Při nedávné cestě do místních botanických zahrad jsem si všiml vysoké, nápadné fialové květiny, kterou jsem si nikdy nevšiml. Snažil jsem se to Google, ale nevěděl jsem, co přesně se zeptat. „Fialový květ“ mi přinesl obrázky narcisu a frézie, orchidejí a petrklíče, mečíku a ranní slávy. Žádná z nich nebyla květina, kterou jsem viděl.
Související obsah
- Budou další velké vědecké objevy vyrobeny amatéři?
- Vědci katalogují zvířata v každém rohu Los Angeles
- Tři nejlepší výsledky 115letého občanského vědeckého projektu
- Bez lidského dohledu se 16 000 počítačů naučí rozpoznávat kočky
Ale díky umělé inteligenci mají zvědaví amatérští přírodovědci jako já nyní lepší způsoby, jak poznat přírodu kolem nás. Několik nových webů a aplikací používá technologii AI k přiřazování jmen k fotografiím.
iNaturalist.org je jedním z těchto stránek. Společnost byla založena v roce 2008 a dosud byla výhradně místem crowdsourcingu. Uživatelé zveřejní obrázek rostliny nebo zvířete a komunita vědců a přírodovědců ji identifikuje. Jejím posláním je propojovat odborníky a amatérské „občanské vědce“, přimět lidi nadchnout rostlinami a volně žijícími živočichy a využít získané údaje, aby potenciálním odborníkům pomohli sledovat změny v biologické rozmanitosti nebo dokonce objevovat nové druhy.
Model s crowdsourcedem obecně funguje dobře, říká Scott Loarie, co-director iNaturalist. Existují však určitá omezení. Nejprve může být mnohem těžší získat identifikaci vaší fotografie v závislosti na tom, kde žijete. V Kalifornii, kde sídlí Loarie, může získat identifikaci během jedné hodiny. Je to proto, že velké množství odborníků, kteří často navštěvují iNaturalist, je založeno na západním pobřeží. Ale někdo, řekněme, ve venkovském Thajsku možná bude muset čekat mnohem déle, než obdrží ID: Průměrná doba potřebná k identifikaci je 18 dní. Další problém: Vzhledem k tomu, že se web stal více populárním, rovnováha pozorovatelů (lidé, kteří zveřejňují obrázky) k identifikátorům (lidé, kteří vám říkají, jaké obrázky jsou), se zkroutila, s mnohem více pozorovateli než identifikátory. Hrozí to, že dobrovolnické experty budou přemoženi.Tento měsíc iNaturalist plánuje spustit aplikaci, která pomocí umělé inteligence identifikuje rostliny a zvířata až na úroveň druhů. Aplikace využívá takzvané „hluboké učení“ pomocí umělých neuronových sítí, které umožňují počítačům učit se jako lidé, takže jejich schopnosti se postupem času mohou rozvíjet.
"Doufáme, že se tím zapojí celá nová skupina občanských vědců, " říká Loarie.
Tato aplikace je školena pomocí krmení označených obrázků z rozsáhlé databáze pozorování „výzkumného stupně“ iNaturalisty - pozorování, která byla ověřena komunitou odborníků na daném místě. Jakmile je model vyškolen na dostatečně označených obrázcích, začne identifikovat neoznačené obrázky. V současné době je iNaturalist schopen přidávat do modelu nový druh každých 1, 7 hodiny. Čím více obrázků nahráli uživatelé a identifikovali odborníci, tím lépe.
"Čím více věcí dostaneme, tím více bude model vyškolen, " říká Loarie.
Tým iNaturalist chce, aby model byl vždy přesný, i když to znamená, že není tak přesný, jak je to možné. Právě teď se model pokouší dát sebevědomou odpověď na rodu zvířete, pak opatrnější odpověď na druh, která nabízí 10 nejlepších možností. V současné době má pravdu o rodu 86 procent času a dává druhům ve svých 10 nejlepších výsledcích 77 procent času. Tato čísla by se měla zlepšovat s pokračujícím výcvikem modelu.
Hrál jsem si s demo verzí a vstoupil jsem na obrázek papuchalka posazeného na skále. "Jsme si jisti, že se jedná o rod Puffins, " řekl a jako nejlepší navrhovaný výsledek dal správný druh - atlantický puffin. Pak jsem vstoupil na obrázek africké drápy. "Jsme si naprosto jistí, že se jedná o rody Western spadefoot ropuchy, " řekla mi a nabídla mezi prvních 10 výsledků africkou drápovou žábu.
AI nebyla „dostatečně sebevědomá, aby mohla udělat doporučení“ ohledně obrázku mého syna, ale navrhla, že by to mohla být mimo jiné i jiná než lidská stvoření žába severní leopard, zahradní hlemýžď nebo had had. Když jsou všechny tyto skvrny spatřeny, uvědomil jsem si, že počítačové vidění vidělo pozadí puntíky na vysoké židli mého syna a mylně ji identifikovalo jako součást vzorku. Takže jsem ořízl obrázek, dokud nebyl vidět jen jeho obličej, a stiskl jsem „klasifikovat“. „Jsme si jisti, že je to v podřádu Lizards, “ odpověděl AI. Buď moje dítě vypadá jako ještěrka, nebo - skutečná odpověď, předpokládám - to ukazuje, že model rozpoznává pouze to, co bylo nakrmeno. A nikdo to ze zřejmých důvodů nedrží obrázky lidí.
iNaturalist doufá, že aplikace uvolní tlak na komunitu odborníků a umožní účast větší komunitě pozorovatelů, například skupin školáků. Mohlo by to také umožnit „odchyt kamery“ - odesílání proudů obrázků z pasti kamery, která pořizuje snímek, když je spuštěn pohybem. iNaturalist odrazil od zachycení kamery, protože zaplavuje web obrovským množstvím obrázků, které mohou nebo nemusí skutečně potřebovat odbornou identifikaci (některé obrázky budou prázdné, zatímco jiné zachytí běžná zvířata, jako jsou veverky, které majitel fotoaparátu snadno identifikuje nebo sebe). Ale s AI by to nebyl problém. iNaturalist také doufá, že nová technologie zapojí novou komunitu uživatelů, včetně lidí, kteří by mohli mít zájem o přírodu, ale nebyli by ochotni čekat několik dní na identifikaci v rámci modelu s crowdsourcedem.
Rychlá identifikace druhů by mohla být užitečná i v jiných situacích, například při vymáhání práva.
"Řekněme, že pracovníci TSA otevřou kufr a někdo má gekony, " říká Loarie. "Potřebují vědět, zda někoho zatknout nebo ne."
V takovém případě mohla umělá inteligence sdělit agentům TSA, jaký typ gekonu sledovali, což by mohlo pomoci při vyšetřování.
iNaturalist není jediným místem, které využívá počítačové vidění k zapojení občanských vědců. Aplikace Cornlin's Merlin Bird ID používá AI k identifikaci více než 750 severoamerických ptáků. Nejprve musíte odpovědět na několik jednoduchých otázek, včetně velikosti a barvy ptáka, kterého jste viděli. to samé platí pro rostliny poté, co řeknete, na kterou část rostliny se dívá (květina, ovoce atd.).
To vše je součástí větší vlny zájmu o použití AI k identifikaci obrázků. Existují programy AI, které mohou identifikovat objekty z výkresů (i ty špatné). AI mohou prohlížet obrazy a identifikovat umělce a žánry. Mnoho odborníků se domnívá, že počítačové vidění bude hrát ve zdravotnictví obrovskou roli, což usnadní identifikaci například rakoviny kůže. Výrobci automobilů používají počítačové vidění k tomu, aby učili automobily identifikovat chodce a vyhýbat se jim. Bod zápletky nedávné epizody komedie Silicon Valley se zabýval aplikací počítačového vidění pro identifikaci jídla. Ale protože to jeho tvůrce trénoval pouze na párky v rohlíku - protože trénink neuronové sítě vyžaduje bezpočet hodin lidské práce - mohl rozlišovat pouze mezi hot dogy a „ne hot dogy“.
Tato otázka humorné práce je důležitá. Obrovské databáze správně označených obrázků jsou pro výcvik umělých inteligencí zásadní a mohou být obtížně dosažitelné. iNaturalist, jako dlouholetý web s více zdroji, již má přesně takový druh databáze, a proto jeho model postupuje tak rychle, říká Loarie. Ostatní weby a aplikace musí najít svá data jinde, často z akademických obrázků.
"Je to stále časné dny, ale zaručuji, že v příštím roce uvidíte rozšíření těchto druhů aplikací, " říká Loarie.
