对 76,000 页教科书的新颖分析显示了欧洲天文学教育的广泛程度
这是从扫描的教科书中随机选择的数字，用于训练人工智能，作为了解 16 世纪天文学教育有多广泛的项目的一部分。这项任务很有挑战性，因为不同的印刷机打印出的数字看起来不同。
O·埃伯勒等人/科学进展2024年
与人工智能助手合作的历史学家已经开始追踪 1500 年代初期天文学思想在欧洲的传播情况。
该分析有助于挑战科学革命的“孤独天才”观念。相反，它表明关于星星位置的知识已广为流传并用于多种学科，研究人员于 10 月 23 日报告科学进步。
“我们可以在这里看到原始国际科学界的首次形成，”柏林马克斯·普朗克科学史研究所的计算历史学家马泰奥·瓦莱里亚尼 (Matteo Valleriani) 说。
Valleriani 及其同事使用人工智能检查了 1472 年出版的 359 本天文学教科书的数字化集合，距该书首次印刷还不到 20 年。古腾堡圣经, 至 1650（SN：2005 年 5 月 31 日）。
这些教科书用于教授地心天文学的入门课程，即以地球为中心并按顺序球体向外移动的宇宙观。人们认为，了解星星的位置对于学习从医学到希腊和拉丁诗歌的所有知识都很重要，因此所有学生都必须学习天文学入门课程。除此之外，学生们学会了利用太阳在黄道十二宫中的位置来计算出在标准化日历普及之前的古代发生的事件的日期。
研究这些过去的文本可以让历史学家了解大多数受过教育的人对宇宙的背景知识以及这种理解如何随着时间的推移而变化。
该数据集包括 76,000 页文本、图像和数字表格，其中许多具有不同的字体、格式和布局。历史学家也许能够在一次职业生涯中分析几本书。但瓦莱里亚尼和同事想要研究所有这些。
“总的来说，我们想知道的是这 180 年来整个欧洲的学生在天文学方面学到了什么，”瓦莱里亚尼说。“这对人类来说是不可能的。”
该团队使用机器学习来识别教科书中 10,000 个单独的数字表格。接下来，他们训练了一个人工智能模型来识别表格中的单个数字。“这非常困难，因为表格的格式不同，”柏林工业大学的物理学家和机器学习专家 Klaus-Robert Müller 说道。“一切都一团糟。”
一旦人工智能提取了所有数字，它就会对不同的表格进行一一比较，并突出显示相似之处和不同之处。例如，有些教科书基本上是旧版本的重印，而且它们的表格几乎相同。其他人则提出了使用天文数据的新想法或新方法。
人工智能无法告诉研究人员这些相似点和差异意味着什么 （SN：24 年 8 月 2 日）。但这可以为他们提供一个寻找趋势或变化时刻的地方。
“它从人工智能被用作一种工具，帮助做我预先设想的事情，转变为使用人工智能作为团队成员，提出我看不到的新解决方案，”瓦莱里亚尼说。
这一时期关于天文学的一个常见故事是，像哥白尼、伽利略和开普勒这样的科学英雄通过证明地球不是宇宙的中心而震惊了世界。
但科学史学家一直远离这个想法科学是由这些孤独的天才做出重大发现推动的（SN：2016 年 3 月 5 日）。这些发现具有社会、政治和文化背景，必须以某种方式传播到更广泛的文化中。
“当你谈到科学革命、哥白尼世界观的胜利时，我们知道那些大人物，”德国耶拿马克斯·普朗克地球人类学研究所的计算科学家尤尔根·雷恩 (Jürgen Renn) 说，他没有参与这场科学革命。新工作。——但在欧洲，这是一场广泛的运动。参加者很多。”
该团队的主要发现之一是 1530 年代德国维滕贝格印刷的教科书在欧洲其他地方被广泛模仿。类似的书籍在巴黎和威尼斯等市场较大的城市出售，创造了一种新的、同质的天文学方法。
瓦莱里亚尼觉得这很讽刺。维滕贝格因马丁·路德发起新教改革而闻名，该宗教改革将基督教从天主教堂中分离出来。
“这听起来很矛盾，”瓦莱里亚尼说。当维滕贝格和新教改革正在分裂欧洲并创造战争爆发的背景时，维滕贝格能够在教育层面上发展出一种科学方法，这种方法实际上在世界各地都被采用。Ø
研究小组指出，此类研究存在局限性。历史数据总是不完整的，历史学家必须选择该数据的一个子集来关注。人工智能无法解释这种选择偏差。研究人员强调，人类历史学家必须始终参与这一过程。
雷恩说，这项工作“展示了历史学家在未来如何处理人工智能方法，并巧妙地使用它们，而不会产生乌托邦或反乌托邦的幻想，认为他们可以为你做这项工作。”“它们只是一个奇妙的新工具，可以帮助我们将历史理解为人类行为和人类思维的大流，而不仅仅是一系列单一事件。”