小心,鸟类:人工智能学会了从他们的歌曲中发现鸟类

小心,鸟类:人工智能学会了从他们的歌曲中发现鸟类
Jan Meeus / Unsplash
小心,鸟类:人工智能学会了从他们的歌曲中发现鸟类

由于伐木,农业和气候变化,鸟类数量急剧下降。 科学家通过记录他们的呼叫来跟踪物种,但即使是最好的计算机程序也无法可靠地区分鸟类呼叫和其他声音。 现在,由于一些众包和大量的人工智能(AI),研究人员表示,他们有一些东西要吹嘘。

AI算法可以像雀类一样挑剔,通常需要对每个新位置或物种进行手动校准和再训练。 因此,一个跨学科的研究小组发起了 ,它发布了来自乌克兰切尔诺贝利周围的环境监测站的音频,他们偶然可以访问,以及众包录音, 。

人类将每个10秒的剪辑标记为包含或不包含鸟类。 使用所谓的 ,其中计算机从数据中学习,30个团队在一组提供标签的录音上训练他们的AI,然后在他们不是的录音上测试它们。 大多数人依赖于神经网络,这是一种受大脑启发的AI,它连接许多类似于神经元的小型计算元素。

在为期一个月的比赛结束时, AUC的性能统计测量中分)。 在这种情况下,更高的数字表示该算法设法避免将非鸟类声音标记为鸟类声音(人类,昆虫或雨经常将它们抛弃)并避免错过真正的鸟类声音(通常是因为微弱的录音),组织者报告一篇论文上传到预印本服务器arXiv。 他们测试的最佳算法之前的AUC得分为79。

啄食顺序上的算法甚至可以很好地推广到夜间鸟类呼叫样本上得分84,这些样本非常短暂且难以分析并且与训练声音非常不同。 这些算法的性能不会超过人类(人们习惯于首先标记数据),但是机器可以整天操作并且不介意下雨。 在本次比赛中出现的人工智能在现实世界中飞行只是一个时间问题。