人工智能可以很快将任何人变成专家跟踪器

这篇文章最初刊登在Hakai杂志上，这是一份关于沿海生态系统科学和社会的在线出版物。在hakaimagazine.com阅读更多这样的故事。

一些野生动物相对容易研究。例如，某些企鹅群体对大型捕食者如此不习惯，以至于它们几乎不害怕人类，经常会游荡到潜伏在附近的科学家身边。纳米比亚的棕色鬣狗则相反。这些大约一米长的哺乳动物——与猫鼬的关系比狗更密切——生活在小部落中，但经常独自旅行和狩猎。它们主要在晚上漫游，甚至倾向于避开放置得最巧妙的摄像头陷阱。这是如果像鬣狗研究人员玛丽·勒梅尔吞噬鬣狗在巢穴外放置的一对摄像头的鬣狗幼崽一样，它们不会直接摧毁它们的话。“它们设法打开了金属外壳，然后咀嚼了相机，所以即使是SD卡也完成了，”棕色鬣狗研究项目的研究员勒梅尔说。

因此，当总部位于美国的非营利组织WildTrack的工作人员今年早些时候伸出援手，询问勒梅尔是否有兴趣合作开发一种新的自动鬣狗识别系统时，她非常兴奋。

英国自然资源保护主义者佐伊·朱厄尔在过去13年里一直在帮助WildTrack开发一个人工智能驱动的系统，从动物脚印的照片中识别动物。这项工作的灵感来自朱厄尔与津巴布韦人一起追踪黑犀牛的经历。到目前为止，人工智能工具可以识别17种动物，包括豹子、狮子和犀牛。但WildTrack团队的目标是产生更细粒度的评估——教他们的机器学习系统识别哪个动物留下了哪个指纹。

因此，在过去的五个月里，莱梅尔一直在为野生追踪的训练数据集建立鬣狗足迹参考库。每次她在贝克湾发现清晰的鬣狗足迹时，莱梅尔都会伸手去背包里的30厘米尺子，把它放在指纹旁边的沙滩上，然后用智能手机拍照。贝克湾是纳米比亚大西洋海岸好望角毛皮海豹的繁殖地，棕色鬣狗会在那里捕猎。

然后，总部位于北卡罗来纳州杜克大学的WildTrack团队对足迹的大小和形状进行了复杂的详细分析。他们将每个指纹分解成120种不同的测量值，机器学习软件可以将其与数据库中的其他测量值进行比较，以寻找匹配项。朱厄尔说，有时，他们只需要区分鬣狗脚趾之间角度的细微差异。

虽然先天的生理差异让鬣狗的足迹与众不同，但生命的伤疤也是如此。就像饥饿游戏中试图到达聚宝盆的贡品一样，棕色鬣狗想在白天到达贝克湾的海豹聚居地，必须与其他鬣狗和一群群想要偷走猎物的黑背豺狼竞争。它们会受到可怕的伤害：耳朵被撕碎，脖子被割伤，偶尔还会被切断一只脚。一些鬣狗跛行时腿断了。“如果每个人都有不同的跛行，那可能必须以某种方式在他们的足迹上表现出来，”勒梅尔说。

勒梅尔补充说，有一天，人工智能驱动的工具应该会成为更传统学习方法的巨大补充。“如果我在清晨给轨道拍照，看看谁在那里，那就太好了，”她说。

朱厄尔说，这个工具应该能让勒梅尔更好地了解每只鬣狗要去哪里，以及它们是如何利用环境的，而不一定要看到它们。

南非比勒陀利亚大学的研究生韦斯利·古什没有参与这项研究。他在津巴布韦南部的一个大型野生动物保护区——布拜谷保护协会用相机陷阱研究了棕色鬣狗。“棕色鬣狗是非洲比较神秘的大型食肉动物之一，”古什说。他补充说，它们难以捉摸的本性往往掩盖了它们的真实数量。

“自动化工具的开发将在帮助野生动物研究人员和管理人员方面具有巨大潜力，”他说。“如果它有效，那将是惊人的。”

除了帮助野外研究人员，野生追踪的团队还希望该系统将有助于保护野生棕色鬣狗和其他濒危物种。

纳米比亚居住着不到3000只成年棕色鬣狗，而南部非洲只有不到10000只。 这些动物被认为濒临威胁，该物种遭受车辆碰撞和牲畜饲养者的报复性杀戮。朱厄尔说，例如，野生追踪的机器学习系统和相关的智能手机应用程序可以用来证明农场附近发现的痕迹不是棕色鬣狗的痕迹，这可以减少报复性袭击的数量。

“我们为[·勒梅尔开发的模型可以用于任何地方来帮助保护棕色鬣狗，”朱厄尔说。“这就是希望。”

这篇文章首次出现在Hakai杂志上，经许可在这里转载。