MIT新AI融合科学艺术，助力自然保护

快速阅读: 麻省理工学院开发的LOBSTgER模型结合科学、艺术和技术，旨在通过生成代表学习海洋生物生态系统加深人类与自然的联系，数据集由世界最动态的生态系统之一缅因湾的水下照片组成，助力生态保护。

来自麻省理工学院的新型人工智能模型将科学、艺术和技术融为一体，旨在加深人们对自然世界的联系，证明了生成式人工智能不必是冷漠无情的。该模型由麻省理工学院海洋补助计划开发，被称为LOBSTgER，即通过生成表示学习海洋生物生态系统的简称。

项目由水下摄影师基思·埃伦博根和麻省理工学院机械工程博士生安德烈亚斯·门泽洛普洛斯共同领导。构建LOBSTgER需要在水中和水外付出巨大努力。海洋摄影是一项具有挑战性的科学艺术形式，涉及多次潜水、错失的机会和不可预测的条件，以捕捉有意义的内容。

类似地，训练扩散模型生成所需图像需要数百小时的开发和精细的“超参数调优”，即控制LOBSTgER的学习过程，防止其产生五只眼睛的紫色有翼鲨鱼。

生成式人工智能实体，如OpenAI的DALL-E-2和Midjourney，通过机器学习过程接受大量相关且标注的图像数据集训练。它们也被称为扩散模型，因为这些模型通过向给定图像添加越来越多的“噪声”直至变成多色混沌，类似于电视雪花。然后，扩散模型逆转这一过程，逐步去除噪声，创建新的目标图像，例如基于文本提示的图像。

LOBSTgER的数据集由埃伦博根在世界最动态的生态系统之一——缅因湾拍摄的水下照片组成。这个36,000平方英里的海湾因其地质和生物学多样性而闻名，由深盆地、浅滩和强大的潮汐塑造而成，这些潮汐混合着北大西洋的海水和从60条河流流入的新鲜水。缅因湾还栖息着超过3,000种海鸟和海洋动物，从鲸鱼、鲨鱼、海豹和水母到构成水生食物链基础的微小浮游生物。

为了使LOBSTgER成为保护工作的有力工具，其数据集必须具有意义。因此，每张图像都“以艺术意图、技术精度、准确的物种识别和明确的地理背景精心制作”。

例如，以下两张图片中有一张是真实的，另一张是由LOBSTgER生成的：

左图：LOBSTgER生成的图像。右图：埃伦博根拍摄的真实图像。

利用技术帮助自然

虽然创造鲨鱼的人工图像可能不会直接激励人们停止乱扔垃圾并从海中捡起塑料，但这一举措做了更重要的事情：它增强了人工智能分析、分类和揭示自然生态变化的能力。

数据集至关重要，但如果没有能力从所含信息中提取见解，这些数据集几乎毫无用处——而这对于保护主义者收集的大量数据来说，人类已经难以做到。LOBSTgER的创建者将其比作19世纪相机的发明。正如相机以前所未有的能力记录和揭示世界一样，人工智能可以通过理解复杂的细节，如水质、特定物种的特征以及不断变化的水下条件来实现同样的目的。

例如，下面的美国龙虾图像经过LOBSTgER的图像到图像模型增强：

左图：LOBSTgER增强图像。右图：埃伦博根的原始图像。

LOBSTgER正在学习的细微之处至关重要——那头鲸鱼身上覆盖的是藤壶还是某种疾病引起的疮？这些珊瑚是否正在变白？这些水域是否因为某些污染物泄漏而显得更暗？

因此，LOBSTgER不仅是为了生成人工智能图像。它的目标是通过前所未有的细节展示水下生态系统，揭示各种尺度上之前隐藏的生态影响，从而增加水下摄影的影响。

证明人工智能可以成为一股善的力量

尽管许多人批评人工智能因为它充斥着平庸的重复内容，但这并不是人工智能本身的失败。人工智能是一种科学革命性的技术，具有无限潜力。

这一切取决于使用者是谁、如何使用以及为何使用。在生态学领域，人工智能（AI）已经成为一种独特的工具，用于记录、数据分析和生成可操作的见解。自然保护国际组织的自然技术与创新总监艾丽·斯旺森最近讨论了AI如何帮助保护工作。尽管未参与LOBSTgER项目，斯旺森表示，AI将帮助保护者“能够以更高的精度和速度绘制和监控变化及威胁。”

因此，像LOBSTgER这样的AI实体不仅限于图像生成，而是建立了一种面向未来的保护方式：通过学习分析日益庞大的数据集，追踪野生动物健康、种群和水生环境的细微变化。这种进步不仅限于海洋领域。在此开发的深度学习过程还用于监测来自相机陷阱的图像，以评估野生动物的健康状况、多样性和种群变动。从高空俯瞰，卫星数据观察地球各区域变绿、变蓝或更加荒芜的过程，然后挑选出需要修复的区域。

随着LOBSTgER及其同类AI的发展，这些学习过程变得更加智能，能够更精确地预测问题，如森林砍伐，或创建地图以收集海洋生态系统中的塑料污染。总体而言，像LOBSTgER这样的举措比以往任何时候都更为重要。生态系统正在减少甚至消失，需要更好的技术方法来分析庞大的数据集并制定最有效的保护策略。

关于作者：

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标签：

新闻、科技、人工智能、动物、环境保护、海洋、科学、野生动物

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