人們常常從神經(jīng)學(xué)的角度來看待人工智能（AI），它模擬植根于人類認(rèn)知的過程。然而， 《美國國家科學(xué)院院刊》（PNAS）最近發(fā)表的一篇論文提出了一個新穎的視角，建議將生態(tài)學(xué)作為人工智能創(chuàng)新的新繆斯。這種趨同不僅僅是一種學(xué)術(shù)活動；更是一種學(xué)術(shù)活動。它被視為解決世界上一些緊迫挑戰(zhàn)的迫切需要。

人工智能增強生態(tài)努力

生態(tài)學(xué)家已經(jīng)在數(shù)據(jù)模式識別和預(yù)測分析等任務(wù)中利用了人工智能的強大能力。疾病生態(tài)學(xué)家芭芭拉·漢 (Barbara Han) 抓住了人工智能對生態(tài)學(xué)的變革潛力，她表示：“我們在生態(tài)學(xué)中經(jīng)常處理的各種問題……如果人工智能能提供幫助，那對全球利益可能意義重大。它確實可以造福人類。”

在傳統(tǒng)的科學(xué)方法中，理解通常是通過研究孤立或成對的變量而產(chǎn)生的。然而，生態(tài)系統(tǒng)的多面性違背了這種方法。例如，在嘗試預(yù)測疾病傳播時，研究人員經(jīng)常要應(yīng)對從環(huán)境到社會文化等多種相互作用的因素。集成人工智能可以簡化這些分析，確保整體理解。正如 Shannon LaDeau 指出的那樣，人工智能吸收大量不同數(shù)據(jù)源的能力可能會發(fā)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)中以前被忽視的驅(qū)動因素和相互作用。

圖片：卡里生態(tài)系統(tǒng)研究所

借鑒生態(tài)學(xué)的經(jīng)驗

正如人工智能可以擴大生態(tài)研究一樣，生態(tài)學(xué)也為完善人工智能提供了寶貴的見解。當(dāng)前的人工智能系統(tǒng)雖然先進，但仍然面臨著漏洞，從醫(yī)療保健的誤診到自動駕駛汽車的錯誤。生態(tài)學(xué)之所以令人著迷，是因為它具有內(nèi)在的彈性。自然系統(tǒng)的這種魯棒性，當(dāng)轉(zhuǎn)化為人工智能架構(gòu)時，可以緩解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中觀察到的“模式崩潰”等問題。

生態(tài)研究強調(diào)多層分析和整體觀點。這種方法可以幫助揭示高級人工智能系統(tǒng)中的特殊行為，例如大型語言模型中的意外輸出。雖然規(guī)?？梢栽鰪娙斯ぶ悄苣Ｐ偷哪芰?，但 OpenAI 的首席執(zhí)行官強調(diào)需要替代靈感，暗示生態(tài)學(xué)是創(chuàng)新思維的潛在途徑。

邁向協(xié)作視野

雖然人工智能和生態(tài)學(xué)在某種程度上是獨立發(fā)展的，但當(dāng)前的討論強調(diào)它們有意融合以實現(xiàn)共同進步。這樣的聯(lián)盟預(yù)見了有彈性的人工智能模型，能夠熟練地建模和理解其生態(tài)對應(yīng)物，從而促進良性循環(huán)。

然而，數(shù)據(jù)包容性領(lǐng)域也出現(xiàn)了一些警告。生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)家凱瑟琳·韋瑟斯（Kathleen Weathers）強調(diào)了忽視數(shù)據(jù)中社會各個部分的風(fēng)險，并警告不要無意中創(chuàng)建有偏見的模型。

為了真正實現(xiàn)這次合并的潛力，必須解決這些領(lǐng)域之間的學(xué)術(shù)和實踐障礙。這意味著協(xié)調(diào)術(shù)語、調(diào)整方法和匯集資源。當(dāng)我們站在這個跨學(xué)科時代的邊緣時，人們不禁會想到這一聯(lián)盟將出現(xiàn)大量的解決方案和創(chuàng)新，讓我們更好地應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。