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大家知道，人工智慧在影象識別、模式識別等領域發展迅速，但是，人工智慧（AI）經過訓練後究竟識別能力有多強呢？
鳥羽
今天我們來探究神經網路透過羽毛判斷鳥類的型別的。相信大家知道鳥類都有羽毛，鳥類專家可以透過鳥類的羽毛分辨鳥類，現在神經網路也可以，甚至到了超越專家的地步？
鳥羽
神經網路透過機器學習以及不滿足於識別花花草草，貓貓狗狗。對於物種個體的識別我們有很多種判斷的條條框框修正神經網路。因此這些識別是相對容易的，我們很容易找到不同物種間的區分方法，甚至不同的狗，不同的貓，我們很容易區分。然而還有很多不容易區分的東西。例如，如何區分中國人、日本人、韓國人；如何區分不同型別鳥的羽毛。
對於精細的機器學習，人工智慧領域也迎來了突破。
位於俄羅斯的薩馬拉國立研究大學的科羅廖夫院士及其合作伙伴創造了一種獨特的演算法，可以透過一根羽毛準確地確定鳥類的型別。為此，他們對從所有專業鳥類資料庫收集的一系列照片訓練了一個神經網路。
許多鳥的羽毛（主要是灰褐色的小鳥）非常相似，即使是專業人士也難以區分。例如，這些是雀科和鶯科等，每個科都有許多種鳥，其中許多與麻雀幾乎沒有區別。他們在森林和公園中定居的密度可以達到每平方公里幾十個中。
以前，此類工作需要進行實驗室 DNA 測試、使用專門的書籍地圖集或透過照片資料庫進行手動搜尋。在中國得找無窮小亮。估計他也得翻書仔細核查。
據科學家介紹，這種新工具對於組織機場安全執行具有重要的實用價值。因為機場需要驅鳥，不同的鳥用不同的使用去驅趕。這套機器學習工具可以幫助機場地勤更快地分析哪些機場周圍鳥的種類，並給出想要的驅趕策略。例如，為了嚇跑小鳥，就播放猛禽的聲音；嚇跑烏鴉，反之，則是烏鴉受驚的聲音。並非所有機場都有可供鳥類學家使用的實驗室，而且鳥類的種類通常必須透過“眼睛”甚至羽毛的氣味來確定，總之工作麻煩並且繁重。
當然分析鳥的羽毛只是精細化識別的一個小小成果，相信未來人工智慧會給我們更多的驚喜。
