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當偷獵槍聲響起,他們靠這個伙伴守護大象

“從2007年到2014年,短短7年間,非洲草原象的數量減少了約三分之一,并且很有可能在10年內從一些非洲國家完全消失。”

幾年前,微軟的聯合創始人保羅·艾倫(Paul Allen)發表了一項名為“大象普查”的報告,上面這個結論就來自這份報告。它震驚了全球的動物保護組織,也讓我們憂心不已。在記憶中,在塞倫蓋蒂成群逡巡的大象,簡直是非洲的標志。我們即將失去大象——這種聰明、溫柔又神奇的動物嗎?

馬拉維利翁代國家公園的大象 | npr

馬拉維利翁代國家公園的大象 | npr

大象的敵人,除了人類活動導致的棲息地減少,就是偷獵者了。昂貴的象牙讓許多人鋌而走險,并且形成了一個全球黑市網絡。

許多人奮斗在反盜獵的前線。而他們最近有了一個新伙伴——人工智能(AI)。AI 能從大量的信息中找到規律,這不僅可以讓大象的行為更加清晰,也會讓偷獵者無從遁逃。

“聆聽大象”

非洲有兩種大象:非洲草原象和非洲森林象。草原象比較容易被發現和跟蹤,保羅·艾倫的“大象普查”項目就對它們的數量做過統計;而森林象,因為生活在茂密的雨林樹冠之下,很難被調查人員識別。

康奈爾大學的研究員彼得·弗雷格(Peter Wrege)團隊多年來也一直在研究森林象,試圖弄清它們的數量到底有多少,消失的速度有多快。但森林象的身影實在難以捕捉,于是弗雷格就想,不如做些不一樣的嘗試:用聲音尋找它們。

弗雷格為此定制了50個錄音機,帶著設備和團隊前往中非的雨林。他將雨林劃分為5千米見方的網格,在每個網格中,他的團隊都會在大約7至9米高的樹梢上放一個錄音機,這要比大象用后腿站立舉起象鼻的高度稍高一點。然后他們會按下錄音鍵,開始錄音。三個月后,他們會返回森林,找到錄音機,更換電池,放入新的存儲卡,然后重新收集一波數據。

幾個月過去后,錄音機收集的叢林之聲超過了幾十萬小時。這可不是找幾個研究生幫忙整理就能搞定的事情。如何才能把這些錄音進行分類,來找到他想要的大象的聲音呢?

在人工智能界,這被稱為“雞尾酒會問題”。在一個嘈雜的聚會上,人腦可以只專注于特定的人的聲音,并將其放大到足以蓋過其他所有聲音,而AI經過訓練,也可以做同樣的事情。

人工智能神經網絡就對此非常擅長。神經網絡其實是一系列算法的集合,可以對信息進行聚集和分類,找到那些可能會被人類遺漏的規律。神經網絡尤其擅長處理圖像,因此弗雷格會通過軟件把他收集的錄音轉換成聲譜圖(聲波的可視化表現)。他的另一家公司為此搭建了神經網絡,可以對叢林的各種雜音進行分類,然后識別出大象的聲音。

隨后發生了一件有趣的事情。弗雷格和他的“聆聽大象(Elephant Listening Project)”團隊,在錄音中聽到了一些意料之外的聲響:槍聲。

弗雷格認為槍聲是偷獵行為的一個重要指征,他建立了另一個神經網絡,這次的目的就是尋找槍聲。他希望這一舉措能給我們提供更多信息,讓我們知道森林象被殺死的地點,甚至可以在偷獵者開槍之前就阻止他們。

公園經理的新裝備

用前沿技術阻止偷獵、保護動物,這并非是弗雷格的首創。四年前,在非洲國家馬拉維利翁代國家公園(Liwonde National Park),一位名叫克雷格·里德(Craig Reid)的公園經理也萌生了相同的想法。那時里德剛接手利翁代,他發現這里的野生動植物保護區已經瀕臨崩潰了:基礎設施破敗不堪,道路被沖毀,偷獵行為蔚然成風,人們在公園里進進出出,無處可去的大象也嚴重威脅著附近生活的村民。“如果我們不進行干預的話,未來10年內,公園內的所有野生動植物都會徹底消失。”他這樣介紹說。

里德決定向大城市里的警察學習,使用人工智能和預測分析技術,希望能用這種方式更好地管理公園。

推動“大象普查”項目的艾倫于2018年去世了,但他的公司開發了一款使用人工智能和預測分析功能的程序EarthRanger,這讓里德的想法成為現實:讓公園管理員的信息可以被機器匯總處理。

技術人員首先創建了一個實時可視化程序,管理人員可以在屏幕上查看所有的公園資產:管理員,動物,直升機以及來自傳感器和安全攝像機的信息,全都集中在這里,只需點擊鼠標就能查看了。它也給管理人員提供了分析工具,幫助他們更好地巡邏管理。

可視化程序可以提供一個問題地區的熱點地圖,比如哪里有被下了針對動物的圈套和陷阱,哪里的圍欄斷裂了。這讓管理人員能夠快速響應公園的安全問題。這套系統還有一個人工智能組件,這會幫助程序采集所有信息,以提供管理公園的最佳建議。

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文章來源:果殼網

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