https://frosthead.com

ИИ идентификация на растенията и животните ни помага на всички да бъдем граждански учени

При скорошно пътуване до местните ботанически градини забелязах едно високо, поразително лилаво цвете, което никога досега не бях забелязал. Опитах се с Google, но не знаех съвсем какво да питам. „Лилаво цвете“ ми донесе снимки на нарциси и фрезии, орхидеи и иглики, гладиоли и сутрешна слава. Никой от тях не беше цветето, което бях видял.

Свързано съдържание

  • Ще бъде ли направено следващото голямо научно откритие от любителите?
  • Учените Каталог на съществата във всеки ъгъл на Лос Анджелис
  • Топ три резултати от научен проект за граждани на 115 години
  • Без човешки надзор 16 000 компютри се научават да разпознават котки

Но благодарение на изкуствения интелект, любопитни любители-натуралисти като мен сега имат по-добри начини да идентифицират природата около нас. Няколко нови сайтове и приложения използват AI технология, за да поставят имена на снимки.

iNaturalist.org е един от тези сайтове. Основана през 2008 г., досега е била единствено сайт за краудсорсинг. Потребителите публикуват снимка на растение или животно и общност от учени и натуралисти ще го идентифицират. Нейната мисия е да свързва експерти и аматьорски „граждански учени“, да развълнува хората за растенията и дивата природа, докато използва събраните данни, за да помогне потенциално на професионалните учени да наблюдават промените в биоразнообразието или дори да откриват нови видове.

Като цяло, моделът с многократно използване работи добре, казва Скот Лоари, съ-директор на iNaturalist. Но има някои ограничения. Първо, може да бъде много по-трудно да се идентифицира вашата снимка в зависимост от това къде живеете. В Калифорния, където се намира Лоари, той може да получи идентификация в рамките на един час. Това е така, защото голям брой експерти, които често са iNaturalist, са базирани на Западното крайбрежие. Но някой, да речем, в селски Тайланд, може да се наложи да изчака много по-дълго, за да получи идентификационен номер: Средният период от време, необходим за идентифициране, е 18 дни. Друг проблем: Тъй като сайтът става по-популярен, балансът на наблюдателите (хората, които публикуват снимки) към идентификаторите (хората, които ви казват какви са снимките), се е изкривил, с много повече наблюдатели, отколкото идентификатори. Това заплашва да затрупа експертите от доброволците.

Този месец iNaturalist планира да пусне приложение, което използва AI за идентифициране на растения и животни до нивото на видовете. Приложението се възползва от така нареченото „дълбоко учене“, използвайки изкуствени невронни мрежи, които позволяват на компютрите да се учат както хората, така че техните възможности могат да се развиват с течение на времето.

„Надяваме се, че това ще ангажира изцяло нова група граждански учени“, казва Лоари.

Приложението се обучава чрез подаване на белязани изображения от масивната база данни на iNaturalist с наблюдения от „изследователски клас“ - наблюдения, които са проверени от експертната общност на сайта. След като моделът е обучен на достатъчно маркирани изображения, той започва да може да идентифицира изображения без етикет. В момента iNaturalist е в състояние да добавя нов вид към модела на всеки 1, 7 часа. Колкото повече изображения, качени от потребителите и идентифицирани от експерти, толкова по-добре.

"Колкото повече неща получаваме, толкова по-обучен ще бъде моделът", казва Лоари.

Екипът на iNaturalist иска моделът винаги да е точен, дори ако това означава да не е възможно най-прецизен. В момента моделът се опитва да даде уверен отговор за рода на животното, а след това и по-предпазлив отговор за вида, предлагайки топ 10 възможности. Понастоящем той е коректен за рода 86 процента от времето и дава на вида в първите 10 резултати 77 процента от времето. Тези цифри трябва да се подобрят, докато моделът продължава да се обучава.

Играейки с демо версия, влязох в снимка на пуф, кацнал на скала. „Почти сме сигурни, че това е от рода Puffins“, казва той, като дава правилния вид - атлантически бут - като най-горния предложен резултат. Тогава влязох в снимка на африканска нокът жаба. „Почти сме сигурни, че това е в рода западни крастави жаби“, каза ми той, предлагайки африканска нокът жаба като сред първите 10 резултати.

AI не беше „достатъчно уверен, за да отправя препоръка“ относно снимка на моя син, но предположи, че той може да е северна леопардова жаба, градински охлюв или змиярска змия, сред други нечовешки същества. Докато всичко това е забелязано, разбрах, че компютърното зрение вижда фона на полка на столчето на сина ми и неправилно го идентифицира като част от екземпляра. Така че изрязах снимката, докато не се вижда само лицето му и натиснах „класифицирайте“. „Почти сме сигурни, че това е в подзадачните Гущери“, отговори AI. Или бебето ми прилича на гущер или - предполагам истинският отговор - това показва, че моделът разпознава само с какво се е хранил. И никой не го храни със снимки на хора, по очевидни причини.

iNaturalist се надява приложението да премахне натиска от своята общност от експерти и да позволи на по-голяма общност от наблюдатели да участват, като например групи от ученици. Може да позволи и „улавяне на камерата“ - изпращане на потоци от изображения от капана на камерата, който прави снимка, когато се задейства от движение. iNaturalist е обезкуражил улавянето на камерата, тъй като наводнява сайта с огромни количества изображения, които всъщност могат или не могат да се нуждаят от експертна идентификация, която (някои изображения ще бъдат празни, докато други ще улавят обикновени животни като катерици, които собственикът на камерата лесно би могъл да идентифицира или себе си). Но с AI това не би било проблем. iNaturalist също се надява, че новата технология ще ангажира нова общност от потребители, включително хора, които може да имат интерес към природата, но не биха искали да чакат няколко дни за идентификация по модела на масово използване.

Бързото идентифициране на видовете може да бъде полезно и в други ситуации, като правоприлагане.

„Да речем, че работниците на TSA отварят куфар и някой има гекони“, казва Лоари. „Те трябва да знаят дали да арестуват някого или не.“

В този случай AI може да каже на агентите на TSA какъв вид гекон гледат, което може да помогне при разследване.

iNaturalist не е единственият сайт, който се възползва от компютърното зрение, за да ангажира граждански учени. Приложението на Merlin Bird на Cornell използва AI за идентифициране на повече от 750 птици в Северна Америка. Просто трябва първо да отговорите на няколко прости въпроса, включително размера и цвета на птицата, която видяхте. прави същото за растенията, след като му кажете каква част от растението гледа (цвете, плодове и т.н.).

Всичко това е част от по-голяма вълна от интерес за използване на AI за идентифициране на изображения. Има програми AI, които могат да идентифицират обекти от чертежи (дори лоши). AI могат да разгледат картини и да идентифицират художници и жанрове. Много експерти смятат, че компютърното зрение ще играе огромна роля в здравеопазването, което ще улесни идентифицирането например на рак на кожата. Производителите на автомобили използват компютърно зрение, за да учат автомобилите да идентифицират и избягват да удрят пешеходци. Сюжетна точка на неотдавнашен епизод на комедията Силиконовата долина, посветена на приложение за компютърно виждане за идентифициране на храна. Но тъй като създателят му го е обучавал само на хот-доги - тъй като тренирането на невронна мрежа изисква безброй часове човешки труд - той можеше да прави разлика само между хот-доги и „не хот-доги“.

Този въпрос за хумористичния труд е важен. Масивните бази данни с правилно обозначени изображения са от решаващо значение за обучението на ИИ и може да се окаже трудно. iNaturalist, като дългогодишен пренасочен сайт, вече има точно този вид база данни, поради което неговият модел напредва толкова бързо, казва Лоари. Други сайтове и приложения трябва да намерят своите данни другаде, често от академични изображения.

„Все още са ранни дни, но гарантирам, че през следващата година ще видите разпространение на този вид приложения“, казва Лоари.

ИИ идентификация на растенията и животните ни помага на всички да бъдем граждански учени