AI引進到動物的辨識上 無需人力辨別

能更快幫助保育專家辨識動物的數(shù)量與遷徙路線，追蹤人類造成的影響。

Deepmind 宣布了與非洲的保育專家與生態(tài)學(xué)家合作，將機器學(xué)習(xí)引進到動物的辨識上。過去的動物辨識靠的是志愿者的人力辨識，由照片送出到結(jié)果傳回，中間可能可以隔上一年之久。對于許多具備即時性的需求來說，實是在太過緩慢。如今有了 Deepmind 加入后，靠著過去九年在塞倫蓋蒂草原上數(shù)百萬張的動物照片作為基礎(chǔ)，開發(fā)了一套機器學(xué)習(xí)模型，可以將辨識花費的時間砍到僅需三個月，且準確度與人力辨識相當(dāng)。這工作遠比想像中的困難，因為動物不會乖乖的站在那邊擺 pose 給你拍照，而是很多時候只有失焦、動態(tài)模糊的照片，機器學(xué)習(xí)也要能懂得將這些照片正確地辨識出來。

從這里，下一步就是精簡模型，并且設(shè)法將其輸出成獨立的套件。據(jù)稱 Deepmind 正在開發(fā)的版本只要「中端」的硬件和一點聯(lián)網(wǎng)能力，就能在野外立即進行辨識。Deepmind 團隊希望近期內(nèi)能將這樣的系統(tǒng)在塞倫蓋蒂進行實測，看看效果如何。

如果能動物的辨識推進到現(xiàn)場、即時的程度的話，對于保育來說的意義不言而喻。這表示就算不用手動為每只動物加上標簽或無線追蹤器，也能在一定程度上追蹤每只動物的位置，以及族群的數(shù)量變化，而且有足夠的即時性讓保育專家對即時的天災(zāi)或人禍做出回應(yīng)。當(dāng)然，AI 能起的還是只有輔助的作用，保護大自然還是有賴人類共同的努力，但這已經(jīng)是個可以大幅簡化工作難度的工具了。