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

人工智能增強生態努力

生態學家已經在數據模式識別和預測分析等任務中利用了人工智能的強大能力。疾病生態學家芭芭拉·漢 (Barbara Han) 抓住了人工智能對生態學的變革潛力，她表示：“我們在生態學中經常處理的各種問題……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。”

在傳統的科學方法中，理解通常是通過研究孤立或成對的變量而產生的。然而，生態系統的多面性違背了這種方法。例如，在嘗試預測疾病傳播時，研究人員經常要應對從環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據源的能力可能會發現生態系統中以前被忽視的驅動因素和相互作用。

圖片：卡里生態系統研究所

借鑒生態學的經驗

正如人工智能可以擴大生態研究一樣，生態學也為完善人工智能提供了寶貴的見解。當前的人工智能系統雖然先進，但仍然面臨著漏洞，從醫療保健的誤診到自動駕駛汽車的錯誤。生態學之所以令人著迷，是因為它具有內在的彈性。自然系統的這種魯棒性，當轉化為人工智能架構時，可以緩解神經網絡中觀察到的“模式崩潰”等問題。

生態研究強調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中的特殊行為，例如大型語言模型中的意外輸出。雖然規?？梢栽鰪娙斯ぶ悄苣Ｐ偷哪芰?，但 OpenAI 的首席執行官強調需要替代靈感，暗示生態學是創新思維的潛在途徑。

邁向協作視野

雖然人工智能和生態學在某種程度上是獨立發展的，但當前的討論強調它們有意融合以實現共同進步。這樣的聯盟預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對應物，從而促進良性循環。

然而，數據包容性領域也出現了一些警告。生態系統科學家凱瑟琳·韋瑟斯（Kathleen Weathers）強調了忽視數據中社會各個部分的風險，并警告不要無意中創建有偏見的模型。

為了真正實現這次合并的潛力，必須解決這些領域之間的學術和實踐障礙。這意味著協調術語、調整方法和匯集資源。當我們站在這個跨學科時代的邊緣時，人們不禁會想到這一聯盟將出現大量的解決方案和創新，讓我們更好地應對未來的挑戰。