观点文章｜AI for Ecology，人工智能与生态学的协同未来

    随着人工智能（AI）技术的飞速发展，“AI for Science”已成为科研领域的新焦点。 特别是在生态学领域，AI的应用为理解和预测复杂的生态系统提供了新的视角和工具。Barbara A. Han等人在2023年《PNAS》上发表的论文《A synergistic future for AI and ecology》， 为我们揭示了AI与生态学融合的巨大潜力和迫切需求。为了充分展示和推广这篇文章的价值，我们对其进行了深入解读。

    该论文主要围绕以下几个核心部分展开：

    AI技术现状：概述了深度学习和其他AI技术的发展，及其如何为复杂系统建模提供新视角。

     生态系统建模难点：探讨了生态学系统建模的挑战，以及AI如何帮助克服这些难题。

    生态学对AI的启示：提出了生态学中的韧性理论可以为构建更稳健、更具适应性的AI系统提供启发。

    AI对生态学的贡献：分析了AI如何帮助生态学家更深入地理解和管控复杂生态系统。

    AI和生态学的协同发现：探索了AI系统如何扩展其能力，通过揭示复杂系统中变量之间缺失的联系来生成新的假设。

    负责任的AI和生态学：强调了在AI和生态学研究中考虑伦理和社会影响的必要性。

    论文概述

    Barbara A. Han等人的论文《A synergistic future for AI and ecology》提出了一个前沿的视角，即人工智能（AI）与生态学的结合能够为解决全球性环境问题提供新的解决方案。 论文首先回顾了生态学和AI两个领域的历史发展，指出尽管两个领域在早期发展中相对独立，但随着时间的推移，两者的融合已成为解决全球性生态问题的关键。论文强调了AI在生态学中的应用前景，尤其是在预测复杂系统行为、 理解生态系统的韧性以及应对全球变化等方面。同时，作者也指出生态学的复杂性和动态性为AI的发展提供了丰富的挑战和机遇。

    论文强调了深度学习在生态学中的应用潜力。深度学习作为AI领域的一个重要分支， 通过在大型数据集上训练多层神经网络，已经显示出其在图像识别、语音识别和自然语言处理方面的强大能力。在生态学中，深度学习技术已经被用于分析生物多样性、监测物种分布以及预测生态系统变化。 例如，通过深度学习算法，研究人员能够从大量的图像数据中自动识别和分类不同的物种，这对于生物多样性的监测和保护具有重要意义。

图2 The number of papers per year for the query on Web of Science: ((TS=("artificial intelligence" OR "machine learning"))) AND WC=(Ecology OR "environmental sciences")

    论文深入探讨了生态学如何激发AI的新范例，生态系统的多尺度、上下文依赖性和部分可观测性为AI提出了一系列挑战，包括处理非线性动态、复杂反馈机制和不确定性，不仅考验AI的极限， 也为AI的发展提供了丰富的研究素材。AI研究的终极目标是实现通用人工智能（Artificial general intelligence, AGI），AGI能像人类一样进行跨领域推理和决策。为了应对我们所经历的快速变化带来的不可预测性， AGI的发展需要融合数据驱动的机器学习和创新的知识架构与推理方法，以提高对复杂系统预测的准确性和可靠性。

     Han等人强调了对AI和Ecology进行有意识的协同研究的必要性，这有助于加速AI对生态韧性的理解，同时构建目前AI系统所缺乏的韧性。尽管现代AI系统，尤其是深度学习模型， 在多个领域取得了显著成就，但它们在泛化能力上存在局限。泛化能力指的是模型对新的、未见数据的准确预测能力。当模型在特定数据集上训练得过于精细，可能会导致它在新的或稍有不同的数据上表现不佳，这种现象称为“过拟合”（overfitting）。 现代AI系统在泛化不足的情况下，会在不同情境中遭遇失败，原因是：

    （1）上下文的敏感性：AI模型在特定训练环境下可能表现优异，但环境变化或条件不同时，性能可能显著下降。

    （2）数据分布偏移：若模型训练的数据分布与应用场景中的分布不一致，模型可能无法准确预测或适应新情况。

    （3）复杂性和非线性：生态系统高度的复杂性和非线性特征，可能超出现有AI模型的捕捉能力。

    （4）缺乏可解释性：许多AI模型，尤其是深度神经网络，多为“黑箱”模型，其决策过程缺乏透明度，这使得难以理解模型为何做出特定预测。

     为了应对这些挑战，论文强调了生态学和AI领域之间的协同合作的重要性。生态学家对复杂系统的理解可以启发AI研究，促进更稳健、 适应不同情境的AI架构和方法的发展。同时，AI技术的进步也能助力生态学研究，增强对生态系统动态的预测和理解。通过跨学科合作，可以打破生态学和AI在知识、方法和目标上的隔阂， 实现知识整合和方法创新，进而推动两个学科的共同发展。

     论文最后得出结论，AI和生态学的成功融合不仅能够推动两个学科的发展，而且对人类应对未来挑战、确保生存与繁荣至关重要。 更关键的是，这种融合的成功将带来超越生态学科发展或实现通用人工智能（AGI）的深远影响。

     写在后面

     每当阅读这篇论文，我都会想起充满创新与突破的2023年。这一年，人工智能（AI）领域在ChatGPT和Midjourney等技术的推动下，迎来了空前的发展，"AI for Science"的理念开始被广泛接受。 2023年不仅是AI技术的爆发年，更是科学与技术深度融合、共同促进研究进步的新纪元。在此背景下，Barbara A. Han等人在《PNAS》上发表的论文《A synergistic future for AI and ecology》，为AI与Ecology的结合提供了深刻的见解和前瞻性的展望。

     巧合的是，2023年，我们研发团队的技术也取得了重大突破，成功开发出了基于深度学习的浮游生物智能识别系统、环境DNA智能设备， 以及全套水生生物智能监测解决方案。这些技术在生态学领域具有显著的创新性，它们为生物多样性的监测和水环境健康管理提供了强大的技术支持。实地测试表明，我们的设备完美诠释了Han等人提出的“AI for ecology”的理念， 将理论转化为现实中可应用的技术，为生态学家和环保工作者提供了新的研究视角和工作方法，使他们能够更有效地进行生态研究和环境保护工作。

图3 我们研发的浮游生物智能识别系统

图4 我们研发的环境DNA系列设备

     政策层面的支持也为我们的研发工作提供了坚实的基础。中国环境监测总站在今年4月18日发布的《以数智化转型加快推动建立现代化生态环境监测体系》文章中， 特别强调了探索机器视觉、视觉识别、多模态大模型等AI技术在生物多样性、噪声等环境感知领域的应用。这不仅肯定了我们研究方向的正确性和前瞻性，更为我们未来的工作增加了动力。

     论文中的概念、我们的创新设备，以及政策的支持，共同构成了一个激发新质生产力的创新生态系统。它们相互印证、相互促进， 展现了AI与生态学结合的无限可能。我们坚信，不久的将来，这些技术的整合将引领生态环境保护工作的变革。

     Tips

     深度学习在浮游生物智能识别中的应用

     浮游生物作为水生生态系统中的重要组成部分，其种类和数量的变化对于生态系统的健康和稳定具有指示性作用。 传统识别浮游生物的方法耗时费力，且需要较高的专业知识。深度学习技术的应用，使得浮游生物的自动识别和智能化分类成为现实。通过训练深度神经网络模型识别浮游生物的种类，可以显著提高识别的效率和准确度，为生态学研究和环境监测提供强有力的技术支持。

    深度学习在环境DNA物种分类中的应用

     环境DNA（eDNA）技术是一种新兴的生物监测手段，它通过分析样品中的DNA片段来识别物种。这一技术已经得到了广泛的应用，包括物种多样性评估、珍稀濒危物种追踪、入侵物种监测预警、渔业资源评估等多个领域。深度学习在处理和分析eDNA数据方面显示出巨大潜力。通过构建深度学习模型，能够从复杂的eDNA数据中识别和分类物种，这对于生物多样性评估和生态系统监测具有重要意义。