台灣蛾類顏色多樣性的人工智慧分析

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台灣蛾類顏色多樣性的人工智慧分析

講者/沈聖峰(中研院生物多樣性研究中心副研究員)│彙整/《科學人》編輯團隊
轉載自2018.03.11〈科創講堂.AI人工智慧〉

生物研究的困難點

生物研究一直有其侷限,因為很難在生物身上做實驗。比如,生物學家一直想知道斑馬的條紋是受了什麼環境影響,專家提出各式各樣的假說,像是運用碎形原理以避免被天敵發現,或是黑白相間有利於散熱等等。但是很困難直接在斑馬身上做測試來證實這些假說。

沈聖峰團隊則想要研究蛾的色彩多樣性與環境有什麼關係,他們也很難在蛾的身上做實驗,於是想到可利用圖片和相關資料判斷。

這個研究也有幾個困難點:首先是物種太豐富,廣佈全球,再來是物種的分類、辨識也不容易,很少有專家能夠處理,所以也缺乏相關的資料庫,最後是缺少分析技術。因此,沈聖峰說:「目前尚未有大尺度的分析。」

用人工智慧協助分析

沈聖峰團隊首先把問題範圍縮小到研究「蛾體色深淺與環境溫度的關係」。幸運的是,團隊中已經有人建立了一個詳盡的資料庫——台灣產蝶蛾圖鑑網站,裡面都是去背的高解析圖片。他們取了網站上1200張照片,先用傳統方法分析研究。

結果比想像中複雜,在台灣山區,在高海拔冷的地方,溫度越高,顏色越淡,因為吸熱比較重要,此部份結果與高緯度歐美的研究大致相符。然而,有趣的是,在低海拔、熱的地方,溫度越高,顏色越深,因為散熱比較重要,這部份則是過去沒有研究提到的。

團隊想要擴大研究範圍,便決定與人工智慧專家中研院資訊所陳昇瑋研究員合作,運用機器學習技術來協助分析。由於資料量越多越好,他們用了特有生物研究中心三萬多張影像。影像的品質參差不齊,有去背的、有加上比例尺的等各種背景,解析度有高有低,拍攝光線、角度等都有所不同。經過各種嘗試之後,團隊發現品質不好沒關係,可以用資料量來解決測量上的誤差。

結果令生物學家非常驚訝,只要輸入一張照片,人工智慧系統就能預測其海拔高度,也就是說,人工智慧真的找出了蛾體色與海拔高度的相關性。

沈聖峰團隊發現,人工智慧系統看低海拔的蛾會看蛾的輪廓,可能是在判斷蛾的大小,他們打算進一步設計實驗,讓人工智慧看不出大小後是否還能預測海拔。依此類推,就能夠逐步釐清人工智慧是從影像中哪一個部份知道海拔,比如大小、頭、翅膀等。這些結果對生物學家來說,實在很新鮮。

新的分析方法,新的思考模式

沈聖峰分享了跨領域合作的經驗:「一開始都是雞同鴨講,問問題的方式不一樣。」生物學家想要的分析是「告訴我原因是什麼」,而不是把照片餵進去,讓機器告訴我結果。

對生物學家而言,人工智慧分析技術顯然是一種全新的思考模式。傳統的分析方法,總是需要先有一定的想法(假說),再去查證。而人工智慧分析則是先輸入影像,但沒有特別告訴它假設就讓它去預測,接著再分析系統是如何判斷的,最後才產生假說。

人工智慧技術打破了生物學家既有的思考模式,也激發出新的火花。

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)

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