6日消息，據美國媒體報道，人工智能不是只有語音助手和自動駕駛汽車。美國奧本大學、哈佛大學、牛津大學、明尼蘇達州立大學和懷俄明州立大學的研究人員開發了一種可以識別、描述并計算野生動物數量的機器學習算法，準確率達到了96.6%。

他們在2017年11月撰寫了一篇論文，本周美國國家科學院院刊PNAS刊發了此論文。

懷俄明州立大學的副教授、Uber人工智能實驗室高級研究經理和論文的高級作者杰夫·克魯尼稱：“這項技術可讓我們精確、不顯眼和低成本地收集野生動物數據，有助于將很多生態學、野生動物學、動物學、生物保護學和動物行為學的領域轉變為大數據科學，這將大大提高我們研究和保護野生動物及生態系統的能力。”

研究人員利用Zooniverse.org的大眾科普項目Snapshot Serengeti的320萬個圖片及圖像訓練這種電腦視覺算法。

Snapshot Serengeti項目通過招聘自愿者收集大象、長頸鹿、羚羊、獅子、獵豹和其他動物在自然棲息地的圖像照片。超過5萬自愿者使用225架野外相機為項目收集圖像照片。該工作以人工智能不斷增長的一個研究領域：動物監測為基礎建立起來。