A közelmúltban tett látogatásakor a helyi botanikus kertekbe egy magas, feltűnő lila virágot tapasztaltam, amelyet még soha nem vettem észre. Megpróbáltam a Google-nak megnézni, de nem tudtam, mit kell kérdezni. A „lila virág” nárcisz és frézia, orchideák és kankalin, gladiolus és reggeli dicsőség képeit hozott nekem. Egyikük sem volt a virág, amit láttam.
kapcsolodo tartalom
- A amatőrök készítik a következő nagy tudományos felfedezést?
- A tudósok a lények katalógusa a Los Angeles minden sarkában
- Az 115 éves polgári tudományos projekt három legfontosabb eredménye
- Emberi felügyelet nélkül 16 000 számítógép megtanulja felismerni a macskákat
De a mesterséges intelligencianek köszönhetően a kíváncsi amatőr természettudósoknak most jobb módjai vannak a körülvevő természet felismerésére. Számos új webhely és alkalmazás használja az AI technológiát a nevek fotózáshoz.
Az iNaturalist.org ezen webhelyek egyike. 2008-ban alapították, ez idáig kizárólag tömegforrás-keresési webhely volt. A felhasználók képeket közölnek egy növényről vagy állatról, és a tudósok és a természetkutatók közössége azonosítja azt. Feladata az, hogy összekapcsolja a szakértőket és az amatőr „állampolgárságú tudósokat”, izgatva az embereket a növényekről és a vadon élő állatokról, miközben az összegyűjtött adatok felhasználásával potenciálisan segítheti a hivatásos tudósokat a biodiverzitás változásainak nyomon követésében, vagy akár új fajok felfedezésében.
A közönségből származó modell általában jól működik - mondja Scott Loarie, az iNaturalist társigazgatója. Vannak azonban korlátozások. Először is, sokkal nehezebb lesz a fényképe azonosítása, attól függően, hogy hol lakik. Kaliforniában, ahol Loarie székhelye van, egy órán belül megismerheti az azonosítót. Ennek oka az, hogy számos olyan szakember, akik gyakran használják az iNaturalistát, a nyugati parton működik. De valakinek például Thaiföld vidéki térségében sokkal hosszabb ideig kell várnia az igazolvány megszerzéséhez: Az azonosításhoz átlagosan 18 nap szükséges. Másik kérdés: A webhely népszerűbbé válásával a megfigyelők (képeket postázó személyek) és az azonosítók (az emberek, akik elmondják, hogy mi a kép) egyensúlya torzul, sokkal több megfigyelővel, mint azonosítóval. Ez azzal fenyeget, hogy túlterhelheti az önkéntes szakembereket.Ebben a hónapban az iNaturalist egy olyan alkalmazás elindítását tervezi, amely AI segítségével azonosítja a növényeket és az állatokat a fajszintre. Az alkalmazás kihasználja az úgynevezett „mély tanulást”, olyan mesterséges ideghálózatokat használva, amelyek lehetővé teszik a számítógépek számára, hogy megtanuljanak, mint az emberek, így képességeik idővel tovább fejlődhetnek.
"Reméljük, hogy ez egy teljesen új polgári tudóscsoportot fog bevonni" - mondja Loarie.
Az alkalmazást úgy képzik meg, hogy címkézett képeket táplálnak az iNaturalist „kutatási fokozatú” megfigyelések óriási adatbázisából - olyan megfigyelésekből, amelyeket a webhely szakértői közössége igazol. Miután a modell képzéséhez elegendő címkével ellátott képeket készített, képes lesz felismerni a nem címkézett képeket. Az iNaturalist jelenleg 1, 7 óránként képes új fajokat hozzáadni a modellhez. Minél több képet tölt fel a felhasználó, és a szakemberek azonosítják, annál jobb.
"Minél több cuccot kapunk, annál képzettebb lesz a modell" - mondja Loarie.
Az iNaturalist csapata azt akarja, hogy a modell mindig pontos legyen, még akkor is, ha ez nem a lehető legpontosabb. Jelenleg a modell megpróbál magabiztos választ adni az állat nemzetségéről, majd óvatosabb választ ad a fajra vonatkozóan, és a 10 legjobb lehetőséget kínálja. Jelenleg helyes az idő 86% -ában, és a tíz legfontosabb eredményt az idő 77% -ában adja meg. Ezeknek a számoknak javulniuk kell, mivel a modell továbbképzése folyamatban van.
Kísérelve egy demo verziót, bementem egy képet, amelyen egy sziklán ülő lunda található. "Biztosak vagyunk abban, hogy ez a Puffins nemzetségben található" - mondta, megadva a helyes fajokat - az atlanti puffint - a javasolt felső eredményként. Aztán beírtam egy afrikai karmos béka képét. "Biztosak vagyunk benne, hogy ez a nyugati spadefoot varangyban található" - mondta nekem, és az afrikai karmos béka a tíz legjobb eredmény között szerepel.
Az AI nem volt elég magabiztos ahhoz, hogy javaslatot tegyen a fiamról készített képpel kapcsolatban, de javasolta, hogy lehet egy északi leopárdbéka, kerti csiga vagy gopher kígyó, többek között nem-emberi lények között. Mivel ezeket mind észreveszem, rájöttem, hogy a számítógépes látás fia etetőszékének pöttyös hátterét látja, és tévesen azonosítja azt a mintában. Tehát addig vágtam a képet, amíg csak az arca nem volt látható, és megnyomtam a „besorolni” pontot. „Nagyon biztosak vagyunk benne, hogy ez az alrendben lévő Gyíkokban van” - válaszolta az AI. Vagy a gyerek úgy néz ki, mint egy gyík, vagy - valószínűleg a valódi válasz, azt hiszem - ez azt mutatja, hogy a modell csak azt ismeri fel, amit etettek. És nyilvánvaló okok miatt senki sem eteti meg az emberek képeit.
Az iNaturalist reméli, hogy az alkalmazás nyomást gyakorol a szakértői közösségre, és lehetővé teszi egy nagyobb megfigyelői közösség, például iskolások csoportjainak részvételét. Ez lehetővé teheti a „fényképezőgép-csapdázást” is - képfolyamok küldését a kameracsapdából, amely képet készít, amikor mozgás indítja el. Az iNaturalist visszatartotta a fényképezőgép csapdáját, mivel hatalmas mennyiségű képpel elárasztja a webhelyet, amelyeknek valószínűleg szükségük van szakértői azonosításra (egyes képek üresek lesznek, míg mások olyan állatokat fognak el, mint a mókusok, amelyeket a kamera tulajdonosa könnyen azonosíthat, vagy önmaga). De az AI-vel ez nem lenne probléma. Az iNaturalist azt is reméli, hogy az új technológia új felhasználói közösséget fog vonzani, beleértve az embereket is, akiket érdekelhet a természet, de nem hajlandóak több napot várni az azonosításra a tömegforrású modell alapján.
A fajok gyors azonosítása más helyzetekben, például a bűnüldözésben is hasznos lehet.
"Tegyük fel, hogy a TSA munkavállalói nyitnak egy bőröndöt, és valakinek vannak gekói" - mondja Loarie. "Tudniuk kell valakit letartóztatni vagy sem."
Ebben az esetben az AI megmondhatja a TSA ügynököinek, hogy milyen típusú gekkót néztek, amely segíthet a vizsgálatban.
Az iNaturalist nem az egyetlen olyan oldal, amely a számítógépes látás előnyeit kihasználva vonzza a polgári tudósokat. A Cornell Merlin Bird ID alkalmazás AI segítségével több mint 750 észak-amerikai madarat azonosít. Először meg kell válaszolnia néhány egyszerű kérdést, beleértve a látott madár méretét és színét. ugyanezt teszi a növényeknél, miután elmondta, hogy a növény melyik részét nézi (virág, gyümölcs stb.).
Ez mind részét képezi az érdeklődésnek, amely az AI használatát használja a képek azonosításához. Vannak olyan AI programok, amelyek azonosítják az objektumokat a rajzok alapján (még rosszul is). Az AI képeket tekinthet meg a festményekre és azonosíthatja a művészeket és a műfajokat. Sok szakértő szerint a számítógépes látás hatalmas szerepet játszik az egészségügyben, megkönnyítve például a bőrrákok azonosítását. Az autógyártók számítógépes látást használnak arra, hogy az autók megtanítsák a gyalogosok azonosítását és elkerülését. A Szilícium-völgy komédia legutóbbi epizódjának egyik pontja számítógépes látásalkalmazással foglalkozott az ételek azonosítására. De mivel alkotója csak forró kutyákon képzte - mivel egy idegi hálózat kiképzése számtalan órányi emberi erőfeszítést igényel -, akkor csak megkülönböztetheti a forró kutyákat és a „nem forró kutyákat”.
Fontos a humor-munka kérdése. A helyesen megjelölt képek hatalmas adatbázisai alapvető fontosságúak az AI-k képzéséhez, és nehéz lehet ezeket elérni. Az iNaturalist, mint régóta tömeges forrású webhely, már éppen ilyen típusú adatbázisa van, ezért modelleje olyan gyorsan halad előre - mondja Loarie. Más webhelyeknek és alkalmazásoknak máshol kell megtalálniuk adataikat, gyakran tudományos képekből.
"Még mindig korai napok, de garantálom, hogy a következő évben meg fogod látni az ilyen alkalmazások elterjedését" - mondja Loarie.
