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来源：知社学术圈
最近，有研究团队在研究黑猩猩行为过程中应用人工智能技术帮助识别捕捉有研究价值的行为，这种方式据估计可以节省研究人员几十年的工作量，将他们从繁重的野外视频查找工作中解脱出来，让研究效率大大提速。
该项研究的研究对象是西非的黑猩猩，它们非常聪明，会利用工具来获取坚硬油棕果实中美味的果仁。首先，它们会选择一块平坦的岩石作为砧板，上面放上坚果，然后用另一块石头作为锤子敲打，直到坚果坚硬的外皮“嘎吱嘎吱”地裂开。研究人员渴望了解黑猩猩使用工具的行为。以往，他们主要是通过野外拍摄视频记录猩猩们的行为，再花费大量时间去梳理这些视频录像，从中找出研究价值的片段。
牛津大学灵长类动物行为进化实验室的灵长类动物学家苏珊娜·卡瓦略（SusanaCarvalho）是该项研究的合著者之一。在她读博期间，曾为了研究花了个小时手动搜索40个小时时长的视频资料，来寻找所需要的动物行为。动物行为研究开展几十年来，科学家们已经积累了数千小时的档案录像，但要有人手动梳理这些录像需要花费几十年的时间。卡瓦略认为，人工智能技术的应用可以加快视频搜寻的速度，减少人工操作的时间。
在该项研究中，科学家们主要聚焦黑猩猩的两种行为：砸坚果和敲击树根。这些行为对于了解灵长类动物的学习和交流非常重要。比如研究人员认为，黑猩猩用手或脚敲打突出的树根是一种非常特别的交流行为，而且不同族群之间敲击的方式也不一样。为了研究这种特殊行为，研究人员需要查找来自几内亚比绍坎坦尼斯国家公园记录的10小时时长的视频资料。而为了研究砸碎坚果，则需要查找来自几内亚博苏森林的约40小时时长的存档录像。
该怎么做呢？首先，研究人员通过手工编码视频片段来训练计算机系统，通过给每只黑猩猩的活动标注标签，来告诉系统应该寻找什么，不应该找什么。考虑到有时候仅靠画面不能完全记录黑猩猩的行为，比如有时候它们会藏在树丛里、有时候几只窝在一起，这样视频拍摄就很难分辨它们在干什么。所以，研究人员想到了音频记录，因为这两项行为都“很吵”，正好可以利用声音识别来辅助计算机系统的视觉识别。这样，即便摄像头没有拍摄到画面，也可以通过它们敲击的声音来标记相应的行为。
在正式工作前，该系统还要经过一次“考试”——识别一段陌生的视频片段来测试前期学习的结果。在反复测试后，研究人员称，系统识别两种行为的准确率分别达到77%和86%。不仅如此，通过该系统，研究人员还分析了黑猩猩花多长时间敲打坚果和打鼓，以及雄性和雌性参与每项活动的频率。
这是一次机器学习和灵长类动物行为研究者之间真正的合作。通过人类与计算机联手的高级智能去研究人类在最初起步阶段的行为模式，可谓是一次很有意义的创新与探索。目前，这一新系统已经通过了测试阶段。研究人员希望能够继续训练该系统，以跟踪分析其他物种及行为，甚至跟踪某一个体，以了解它们如何在不断学习中生存下来。
随着时间的推移，人工智能对视频的分析甚至可以帮助我们了解气候变化和栖息地丧失等因素是如何改变灵长类动物行为模式的。人工智能在这方面的应用潜力无穷。
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