Într-o recentă călătorie în grădinile botanice locale, am observat o floare purpurie, strălucitoare, pe care nu am mai observat-o până acum. Am încercat să-l Google, dar nu știam ce să întreb. „Floarea purpurie” mi-a adus imagini cu narcis și frezie, orhidee și primrose, gladiole și glorie matinală. Niciuna dintre ele nu era floarea pe care am văzut-o.
Continut Asemanator
- Următoarea mare descoperire științifică va fi făcută de amatori?
- Oamenii de știință catalogează creaturi în fiecare colț din Los Angeles
- Top trei rezultate dintr-un proiect de știință cetățean în vârstă de 115 ani
- Fără supraveghere umană, 16.000 de calculatoare învață să recunoască pisicile
Dar, datorită inteligenței artificiale, curioșii naturaliști amatori ca mine au acum modalități mai bune de a identifica natura din jurul nostru. Câteva site-uri și aplicații noi folosesc tehnologia AI pentru a pune nume fotografiilor.
iNaturalist.org este unul dintre aceste site-uri. Înființată în 2008, a fost până acum doar un site de crowdsourcing. Utilizatorii postează o poză cu o plantă sau animal și o comunitate de oameni de știință și naturaliști vor identifica-o. Misiunea sa este de a conecta experți și „oameni de știință cetățeni” amatori, care să fie încântați de plante și de viața sălbatică în timp ce folosesc datele adunate pentru a ajuta oamenii de știință profesioniști să monitorizeze schimbările din biodiversitate sau chiar să descopere noi specii.
Modelul de mulți oameni funcționează în general bine, spune Scott Loarie, co-regizorul iNaturalist. Există însă anumite limitări. În primul rând, poate fi mult mai greu să obțineți o identificare a fotografiei dvs. în funcție de locul în care locuiți. În California, unde își are sediul Loarie, poate obține o identificare în termen de o oră. Acest lucru se datorează faptului că un număr mare de experți care frecventează iNaturalist sunt bazate pe Coasta de Vest. Însă cineva din Thailanda din mediul rural ar trebui să aștepte mult mai mult pentru a primi un ID: Durata medie de timp necesară pentru a obține o identificare este de 18 zile. O altă problemă: pe măsură ce site-ul a devenit mai popular, soldul observatorilor (persoanele care postează imagini) cu identificatorii (persoanele care vă spun care sunt imaginile) a devenit înclinat, cu mai mulți observatori decât identificatori. Acest lucru amenință că va copleși experții voluntari.Luna aceasta, iNaturalist intenționează să lanseze o aplicație care folosește AI pentru identificarea plantelor și animalelor până la nivelul speciilor. Aplicația profită de așa-numitele „învățări profunde”, folosind rețele neuronale artificiale care permit calculatoarelor să învețe așa cum fac oamenii, astfel încât capacitățile lor pot avansa în timp.
„Sperăm că acest lucru va angaja un grup cu totul nou de oameni de știință cetățeni”, spune Loarie.
Aplicația este instruită prin alimentarea cu imagini etichetate din baza de date masivă a lui iNaturalist cu observații de „grad de cercetare” - observații care au fost verificate de comunitatea de experți a site-ului. Odată ce modelul a fost instruit pe suficiente imagini etichetate, acesta începe să poată identifica imagini fără marcaj. În prezent, iNaturalist este capabil să adauge o nouă specie la model la fiecare 1, 7 ore. Cu cât sunt mai multe imagini încărcate de utilizatori și identificate de experți, cu atât mai bine.
„Cu cât vom obține mai multe lucruri, cu atât va fi mai pregătit modelul”, spune Loarie.
Echipa iNaturalist vrea ca modelul să fie întotdeauna exact, chiar dacă asta înseamnă să nu fii cât mai precis posibil. Momentan, modelul încearcă să ofere un răspuns încrezător despre genul animalului, apoi un răspuns mai prudent cu privire la specie, oferind cele mai bune 10 posibilități. În prezent, este corect despre genul 86 la sută din timp și oferă speciilor în top 10 rezultate 77% din timp. Aceste numere ar trebui să se îmbunătățească pe măsură ce modelul continuă să fie instruit.
Jucând cu o versiune demo, am intrat într-o poză cu un pufin cocoțat pe o stâncă. „Suntem destul de siguri că acest lucru se află în genul Puffins”, a spus acesta, oferind speciei corecte - puffin Atlantic - ca rezultat de top sugerat. Apoi am intrat într-o poză cu o broască cu gheare africane. „Suntem destul de siguri că acest lucru se află în genul broaște de vârf de picior de gen”, mi-a spus, oferind broaște cu gheare africane printre primele 10 rezultate.
AI nu a fost „suficient de încrezător pentru a face o recomandare” cu privire la o imagine a fiului meu, dar a sugerat că ar putea fi o broască de leopard din nord, un melc de grădină sau un șarpe gopher, printre alte creaturi non-umane. Deoarece toate acestea sunt observate, mi-am dat seama că viziunea computerului vedea fundalul polka-dot al fotoliului înalt al fiului meu și îl identificam greșit ca parte a specimenului. Așa că am decupat imaginea până când doar fața lui a fost vizibilă și am apăsat „clasificăm”. „Suntem destul de siguri că aceasta este în subordinea Șopârle”, a răspuns AI. Fie bebelușul meu arată ca o șopârlă, fie - răspunsul real, presupun - asta arată că modelul recunoaște doar din ce a fost hrănit. Și nimeni nu-i hrănește imagini cu oameni, din motive evidente.
iNaturalist speră că aplicația va presiona comunitatea de experți și va permite participarea unei comunități mai mari de observatori, precum grupuri de școlari. De asemenea, ar putea permite „captarea camerei” - trimiterea fluxurilor de imagini dintr-o capcană a camerei, care face o imagine când este declanșată prin mișcare. iNaturalist a descurajat capcarea camerei, deoarece inunda site-ul cu cantități uriașe de imagini care pot avea sau nu nevoie de o identificare expertă care (unele imagini vor fi goale, în timp ce altele ar prinde animale comune precum veverițele pe care proprietarul camerei le-ar putea identifica cu ușurință sau se). Dar cu AI-ul nu ar fi o problemă. De asemenea, iNaturalist speră că noua tehnologie va angaja o nouă comunitate de utilizatori, inclusiv persoane care ar putea avea un interes pentru natură, dar care nu ar fi dispuși să aștepte câteva zile pentru a fi identificate în cadrul modelului multifuncțional.
Identificarea rapidă a speciilor ar putea fi utilă și în alte situații, cum ar fi aplicarea legii.
„Să zicem că lucrătorii TSA deschid o valiză și cineva are geckos”, spune Loarie. „Trebuie să știe dacă arestați sau nu pe cineva.”
În acest caz, AI-ul ar putea spune agenților TSA ce tip de gecko se uitau, ceea ce ar putea ajuta la o anchetă.
iNaturalist nu este singurul site care profită de viziunea pe calculator pentru a angaja oameni de știință cetățeni. Aplicația Cornell Merlin Bird ID folosește AI pentru a identifica mai mult de 750 de păsări din America de Nord. Trebuie doar să răspundeți la câteva întrebări simple, inclusiv dimensiunea și culoarea păsării pe care ați văzut-o. face același lucru pentru plante, după ce îi spui ce parte a plantei privește (floare, fructe etc.).
Aceasta face parte dintr-un val mai mare de interes pentru utilizarea AI pentru identificarea imaginilor. Există programe AI care pot identifica obiecte din desene (chiar și rele). AI-urile pot privi tablouri și identifica artiști și genuri. Mulți experți consideră că vederea computerului va juca un rol imens în asistența medicală, ceea ce facilitează identificarea, de exemplu, a cancerului de piele. Producătorii de mașini folosesc viziunea computerului pentru a învăța mașinile să identifice și să evite lovirea pietonilor. Un punct argument al unui episod recent din comedia Silicon Valley a tratat o aplicație de vizionare pe calculator pentru identificarea alimentelor. Însă, deoarece creatorul său a pregătit-o doar pe hot dog - din moment ce antrenarea unei rețele neuronale necesită nenumărate ore de muncă umană - nu putea face decât să distingă între hot dog și „nu hot dog”.
Această problemă a muncii umorului este importantă. Bazele de date masive cu imagini etichetate corect sunt esențiale pentru instruirea AIs și pot fi greu de obținut. iNaturalist, ca site de multă vreme, a avut deja acest tip de baze de date, motiv pentru care modelul său avansează atât de repede, spune Loarie. Alte site-uri și aplicații trebuie să își găsească datele în altă parte, adesea din imagini academice.
"Încă sunt zile de început, dar vă garantez în anul următor că veți vedea o proliferare a acestor tipuri de aplicații", spune Loarie.
