Вычислительная археология: Методы анализа и восстановления данных.
Computational archaeology
Компьютерная археология: анализ поведения человека в прошлом с помощью сложных вычислений, ГИС, моделирования и специализированного ПО. Научные методы!
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Наука восстановления компьютерных данных с устаревших носителей или форматов. Археологическая поддисциплина.
the science of recovering computer data from obsolete media or formats
Archaeological sub discipline
Компьютерная археология описывает компьютерные аналитические методы для изучения долгосрочного поведения человека и эволюции поведения. Как и другие поддисциплины с приставкой "вычислительная" (например, вычислительная биология, вычислительная физика и вычислительная социология), этот термин зарезервирован для (как правило, математических) методов, которые нереально выполнить без помощи компьютера. Компьютерная археология может включать использование географических информационных систем (ГИС), особенно при применении к пространственному анализу, такому как анализ видимости и анализ пути наименьших затрат, поскольку эти подходы достаточно вычислительно сложны и крайне трудно, если не невозможно, реализовать без вычислительной мощности компьютера. Точно так же некоторые формы статистического и математического моделирования, а также компьютерное моделирование поведения человека и эволюции поведения с использованием программных инструментов, таких как Swarm или Repast, также невозможно рассчитать без вычислительной поддержки. Применение различных других форм сложного и специализированного программного обеспечения для решения археологических задач, например, моделирование восприятия и перемещения человека в искусственной среде с использованием программного обеспечения, такого как Space Syntax Университетского колледжа Лондона, также подпадает под определение "компьютерной археологии". Получение, документирование и анализ археологических находок на раскопках и в музеях – важная область, одним из ключевых направлений которой является анализ керамики. В этой области применяются методы трехмерного сканирования, такие как структурированное световое сканирование (SLS), фотограмметрические методы, такие как "структура из движения" (SfM), компьютерная томография, а также их комбинации, или "археоинформатика" (иногда сокращенно "AI", но не следует путать с искусственным интеллектом).
Computational archaeology describes computer based analytical methods for the study of long term human behaviour and behavioural evolution. As with other sub disciplines that have prefixed 'computational' to their name (e. g., computational biology, computational physics and computational sociology), the term is reserved for (generally mathematical) methods that could not realistically be performed without the aid of a computer. Computational archaeology may include the use of geographical information systems (GIS), especially when applied to spatial analyses such as viewshed analysis and least cost path analysis as these approaches are sufficiently computationally complex that they are extremely difficult if not impossible to implement without the processing power of a computer. Likewise, some forms of statistical and mathematical modelling, and the computer simulation of human behaviour and behavioural evolution using software tools such as Swarm or Repast would also be impossible to calculate without computational aid. The application of a variety of other forms of complex and bespoke software to solve archaeological problems, such as human perception and movement within built environments using software such as University College London's Space Syntax program, also falls under the term 'computational archaeology'. The acquisition, documentation and analysis of archaeological finds at excavations and in museums is an important field having pottery analysis as one of the major topics. In this area 3D acquisition techniques like structured light scanning (SLS), photogrammetric methods like "structure from motion" (SfM), computed tomography as well as their combinations) or "archaeoinformatics" (sometimes abbreviated as "AI", but not to be confused with artificial intelligence).
Обучение и исследования
Научный прогресс в археологии, как и в любой другой дисциплине, требует построения абстрактных, обобщенных и переносимых знаний о процессах, лежащих в основе прошлых человеческих действий и их проявлений. Количественный анализ предоставляет наиболее известный способ абстрагирования и расширения наших научных возможностей за пределы интуитивного познания. Количественные подходы к обработке и интерпретации археологической информации составляют важный набор научных методов в археологических исследованиях. Они предоставляют инструменты, алгебру, статистику и компьютерные алгоритмы для обработки информации, объем и сложность которой превышают возможности чисто когнитивного, неформального анализа. Они также служат мостом между археологией и многочисленными количественными науками, такими как геофизика, геоинформационные науки и прикладная статистика. И они позволяют археологам проектировать и проводить исследования формально, прозрачно и последовательно. Будучи развивающейся областью исследований, наука об искусственном интеллекте (ИИ) в настоящее время представляет собой достаточно разрозненную дисциплину, нуждающуюся в более сильной, хорошо финансируемой и институционализированной поддержке, особенно в академическом обучении. Несмотря на очевидный прогресс и полезность, современная количественная археология часто недостаточно представлена в программах подготовки и образования археологов. Частично это связано с ошибочными представлениями о кажущемся конфликте между математикой и гуманитарной археологией. Тем не менее, технологии цифровой археологии, современное управление культурным наследием и сложные исследовательские задачи требуют от квалифицированных студентов и исследователей разработки новых, эффективных и надежных методов обработки постоянно растущего объема нерешенных археологических данных и исследовательских проблем. Таким образом, обеспечение студентов-археологов прочной базой в количественных науках, таких как математика, статистика и информатика, сегодня представляется более важным, чем когда-либо. В настоящее время университеты Великобритании предоставляют наибольшее количество учебных программ для будущих количественных археологов, при этом все больше институтов в Италии, Германии и Нидерландах быстро развивают сильные направления в этой области. В Германии первая в стране должность преподавателя в области науки об ИИ ("Archäoinformatik") была учреждена в 2005 году в Кильском университете. В апреле 2016 года в Кельнском университете (Институт археологии) была создана первая кафедра археоинформатики. Наиболее важной платформой для студентов и исследователей в области количественной археологии и науки об ИИ является международная конференция по компьютерным приложениям и количественным методам в археологии (CAA), которая проводится уже более 30 лет и ежегодно принимает участников в разных городах Европы. Городской археологический отдел Вены также ежегодно организует мероприятие, которое быстро приобретает международное значение (см. ссылки внизу).
Scientific progress in archaeology, as in any other discipline, requires building abstract, generalized and transferable knowledge about the processes that underlie past human actions and their manifestations. Quantification provides the ultimate known way of abstracting and extending our scientific abilities past the limits of intuitive cognition. Quantitative approaches to archaeological information handling and inference constitute a critical body of scientific methods in archaeological research. They provide the tools, algebra, statistics and computer algorithms, to process information too voluminous or complex for purely cognitive, informal inference. They also build a bridge between archaeology and numerous quantitative sciences such as geophysics, geoinformation sciences and applied statistics. And they allow archaeological scientists to design and carry out research in a formal, transparent and comprehensible way. Being an emerging field of research, AI science is currently a rather dispersed discipline in need of stronger, well funded and institutionalized embedding, especially in academic teaching. Despite its evident progress and usefulness, today's quantitative archaeology is often inadequately represented in archaeological training and education. Part of this problem may be misconceptions about the seeming conflict between mathematics and humanistic archaeology. Nevertheless, digital excavation technology, modern heritage management and complex research issues require skilled students and researchers to develop new, efficient and reliable means of processing an ever growing mass of untackled archaeological data and research problems. Thus, providing students of archaeology with a solid background in quantitative sciences such as mathematics, statistics and computer sciences seems today more important than ever. Currently, universities based in the UK provide the largest share of study programmes for prospective quantitative archaeologists, with more institutes in Italy, Germany and the Netherlands developing a strong profile quickly. In Germany, the country's first lecturer's position in AI science ("Archäoinformatik") was established in 2005 at the University of Kiel. In April 2016 the first full professorship in Archaeoinformatics has been established at the University of Cologne (Institute of Archaeology). The most important platform for students and researchers in quantitative archaeology and AI science is the international conference on Computer Applications and Quantitative Methods in Archaeology (CAA) which has been in existence for more than 30 years now and is held in a different city of Europe each year. Vienna's city archaeology unit also hosts an annual event that is quickly growing in international importance (see links at bottom).