论文题目：A synergistic future for AI and ecology论文来源：PNAS斑图地址：https://pattern.swarma.org/paper/cfd1c0bc-50ff-11ee-b4d9-0242ac17000d论文地址：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2220283120
生态学和人工智能的研究都旨在对复杂系统进行预测性的理解，这些系统中的非线性来自于跨多个尺度的多维交互和反馈。在过去一个世纪里，计算和生态研究分别独立、非同步地取得了进展。面对当前全球变化背景下的社会挑战，生态学与人工智能之间迫切需要有意识的协同合作。这些挑战包括在一个快速变化的星球上，理解系统级现象的不确定性和韧性动力学。最新发表于PNAS的这篇文章，强调了生态学与人工智能之间融合研究范式的潜力和紧迫性。即便利用当下最先进的AI技术——深度神经网络，全面且整体地建模生态系统仍然具有挑战性。更进一步，生态系统中的涌现性和韧性行为可能为人工智能提供新的、更为稳健的架构和策略带来启示。作者展示了如何利用受生态系统启发的人工智能技术进展来应对生态系统建模的挑战。尽管这两个领域在向融合发展的过程中已经间接地互相启发，但作者强调了更加有目的的协同合作的必要性，以加速对生态恢复力的理解，并为现代人工智能系统建立在不同环境中可能缺失的韧性。两个学科都存在持续的知识障碍，需要双方共同努力来克服。成功地实现这种融合不仅可以推动生态学的进展和实现更高级的人工智能，更重要的是，它对于在一个充满不确定性的未来中生存和繁荣至关重要。图1. 说明数据、信息、知识和智慧之间相互联系的图
图2. 生态建模中计算方法的弧线（黄色）落后于计算方法本身的发展（蓝色），但已接近收敛。
图3. Web of Science 每年查询的论文数量：((TS=(“人工智能”OR“机器学习”))) AND WC=(生态学 OR“环境科学”)。
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