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当偷猎枪声响起,他们靠这个伙伴守护大象

“从2007年到2014年,短短7年间,非洲草原象的数量减少了约三分之一,并且很有可能在10年内从一些非洲国家完全消失。”

几年前,微软的联合创始人保罗·艾伦(Paul Allen)发表了一项名为“大象普查”的报告,上面这个结论就来自这份报告。它震惊了全球的动物保护组织,也让我们忧心不已。在记忆中,在塞伦盖蒂成群逡巡的大象,简直是非洲的标志。我们即将失去大象——这种聪明、温柔又神奇的动物吗?

马拉维利翁代国家公园的大象 | npr

马拉维利翁代国家公园的大象 | npr

大象的敌人,除了人类活动导致的栖息地减少,就是偷猎者了。昂贵的象牙让许多人铤而走险,并且形成了一个全球黑市网络。

许多人奋斗在反盗猎的前线。而他们最近有了一个新伙伴——人工智能(AI)。AI 能从大量的信息中找到规律,这不仅可以让大象的行为更加清晰,也会让偷猎者无从遁逃。

“聆听大象”

非洲有两种大象:非洲草原象和非洲森林象。草原象比较容易被发现和跟踪,保罗·艾伦的“大象普查”项目就对它们的数量做过统计;而森林象,因为生活在茂密的雨林树冠之下,很难被调查人员识别。

康奈尔大学的研究员彼得·弗雷格(Peter Wrege)团队多年来也一直在研究森林象,试图弄清它们的数量到底有多少,消失的速度有多快。但森林象的身影实在难以捕捉,于是弗雷格就想,不如做些不一样的尝试:用声音寻找它们。

弗雷格为此定制了50个录音机,带着设备和团队前往中非的雨林。他将雨林划分为5千米见方的网格,在每个网格中,他的团队都会在大约7至9米高的树梢上放一个录音机,这要比大象用后腿站立举起象鼻的高度稍高一点。然后他们会按下录音键,开始录音。三个月后,他们会返回森林,找到录音机,更换电池,放入新的存储卡,然后重新收集一波数据。

几个月过去后,录音机收集的丛林之声超过了几十万小时。这可不是找几个研究生帮忙整理就能搞定的事情。如何才能把这些录音进行分类,来找到他想要的大象的声音呢?

在人工智能界,这被称为“鸡尾酒会问题”。在一个嘈杂的聚会上,人脑可以只专注于特定的人的声音,并将其放大到足以盖过其他所有声音,而AI经过训练,也可以做同样的事情。

人工智能神经网络就对此非常擅长。神经网络其实是一系列算法的集合,可以对信息进行聚集和分类,找到那些可能会被人类遗漏的规律。神经网络尤其擅长处理图像,因此弗雷格会通过软件把他收集的录音转换成声谱图(声波的可视化表现)。他的另一家公司为此搭建了神经网络,可以对丛林的各种杂音进行分类,然后识别出大象的声音。

随后发生了一件有趣的事情。弗雷格和他的“聆听大象(Elephant Listening Project)”团队,在录音中听到了一些意料之外的声响:枪声。

弗雷格认为枪声是偷猎行为的一个重要指征,他建立了另一个神经网络,这次的目的就是寻找枪声。他希望这一举措能给我们提供更多信息,让我们知道森林象被杀死的地点,甚至可以在偷猎者开枪之前就阻止他们。

公园经理的新装备

用前沿技术阻止偷猎、保护动物,这并非是弗雷格的首创。四年前,在非洲国家马拉维利翁代国家公园(Liwonde National Park),一位名叫克雷格·里德(Craig Reid)的公园经理也萌生了相同的想法。那时里德刚接手利翁代,他发现这里的野生动植物保护区已经濒临崩溃了:基础设施破败不堪,道路被冲毁,偷猎行为蔚然成风,人们在公园里进进出出,无处可去的大象也严重威胁着附近生活的村民。“如果我们不进行干预的话,未来10年内,公园内的所有野生动植物都会彻底消失。”他这样介绍说。

里德决定向大城市里的警察学习,使用人工智能和预测分析技术,希望能用这种方式更好地管理公园。

推动“大象普查”项目的艾伦于2018年去世了,但他的公司开发了一款使用人工智能和预测分析功能的程序EarthRanger,这让里德的想法成为现实:让公园管理员的信息可以被机器汇总处理。

技术人员首先创建了一个实时可视化程序,管理人员可以在屏幕上查看所有的公园资产:管理员,动物,直升机以及来自传感器和安全摄像机的信息,全都集中在这里,只需点击鼠标就能查看了。它也给管理人员提供了分析工具,帮助他们更好地巡逻管理。

可视化程序可以提供一个问题地区的热点地图,比如哪里有被下了针对动物的圈套和陷阱,哪里的围栏断裂了。这让管理人员能够快速响应公园的安全问题。这套系统还有一个人工智能组件,这会帮助程序采集所有信息,以提供管理公园的最佳建议。

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文章来源:果壳网

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