法国科学家将AI算法用于植物研究，植物学家开始慌了

　　近日在《BMC Evolutionary Biology》杂志上，法国蒙彼利埃国际发展农业研究中心植物学家Pierre Bonnet及其研究团队发布了一篇文章，阐述了他们使用AI算法解决生物进化上的植物标本收集和识别工作。

　　迄今为止，世界各地的自然历史博物馆都存有大量的标本和资料，也就意味着自然历史学家承担着大量的计算和分析工作。

　　对于此次该领域采用人工智能的尝试，宾夕法尼亚州立大学的博士Peter Wilf说：“这才只是刚刚开始，未来将会有更多的技术投入。”

　　据了解，世界上有大约3000个标本室，其中约有3.5亿个标本，目前只有一小部分被数字化。

　　不过，Bonnet的团队已经通过Pl@ntNet项目实现了工厂识别的自动化进程。研究人员对超过260,000个植物标本的扫描进行了类似的算法，涵盖了超过1000种植物种类，准确度最终维持在80%。

　　但这一进程并非所有人都支持，对此，Bonnet解释道：“这样的发展趋势让很多植物学家担心，其中许多人已经觉得他们的研究领域被低估了。但是事实上，这种方法只能基于他们所做的工作之上才能实现，它只是一个工具，永远不会剥夺人的工作。最终，还是需要人来验证和确定结果。”

　　此外，Bonnet还表示，通过所做的工作，还可以实现数据的共享，帮助数据贫乏地区进行相关工作的研究。