新研究表明生态学可以作为人工智能创新的模型

人们常常从神经学的角度来看待人工智能（AI），它模拟植根于人类认知的过程。 然而，最近发表的一篇论文*美国国家科学院院刊* (PNAS) 引入了一种新颖的视角，表明生态学是人工智能创新的新缪斯。 这种趋同不仅仅是一种学术活动；更是一种学术活动。 它被视为解决世界上一些紧迫挑战的迫切需要。

人工智能增强生态努力

生态学家已经在数据模式识别和预测分析等任务中利用了人工智能的强大能力。 疾病生态学家芭芭拉·汉 (Barbara Han) 抓住了人工智能对生态学的变革潜力，她表示： “我们在生态学中经常处理的各种问题……如果人工智能能够提供帮助，那么它对全球的利益可能意义重大。 它确实可以造福人类。”

在传统的科学方法中，理解通常是通过研究孤立或成对的变量而产生的。 然而，生态系统的多面性违背了这种方法。 例如，在尝试预测疾病传播时，研究人员经常要应对从环境到社会文化等多种相互作用的因素。 集成人工智能可以简化这些分析，确保整体理解。 正如 Shannon LaDeau 指出的那样，人工智能吸收大量不同数据源的能力可能会发现生态系统中以前被忽视的驱动因素和相互作用。

图片：卡里生态系统研究所

借鉴生态学的经验

正如人工智能可以扩大生态研究一样，生态学也为完善人工智能提供了宝贵的见解。 当前的人工智能系统虽然先进，但仍然面临着漏洞，从医疗保健的误诊到自动驾驶汽车的错误。 生态学之所以令人着迷，是因为它具有内在的弹性。 自然系统的这种鲁棒性，当转化为人工智能架构时，可以缓解神经网络中观察到的“模式崩溃”等问题。

生态研究强调多层分析和整体观点。 这种方法可以帮助揭示高级人工智能系统中的特殊行为，例如大型语言模型中的意外输出。 虽然规模可以增强人工智能模型的能力，但 OpenAI 的首席执行官强调需要替代灵感，暗示生态学是创新思维的潜在途径。

迈向协作视野

虽然人工智能和生态学在某种程度上是独立发展的，但当前的讨论强调它们有意融合以实现共同进步。 这样的联盟预见了有弹性的人工智能模型，能够熟练地建模和理解其生态对应物，从而促进良性循环。

然而，数据包容性领域也出现了一些警告。 生态系统科学家凯瑟琳·韦瑟斯（Kathleen Weathers）强调了忽视数据中社会各个部分的风险，并警告不要无意中创建有偏见的模型。

为了真正实现这次合并的潜力，必须解决这些领域之间的学术和实践障碍。 这意味着协调术语、调整方法和汇集资源。 当我们站在这个跨学科时代的边缘时，人们不禁会想到这一联盟将出现大量的解决方案和创新，让我们更好地应对未来的挑战。