数据海洋：用新方法寻找沉没的宝藏

去年十月初，布兰登·福勒（Brendan Foley）发现自己在一艘小型充气艇上，在爱琴海中部画着圈。这位43岁的海洋考古学家正在等待三名潜水员，他们正在100英尺深的海底寻找古代沉船。船长，一位名叫乔尔戈斯的胖胖的希腊人，没有抛锚，而是将船舵向左猛打，让船原地打转。乔尔戈斯似乎并不在意这种重复的航程，也许是习惯了，也许是浑然不觉。但这种重复让福勒感到焦躁不安。他摆弄着潜水服的拉链。他整理着潜水装备，这套装备还滴着当天早些时候他自己勘测时留下的水。然后，他坐到我身边，坦白了一件对于一个靠海为生的人来说很不寻常的事。“我讨厌小船，”他说，“对大船也不太喜欢。”

福勒喜欢的是寻找沉船，这也是他和他的希腊同事选择今天的潜水地点——迪亚岛（Dia）的原因。迪亚岛是一个小而多岩石的岛屿，距离克里特岛首府伊拉克利翁北部约八英里。伊拉克利翁作为一个港口已有约6000年的历史。在这段时间里，许多驶往伊拉克利翁的船只很可能在迪亚岛的悬崖处触礁沉没。1976年，雅克·库斯托（Jacques Cousteau）在搜寻亚特兰蒂斯时，在该岛屿南岸发现了几处沉船。福勒和他的团队是第一批搜索北岸的考古学家。

尽管福勒喜欢发现沉船——在过去的14年里，他发现或帮助发现了26处——但他不太喜欢花费时间去寻找它们，至少不是以传统的方式。福勒不愿派遣潜水队伍逐个脚踢地勘测1000英尺的区域，而是更喜欢使用自主水下航行器（AUV）来勘测大片的海底。在机器人效果不佳的地方，福勒会派遣携带闭路循环呼吸器和推进器的潜水员，让他们能够覆盖更多区域。他说，他想加快速度，因为他需要更多信息。海洋考古学家可能需要数年时间才能研究几个地点，但对于福勒来说，单独一处沉船在统计学上是微弱的——仅仅是宏大对话中的几个词。为了理解整个对话，海洋考古学家必须研究许多沉船并找出它们之间的模式。福勒的模型不是挖掘和解读的软科学，而是基因和药物研究人员采用的高通量筛选硬科学，他们以工业化的速度收集数据，并用强大的计算机分析这些数据，以检测超出常规分析能力的细微模式。

如果福勒能确定数百甚至数千艘古代船只的航向、航行时间和所载货物，他就可以利用计算机分析来追溯世界上最早的文明的起源，从而检验他的核心假设：正是海上贸易促进了地中海盆地文明的传播。但要在计算机上完成所有这些，他首先想“以极其精细的细节绘制出整个地中海的海底地图”。地中海覆盖近一百万平方英里，可能含有多达30万处沉船。

今天的情况尤其困难。福勒的AUV无法在迪亚岛附近工作；其陡峭的海底悬崖会干扰机器人的传感器。此外，有人把推进器的一个关键部件落在了伊拉克利翁的码头。福勒的团队没有快速找到沉船，而是不得不以老式方法寻找沉船。他和他的潜水搭档早些时候进行了一次潜水，但一无所获。

在又花了十几分钟绕圈航行后，福勒采取了行动。早上早些时候，乔尔戈斯提到他很享受在该地区潜水的乐趣，所以福勒以他一贯的合作态度建议现在是乔尔戈斯去潜水的绝佳时机，并补充道：“介意我来开船吗？”福勒接过舵，将引擎降至怠速。船速慢了下来，在轻微的波浪上起伏，向南漂向迪亚岛的黄色悬崖。气温约80华氏度，水下能见度约100英尺。现在至少可以控制一些东西了，福勒看起来很自在，甚至很高兴。

然而，如果可以选择，福勒不会在这样一个完美的日子里待在小船上。他甚至不会待在大船上。他宁愿坐在伊拉克利翁他铺着瓷砖的露台上，仔细研究他的机器人收集的最新数据。

海洋考古学只是高通量技术的最新受益者。高通量技术是数十年前起源于计算机科学和制造业的数据收集和分析革命。这种方法在科学领域最广为人知的进展体现在人类基因组计划中，这是一个于1990年启动的政府项目。在13年里，研究人员测定了构成人类DNA的33亿个化学碱基对和25000个基因。高通量筛选的基础是自动化。机器人系统可以系统地收集数百、数千甚至数百万个数据点，并将它们输入大型计算机进行模式分析。就人类基因组计划而言，高通量技术使科学家能够自动化DNA片段的碱基对测序。

随着机器人系统和处理能力的进步，高通量筛选变得更快、更可靠。分子生物学以外的科学家也开始将这些方法应用于他们的领域。例如，药理学家利用它们来发现潜在的新药物，同时筛选数百种化合物的生物活性；人类连接组计划的神经科学家则在绘制健康大脑中1000亿个神经元的图谱。这项工作可以揭示大脑作为一个整体如何连接，或者受损的大脑在哪里出现连接错误。

直到最近，海洋考古学还不被认为是高通量技术的潜在受益者。适用于该领域的自动化系统尚不存在，而收集大量数据集的概念与传统的沉船考古实践背道而驰。大多数考古学家宁愿花费数年时间在少数几个地点进行细致研究，而不是对许多地点进行粗略勘测。由于考古学常常更多地依赖于解释而非可量化数据，因此它经常与其他软科学（如历史学和文化人类学）归为一类。

福勒正试图让海洋考古学成为一门硬科学，与生物学或物理学并驾齐驱。他说，他不在乎一丝不苟地检查最后一处沉船。相反，他计划自动化发现数百或数千处沉船的过程，将它们转化为大型数据集，然后在这个数据集——而不是沉船本身——中寻找问题的答案。

地中海的大多数古代沉船不过是成堆的陶罐（amphorae），这种带两个把手的罐子曾被用作运输容器。但科学家们已经开发出从这些陶罐中提取信息的方法。通过检查陶罐堆的大小（船体早已腐烂）和陶罐的形状，考古学家通常可以确定沉船的起源和年代。沉船的位置可以暗示其目的地。

在大多数情况下，考古学家会将地中海的沉船年代定为罗马或拜占庭时期，当时海上贸易已经非常发达。尽管这些对福勒来说是有用的数据点，但他尤其专注于寻找青铜时代（约公元前3500年至公元前1200年）的沉船。它们是该地区最早的海上航行船只，因此它们的位置和内容可以表明当时哪些文化之间存在联系。但它们极其罕见。

“福勒正试图让海洋考古学成为一门硬科学，与生物学或物理学并驾齐驱。”福勒以数据驱动的方式研究海洋考古学并非全新。例如，1992年，考古学家A.J.帕克（A.J. Parker）编目了地中海所有已知的1259处沉船。但福勒说，这些数据很粗糙，而且收集方式的不一致使得比较一艘船与另一艘船变得困难（有些沉船是经过充分研究的考古遗址；有些是被海绵潜水员偶然发现的，并且不像专家发掘的沉船那样，可能没有按年龄或起源正确分类）。福勒的机器人将收集统一的数据，以便考古学家可以直接比较一处沉船与另一处。

在描述他的工作时，福勒可以将高通量考古学说得很简单，仿佛只是时间问题，所有地中海的沉船都会被测绘、数字化并存储起来。事实并非如此。福勒的方法未经证实，技术上充满挑战且成本高昂。他为期一个月的克里特岛探险花费了约50万美元——这是他全年的预算——而大多数考古学家会将这笔钱用于五年。为了支付他的机器人和运营它们所需的人员费用，福勒像大多数海洋科学家一样，申请美国国家科学基金会（NSF）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的资助。但他的大部分资金来自其他渠道，主要是私人捐赠者。当不寻找沉船时，福勒就会去争取潜在的捐助者。去年一年，他参加了数十场筹款活动。

福勒对私人筹款的重视对大多数科学家来说很不寻常，但他毫不避讳地去做。事实上，他正在努力将他的年度预算增加五倍，达到250万美元。“为什么物理学家可以拥有像CERN这样的数十亿美元的设施，而考古学家却不行？”当被问及高昂的费用时，他说道。“你真的关心μ子是什么吗？除了物理学家，有人真的关心μ子是什么吗？我认为，了解人类的本质与此同等重要，甚至更重要。”

在迪亚岛考察结束后几天，格雷格·帕克（Greg Packard）在伊拉克利翁附近的水域为我即兴演示了机器人操作。帕克是马萨诸塞州伍兹霍尔海洋研究所（Woods Hole Oceanographic Institution）的一名精干的工程技术人员，他站在研究船“阿尔西翁号”（Alkyon）的船尾，用一根杆子戳着一条漂浮在近处的、长约五英尺的黄色鱼雷。这条鱼雷实际上是一个Remus 100，一个价值37.5万美元的自主机器人，是从伍兹霍尔租来的，配备了摄像头。在80分钟的勘测进行到三分之一时，机器人发生了泄漏。它自动中止了任务并返回船上。帕克用杆子试图钩住机器人顶部的环，以便将其拉到“阿尔西翁号”的绞车处并带上船。

经过一番戳、绞以及另一位技术人员的帮助，帕克将这个80磅的装置弄到了“阿尔西翁号”的甲板上，放进了一个划痕累累的探险箱。然后，他和一些希腊同事将第二台Remus机器人（这次配备了声纳）从船尾下水。机器人浮在水面几分钟，期间帕克通过一台坚固的笔记本电脑测试了它的跟踪系统，然后它便消失在视线之外，驶向一片未探索的海底区域。

福勒的数据收集系统围绕着这两台Remus机器人构建。配备声纳的“声学”Remus机器人首先扫描海底。它以高达328英尺的水深，按照网格模式行驶，其换能器将声纳波束射向海底。这些信号会从固体物体（包括大型鱼类、岩石和沉船）反射回来，在生成的图像中产生高光和阴影。在此次行程中，“阿尔西翁号”船体上安装的声纳系统也对“声学”Remus进行了补充。利用它，团队扫描了海底的大片区域，尽管分辨率比“声学”Remus提供的低。

如果帕克在声纳数据中发现可能表明沉船的阴影，他就会派出配备摄像头的Remus机器人。声纳图像可能难以解读，因此潜在的沉船必须通过视频进行检查。一旦确认沉船，潜水队就会下潜到该地点并拍摄数百张照片。之后，一名研究生将把这些照片数字化拼接起来，并为“照片马赛克”打上位置和深度数据标签。

在陆地上，让机器人收集数据，计算机分析数据听起来是个好主意，但在实地，挑战很多。首先，地中海非常巨大。按他目前的进度，福勒需要2658年才能绘制完整个海底地图。其次，地中海海底的许多区域是动态的，流沙会掩盖掉水下的一切。第三，机器人的传感器无法在靠近岛屿和海岸的区域近距离工作，而这些区域的海底通常有陡峭的斜坡，而许多沉船恰恰发生在那里。这些区域需要潜水队，减慢了发现速度。加快潜水速度的装备非常昂贵。每个推进器成本3500美元，每个呼吸器成本15000美元；福勒在这次行程中带了四个推进器和六个呼吸器。

如果福勒克服了这些挑战并收集到了数据，他将面临另一个障碍：如何分析它。他还没有确定他的方法。当我问他时，他说数据分析是一个他选择“留到以后解决”的问题。他确实提到一种可能性是创建图像识别软件，能够识别船只的大小和陶罐的形状，按年代和起源对沉船进行分类，并将其与位置数据和潜在目的地进行关联。通过这种方式，他可以，例如，识别出南部爱琴海的所有青铜时代沉船。如果数据集足够大，数据中的模式可能会提出福勒甚至没想到的问题。

当我和帕克坐在“阿尔西翁号”上等待“声学”Remus完成勘测时，几英里外出现了拖网渔船。帕克从他一直在笔记本电脑上监控Remus的驾驶舱里走出来，看着那艘拖网渔船。他皱了皱眉，回到驾驶舱，输入了几条命令，重新编程Remus到更安全的水域，这样渔民就不会把它的渔获物连同鱼一起捕捞上来。

特奥多·波特（Theodore Porter），一位专攻科学量化研究的加州大学洛杉矶分校的历史学家说，一个领域从解释性转向数据驱动并非没有先例。波特说，地理学就是一个变得高度量化和数据驱动的领域。在过去的五十年里，制图技术和静态地图绘制与地理信息系统相结合，后者从众多来源提取数据，创建数字化的交互式地图。经济学也从一门解释性科学转变为一门由数学驱动的科学（尽管这次转变的成功程度取决于你问谁）。

哈佛大学考古学家兼历史学家迈克尔·麦考密克（Michael McCormick）表示，几十年来，考古学家一直在朝着更量化的方法迈进。他们已经使用放射性碳测年和DNA分析等技术，将物理对象转化为数据。福勒的方法是下一步。

一旦采取了这一步，就将形成一个自我驱动的数据反馈循环。数据越多，选择就越多。考古学家就不需要亲自前往每一处沉船来确定它是否值得探索。能够仅针对重要的沉船进行定位，将带来更具成效的考古发掘，而这反过来又会产生更多的数据进行分析和交叉引用，从中可能出现模式来进一步描述古代世界。

麦考密克说，高通量考古学不会取代传统的挖掘等技术。相反，这些方法是互补的。“一艘经过精细发掘和出版的沉船，是一个来自它沉没时的地点、它航行到和来自的地点的时间胶囊，”他说。“但是，即使我们对100处沉船只了解一点点，它们也能为我们提供一种完全不同的证据类型，我们可以将其与精细、独特且稀有的完整发掘的沉船进行比较。它们将互相启发。”

希腊探险两周后，在我离开后，我打电话给福勒，想了解情况。他正忙着为一个美国古典研究学院（American School of Classical Studies at Athens）的董事会准备一个演示文稿。“我们表现得相当不错，”他说。在一个月内，团队找到了八处沉船。确实，其中三处是现代的，而五处古代沉船中，有一处是罗马船，这艘船此前已通过库斯托在迪亚岛的工作而为人所知。潜水员和机器人都没有找到青铜时代的沉船。

尽管如此，福勒说他并不气馁。四处新的古代沉船加上库斯托发现的沉船，又为他的数据库增加了五个数据点。他说，他的捐赠者知道找到一艘青铜时代的船是一个渺茫的几率。他还说，声学Remus机器人找到了船，这让他感到鼓舞，证明了他的系统会起作用。

甚至在离开克里特岛之前，福勒就已计划了来年的几次探险。今年春天，他可能会首次勘测阿尔及利亚附近的水域。他的阿尔及利亚同事将使用船载声纳寻找海底地震断层；福勒则希望借此机会找到几处沉船。他还正致力于与埃及和利比亚建立新的联系，因为去年他与他们达成的协议因“阿拉伯之春”而破裂。

福勒说，他还计划扩大他的机器人队伍，增加像Remus 6000这样可以潜到19685英尺的更大尺寸的AUV。这些额外的机器人将使他能够探索更多新的区域，甚至可能包括地中海最深的海域。

“100处沉船，即使我们对它们只了解一点点，也能为我们提供一种完全不同的证据类型。”在克里特岛探险之后，福勒的数据库中有34处古代沉船，有些是通过传统方式找到的，而他的潜水员和AUV也找到了一些。虽然这距离30万处还很远，但这并不意味着他的工作没有价值。尽管他很想，但福勒实际上并不需要编目所有30万处沉船。他只需要几百处，或者几千处，就能在各种查询中获得统计学意义。有了更多的机器人和更多的资金，他就能做到。即使他做不到——即使福勒只是每年向他的数据库添加几处沉船——他也计划在未来25年左右继续他的工作。“我不会去别人的实验室探头探脑地问他们在做的事情是否值得，”他说。“如果你能获得资金，出去做你的项目，发表你的论文，还需要什么其他的认可呢？”