娶了UI設計師的Python工程師-北歐生活

本篇為下篇，上篇請點此 連結   AI省掉人類許多時間成本,那些往往要花好多時間研究的環境及動物,AI幫你幾秒搞定! 比人快 3,000 倍！Google AI 省時省力拚保育 過去若以人力一張張辨識照片影像的話，每個小時最極限也只能處理 1,000 張照片。但如果用 Google Wildlife Insights AI ，影像辨識分析的速度可達3,000 倍以上，等於每小時能處理多達 3 千 6 百萬張照片。 ▲Google AI 可辨識出照片中的物種或空景。 當然，目前尚不能精準辨識出地球上所有物種，但其中 614 種物種，如美洲豹、非洲象與羚羊等，Google AI 有高達 98.6% 的準確度！且最重要的是，若是沒拍到動物的空景， AI  還能快速地辨識出並且剔除，光是這點就已省下一大筆人工篩選時間成本了！ 此外， 人工智慧 在辨識的同時也能統計相同區域中出沒的動物，計算出物種分布密度，提出一份較為準確的數據給予大眾使用。識別、分析和共享野生動物的數據，以近乎即時的方式揭示野生生物的現況。   只聞其聲不見其「魚」　Google AI 用音頻追蹤鯨魚 除了在陸地上跑跳的動物外，海中優游的座頭鯨也是 Google 關心的對象。 座頭鯨以其躍出水面姿勢、長長的胸鰭與富有深意的叫聲而聞名，被稱為「大海的歌唱家」。然而，隨著遠洋漁業的發展，座頭鯨曾一度被列為瀕危物種。根據《自然》雜誌發表的一篇報告指出，商業性捕魚已使近 90% 的大型掠食性魚類消失，其中就包括座頭鯨。 為了保育面臨絕種危機的座頭鯨，第一步是要確認他們出現的位置和時間。Google 在東京舉行的「Solve with AI 」論壇上，公開了 Google 與美國國家海洋暨大氣總署（NOAA）合作訓練神經網路模型的 AI ，可自動偵測辨識座頭鯨的聲音，並進一步定位其所在地。 ▲Google 與 NOAA 建立了網站「鯨魚之歌」，分享了數千小時的鯨魚歌聲。 要從這些錄音中辨識出座頭鯨的聲音可不是個簡單的任務！水下錄音機會錄下各式各樣的聲音，而雨聲或是船隻的噪音，也常混淆判斷。並且座頭鯨的叫聲特別難分辨，不如藍鯨、長鬚鯨等其他鯨類會發出固定的叫聲，座頭鯨的叫聲複雜且多變，更是加深辦識...

AI將來真的有可能作為保護地球行動的燈塔嗎?Google的AI又有什麼能耐? 人工智慧 AI 或許是應對氣候變化，除了個人力行友善地球的生活方式之外，另一個生態保育的關鍵技術！ 如今，氣候變遷是人類面臨的最大挑戰之一，全球變暖、冰川消融、物種滅絕、海平面上升到極端天氣事件頻發等等，能挽回的時間越來越緊迫。也許我們可以借助於效率比人類快 3000 倍的 AI 人工智慧 ⋯⋯   「現代問題就是需要現代手段呀!」 《自然氣候變遷》（Nature Climate Change）期刊研究生物多樣性資料庫中的 48,786 個動植物物種，並進行電腦氣候變遷模擬，而結果表明：若無法有效減少溫室氣體排放，屆時全世界 57% 的植物和 34% 的動物將會失去超過一半的家園！這將對上萬種物種產生毀滅性的影響，常見、珍稀和瀕危物種都難逃一劫。而許多動物保育或環保團體目前正積極抓緊時間，記錄下野生動物的姿態、習性乃至等聲音等資料。 但，先不論人工採集資料所需耗費的成本，以人力一項項辨識分析，巨量的資料往往是事倍功半、耗時過久，此時 AI 的優勢就展現出來了：經訓練的 AI 辨識資料的時間比人類少了 1/3000！等於人類辨識完一張相片的時間， AI 已經辨識完 3000 張了。 動植物資料庫最強救星　 AI 輕鬆處理百萬張照片～ 在物種生態研究領域中「相機陷阱」（Camera Traps）是一種採集原始照片常用的方式。將鏡頭長期放置在大自然，再利用紅外線感應並自動拍攝的，時常被應用在觀察野生動物與尋找稀有物種上。 隨著相機畫質不斷提高，相機陷阱的運用也愈來愈盛行。然而，即使是被動拍攝，一年拍攝的照片也多達數百萬張，其中可能只拍到動物閃身而過、或是拍到空蕩蕩的背景，但也很可能捕捉到珍貴的一幕。 為了處理這些人力無法負擔的百萬張照片，Google 成立了「Wildlife Insights」平台，並訓練了專責辨識照片的 AI 。根據介紹，Google 用了 870 萬張動物圖像去訓練 AI ，這比全世界博物館中的動物標本總和都還多。 任何人只要將相片上傳到此平台， AI 就能自動分析識別照片中有沒有拍到動物，如果有動物，又是何種動物。 ▲相機陷阱如同人類在大自然中的眼睛，而 AI 則是過濾出有...