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发表在《自然》杂志上的一项新研究表明，面对堆积如山的图像和音频数据，研究人员正转向人工智能来回答紧迫的生态问题。今天，中国绿色发展协会顾问Fred Dubee向绿色发展协会的朋友们分享了这篇题为《人工智能促进保护生物学》的文章。在文章中，作者举了如下几个例子:
图片/自然网站
https://www.nature.com/articles/d41586-019-00746-1
第一个例子是用AI研究有多少鸟撞上了电力线死了。我们知道，当发生线路碰撞时，鸟类会发出高频的凄惨声音，与普通音频不同。在这篇文章中，作者介绍说，研究人员想知道在夏威夷考爱岛上，鸟儿撞上了多少次电力线。他们收集了约600小时的纽维尔剪羊毛者和夏威夷海燕等物种的音频，这是通过人工计算根本不可能完成的。于是他们向加州一家公司求助，这家公司擅长利用人工智能分析野生动物监测数据。该公司使用了一种软件，可以从音频中自动分析和检测鸟撞击的声音。这项技术使研究人员能够收集更多的数据进行数据分析，因此收集的数据量大大增加到75000小时/场季。
这让他们得到了大数据——鸟撞死电力线，发生了上千起事件，远远高于预期！正是这种科学证据使他们能够做出更好的决定。于是研究小组与公共部门合作，试图用电线之间的发光激光来警告鸟类，目前看来是有效的。他们进一步敦促电力公司将闪烁的LED设备连接到碰撞事故高发区的电线上。
第二个例子是，人工智能可以帮助打击野生动物的非法贸易。社交媒体上的那些动物，用AI就能轻松判断自己是不是保护物种。所以人工智能在监控方面发挥了巨大的作用。
第三个例子是自动图像识别。有一个波兰的非政府组织叫Wild Me。他们开发了一个名为Wildbook的软件，可以应用于任何具有条纹、斑点、皱纹、鳍或耳沟或其他独特物理特征的物种。目前，该软件用于在Twitter社交媒体上搜索动物，已经建立了20多个不同的动物项目。研究人员和公民科学家可以添加自动识别的图像。
当我读到这里时，我在想:那么这项技术实际上可以考虑用于保护斑海豹。由于它们的脸上有斑点，事实上，它们也可以用这种方法为每只斑海豹建立一个“图形代码”ID。这样水族馆里的斑海豹就不会被轻易“调包”了。而且在迁徙季节，这种方法可以很容易地统计出一张鸟类地图上的鸟类数量。
第四个例子是用AI处理声学数据。文中给出了一个实例。自动远程生物多样性监测网络是一个基于浏览器的工具，可以自动识别动物的叫声。这个软件将使用机器学习对数据进行分类。目前已采集短音频数据340万条。本文还介绍了保护主义者利用AI研究在北极采集的1200小时音频，结合matlab研究鸣禽何时到达北极以及环境因素对其叫声的影响。
第五个例子是用AI的“鱼人脸识别”。它甚至可以识别亚种。
这篇文章引用了斯托维尔的介绍:深度学习的前沿成果大多使用了谷歌开发的开源机器学习库TensorFlow和脸书领导的PyTorch。
文章还说明了目前AI的局限性，比如严重依赖庞大的样本数据库。但是，我们知道，濒危物种的样本很难获得，所以很难基于大量的数据对濒危物种进行分析。但是，少就是少，聊胜于无。而且作者认为，随着技术的发展，加快这些濒危物种样本的数据收集和信息记录是非常重要的，这将有助于未来通过AI进行更高级的研究。
“跨界”对我们的自然保护界提出了新的要求。我们需要跳出框框思考。
“跨界”本质上是创新。关于这一点，我在2018年3月参加“中国发展高层论坛”的时候，遇到了HKUST的李泽湘先生，他给了我很深的印象。当时我还不知道他是DJI无人机的董事长，一个学者。他谈到了创新人才的培养，特别是近几年在几个课题组成长起来的大公司、高科技公司的发展，印象深刻。他说——别人说我不懂电动车，但是，我是机器人。跨界发展很重要。这个行业很多人都说很难做。各种人往里面钻，还没怎么盈利。他们赚的都是血汗钱。人们说我是来“破坏游戏”的。其实我把这种“剧透”叫做“跨学科”。而且认为只有搅局，才能重新定义规则、技术、产品，才能赚钱。
总而言之，AI可以给保护界带来前所未有的帮助。我们已经到了一个需要积极拥抱人工智能和新技术的时代。
结合Bala之前翻译的文章《大数据、区块链和人工智能:自然保护的新未来| Balakrishna Pisupati关于2020年后生物多样性保护的建议》，作者认为，自然保护界的科学家跟上AI、大数据等先进技术非常重要。这一点在《自然》这篇文章中也有提及。作者建议保护生物学家可以跟上人工智能的发展，通过Datacamp、Coursera、Udacity或Nvidia深度学习研究所提供的在线课程与人工智能专家合作。
文/绿社琳达芯/花织/梁潇
【见《自然》原文】
人工智能赋能保护生物学
https://www.nature.com/articles/d41586-019-00746-1
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