Google AI 听取了15年的鲸鱼海底录音

         

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多年来，谷歌(Google)和一群游戏科学家一直在对水下录音进行人工智能调查，希望能建立一种机器学习模型，来检测座头鲸的对话。这是该公司新人工智能项目的一部分，该项目显然是为了专注于面部识别和广告。

鲸鱼花大量的时间在社交聚会上寻找更好的觅食地，温暖的水域。但这些运动很难追踪。幸运的是，鲸鱼互相呼喊，以独特的方式演唱，这些歌曲可以在水下长距离旅行。

因此，通过在海底部署一个全球听觉设备网络，你可以跟踪鲸鱼的活动-如果你想听多年的背景噪音的话。这是我们工作很长时间的方式，计算机有助于减轻负担。谷歌的团队与NOAA合作，将其视为机器学习系统和人才的良好匹配。

这些人工智能模型非常适合在特定模式下查看大量的噪声数据，这就是为什么它们被应用于大量数据，如射电望远镜和闭路电视摄像机。

在 这种情况下，这些数据来自太平洋多年来的几十个水听器。这个数据集已经被大范围筛选，但是Google的研究人员想要看一个人工智能代理是否能够完成一项 艰巨而耗时的工作，首先通过使用它，并用物种名称标记有趣的声音——在这种情况下，它可以很容易地变成不同的鲸鱼或者别的什么东西。

很有趣,但是回想起来,不足为奇的是,音频不是分析——相反,音频可以找到的图像模式。谱图的频率随时间变化的强度录音,并可以用于各种各样的有趣的事情。碰巧也可以机器学习和计算机视觉的研究人员研究,谷歌已经开发了各种有效的方法来分析它们。

机器学习模型提供了座头鲸叫声的例子，以及如何在一组样本数据中合理地准确地识别它们。为了做到这一点，AI进行了各种实验，以确定哪些设置是最好的-例如，什么长度剪辑容易处理而不是太长，或哪些频率可以安全地忽略。

在将数据年划分为75秒剪辑的最后一次努力中，该模型能够以90%的准确率确定该剪辑是否包含“驼背单位”或相关的鲸鱼声音。当然，这不是一个小错误，但如果你相信这台机器，你可以节省相当多的时间-或你的实验室助手的时间。

第二种努力依赖于所谓的无监督学习，在这种学习中，系统类型为鲸鱼和非鲸鱼声音之间的相似性设置规则，从而创建研究人员可以分类和定位相关人群的场景。

就像各种学术领域中类似的机器学习应用一样，这并不取代仔细的人类观察和文献，而是丰富了它们。远离一些笨拙的科学工作，研究人员可以专注于他们的职业，而不是陷入重复的统计和数小时的数据分析会议。

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