编者按：传说探险家哥伦布在环球航行时，途经加勒比海的多米尼加比亚克河河口。他和船员们突然看到了一大群生物，只见它们在海中直立哺乳，样子就像是希腊神话传说中的美人鱼。事实上，哥伦布他们所见到的生物并非美人鱼，只不过是一群海牛。从此，海牛（也有说法是儒艮科海牛）就被认为是“美人鱼”的原型。
本文发表于 Google Blog，原标题《 Could machine learning save this sea cow ? 》。由雷锋网编译，未经许可，不得转载。
电影《可可西里》讲述了濒危动物藏羚羊的故事。事实上，世界上很多动物都在面临同样的威胁。
很难想象这只可爱的海牛被渔网逮住，被迫离开赖以生存的海洋环境会是怎样的一幅画面？想想就觉得心疼！不幸的是，这就是世界各地的大型海洋哺乳动物正遭受的噩梦。海牛也难以逃脱灭绝的危险。
据维基百科介绍，近几世纪以来，海牛目的族群已经明显下降，在许多区域甚至已经灭绝。由于人类活动的干扰，海牛在栖息地内不时遭到猎杀，在某些地区的市场上甚至公然买卖海牛肉。海牛的死亡威胁还包括遭到运河水门夹伤与陷于渔网中导致的窒息。它们常死于渔业拖网、捕鲨鱼与海龟网，以及炸鱼、海面原油污染、龙旋风与暴风侵袭、寄生虫、虎鲸与鲨鱼的捕食等。
人类希望好好保护这个可爱的海洋生物，但事实证明它们很难追踪。如何准确地探测到海牛的存在是保护工作的关键。
昆士兰大学 （Murdoch University）的研究人员 Amanda Hodgson 及其团队已经帮助改变这种状况，他们首先利用无人机大量航拍海洋照片，甚至可以远程采集航空照片。不过，这里有一个新的挑战：如何在 45000 张照片中找到海牛？
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好吧，什么也看不出来。实际上，海牛在这儿：
Amanda Hodgson 利用谷歌神经网络软件 TensorFlow 制造了一款探测器，来检测大量照片中出现的海牛。TensorFlow 是谷歌推出的开源软件，能帮助计算机进行更快速地学习，此前早已在智能搜素、广告推荐等领域大显身手。现在看来，它对自然科学的发展也有一定的帮助作用。
当然了，目前的机器学习实验还无法达到 100 % 的正确率，不过研究人员表示谷歌的算法在实际使用中已经能帮忙找出 80 % 的海牛，这一结果已经足够令人兴奋。
如果这项技术可以在未来得到更进一步的发展，那么科学家们也许就能更容易地判断各种海洋生物的群体规模和行动规律，这些信息是制定保护策略的基础。也许深度学习将成为未来人类保护海洋生物的秘密武器。
Via blog.google
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