SAS和IIASA呼吁使用人群驱动的人工智能来帮助追踪森林砍伐

SAS致力于建立一个全球创新者社区，这些创新者使用技术为人类和地球带来积极的变化。在地球日这一天，SAS和国际应用系统分析研究所(IIASA)正在实施下一代人群驱动的人工智能 (AI)，以帮助设计旨在帮助我们更好地了解地球的AI算法。

IIASA是一家独立的国际研究机构，以其在系统分析方面的专业知识而闻名，并提供有关人类迫切关注的政策解决方案和基准信息。IIASA将重点放在毁林问题上，以了解AI在阐明地球生态系统的互连性方面的应用。如今，我们的系统正在迅速变化，其程度已超过了人类现有的经验，科学的理解和传统的建模能力，这使得人类越来越难以有效，及时地进行干预。

“解决这些转变所需的紧迫性要求应用最佳的技术解决方案。这就是我们转向SAS的原因。” IIASA首席执行官Albert van Jaarsveld说道。“通过结合我们的环境科学研究平台，SAS的AI和 计算机视觉 技术的力量以及相关公民的纯粹知识力量，我们将开发AI模型，以成倍地增加人类洞察力的价值，并努力提供接近真实的，全球环境变化的时间评估。”

强大，准确，有用的AI模型并非凭空发生。AI模型的开发始于人类的智慧。对于这个项目，SAS和IIASA共同启动了一个在线的由众包驱动的应用程序，以收集众筹群体的情报。他们要求志愿者-从今天的虚拟教室中的中学生到艺术家，工程师和专业数据科学家的公民科学家大军-通过审查和判断雨林的图像来启动这项工作。这些图像显示了未曾接触过的土地以及可能受到人类发展影响的土地。

van Jaarsveld说：“由于图像分析是准确评估和预测森林砍伐的重要的第一步，因此我们要求人们通过检查和报告全球范围内较小的林业入侵图像来了解什么技术看不到。” “众包有助于改善AI算法，加快过去数年的分析时间，从而有助于推动重要的政策应对措施，从而更快地保护我们的森林。”

当人们标记出现人类影响迹象的区域时，它们有助于使AI模型变得更智能。例如，人类很容易区分道路(表示人为影响)和河流(没有人)，但是AI模型只有通过从人类观察中学习而获得足够的训练，才能知道差异。此外，该模型的结果可确保众包应用程序将法官的注意力集中在最需要其专业知识的地方。该模型将提高志愿人员的效率，充分利用他们的注意力和见识，开展旨在监测和衡量重要的全球变化事项的广泛项目。

结合人群和计算机的力量，SAS和IIASA将拥有一个强大、广泛的平台，使公民科学家能够协助尖端研究，帮助我们更好地理解、预测和繁荣我们共同的世界。虽然这一伙伴关系的第一阶段侧重于砍伐森林，但有计划将这个平台扩展到其他环境问题，在这些环境问题中，众包可以帮助服务于更大的利益。

首先，每个人都可以在使人工智能变得更智能和提高其保护森林的能力方面发挥作用。从目前不在教室的学生到人工智能专业人士以及介于两者之间的每一个人，这项活动让我们每个人都能通过看一些图片而有所不同。前往sas.com/rainforest公司对显示森林砍伐迹象的图像进行分类，并帮助模型在每次迭代中学习和改进。

与IIASA的这种众包合作关系得益于SAS对数据素养和数据促进良好运行的承诺，这鼓励以有意义的方式使用数据来推动积极的全球变化。

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