6日消息，據(jù)美國媒體報道，人工智能不是只有語音助手和自動駕駛汽車。美國奧本大學(xué)、哈佛大學(xué)、牛津大學(xué)、明尼蘇達州立大學(xué)和懷俄明州立大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種可以識別、描述并計算野生動物數(shù)量的機器學(xué)習(xí)算法，準(zhǔn)確率達到了96.6%。

他們在2017年11月撰寫了一篇論文，本周美國國家科學(xué)院院刊PNAS刊發(fā)了此論文。

懷俄明州立大學(xué)的副教授、Uber人工智能實驗室高級研究經(jīng)理和論文的高級作者杰夫·克魯尼稱：“這項技術(shù)可讓我們精確、不顯眼和低成本地收集野生動物數(shù)據(jù)，有助于將很多生態(tài)學(xué)、野生動物學(xué)、動物學(xué)、生物保護學(xué)和動物行為學(xué)的領(lǐng)域轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)科學(xué)，這將大大提高我們研究和保護野生動物及生態(tài)系統(tǒng)的能力。”

研究人員利用Zooniverse.org的大眾科普項目Snapshot Serengeti的320萬個圖片及圖像訓(xùn)練這種電腦視覺算法。

Snapshot Serengeti項目通過招聘自愿者收集大象、長頸鹿、羚羊、獅子、獵豹和其他動物在自然棲息地的圖像照片。超過5萬自愿者使用225架野外相機為項目收集圖像照片。該工作以人工智能不斷增長的一個研究領(lǐng)域：動物監(jiān)測為基礎(chǔ)建立起來。