Что такое петроглифы и сколько им лет?
Петроглифы — небольшие наскальные изображения, созданные древними людьми. С помощью краски или выбивания камня острыми предметами они изображали себя и своих соплеменников, орудия труда, сцены охоты и рыбалки, животных и растения.
Эти рисунки теперь исследуют учёные. В России немало мест, где удалось обнаружить сохранившиеся до нашего времени петроглифы. Одно из таких мест — долина реки Пегтымель на Чукотке, где петроглифы были найдены в 1965 году. На сегодняшний день там открыто 12 утёсов/скал с расположенными на них скоплениями рисунков размером от 10 до 35 см.
Петроглифы реки Пегтымель, изображающие сцену травли медведя. Изображение Института археологии РАН
Помимо интерпретации сюжетов, дающих нам представление о быте и поверьях северных охотников, учёных интересует, когда и какими культурами были оставлены эти изображения. Если для выполненных краской петроглифов можно использовать физические методы датирования вещества (например, радиоуглеродный анализ), то для выбитых петроглифов такие способы не работают: метод покажет датировку камня, а не рисунка.
Петроглифы реки Пегтымель, изображающие людей, каяки, байдары, вёсла, а также множество оленей и журавлей. Изображение Института археологии РАН
Поэтому основным методом датировки таких рисунков является анализ объектов и стиля изображения, которые сопоставляются с другими находками в местах стоянок (там нередко обнаруживаются предметы, похожие на рисунки).
Н. Н. Диков, первый археолог-исследователь памятника, датировал петроглифы Пегтымеля периодом от конца I тысячелетия до н. э. до второй половины I тысячелетия н. э., однако основной пласт изображений, по-видимому, относится к периоду не ранее второй половины I тысячелетия н. э. и выполнен преимущественно металлическими инструментами.
Иллюстрации к изданию Н. Н. Дикова. Наскальные загадки древней Чукотки (петроглифы Пегтымеля), 1971 г. Н. Н. Диков — первый исследователь петроглифов Пегтымеля
Сюжеты петроглифов: охота и олени
Самая популярная сцена на петроглифах северных народов — это охота. Самый часто встречающийся образ — олень или лось. Олень — основа жизни северных народов, и потому его изображали чаще всего.
Микалентная копия петроглифов реки Пегтымель, изготовленная членами экспедиции Института археологии РАН. Изображение Института археологии РАН
Самый частотный сюжет — охота на переправе, где человек в каяке с гарпуном преследует оленей. Иногда фигура человека изображена схематично, одним вертикальным штрихом, но не всегда: на некоторых изображениях и преследуемое животное, и человек со всем снаряжением проработаны детально и реалистично. Некоторые из фигур загарпуненных оленей показаны с задними ногами, опущенными ниже передних, как будто животное плывёт по воде.
Есть и изображения пасущихся оленей, фигур с подогнутыми ногами. Иногда бывает показана только голова и часть спины животного — так выглядят олени в стаде, плывущие или выходящие из воды. Встречаются изображения отпечатков копыт — своего рода символических заместителей животных. Есть и сцены преследования оленей волками или собаками, как изолированно, так и в связи с другими сюжетами.
Петроглифы реки Пегтымель. Фото Константина Бекетова. Источник
Всего в долине реки Пегтымель обнаружили 724 различимых оленя. Большое число и вариативность способов изображения оленя делают его удобным материалом для исследования как процессов внутри одной культуры, так и выделения межкультурных различий. Например, по отдельным нюансам изображения (копыт, рогов) можно определить сезон создания изображений. А по стилю изображения — примерное время создания и принадлежность к культуре.
Классификация оленей по пропорциям и степени реалистичности
Способ изображения оленей достаточно устойчив: олени изображаются в профиль, силуэтами, схематично, одиночно или в стаде. Однако встречаются и олени, изображённые детализированно и реалистично.
Петроглиф р. Пегтымель с реалистичным изображением оленя. Фото Института археологии РАН
Сами изображения исполнены разными методами и их сочетаниями. Большая часть фигур исполнена в технике пикетажа, т. е. точечной выбивки, где-то контур выбит, а тело затёрто (прошлифовка), а где-то к выбивке добавляется гравировка (чаще всего для изображения ног или рогов). Многие изображения остались незавершёнными эскизами.
Признаки изображений делят на содержательные, отвечающие на вопрос «Что изображено?», и стилистические — «Как изображено?». Именно стиль позволяет объединять изображения по «манере», «школе» и атрибутировать их. При этом стиль определяется большим количеством трудно формализуемых признаков (язык словесного описания стиля крайне затруднён), например: толщина и динамика линий, техника, ритм, композиция и т. п. Такую вариативность невозможно строго поделить на группы. Тем не менее явно заметны некоторые полярности, между которыми распределяются изображения: реализм и схематизация.
Н. Н. Диков в 1971 году предложил следующую классификацию оленей по пропорциям и стилю изображения:
- Подлинно реалистические, исполненные жизни и движения, и близкие им по мастерству, подчёркнуто изящные, несколько манерные, плавных очертаний.
- С широкой грудью, угловатым крупом, нередко с утрированно подчёркнутыми реалистическими подробностями: горбатые, с подшейным волосом, с двумя обозначенными рогами и т. п.
- Более или менее схематичные, обтекаемые, с угловатым крупом и близкие им «треугольно-стилизованные».
- Примитивные, небрежно выбитые, ничем особым не характерные. Они, очевидно, не выражают особой художественной «школы», лишь свидетельствуют о низком уровне мастерства некоторых художников.
- Преувеличенно массивные, с грузным широким туловищем и толстыми ногами.
Разница между некоторыми типами уловима с трудом. Н .Н. Диков использовал эту типологию для выявления корреляций между стилем изображения и изображённым способом охоты и предположил, что способ изображения зависит от уровня развития и, соответственно, времени создания. Учёный пришёл к выводу, что со временем реалистичность уступала место более схематичному, грубому способу изображения.
Комбинация иллюстраций к главе «Алгоритм типологизации» книги Я. А. Шера «Петроглифы Средней и Центральной Азии»
Идея переложить задачу такой классификации на алгоритмы ЭВМ была предложена в советской науке ещё Я. Шером в 1980 г. Чтобы отказаться от субъективности в описании стиля, Шер предложил формат передачи признаков через количественные показатели пропорций, по которым изображения представляются векторами, которые легко сравнивать между собой и выявлять классы петроглифов. Уже тогда Шер видел потенциал применения компьютерного зрения в подобных задачах: «В принципе возможно полное устранение субъективного фактора, если вместо описательного языка использовать электронно-оптический ввод изображения в память ЭВМ». Такой подход должен был повысить верифицируемость и воспроизводимость искусствоведческого анализа.
Нейросеть Pixplot для кластеризации изображений
Теперь перенесёмся в наши дни. В 2017 году Йельский центр Digital Humanities создал открытый инструмент Pixplot для классификации и визуализации больших массивов изображений. В основном инструмент использовался для представления целых музейных коллекций и не удивлял своими результатами, мы же попробовали использовать инструмент на меньшем объёме данных и с целью датировать изображения.
Чтобы свёрточная нейросеть смогла описать неизвестные ей прежде изображения, она обрабатывает значения пикселей, пропуская их через серию слоёв, каждый из которых оптимизирован на поиск определённых визуальных особенностей. Все изображения сравниваются друг с другом, что результирует в пространство признаков, выделенных нейросетью Tensorflow Inception V3 для каждого изображения в 2048 измерениях. Пространство признаков — это тот же вектор, который затем прогоняется через алгоритм снижения размерности (UMAP). В результате сходные изображения оказываются сгруппированы друг с другом и визуализируются в двумерном пространстве.
Интерактивная визуализация не только отображает все изображения сгруппированными по визуальному сходству, но и обладает продуманным функционалом исследовательского инструмента. Например, позволяет приближаться/отдаляться, открывать описание каждого изображения, выделять ключевые изображения каждой группы, подсвечивать группы по дополнительно загруженным метаданным.
Подготовка изображений петроглифов
Поскольку добраться до местонахождения петроглифов сложно (современные экспедиции пользуются вертолётами), для копирования изображений на месте делают так называемые прорисовки. Прорисовки — это двумерные повторения нарушений поверхности камня. В зависимости от задачи они могут полностью повторять всю поверхность вплоть до передачи лишайника и природных трещин.
Факсимильная копия петроглифа, изготовленная членами экспедиции Института археологии РАН. Изображение Института археологии РАН
Прорисовки делаются разными методами, каждый из которых имеет свои ограничения:
- нарушение поверхности скалы (расколы, мшистые поверхности, заветренность и т. п.),
- двумерность (сложность в передаче трёхмерной информации),
- субъективность (присутствие субъективных трактовок и авторского почерка прорисовщика).
Несмотря на эти сложности, прорисовки несут в себе информацию о композициях, объектах изображения и сюжете, стиле изображения и особенностях скальной поверхности. Сами петроглифы имеют настолько невысокую глубину, что с трудом различимы без разнонаправленного освещения. Наиболее точными копиями могли бы стать прорисовки, полученные по 3D-моделям, но такой базы для петроглифов Пегтымеля пока нет. Примером эталонного каталога может служить каталог Петроглифы Нижнего Амура и Уссури, в котором объекты подробно каталогизированы, а также представлены 3D-моделями и проекциями изображений в графике.
В археологических экспедициях, проводившихся уже в XXI веке, использовались фотофиксация и контактное копирование с поверхностей с использованием микалентной бумаги, реже — силикона. Микалентная бумага позволяет точно передать мельчайшие детали линии гравировок и глубину поверхности с помощью краски, нанесённой маркерами разного цвета и толщины.
Дальнейшая обработка полевых прорисовок включала сверку копий с фотографиями, корректировку — в случае необходимости; сканирование; склейку сканированных фрагментов и компьютерную обработку полученного цифрового изображения в графических редакторах.
Для получения максимально точного результата изображения очищались от посторонних шумов. Одна прорисовка чаще всего соответствует одной поверхности, которая нередко содержит больше одного объекта изображения. Поскольку нас интересовали именно олени, их необходимо было вырезать, предварительно проиндексировав.
При обработке возникли сложности, связанные с качеством изображения: многие олени буквально растворяются в поверхности. Трудно было и исключить изображения лосей из-за большого количества пограничных случаев, поэтому рисунки лосей пришлось включить в данные.
В результате был сформирован массив из 667 изображений оленей в формате png. Они были пропущены через алгоритмы унификации, такие как обрезка по единому размеру, отцентровка оленей, обращение их в одну сторону, уборка шумов. Для этого использовалась Python-библиотека для работы с изображениями OpenCV. Затем изображения были загружены в Pixplot для кластеризации.
Кластеризация петроглифов: что позволяет увидеть анализ данных
Результат кластеризации (можно посмотреть онлайн по ссылке)
Мы получили единое облако, в котором изображения глобально, на самом верхнем уровне распределены между двумя осями О и М. Крайние точки каждого полюса показывают нам, что наиболее существенной разницей является техника исполнения. По оси О располагаются наименее проработанные, незавершённые изображения, с нечётким контуром, в то время как по оси М — изображения с чётким и полностью проработанным силуэтом: по всей видимости, это петроглифы, сделанные методом прошлифовки.
Внутри этих двух осей олени группируются по ряду характеристик: форме силуэта, технике исполнения, деформации/сохранности рисунка. Комбинация этих характеристик составляет стиль изображений. Показательно, что «полосатики» (испещрённые расколами изображения) не концентрируются в одной зоне, а распределены по всему облаку. Таким образом, можно сделать вывод, что для нейросети этот показатель схожести менее важен, чем пропорции тела.
На точке схода двух осей концентрируются изображения, выполненные грубой выбивкой, но сохраняющие некоторое «изящество». Это переходная зона. Границы этих групп нечёткие, поскольку они часто комбинируются.
Распределение изображений по кластерам. Чем ближе петроглифы друг к другу — тем выше показатель общего числа признаков
Примеры кластеров
В кластер А вошли изображения, искажённые одним и тем же воздействием — расколом плит. Кластер B содержит изображения, выполненные двумя техниками: тело выбито, а ноги выгравированы. Кластер С снова про природное воздействие: изображения испещрены множеством мелких расколов. Кластер D включает наименее проработанные изображения, выполненные в довольно грубой технике выбивки (пикетаж). Кластер Е — изображения, отличающиеся методом исполнения, но сходные по наличию вытянутых, гипертрофированных конечностей (ног или рогов). Кластер F — группа изображений с чётким и полностью проработанным силуэтом.
Эта визуализация отражает распределение петроглифов по технике исполнения: грубая и редкая или плавная и полная. Этот признак напрямую коррелирует с инструментом нанесения рисунка (что было подтверждено трасологическим исследованием, а также снятием и анализом пробы): нам известно, что часть рисунков была выполнена камнем, а часть — металлическим инструментом. Рисунки, выполненные камнем, отличаются грубым исполнением, а рисунки, сделанные с помощью металлического орудия, имеют более чёткие очертания.
Для Н. Н. Дикова ключевыми характеристиками в вопросе датировки изображений была оппозиция реализма и схематизма в изображении оленей. Поэтому мы решили посмотреть на наличие или отсутствие корреляции с соответствующими бинарными признаками. При включении категории становится очевидно, что и изображения, определённые людьми как «реалистичные», и те, которые были помечены как «схематичные», оказываются распределёнными по всему облаку. Таким образом, эта классификация не отражается в выявленных моделью кластерах. Получившиеся в Pixplot кластеры, напротив, не выделяют рисунки, особо отмечаемые как «шедевры» реалистического искусства, а показывают их место в общем контексте.
Pixplot позволяет собрать воедино большие массивы изображений, классифицировать их по схожести и подсвечивать различные признаки. В задаче классификации по стилю он позволяет проверять гипотезы о роли различных признаков: например, больших рогов или проработанного силуэта. Также он помогает ускорить процесс проверки гипотезы о хронологии создания: исследователь может выделить группы интересующих изображений, в полях взять с них пробу, а результаты исследования отобразить на визуализации.
Опыт работы с пегтымельскими оленями вдохновляет на создание единой базы петроглифов для сопоставления визуальных характеристик с более широким кругом образов и памятников, чтобы обнаружить пересечения стилей и, как следствие, ареал кочевания разных народов.
Автор выражает благодарность главе центра палеоискусства ИА РАН Елене Левановой и лаборатории RSSDA за предоставленные данные, сотрудничество и идею. А также Насте Г., Ксюше Г. и Ахмеду М. за командную работу над проектом.
Источники
- Диков Н. Н. Наскальные загадки древней Чукотки. (Петроглифы Пегтымеля) — 1971.
- Дэвлет Е. Г. и др. ИССЛЕДОВАНИЯ ПЕГТЫМЕЛЬСКОГО ПЕТРОГЛИФА С ПОМОЩЬЮ КОМПЛЕКСА ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫХ МЕТОДОВ В НИЦ «Курчатовский институт» // Изобразительные и технологические традиции ранних форм искусства (2). — 2019. — С. 59–70.
- Шер Я. А. Петроглифы Средней и Центральной Азии. Москва — 1980.
- Шер Я. А. Алгоритм распознавания стилистических типов в петроглифах (к теории стиля в первобытном искусстве) // Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. — 1977. — С. 127–143.
- Bönisch, D. 2021. The Curator’s Machine: Clustering of Museum Collection Data through Annotation of Hidden Connection Patterns Between Artworks. International Journal for Digital Art History, no. 5 (May):5.20–5.35. https://doi.org/10.11588/dah.2020.5.75953.
- Yale DHLab — PixPlot.
