子考古學，這是一門生物學與考古學交叉的學科。文少卿團隊的實驗室曾主要研究古代遺骸，在鑒定方面積累了一定經驗后，2015年開始投入近代烈士遺骸的鑒定工作。
在實際工作中，文少卿感受到，在發掘、保護、研究文物過程中，需要用到AI技術。“比如一些無人區的遺址，人進去調查很困難，考古學家可以利用數字遙感技術，通過AI自動識別﹔考古遺址出土的大量人骨、動物骨、青銅器、陶片等，人工整理、鑒別費時費力，這個過程其實AI可以深度介入。另外，研究人員還可以借助AI做數據挖掘、出報告，利用數智技術進行文物的展示和傳播。”
文少卿希望結合考古實踐豐富課程內容，將AI技術介紹給學生，引導學生自己尋找感興趣的研究課題，結合AI提高考古過程中的研究效率、准確性和客觀性，有助於他們未來的工作。
期末提交作業時，文博系學生張馨予完成了“基於深度學習的青銅器年代判定”程序demo。她先把青銅器分為黃河上游、長江中游、長江下游等5個類別，建立圖片訓練集和測試集，然后搭建大模型框架，讓大模型對訓練集中的青銅鼎圖片進行學習，以達到高精度的辨識歸類效果。在測試中，這個程序demo正確識別了21張青銅鼎圖片中的16張，准確率約為76%。如果通過建立圖片數量更多的數據訓練集，並對模型框架進行微調，還可以進一步提高識別准確率。
同樣基於圖像識別技術，文博系學生李元瑾制作的程序demo是“利用AI技術識別紙質文物上的霉菌”。她介紹，古籍、字畫等紙質文物容易受到霉菌和虫害侵襲，霉菌一旦感染紙質文物，就會形成難以去除的霉斑，損害紙張的物理性能。傳統文物修復主要依賴修復者的經驗去肉眼鑒別，再選擇相應的修復方法，耗時耗力，且難以保証准確率。這款模型可以通過圖像鑒別健康紙張、墨跡或霉菌，幫助人們保護書籍和字畫，為文物工作者提供更高效的修復輔助。
此外，有的學生制作了“AI驅動的甲骨文校重和破譯”程序demo，來判斷出某個甲骨文最有可能是哪個現代漢字﹔有的制作了“人工智能在近代遺骸分析流程中的應用”，可讀取基因數據，用於推斷個體所屬的Y染色體單倍群﹔有的制作了對9種不同材質玉料的紅外光譜數據進行識別的模型，旨在解決玉料的識別問題。
文少卿告訴記者，在教學過程中，教師遇到的最大問題是“理科學生覺得太簡單、文科學生又覺得太困難”。他發現，部分學生並不了解查找文獻的工具。於是，他暫停了一次文獻討論課，專門開了一堂以AI為中心的科研工具課，拓展學生的“工具包”，教大家使用AI工具檢索和分析的進階技巧。
在提交期末作業時，文理科學生的思路和編程能力也呈現出很大差異。文少卿觀察到，理工科學生的計算機水平更高，而文科學生挑選的題目更有意思。由於從頭開始寫程序對文科學生來說難度較高，部分學生在助教的幫助下完成了作品。
記者從復旦大學獲悉，“AI大課”的目標是實現AI課程覆蓋全體本科生和研究生、AI+教育覆蓋全部一級學科、AI素養能力要求覆蓋全部專業的“三個100%”滲透。目前，剛實施一學期的AI課程還存在一些問題，會在下一階段的建設中不斷改進。預計到2025年春季學期，首批建設的116門AI課程將全部完成首輪開課，還將有6-8門AI課程與同濟大學共建共享。
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