今年的Google开发者大会依然重点强调人工智能技术。无论是主题演讲中“伪装”人类打电话的Google Assistant语音助手，还是可以根据已有的输入猜测单词。我在主题演讲后去演示创新样品的Sandbox看了看，Google还展示了内部的人工智能技术培训课程（目前已经对公众开放）、增加摩斯电码并使用人工智能技术猜词的Google输入法，核心都是想推动大众对人工智能技术的了解和实际应用。

印象最深刻的是，在其中某一场展示环节中，一个叫做Topher White的年轻人讲述他是如何利用旧手机和人工智能技术来阻止非法砍伐森林，保护热带雨林。他也在Google开发者大会后和我聊了聊他的个人经历。

White其实并不是计算机专业出身，他过去学的是物理。2012年，他去印度尼西亚旅行了两周，意识到当地热带雨林被破坏的主要原因是非法砍伐。虽然有森林巡警，但是巡警了解森林里的情况只能用最原始的方法——巡逻，这也造成当地防治非法砍伐工作效率低下。

旅行结束返回美国后，他开始寻找解决方案。White生长在旧金山，受硅谷的创业文化影响。他曾在TED演讲中提到，他的第一个“样品”就是在父母的车库里诞生的。

他的思路是：“技术本身不解决问题，技术的角色是为人提供帮助，让人来解决问题。”阻止非法砍伐是森林巡警的工作，他要做的则是帮森林巡警更快地抓捕非法砍伐者。

核心问题是，当非法砍伐发生时，巡警并不能立即知情。于是，White从帮巡警实时了解森林的情况开始。他想到了用手机来收集森林里的声音数据，与砍伐的声音数据相匹配，如果出现了匹配即向森林巡警发出实时警报。

这个解决方案看似简单，实际要解决几个关键问题。例如，手机的收音效果并没有专业录音设备好和覆盖范围广，我也问White为什么不用其他设备而必须是手机。他说，考虑到必须有蜂窝网络提供实时的信号，所以必须用手机。他还颇为兴奋地说，早期使用的是华为的旧手机，“质量很好”。

随之而来的问题是如何将手机固定在树上，并且有效充电。这是在寻找解决方案过程中遇到的最大的挑战。最终，他在父母的车库里，利用回收的工业用品做了一个太阳能电池板，把手机放在其中并挂在树冠下。不仅为了充电，也为了隐蔽不被发现。每个手机能覆盖的范围是3平方公里。

然后是数据分析和匹配。他找来几十年的森林声音资料作为“training data”（训练数据）。“这个领域有意思的地方是，还没有人做过什么。所以树周围哪怕是有人走过去都是新的声音数据。”White说。他现在凭自己的听觉已经可以区分出森林里的一些不同动物的声音。在我们聊他的经历时，他播放了手机里的一些森林声音音频，并且能说出每一段声音是什么。

一年后，他把这套方案带回印度尼西亚，测试的第二天就收到了“警报”。这也是White的系统第一次实现了他的目的——找到了非法砍伐的人和位置。他在TED演讲中讲到了这个故事：他跟随巡警去阻止那些未经允许砍伐的工人，还向工人讲述巡警是如何发现了他们。“如果你能当场现身阻止人们非法伐木，这会形成足够的震慑，他们大多可能就不会再回来了。”White在TED演讲中说。

在Google开发者大会的现场，为了让观众理解机器和人类在识别声音方面的差距，White播放了一段音频，在环境安静、音频声音调到足够大时可以听出电锯的声音，但当他拨到正常甚至较小的音量，电锯的声音就很难分辨。但实时的数据分析里会显示出电锯声与正常数据的差异。