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)