未来的技术工具：斑马、人工智能和ICT日的女孩

作者：Emma Reid

马萨诸塞州北安普顿/ACCESSWIRE/2024年4月18日/我很兴奋地宣布，Tanya Berger-Wolf博士将加入我们的女性Rock-IT特别广播，在ICT日支持国际女孩，报道那些将对技术的热情转化为有价值和成功的职业的女性。

Tanya Berger-Wolf博士是翻译数据分析研究所所长，也是俄亥俄州立大学(OSU)计算机科学工程、电气和计算机工程以及进化、生态学和组织生物学的教授。

作为一名计算生态学家，Tanya的研究处于计算机科学、野生动物生物学和社会科学的独特交汇点。她将在由思科网络学院的女性摇滚IT计划主办的国际女孩信息通信技术日上发表演讲。今年活动的主题是你准备好人工智能了吗？对于那些可能还没有意识到的人来说，AI代表人工智能，这也是Tanya将要分享的更多内容。

问：你投身计算机科学的动机是什么？你是通过什么途径进入计算机科学的？

答：我一直想做数学。当我五岁的时候，我甚至当着全家人的面宣布了这一点。所以我直奔数学，最终意识到我喜欢的数学类型是计算机科学的基础数学。我继续攻读理论计算机科学博士学位，设计算法并做证明。

一路上，我遇到了一位生态学家，他现在是我的丈夫和伴侣。他用勤劳的蜘蛛和害羞的花朵的故事迷住了我，带我去大自然散步，试图让我克服对虫子的恐惧。

我故意从一个非常理论化的计算机科学博士转到设计计算方法来回答生态问题。

斑马的朋友

问：是什么激励你专注于在保护中使用人工智能，又是什么让你在面临持续的物种灭绝危机时保持动力？

答：让我继续前进的既有挑战，也有灵感。

我开始从事环保工作的方式真的是在打赌。我和生物学家一起研究斑马等动物的社会行为。我真的很好奇他们怎么知道斑马的朋友是谁。

看着他们花了20分钟才用当时可用的技术识别出一匹斑马，我内心的工程师不耐烦地说，肯定有更好的方法来做这件事。

他们说：“你认为你能做得更好吗？”我说：“好的，你想打赌吗？”

我真的拿我的声誉打赌，我能够很容易地从照片中辨认出一匹斑马。

保护的人工智能

我们创建的第一个算法被开发成一个更好的算法，我们仍然很好奇。但事实证明，它在保护动物方面非常有用，比如跟踪动物，清点它们，甚至在不给斑马或抹香鲸戴上项圈或卫星标签的情况下分辨出谁是斑马或抹香鲸的朋友。

我们意识到，我们需要以一种非技术人员可以使用的方式来构建这项技术，而不是成为过程中的人工智能专家。

这就是Wildbook诞生的原因。在开始创建用于保护的人工智能技术后，我们意识到了三件事：

挑战和紧迫感让我继续前进。最重要的是，我们可以用人工智能做一些有意义的事情。

数字和人工智能技能有多重要？

问：将数字技能纳入未来的教育和职业发展计划对人们来说有多重要？为什么它如此重要？

答：我认为人工智能正在迅速成为我们使用和触摸的几乎所有东西的一部分。因此，人工智能素养正在成为学校应该教授的基本技能，每个人都应该具备。

它在能够解决生物多样性保护等复杂问题方面尤为重要。因为这不是一个仅靠人工智能或人类就能解决的问题。真正的答案是伙伴关系：人机伙伴关系。

为了能够很好地与人工智能合作，我们需要知道那个合作伙伴有什么能力，以及建立这种合作关系的最佳方式。这意味着我们拥有使用人工智能的技能，理解人工智能，更重要的是，理解人工智能的潜力。

问：对于任何刚开始从事计算机科学的年轻女性，你有什么建议？

答：不是每个人都必须学计算机科学，但任何想学的人都应该有机会这样做。更重要的是，每个人都应该有机会探索它。

计算机科学是关于让机器影响世界。例如，只需几行文字，我们就可以用核磁共振机器创建大脑的3D视图，或者通过古老的基因组了解过去，或者预测飓风的路径。这种创造性的编码过程让我感到兴奋。

可访问的AI和ML学习

问：半个多世纪以来，人工智能/机器学习一直是学术界研究的主题。为什么去年是这类技术的里程碑？

答：去年它爆炸了，不是因为算法或数学，而是关于你如何让它变得容易访问。

两件事同时发生。首先，有一个积累的数据-有许多警告和星号，我们现在重新访问。其次，现代机器学习非常需要数据。

当你有了运行这些复杂模型的硬件和数据，你就可以开始捕捉这个世界的复杂性了。但如果不是这个让每个人都能与之互动的精彩界面，它可能会很深奥。

如果你想让任何一项技术变得有用，这是一个巨大的教训。这不是技术本身的问题，而是你如何让它成为合作伙伴，如何真正让它变得可用。

观察。做实验。

问：保护自然经常面临关于自然界的复杂问题。人工智能能帮上忙吗？

答：在Henri Poincaré的S的《科学与方法》一书中，他说我们现在所说的科学方法包括观察和实验。而科学家所需要做的就是仔细地看每一件事。

人工智能并没有从根本上改变科学方法。这仍然是观察和实验。但就像显微镜、望远镜或基因组测序一样，它扩大了科学家可以观察的东西的类型。

ML和更广泛的AI方法所做的基本事情是提取复杂的模式和复杂的关系。所以，我们不仅可以看更多的东西，还可以仔细地看世界的复杂性。

公共数据的作用

问：公开的数据对这一探索有帮助吗？

答：有大量来自数字化生物收集、实地研究和公民科学家的公开数据。但到目前为止，最未被利用的数据来自社交媒体帖子。人们喜欢拍摄大自然的照片，有时会无意中捕捉到树木和草地、虫子和蜘蛛。

那里已经有了很多信息，但这些信息是断开的，也是杂乱无章的，所以我们没有利用它。我们需要人工智能的帮助，才能从所有这些东西中获得有用的见解。

问：人工智能能否帮助发现未被发现的事物？

答：如果我们想要发现世界上的新事物，我们需要采取完全不同的计算哲学方法和新的算法设计框架。

我们如何设计可解释的、发现新奇事物的计算方法，以产生可检验的假设作为结果？

也许您已经从图像模型中获得了大量的物种分类？哦，对你来说太好了！但我们有兴趣使用这些新闻工具和框架来发现一些新的东西。一个新物种？一种新特征？一段新的关系？

这是我最喜欢的一句艾达·洛夫莱斯的话，他在19世纪30年代发明了编程的概念：

“我们谈论了很多想象力。我们谈论诗人的想象力，艺术家的想象力等等。我倾向于认为，总的来说，我们并不非常确切地知道我们在谈论什么。它是渗透到我们周围看不见的世界，科学的世界。是那些感觉和发现我们所见不到的东西的人，它不是为了我们的感官而存在。那些已经学会在未知世界的门槛上行走的人，可能会带着美丽的白色想象力，希望在我们生活的未知世界中飞得更远。”

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