AI開發(fā)者都是群什么人？相信大多數(shù)人腦海中會(huì)立刻閃出一些畫面：在科技公司高大上辦公樓里游走的潮酷極客；面前擺放著八塊顯示屏的超級(jí)宅男；亦或是像鋼鐵俠一樣揮舞幾下就造出個(gè)機(jī)器人來回跑。

實(shí)際上，AI近幾年的快速發(fā)展，以及眾多算法的模塊化，已經(jīng)使得深度學(xué)習(xí)方法得到了特別廣泛的應(yīng)用，開發(fā)者群體也格外豐富多樣。比如我們遇到的第一位AI開發(fā)者，就是來自中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所的生物學(xué)家。

該團(tuán)隊(duì)研發(fā)的產(chǎn)品，是一個(gè)名為“生物記”的人工智能平臺(tái)，能夠自動(dòng)識(shí)別出圖像中的動(dòng)植物。

之所以有此創(chuàng)意，源于研究者林聰田的切身工作體會(huì)。在他看來，大數(shù)據(jù)時(shí)代，生物多樣性研究的難題主要來自三個(gè)方面：

大量的生物數(shù)據(jù)積累還只能依靠人工來收集和分類，常常需要背著長(zhǎng)焦相機(jī)行走在深山野外，小心翼翼地拍攝和分辨野生動(dòng)植物，再對(duì)照資料逐一記錄。工作辛苦不說，效率也難以滿足科研需求；

第二個(gè)問題是，具備專業(yè)知識(shí)的分類學(xué)專家越來越少，大量生物標(biāo)本、照片等研究材料的難以得到專業(yè)鑒定，影響數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和可靠性，最終會(huì)影響研究的結(jié)果；

另外，公民科學(xué)逐步興起，大眾對(duì)動(dòng)植物的興趣卻與日俱增，不僅學(xué)生們需要科普教育，大人們也很愛湊熱鬧，遇到稀奇古怪的生物就上社交網(wǎng)絡(luò)求專家鑒定，還捧紅了“博物君”“水族館男”等不少網(wǎng)紅。

通過公民科學(xué)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)也被應(yīng)用于科學(xué)研究，迫切需要能夠自動(dòng)識(shí)別生物的公共平臺(tái)，保證公民科學(xué)數(shù)據(jù)的可用性。

在這種大環(huán)境下，一直關(guān)注技術(shù)進(jìn)展的林聰田，在2017年開始通過百度大腦開放平臺(tái)，將定制化訓(xùn)練和服務(wù)平臺(tái)EasyDL，引入到了生態(tài)學(xué)研究當(dāng)中。

目前，已經(jīng)能識(shí)別鳥類、蝴蝶等生物類群。尤其是在鳥類識(shí)別上，“生物記”的top5準(zhǔn)確率可以達(dá)到95%以上，能夠識(shí)別一千二百多種鳥類。

專業(yè)的研究員們，野外作業(yè)時(shí)帶上“生物記”，直接拍攝記錄就能夠完成野外觀測(cè)工作，不需要再繁瑣地手動(dòng)記錄各種信息。而普通的個(gè)人愛好者也可以隨時(shí)隨地上傳自己拍攝到的神奇物種，獲取相關(guān)知識(shí)。值得一提的是，“生物記”會(huì)給出物種匹配程度，還能直接在線向?qū)I(yè)的生物學(xué)家求助。

人類認(rèn)識(shí)自然的方式，正在變得“智慧”起來。AI讓生命更美好，或許正是如此。