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如果三十年前也有这些AI各种技术,可可西里的惨剧可能不会发生过


作者 | 神经小姐姐来源 | HyperAI超神经(ID:HyperAI)
而被盗猎者大量的非法捕杀。多种野生动物都处于濒临灭绝的局面,人工智能等技术,能够在帮助保护野生动物上,发挥比较大的作用,让我们能够生存在一个更加完整的世界。

一群藏羚羊在荒原上飞驰,几辆吉普车杀了过来,接着响起了急促的枪声,奔逃的羊群在流弹中砰然倒地...
镜头一转,数百架藏羚羊的骨架,被遗弃在荒凉的沙土地上。残忍的盗猎者们已经剥走了珍贵的皮肉,扬长而去。
电影《可可西里》中的藏羚羊尸骸

这是电影《可可西里》里面的一个片段。这部根据真实事件改编的作品,讲述了上世纪 80-90 年代,青海省可可西里的藏羚羊被疯狂盗猎的故事。
在那段时期,因为遭遇了大量的非法捕杀,藏羚羊在几年中从几百万只锐减到一万多只,大有灭亡的趋势。
在一些野生动物身上,有着价值很高的物品,比如羚羊绒毛、象牙、犀牛角等等。这些在人类社会极其贵重的物品,背后隐藏着巨大的利润链条。
正因如此,犯罪分子们不惜铤而走险,甚至不顾法律条款的管制,残忍地捕杀这些野生动物。
保护野生动物,刻不容缓
野生动物的商业性利用,是造成它们被大量捕杀的原因,比如藏羚羊的羊绒,加工成的一条纱巾售价高达数千甚至上万美元。

野生动物的交易分为合法贸易和非法贸易,前者是在法律条款允许的情况下进行的正常交易;后者则是明令禁止的走私行为。而盗猎活动正是非法贸易的源头所在。

世界自然基金会在 2018 年的报道中指出,从 1970 年到 2014 年,野生动物的种群数量消亡了近 60% 。物种消失速度的加剧,和人类的活动脱不开关系。
我国的现有物种分布统计

除了栖息地减少、环境污染等问题之外,恶劣的偷猎活动,是造成一些物种濒危的主要原因。 
所幸的是,随着技术的发展,多种设备的介入,尤其是相关数据的大量产生,AI 等技术有了用武之地。通过 AI 算法、无人机等技术,发展而来的动物保护方案,正在从多个角度打击盗猎行为的发生。

无人机和计算机视觉,为夜晚保驾护航
盗猎行为很大部分会发生在夜晚,趁着的夜色的掩护,动物被无情的射杀。可可西里中,有部分羊皮,是被荒漠化逼得没有出路的牧民,以 5 元每张的价格在夜里被剥下。

为了能在深夜,保证野生动物的安全。一个叫 Air Shepherd 的组织,正在用集成了热成像的无人机,以及人工智能系统,帮助保护区监管野生动物的动态。
他们工作的重点在于,从无人机得到的热成像图片中,利用图像分类和物体检测方法,准确地识别出动物运动图像,同时检测可能存在的的盗猎者们。
来自无人机的黑猩猩热成像

他们使用的 SPOT 系统,由南加州大学社会人工智能中心的研究人员建造,先通过人工标记,以及无人机自动生成的标签,区分出动物和人物。然后利用卷积神经网络模型,让系统学会识别图片中的动物或者人类。据报道,Air Shepherd 在南非取得了很大的成功,在一个每月有 19 只犀牛被杀的地区,该方案部署后的六个月内没有再出现犀牛被猎杀。他们还计划在其他地区进行更广泛的部署。
声学传感器和机器学习建立的「报警热线」
在偌大的自然保护区,巡护人员不可能面面俱到,在「可可西里」中,精明的巡山队员们主要利用车辙、风向等因素,判断盗猎分子的去向,进行追击。

而现在,有多种方法能够取代那些老式的经验。提供全方位的定位和判断。

一家叫 Conservation Metrics 的公司,就和微软合作,利用 Microsoft AI开发了一套工具,从声音的角度来分析和定位保护区内的动物们。
针对某一动物的音频文件的可视化截图
他们利用声学传感器,收集雨林中数据,再利用机器学习算法,过滤出某种动物的叫声,判断出动物的行为,然后能建立起有关动物活动的地图。
这些信息除了揭示动物的行为,还能给保护者提供早期预警,如果传感器接收到大象在危险的声音,或偷猎者发出的噪音,如枪声和人声,就会及时的报警。
在其中一个项目中,研究人员从中非森林收集了大约 900,000 小时的录音,其中包含数千小时的大象声音。他们发现了声音的功能,比如对大象来说,低频隆隆声使群体彼此接触,而长长的,重叠的隆隆声则是在进行问候。
对于这些大量的数据,要处理起来将耗费大量的时间,而使用 AI 算法来分析处理,高效而且准确。

在非洲,因为象牙能卖得高价,大象经常被大量的捕杀

他们目前最大的项目包括一个由 50 个传感器组成的网络,监测着 1,243 平方公里的森林,每 3-4 个月记录的森林声音,相当于 200 万首歌曲。人工智能算法的帮助下,通过分析大量的音频,他们已经成功的帮助打击了数起盗猎事件。
智能算法和博弈论,在策略上更胜一筹

可可西里中,最后抓捕的失败,在于巡护人员低估了盗猎者的残忍,还在于抓捕方案出现了纰漏。最终两个人被一群坏人包围,巡山队长也成了盗猎者枪下的冤魂。
为了能在策略上作出最优解,南加州大学人工智能中心,开发了一套抓捕系统「野生动物保护助手」Protection Assistant for Wildlife Security,简称 PAWS。
它是一款基于人工智能规划和行为建模的研究系统,能协助巡逻人员进行路线规划。PAWS 的本质是基于信息分析作出的最佳决策。
巡逻人员能够通过 APP 查看动物的分布地图及异常信息

PAWS 的核心算法集成了机器学习,游戏理论推理和路线规划,用于预测偷猎者的行为。PAWS 从收集的犯罪数据中,学习偷猎者的行为模型。
基于偷猎者的行为模型,PAWS 以一组巡逻路线和采取每条路线的概率的形式计算随机巡逻策略。然后,PAWS 会从策略中规划出最优的巡逻路线。
通过使用决策树集合的方式,他们证明了 PAWS 实验和实践测试中,都存在着优越性。

将保护区的基本信息,和先前巡逻、偷猎信息作为输入,通过对模型的训练
最后会预测出潜在偷猎位置,并给出最佳的路线方案
决策树算法是一种「白盒」方法,使用者可以轻松查看学习模型(以逻辑规则的形式),并评估决策树能够对偷猎者的行为,是否能做出合理的推论,方便进行人为控制。
在 2018 年的野外测试中,PAWS 预测模型起到了很好的作用,保护员在一个月内没收了超过 500 个捕猎陷阱。而没使用 PAWS 时,平均每月只能发现 101 个捕猎陷阱!
保护野生动物,让人类不成为一座孤岛
如果这些方法能够早诞生十几年,也许可可西里的悲剧就不会发生。但十几年过去了,盗猎行为依然存在,所以技术能带来的,其实也很有限。

著名诗人约翰·邓恩有一句著名的诗句:没有人是一座孤岛。它用来形容个人和整体的息息相关。
对于地球上的物种来说,没有一个物种能够独立生存。某种野生动物一旦灭绝,会对整个的生态造成大的损伤,最终肯定会波及人类。
当然,近些年来,对野生动物的保护也越来越重视,比如那条广为人知的公益广告,「没有买卖,就没有杀害」。

野生动物被盗猎的背后,并不是一个简单的道德问题。技术能够帮助和解决的,是大幅度降低捕猎分子的可趁之机,让动物们和人类都能存活的更久。
(*本文为 AI科技大本营转载文章,转载请联系作者)
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