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中国旱作农业源自何处?专家称至少包括黄河西辽河两个起源中心******

中国旱作农业源自何处?专家称至少包括黄河西辽河两个起源中心

  资料图:刘国祥研究员在第六届世界小米起源与发展会议上做报告。 中新社记者 孙自法 摄

  中新网北京12月27日电 (记者孙自法)农业起源和人类起源、文明起源一道并称为考古学研究的三大课题,其中,农业包括旱作农业和稻作农业,中国旱作农业如何起源、从哪里起源等问题,长期以来在学界有一定争议,也备受关注。

  在中国社会科学院考古研究所刘国祥研究员看来,中国旱作农业可能不只有一个起源地,至少应包括黄河流域和西辽河流域两个起源中心。

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资料图:内蒙古敖汉旗一处小米种植基地。 中新社记者 孙自法 摄

  由中国社会科学院考古研究所、中国科学院地理科学与资源研究所、赤峰市及敖汉旗政府等共同主办的第九届世界小米起源与发展会议,12月27日以线上线下相结合方式举行。刘国祥以《敖汉旱作农业与西辽河流域史前文明》为题作学术报告指出,传统观点认为,地处黄河流域的中原地区是旱作农业的发源地,但西辽河流域内蒙古敖汉旗兴隆沟遗址炭化粟、黍遗存等发现,引发出关于中国旱作农业起源问题的新思考。

  刘国祥说,目前许多学者认为,西辽河流域的自然环境具有脆弱性、多变性和不稳定性,会使人类具有食物短缺的压力,当地的草原生态系统虽较为干旱,但河流仍能提供充足的水源,加之粟、黍的生命力顽强,完全具备农业发展的条件,非常有可能催生原始农业的产生。因此,中国旱作农业可能不只有一个起源地,至少应包括黄河流域和西辽河流域两个起源中心。

  从考古学文化视角,中国北方旱作农业发展历经小河西文化时期(距今约9000-8500年)的萌芽阶段、兴隆洼文化时期(距今约8200-7200年)的形成阶段、赵宝沟文化时期(距今约6700-6400年)的发展阶段、红山文化时期(距今约6500-5000年)的成熟阶段、小河沿文化时期(距今约5000-4000年)的过渡阶段、夏家店下层文化时期(距今约4000-3400年)为鼎盛阶段。

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资料图:内蒙古敖汉旗展示当地小米磨制过程。 中新社记者 孙自法 摄

  他建议,今后应继续加强田野考古工作,围绕敖汉旱作农业系统,以河流为中心,系统获取土样,通过炭化籽粒建立当地旱作农业系统谱系,加强旱作农业系统的保护与延续。

  刘国祥表示,兴隆洼文化兴隆沟遗址浮选出土的炭化粟和黍,经中外三家不同的碳十四实验室年代测定,证实兴隆沟出土粟的年代距今约7650年,这是目前世界上发现最早的小米实物遗存之一,也是唯一经过精确年代测定的最早的小米遗存,表明当地是以粟、黍为主的旱作农业起源地。英国剑桥大学马丁·琼斯教授到敖汉旗兴隆沟遗址进行考察,也得出欧洲小米是由中国西辽河流域最早栽培并由东向西传入的研究结论。“考虑到兴隆沟遗址所处位置,其很有可能是小米向欧洲传播的起始点”。

  即将到来的2023年已被联合国确定为“国际小米年”。刘国祥认为,“国际小米年”将提供机会引导政策关注,从而为敖汉小米等产业发展带来新机遇、新起点。同时,“国际小米年”也将推动对旱作农业考古文化更深入的研究、更好的保护和传承。(完)

人工智能,如何妙笔“生”画******

  核心阅读

  输入一段话,“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领,吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算,接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来,人工智能技术应用于艺术创作等领域,还要注意防范潜在风险,让技术进步更好地造福社会。

  不用画笔、颜料,输入一段描述性文字,计算机就能自动解析,生成相应的画作。2022世界人工智能大会上,人工智能绘画的展示令观众惊叹。

  一些过去专属于人类创作的领域,比如绘画、书法、写作、作曲,如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的?当前沿技术与艺术相遇,将碰撞出怎样的火花?在内容、版权等方面又是否存在问题?

  从文本到图像,人工智能绘画本质是计算

  人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程,输入一段话,生成一幅画,本质是计算。简要地说,计算机通过大量学习,能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理,人工智能程序在收到“语言描述”指令后,可以根据自身的算法还原出图像。

  设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代,就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序,让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年,人工智能技术日新月异,科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间,人工智能“画”出的作品普遍不够好,往往只是一些模糊的图像元素的组合,还称不上是完整的画。

  今年以来,人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因,百度文心一格总架构师肖欣延认为,这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

  具体来说,预训练大模型增强了人工智能的通用性,成为人工智能技术及应用的新基座;大数据的训练中,通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习,计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来,几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说,扩散模型的出现至关重要。

  扩散模型的原理是,通过人为逐步添加噪声,让图像逐渐变“模糊”,再不断学习去噪过程,如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片,即“画”出图像。

  “这一过程与人类学习相似。通常,人们学画从临摹开始,机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊,但计算机会不断修正,从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

  扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越,不仅作画质量快速提升,生成时间也缩短到几秒钟。

  众多用户尝鲜,大量应用加速“画技”进化

  汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中,他需要借助一些图片来丰富文案,而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月,了解人工智能绘画程序后,他尝试自己“画”图。现在,人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

  随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降,人工智能绘画门槛越来越低,一些简易化操作平台在国内外兴起。如今,不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感,许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜,并“晒”在社交平台上。

  大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多,算法就越能理解输入的描述文本,画作质量就越高。”肖欣延表示,当前人工智能绘画水平与今年初相比,已经有很大进步。

  不过,目前的人工智能绘画技术并不完美。首先,可控性仍然不高,即计算机不能很好理解人类指令的含义,即便是输入“画两个苹果,左边红色,右边绿色”这样的简单描述,生成的图像也可能有很大偏差;其次,细节呈现能力还不够。比如,对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作,初看上去惊艳,认真观察问题却不少。

  但肖欣延认为,人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如,基于跨模态大模型和强大的深度学习框架,百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外,未来人工智能不仅能作画,还能根据文本描述生成视频,并直接配上解说文字,“可以把视频生成看作是维度更高的绘画,从技术层面看,这是可以实现的。”

  防范潜在风险,守住法律和伦理底线

  人工智能进入绘画领域,计算机会取代人类画师吗?

  在肖欣延看来,好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关,即使人人都可以用人工智能技术作画,但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品,“人工智能只是作画的辅助工具”。此外,虽然有的人工智能绘画语言娴熟,也包含细腻的情感,但并不意味着机器有意识、情感,它不过是学过类似的作品,又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射,目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

  不少业内人士认为,不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画,接受新事物。可以预想,将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成,创作者能腾出更多时间去构思想法与创意,调整构图、色彩、光影氛围等。

  “人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示,20世纪前后,照相技术让传统肖像画失去市场,促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合,或许能激发画家创作出别开生面的作品。

  不过,由于人工智能绘画发展刚刚起步,技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如,有人认为,未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等,侵犯了原作者的版权,有违法嫌疑。也有人认为,“机器学习”过程是一种类人化的创作行为,同样体现了创造者的思想和劳动,应当获得版权保护。此外,还有人担忧,人工智能绘画技术若被滥用,可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展,有必要前瞻潜在的风险,只有守住法律和伦理底线,技术进步才能更好地造福社会。

  不只是绘画,写作、作曲、生成短片,人工智能日益强大的深度学习能力,让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来,业界专家认为,人工智能与艺术融合,一方面会降低一些艺术门类的创造门槛,让更多人参与到当代的审美创造中来;另一方面新技术会带来新的审美风格,人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

  记者 喻思南

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