我们先看一组数据。
2006年，我国野生东北虎数量约为10万只，40年间减少了75%。
到了20世纪80年代，我国野生东北虎基本濒临灭绝，仅存14只左右，比2006年减少了96%。
——年内中国野生东北虎种群变化趋势，数据来自《四川动物》毫无疑问，野生东北虎的数量已经越来越少。
此外，小熊猫、大熊猫、白颈雉、金丝猴、白鹮等珍稀动物也面临灭绝的危险。
如果我们不重视动物保护，也许未来，会有越来越多的人灭绝。
许多动物将成为稀有动物。
值得庆幸的是，随着人工智能技术的发展，物种保护已成为人工智能在环境领域的主要应用。
有什么技术可以拯救你们鸟兽？世界老虎日当天，英特尔公司和世界自然基金会（WWF）宣布，双方将利用人工智能技术实施东北虎保护项目。
事实上，越来越多的国家或组织开始利用人工智能技术来保护野生动物。
1. 任何不谈论物种检测的物种保护都是流氓。
物种检测最基本的方法是用运动感应相机自动拍摄照片，然后将这些照片输入到模拟人类视觉皮层神经元之间连接模式的深度神经网络中。
，最后用文字和数字对照片进行标注，比如什么动物、数量、性别、大概年龄、位置、附近的其他动物等。
由于每种动物都有自己的特点，更准确的标注更有利于真正积累有效数据。
来自奥本大学、哈佛大学、牛津大学、明尼苏达大学和怀俄明大学的研究人员开发了一种机器学习算法，可以识别、描述和计数野生动物，准确率高达 96.6%。
该研究汇集了超过 50,000 名志愿者并做出了贡献。
该语料库收集了大象、长颈鹿、羚羊、狮子、猎豹和其他动物在自然栖息地的图像，并根据数万张图像对计算机视觉算法进行了训练。
这项研究依靠群众的力量，最终实现了野生动物数据的准确、低成本采集，无疑值得借鉴。
在物种检测的同时，还实现了保护生物学、动物行为科学等相关科学的“大数据”积累。
值得一提的是，如果需要检测某些陆地动物，例如老虎的运动轨迹和活动范围。
最好安装智能机器视觉处理设备，对动物活动进行更准确的监测和数据采集。
通过数据分析，我们可以识别来自数百个摄像机的图像，跟踪它们的历史动作，最终创建它们的准确肖像。
2. 对于天上飞、水里游，轨迹跟踪是基础。
当涉及到鱼或鸟时，轨迹跟踪总是不可避免的。
保护海洋生物的问题在于难以追踪，需要了解海洋环境、酸碱度、航道宽度等。
Wildbook是一款致力于保护海洋生物的软件。
它不仅可以从手动上传的动物照片中接收数据，还可以搜索图像和视频，甚至查看可能对其研究有用的任何媒体。
这种深度学习方法使其能够在不同图像中找到相同的精确动物，帮助研究人员更准确地使用有关动物健康、饮食习惯、狩猎模式、种群规模和潜在偷猎活动的数据。
智能相对论分析师雷宇在上面提到，集思广益，聚集群众力量，会很快积累数据。
在难以获取数据的领域尤其如此。
康奈尔学院和康奈尔鸟类学实验室联手开发了一款名为 eBird 的应用程序，该应用程序已经拥有超过 30 万志愿者提供的超过 3 亿次观察结果。
为了保证结果的准确性，研究人员将eBird收集的数据与实验室观测数据和遥感网络收集的物种分布信息相结合。
最后，机器学习可以预测某些物种的栖息地和鸟类迁徙路径的变化。
。
白腹燕子的迁徙图可以预测各个地区的种群变化，真实追踪物种的轨迹。
它的意义不仅在于其本身的保护，更重要的是，它可以衡量气候变化对野生动物的影响，为科学家提供有关气候变化的信息。
关于它如何影响动物种群的宝贵信息。
3．偷猎者无法放下枪，AI只能在几千平方公里的范围内与他对抗。
仅靠人力不可能找到每一个偷猎者。
即使使用飞机巡逻，也不可能依靠直升机或在动物的路线上设置摄像头进行侦察。
相机只能记录单个位置的数量。
直升机太贵了，而且由于地面太隐蔽，很难做到防患于未然。
准确捕捉它。
在一些贫困的地方，由于政府常常无暇保护动物，因此成为偷猎者的天堂。
普通人很难区分野生动物、植物和灌木。
南加州大学工程和计算机科学教授 Milind Tambe 博士带领团队进行防盗研究。
他们将这项技术称为野生动物安全保护助手（PAWS）。
他们的数据来源涉及两个主要信息来源：过去存在哪些条件以及哪些区域需要额外保护。
通过积累这些数据，我们可以对未来的攻击位置做出更准确的预测，并最终决定在哪里加强防护。
这使得利用人工智能能够低成本地预防狩猎，具有广泛的应用意义。
除了第一时间，还可以通过声音来绘制偷猎者枪声的位置，并可以使用配备红外摄像头的无人机进行巡逻。
由于人工智能具有响应能力，因此它会根据对手及其行为不断改进。
一方面是预测对方的行为，另一方面是据此调整自己的策略。
随着数据的积累越来越多，越能准确地抓获偷猎者，才能实现偷猎。
人工智能无限美好，但也存在很多问题。
从上述技术的应用中我们也可以发现它还存在很多问题。
1、动物保护数据多由用户上传，质量难以保证。
人工智能与任何行业、任何技术结合都会出现数据问题。
然而，动物保护数据问题对于不同的物种会产生完全不同的结果。
要么太多，要么太少，少一点就好。
事实上，我们都知道，在机器学习中，数据越多越好。
机器学习会受到数据过度拟合的影响。
正确的说法是，有用的数据越多越好。
以收集鸟类声音的研究为例。
数据量大且复杂，通常持续几个小时以上，包括其他鸟类的声音、风声和雨声。
落叶等声音一般很难与鸟叫声分开。
在跟踪和学习鱼类时，常常会遇到数据不足的困境，因为数据中包含海岸线宽度、水体pH值、水温等难以获取的数据。
由于对动物进行实地考察非常耗时，因此许多研究鼓励用户或志愿者上传数据。
虽然这提高了数据收集的效率，但也导致了数据质量的参差不齐。
机器学习中一直存在所谓的“黑匣子”。
一些不好的数据会让机器往什么方向发展？ 2.人工智能是一门技术，偷猎者也可以研究喜剧电影，这些电影往往为了戏剧性而塑造出愚蠢的盗贼形象。
当然这种情况在现实生活中也会发生，但我们应该知道，很多偷猎者并不愚蠢，而是极其灵活。
他们冷酷无情，经验丰富。
也有一些人只是喜欢狩猎。
他们有钱有闲，只因屠野快乐。
这群人并不像我们想象的那么容易对付。
我们对动物的AI保护研究，一方面是追踪和保护动物本身，另一方面是打击偷猎者。
这通常是基于偷猎者仍然没有使用高科技手段，并且可能存在一些愚蠢的盗贼。
识别傻瓜很容易。
但我们不要忘记人工智能是一项技术。
当我们研究人工智能来保护动物时，偷猎者也在研究人工智能来伤害动物。
偷猎者不仅有点聪明，而且有点傲慢。
他们还设立了论坛来交流偷猎经验，论坛根据不同的方式分为几个子栏目。
特别是交流区，用照片记录了捕杀野生动物的过程。
如何保证机器学习专家不存在这种偷猎行为？未来，偷猎与反偷猎很可能升级为人工智能与人工智能的对决。
在利用人工智能保护动物方面，如果不建立切实可行的技术壁垒，很难说偷猎者的野生人工智能是否会加速动物灭绝。
结论保护野生动物，除了利用技术让它们更好地适应。
还可以建立生态系统，实现完整的生态链。
利用大数据来分析需要什么动物、植物、环境等。
微软一直试图通过这种方式来保护海洋生物。
毕竟，在相对密闭、相对可控的空间里，AI更能大展拳脚。
同时，还可以对稀有动物进行基因分析、克隆甚至3D打印来创造新的个体。
保护动物！毕竟，也许有一天人工智能会反叛，而动物仍然可以因为旧情而成为我们唯一的盟友。