动物识别App，精确率有余4%
不少智能手机里的使用步调（App）能依据照片识别动物，但一项钻研发现，其识别精确率其真不高。
使用步调可以识别动物，但并非彻底精确。图片起源：Marko Geber/Digital
xision/Getty Images
英国利兹大学的Julie Peacock等人评价了6款最风止的动物识别使用步调——Google Lens、iNaturalist、Leaf Snap、Pl@ntNet、Plant Snap和Seek。正在用那些使用步调识别爱尔兰4个作做栖身地的38种动物后，他们发现一些使用步调的识别精确率很低，精确率最高的也没有抵达90％。相关钻研4月5日颁发于《大众科学图书馆-综折》。
“担保使用步调能准确识别动物，大概让人们意识到那些步调其真不完满是很是重要的。”Peacock说，人们可能会将重要的原土物种误认为入侵物种，并将其从花园中移除，或将有潜正在危险的野活泼物当做无害种类食用。
但Peacock认为，正在理解其局限性的前提下，人们可以继续运用那些使用步调，因为它们可以让人们更多地接触动物。
那些使用步调运用人工智能算法，并依据大质带题目的动物照片停行训练。人工智能不只被训练识别照片，还被训练发现旧照片取新照片之间的相似之处，从而识别动物。
但凡，那些使用步调识别花朵比识别树叶精确率高。钻研人员默示，那是因为花的外形和颜涩更多样，为人工智能供给了更多线索。但事真并非总是如此，iNaturalist使用步调只能准确识别3.6%的花朵和6.8%的叶子，Plant Snap准确识别了35.7%的花朵和17.1%的叶子，Pl@ntNet的精确率最高，抵达88.2%。
法国蒙彼利埃Inria公司的AleVis Joly是非营利名目Pl@ntNet的钻研人员，他说，该使用步调的乐成归罪于其数据库。那些数据是由动物学家等科学家和业余爱好者供给并分类的，并运用了平衡常见物种偏向的算法，同时对每次识其它可能结果停行牌序。
“那有时艰苦不讨好，因为人们更甘愿承诺看到一个100%的单一结果，纵然它是不准确的，而不是3个答案，每个都有33%的可能性，只管后者愈加真正在。”Joly说，但他们的战略仿佛得到了罪效。
牛津大学的Stephen Harris说，他逢到过类似问题，转而依赖一原好的参考书。他默示，问题正在于上传到互联网上的图像往往被舛错符号了。
Harris默示，人们屡屡会拍摄类似的照片。譬喻，应付某些吸引人的动物，照片不少，而对一朵不这么吸引人的花或任何其余不起眼的动物，人们就不会拍摄不少照片去记录它。
相关论文信息：
hts://doi.org/10.1371/journal.pone.0283386
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