В экологии миллионы видов миллиардами различных способов взаимодействуют между собой и со своей средой. Экосистемы часто кажутся хаотичными или, по крайней мере, сложными для человека, пытающегося понять их и сделать прогнозы на будущее.
Искусственный интеллект и машинное обучение способны обнаруживать закономерности и предсказывать результаты способами, которые часто напоминают человеческие рассуждения. Они открывают путь к более тесному сотрудничеству между людьми и компьютерами.
В рамках ИИ методы эволюционных вычислений в некотором смысле воспроизводят процессы эволюции видов в мире природы. Особый метод, называемый символической регрессией, позволяет создавать понятные человеку формулы, объясняющие законы природы.
«Мы использовали символическую регрессию, чтобы продемонстрировать, что компьютеры могут выводить формулы, отражающие поведение экосистем или видов в пространстве и времени. Эти формулы также легко понять. Они открывают путь для общих правил экологии, которые используются большинством методов, которые ИИ не может рассчитать», — говорит Педро Кардосо, куратор Финского музея естественной истории Хельсинкского университета.
С помощью метода символической регрессии группа исследователей из Финляндии, Португалии и Франции смогла объяснить, почему одни виды существуют в одних регионах, а не в других, и почему в одних регионах видов больше, чем в других.
Например, исследователям удалось найти новую общую модель, объясняющую, почему на одних островах больше видов, чем на других. Океанические острова имеют естественный жизненный цикл: они возникают из-за вулканов и, в конечном итоге, погружаются в эрозию через миллионы лет. Без участия человека алгоритм смог обнаружить, что количество видов на острове увеличивается с возрастом острова и достигает пиков с промежуточным возрастом, когда эрозия все еще низкая.
«Объяснение было известно, пара формул уже существовала, но мы смогли найти новые, которые превосходят существующие при определенных обстоятельствах», — говорит Васко Бранко, аспирант, работающий над автоматизацией оценки риска исчезновения в Университете Хельсинки. Исследование предполагает, что объяснимый искусственный интеллект — это область для изучения и развития сотрудничества между людьми и машинами способами, которые только сейчас начинают касаться поверхности.
«Разработка уравнений в свободной форме исключительно на основе данных, часто без предварительного человеческого вывода или гипотез, может представлять собой очень мощный инструмент в арсенале такой сложной дисциплины, как экология», — говорит Луис Коррейя, профессор информатики в Лиссабонском университете.
