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越来越多动物正在灭绝,“AI+动物”能否改变这一局面?

2018-08-06 07:23
智能相对论
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3.偷猎者放不下手中的枪,AI只能与他正面刚

在数千平方千米的面积上,仅靠人力找到每个偷猎者根本不可能。即使是使用飞机巡逻,靠直升机或在动物行进路线上架设摄影机来侦察也不行,摄影机只能记录单一位置的数量,直升机又太贵而且由于地面隐蔽性太强,很难在事情发生之前就实现对其的精准捕捉。而一些贫穷的地方,因为政府往往无暇保护动物,更是偷猎者的天堂。

越来越多动物正在灭绝,“AI+动物”能否改变这一局面?

一般人难以区分野生动物,植物,灌木

南加州大学工程和计算机科学教授 Milind Tambe 博士带领小组对防偷盗进行了研究,他们称这项技术为野生动物安全助手(Protection Assistant for Wildlife Security,PAWS)。

他们的数据来源主要参考两种信息:过去哪里有情况以及哪个区域需要额外的保护。通过对这些数据的积累,对未来的袭击地点做出更准确的预测,最后决定在哪些地方加强防护。

这就低成本的实现了利用人工智能防止捕猎,具有广泛的使用意义。初次之外,还可以利用声音来绘制偷猎者枪声的所在位置的地图,利用无人机配备红外摄影仪巡逻等。 由于人工智能是响应式的,因此它会根据对手和它们的行为不断改进。一方面是预测对方行为,另一方面是据此调整己方策略,随着数据的积累越来越多,就越能实现在盗猎者盗猎前的精确捕捉。

AI无限好,问题也不少

从上面的这些技术的应用中,我们也可以发现,它依然存在不少的问题。

1.动物保护数据多是用户上传,质量难以保证

数据问题在人工智能与任何行业或技术结合的时候都会出现,但是动物保护的数据问题,针对不同的物种,会出现截然不同的结果。要么太多,要么太少,少有刚刚好。实际上我们都知道在机器学习中,数据并不是越多越好,机器学习会出现数据过拟合的情况。正确的说法是有用的数据越多越好,以一种采集鸟类的声音的研究为例,数据多而杂,一般都是2000多小时以上的数据,其中包括其它鸟类的声音,风声雨声落叶声等等,一般难以实现鸟声分离。

而在对鱼类进行追踪学习的时候,常常会出现数据不够的窘境,因为数据包括海岸线宽度,水的酸碱度,水温等不易获取的数据。由于对动物的田野调查非常耗费时间,因此很多研究均鼓励用户或是志愿者上传数据。这虽然提高了数据搜集效率,但也导致数据质量良莠不齐。

机器学习一直存在所谓的“黑箱”,一些不良的数据将会使机器向哪方面发展呢?

2.AI是一门技术,盗猎者也能研究

喜剧电影为了戏剧性,常常塑造出蠢贼的形象。现实生活当然也有,但我们应该知道,偷猎者很多不仅不蠢反倒极其灵活,他们心狠手辣经验丰富。还有一些人,仅仅是以打猎为乐,他们有钱有闲,纯粹是图爷高兴。这批人并没有我们想象得那么好对付。

我们对AI保护动物的研究一方面是对其本身的追踪保护,另一种是与偷猎者搏斗,而这通常是建立在偷猎者依然不借助高科技手段的基础上,可能一些蠢贼和蠢人容易被甄别。但我们别忘了,AI是一门技术,当我们在研究AI保护动物的时候,偷猎者同样在研究AI伤害动物。

偷猎者不仅有点聪明还有点张狂,他们也成立论坛交流偷猎心得,根据不同的方式分为若干个子栏目,尤其是交流区更将捕杀野生动物的过程进行了记录,还附带照片。我们怎么能保证具有这种偷猎癖好的没有机器学习专家,未来的偷猎与反偷猎,很可能上升到人工智能与人工智能的对决。

在使用AI保护动物上,如果我们不建立切实可行的技术壁垒,很难说,偷猎者的野路子AI,会不会反而加速了动物灭绝。

结论

野生动物的保护,除了利用技术让他们适应得更好。还可以建立一个生态圈,实现完整的生态链。利用大数据去分析,需要什么动物,什么植物,什么环境等等等,微软就曾试图这样保护海洋生物,毕竟在相对密闭,相对可控的空间里,AI更能大展拳脚。同时,还可以通过对珍稀动物基因分析,克隆甚至3D打印出新的个体等。

保护动物吧!毕竟,搞不好哪一天人工智能造反了,动物还能念旧情成为我们唯一的同盟军。

文|雷宇

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