一手打造史上最強(qiáng)圍棋AI的英國DeepMind團(tuán)隊(duì)最近加入了用人工智能保護(hù)野生動(dòng)物的行列。DeepMind與生態(tài)學(xué)家、自然保護(hù)主義者合作，開發(fā)了一款研究動(dòng)物行為的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。這套方法被首先應(yīng)用在坦桑尼亞塞倫蓋蒂野生動(dòng)物保護(hù)區(qū)。

塞倫蓋蒂野生動(dòng)物保護(hù)區(qū) 本文圖均為 DeepMind blog 圖

塞倫蓋蒂是非洲最大的野生動(dòng)物保護(hù)區(qū)之一，以豐富的野生動(dòng)植物聞名于世。在塞倫蓋蒂14750平方公里的土地上，棲息著大約70種大型哺乳動(dòng)物和500種鳥類，包括獅子、斑馬、羚羊、麋羚、水牛、鱷魚、河馬、大象、長頸鹿等。

近來，隨著農(nóng)業(yè)、偷獵、氣候異常等人類影響的增加，當(dāng)?shù)匚锓N被迫改變自己的行為以繼續(xù)生存。大約十年前，塞倫蓋蒂的獅子研究項(xiàng)目在保護(hù)區(qū)核心區(qū)域安裝了數(shù)百個(gè)運(yùn)動(dòng)敏感攝像頭，在不干擾日?；顒?dòng)的情況下拍攝動(dòng)物的自然行為。

截至目前，這個(gè)項(xiàng)目收集了數(shù)百萬張照片。分析照片的工作由來自世界各地的志愿者完成，他們?cè)诿繌堈掌幸灰蛔R(shí)別和統(tǒng)計(jì)其中的動(dòng)物。這項(xiàng)耗時(shí)耗力的工作影響了科學(xué)家的進(jìn)一步研究，也使自然保護(hù)人士很難對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的破壞做出及時(shí)反應(yīng)。通常，從照片被拍攝到志愿者識(shí)別出其中的動(dòng)物大概需要一年的時(shí)間。

為了幫助科學(xué)家更高效地開展研究，DeepMind訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可以自動(dòng)檢測(cè)、識(shí)別并計(jì)算照片中出現(xiàn)的動(dòng)物。據(jù)DeepMind blog表示，他們的系統(tǒng)在識(shí)別約50個(gè)大型動(dòng)物的時(shí)候與人類標(biāo)簽員一樣準(zhǔn)確。

生態(tài)學(xué)家認(rèn)為，通過照片監(jiān)測(cè)動(dòng)物行為變化可以了解原始生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)功能，制定有效的管理計(jì)劃來保護(hù)當(dāng)?shù)氐纳锒鄻有浴?/p>

這類模型的難點(diǎn)在于，用運(yùn)動(dòng)攝像頭記錄的野生動(dòng)物照片有時(shí)很難處理，例如動(dòng)物可能在焦點(diǎn)之外，或者被遮擋。不過，DeepMind稱，在生態(tài)學(xué)家Meredith Palmer的幫助下，他們的項(xiàng)目很快成型，并大大縮短了全流程處理時(shí)間。

據(jù)DeepMind透露，目前，該團(tuán)隊(duì)正在部署一種適應(yīng)于野外環(huán)境的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，只需要“適度”硬件和少量互聯(lián)網(wǎng)連接。一旦這個(gè)系統(tǒng)部署到位，塞倫蓋蒂的研究人員能夠直接利用這個(gè)工具開展保護(hù)工作。

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