新的人工智能系统为打击非法线上野生动物贸易提供了新的思路

绿会国际讯：据悉，芬兰赫尔辛基大学的科学家们开发了一种人工智能方法，用于处理全球互联网非法野生动物交易业务，准确度很高。它可以帮助研究人员和执法官员，为他们提供准确的数据，以打击非法线上野生动物贸易。现将相关资讯翻译分享如下：

©Geran de Klerk on Unsplash

非法的野生动物贸易在不久的将来可能会受到相当大的打击。赫尔辛基大学的科学家们表示，他们已经开发出一种人工智能方法，用于解决全球数十亿美元的互联网非法野生动物交易业务。他们创建了24个不同的神经网络模型，能够辨别自然环境和人工环境，以识别与在线市场上的非法野生动物贸易有关的图像，并具有很高的准确性。

这是因为非法野生动物贸易的相关部分现在使用在线市场来宣传和销售活体动物，因为它可以接触到比以前更多的买家。由于交易发生在整个互联网上，事实证明在成千上万的帖子中进行人工搜索是极具挑战性的。在这一点上，自动过滤的方法是必要的。

在一篇发表在《生物保护》上的新论文中，赫尔辛基跨学科保护科学实验室的研究人员利用机器学习开发了一种自动算法来识别这种图像内容。

人工智能如何运作

“这是第一次应用机器视觉模型来推断图像的上下文以识别活体动物的销售情况，” 该研究的主要作者 Ritwik Kulkarni 博士说。“当卖家为待售动物做广告时，很多时候广告都附有动物处于圈养状态的图像。这不同于非圈养图像，例如游客在国家公园拍摄的动物照片。使用一种叫做“特征可视化（feature visualisation）”的技术，我们证明了我们的模型可以识别图像中动物的存在和周围环境。因此，可以标记出可能非法出售动物的帖子。”

作为研究的一部分，科学家们在各种实验条件下，在新创建的数据集上训练了神经网络模型。表现最好的模型实现了非常高的准确性，并且能够很好地区分自然环境和圈养环境。此外，有趣的是，这些模型已经过测试，并且在从与训练数据无关的来源获取的数据上表现良好。因此，它们显示出识别互联网上其他内容的能力。

“这些方法改变了我们的工作，旨在加强对数字来源非法内容的自动识别，”实验室负责人副教授 Enrico Di Minin 说。“我们现在正在扩大这项工作的规模，以包括哺乳动物以外的更多分类群，并开发可以同时识别图像和文本内容的新模型。”

让 AI 方法可供使用

科学家们正计划公开他们的方法，以供更广泛的科学界和从业者社区使用。他们可以通过向研究人员和执法人员提供有关非法野生动物贸易活动的准确数据来帮助他们。

然而，人工智能技术不仅有助于打击非法野生动物交易。例如，它可用于监测森林砍伐、追踪濒危物种、识别珊瑚白化等。人工智能检测人类无法检测到的模式的能力使其在环境保护领域变得越来越重要。

参考资料：1.原文参看：https://innovationorigins.com/en/laio/new-ai-system-fights-illegal-online-wildlife-trade/

2. 特征可视化 https://distill.pub/2017/feature-visualization/

编译：Samantha

审核：Sara

编辑：Pierre