Trí tuệ nhân tạo có thể cứu lấy sinh vật trên Trái Đất thế nào?

Từ nhiều khía cạnh, có thể nói rằng 2016 là năm của trí tuệ nhân tạo (AI).

Những bước tiến về dữ liệu lớn (big data), các tiến bộ trong máy móc học tập và khả năng tính toán, những thuật toán mới ra đời có khả năng nghe nhìn còn chính xác hơn cả con người. Tất cả những điều này đã làm cho AI ngày càng hiện hữu trong cuộc sống thường nhật. Bằng cách làm việc cùng máy móc, con người hiện nay có thể thực hiện được khối lượng công việc lớn hơn mà chỉ phải bỏ ra ít sức lực.

Tuy nhiên, khả năng của AI có thể giải quyết những thách thức lớn hơn là việc giúp chúng ta xây dựng lịch trình, đặt hàng mua bán hoặc chơi game. Trong sự hợp tác với AI, con người có thể giải quyết một số vấn đề khó khăn và cấp bách nhất trên thế giới hiện nay. Một trong số đó là làm thế nào để ngăn chặn sự mất mát của đa dạng sinh học đang diễn ra ngày càng nghiêm trọng.

Chúng ta biết rằng rất nhiều loài đang trên bờ vực tuyệt chủng với tốc độ rất nhanh – ít nhất là gấp 1.000 lần so với những gì được dự đoán trong trường hợp không có các hoạt động của con người. Sự tuyệt chủng này có tác động tiêu cực đối với môi trường sinh thái – thứ mà con người không thể sống thiếu. Ví dụ: sự mất mát những loài làm công việc thụ phấn đã đẩy nền nông nghiệp toàn cầu vào nguy cơ suy thoái. Nguồn nước sạch phụ thuộc vào các khu rừng khoẻ mạnh và các vùng ngập nước, tạo nên một hệ thống phức tạp các loài.

Nhưng những gì chúng ta không biết đến còn đáng lo ngại hơn. Các nhà khoa học đã phát hiện và mô tả chỉ 1,5 triệu loài trong khi số lượng ước tính có trên 10 triệu loài trên Trái Đất. Một số ước tính còn ở mức cao hơn nhiều, lên đến 50 triệu loài hoặc hơn. Kết quả là, số lượng các loài bao gồm cả những loài trong Danh mục Đỏ IUCN (kho lưu trữ thông tin của thế giới về tình trạng bảo tồn loài) chỉ bằng 1% hoặc ít hơn tất cả số lượng loài trên Trái Đất.

Với tốc độ hiện tại, chúng ta sẽ phải đợi ít nhất 500 năm để thu thập tất cả các loài được ước tính trên Trái Đất, và đến khi đó thì phần lớn trong số chúng đã tuyệt chủng.

Có hai yếu tố đang cản trở công việc này. Đầu tiên là tiền. Đẩy nhanh tiến độ khám phá loài mới trong khoảng 50 năm sẽ tiêu tốn khoảng 1 tỷ USD mỗi năm. Thứ hai là thời gian. Sẽ mất rất nhiều thời gian và công sức để thu thập, sắp xếp và phân tích các dữ liệu có được.

AI và những công nghệ liên quan có khả năng lấp đầy những khoảng trống về thông tin này với chi phí tiết kiệm và hoạt động hiệu quả. Các linh kiện phần cứng hiện nay ngày càng rẻ và đủ mạnh để có thể triển khai những hệ thống giám sát trên mặt đất, động vật, trên bầu trời và trong không gian. Những hoạt động hiện nay đang chứng minh rằng các thuật toán có thể sàng lọc thông qua số lượng lớn dữ liệu được thu thập bởi các hệ thống giám sát.

Từ đó, con người và máy móc có thể bắt đầu xác định các loại thực vật, chim, cá và những giống loài khác khi chúng được ghi lại bởi các camera, micro, và rất nhiều các công cụ khác nữa. Và chúng ta cũng đang tìm những cách mới để triển khai những công nghệ này hàng ngày. Ví dụ: Microsoft đang làm việc theo hướng sử dụng các loài côn trùng như muỗi, biến chúng thành những cỗ máy thu thập thông tin, có thể giúp họ hiểu rõ hơn về hệ sinh thái thông qua các loài động vật mà chúng đã hút máu.

AI có thế giúp chúng ta hiểu được mô hình sử dụng đất như thế nào là tốt. Microsoft và các tổ chức khác đang thử nghiệm việc đưa những hình ảnh có độ phân giải cao vào các bản đồ che phủ đất. Những bản đồ này cung cấp một cái nhìn chưa từng thấy về cái gì và ở đâu, thậm chí là chúng đang thay đổi như thế nào.

Điều này sẽ giúp các chính phủ, các tổ chức và các nhà nghiên cứu đưa ra được những quyết định về việc khi nào, ở đâu và làm sao để triển khai biện pháp bảo tồn một cách hiệu quả nhất. Nó tạo ra một mô hình học tập xoay vòng mà tất cả những thông tin này có thể được đưa trở lại hệ thống AI, làm chúng trở nên thông minh hơn.

Rõ ràng là trong thế giới ngày nay, sử dụng AI để bảo tồn sự đa dạng sinh học là hoàn toàn khả thi. Nó có thể tạo ra một bảng điều khiển kỹ thuật số cho hành tinh, cho phép chúng ta theo dõi, mô phỏng và quản lý hệ thống môi trường ở mức độ lớn chưa từng có. Nỗ lực này cần được triển khai sớm, bởi thời gian và các nguồn lực khác là quá ít để thực hiện được các mục tiêu về môi trường mà không có sự can thiệp của AI.