醫(yī)學(xué)博士杜立德這個(gè)虛構(gòu)的角色以其與動(dòng)物對話的能力俘獲了數(shù)百萬兒童的想象力——如今，利用包括人工智能在內(nèi)的科技傾聽和更好地理解動(dòng)物的想法，也正俘獲世界各地人工智能專家的想象力。

　　例如，人工智能語言分析技術(shù)正被用于解讀寬吻海豚的聲音，以及編制海豚語言詞典。

　　這項(xiàng)工作正在全球范圍內(nèi)進(jìn)行，涉及各種各樣的物種。研究人員正在利用技術(shù)收集數(shù)據(jù)，以應(yīng)對這個(gè)時(shí)代面臨的一些最嚴(yán)峻的環(huán)境挑戰(zhàn)。當(dāng)中的部分研究者獲得微軟地球人工智能計(jì)劃(AI for Earth)的資助。

　　下面是一些正在進(jìn)行的項(xiàng)目的簡單介紹，以及他們希望實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

　　傾聽大象的聲音來助力保護(hù)工作

　　聲學(xué)監(jiān)測方法正在被用來識別和跟蹤非洲森林象——這種物種的數(shù)量在中非雨林中急劇下降。該大象傾聽項(xiàng)目使用50個(gè)傳感器來監(jiān)測熱帶雨林中近1250平方公里(約合485平方英里)的面積，并在大象四處游蕩時(shí)對它們進(jìn)行記錄。

　　最近，Conservation Metrics項(xiàng)目獲得了來自微軟地球人工智能計(jì)劃的一筆資金。該項(xiàng)目通過先進(jìn)的遙感技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和基于云的數(shù)據(jù)分析，幫助這些傾聽項(xiàng)目擴(kuò)大服務(wù)規(guī)模，使得它們的保護(hù)工作更加有效。

　　昆蟲的聲音揭示廣泛的生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況

　　美洲大螽斯(蟋蟀和蚱蜢的近親)的交配叫聲本身似乎并不十分重要，但對于研究中美洲雨林生態(tài)系統(tǒng)健康狀況的科學(xué)家來說，這可能是他們研究的關(guān)鍵所在。這些昆蟲在熱帶食物鏈中占據(jù)著中心位置，它們與植物和動(dòng)物之間的互動(dòng)可以揭示關(guān)于各種問題的有價(jià)值的信息。

　　另外，有個(gè)團(tuán)隊(duì)目前結(jié)合使用聲學(xué)傳感器和人工智能來監(jiān)控100種美洲大螽斯，并希望在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候?qū)⒀芯糠秶鷶U(kuò)大到其他的物種，比如猴子。該團(tuán)隊(duì)包括來自康奈爾大學(xué)生物聲學(xué)研究計(jì)劃和達(dá)特茅斯大學(xué)的研究人員。

　　項(xiàng)目研究員霍爾格·克林克(Holger Klinck)指出，“聲學(xué)是研究我們今天面臨的許多環(huán)境問題的偉大工具，但分析部分一直阻礙著我們前進(jìn)。而這些新的人工智能技術(shù)則為我們提供了大量的研究機(jī)會。這對我們來說是一個(gè)非常激動(dòng)人心的時(shí)刻。”

　　利用鳥鳴聲預(yù)測生物多樣性的減少

　　鳥鳴聲既動(dòng)聽又復(fù)雜。經(jīng)驗(yàn)豐富的觀鳥者能夠區(qū)分不同種類甚至不同方言的鳥鳴聲，但大多數(shù)人都做不到。

　　匹茲堡大學(xué)的賈斯汀·基茨(Justin Kitzes)博士正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識別不同類型的鳥鳴聲。這使得科學(xué)家能夠識別出數(shù)量在減少或受到威脅的物種，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測生物多樣性的減少。

　　基茨博士指出，“我們的工作所收集到的數(shù)據(jù)，最終將有助于為有效保護(hù)不斷變化的地球上的鳥類和其他發(fā)聲物種奠定基礎(chǔ)。”

　　分析雞叫聲，改善動(dòng)物福祉

　　除了微軟地球人工智能計(jì)劃資助的項(xiàng)目以外，還有其它的一些專注于研究動(dòng)物聲音的項(xiàng)目。你能分辨出壓力大的雞和吃飽的雞之間的區(qū)別嗎?來自喬治亞大學(xué)和喬治亞理工學(xué)院的科學(xué)家們一直在收集雞在不同環(huán)境下發(fā)出的叫聲，其中涉及與捕食者的距離、空氣溫度甚至鳥喉嚨里的粘液量(可表明是病毒感染)等因素。

　　然后，通過一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)程序?qū)δ切┞曇暨M(jìn)行分析，該程序經(jīng)過訓(xùn)練，能夠識別來自禽鳥的不同聲音。這些數(shù)據(jù)可以提醒農(nóng)民注意鳥類可能出現(xiàn)的任何問題，使得他們能夠在必要時(shí)及時(shí)作出應(yīng)對。

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