从抽象层面讲，我们都知道全球森林正面临威胁。在最好的情况下，每年因人类活动而损失的全球森林面积在8万至15万平方公里之间，约相当于缅因州的面积；在最坏的情况下，则相当于路易斯安那州的面积。
但要准确查明森林中哪些区域面临最大风险、风险何时出现，则困难得多，尤其是因为高达90%的热带森林砍伐由犯罪活动所致，联合国如是说。总部位于旧金山的非营利组织“雨林连接”（Rainforest Connection）认为，机器学习可能成为这场正义之战的下一位盟友。
该团队由工程师和开发人员组成，他们利用经过改装、由太阳能电池板供电的智能手机，打造了一套复杂的传感器系统，能够在雨林中承受极端天气及其他各类压力。他们在一篇博客文章中表示，其关键在于将设备隐藏起来——他们称之为“守护者”（Guardians）——藏匿于易受侵害区域的树木之间，使其保持隐蔽。这些传感器记录森林中的声音，并实时将其上传至基于云端的服务器。
谷歌的人工智能框架TensorFlow会对森林声音进行筛选，实时分离出电锯和伐木卡车等可疑噪音。
该软件于2015年推出，旨在帮助开发人员改进语音识别等服务，在本例中则用于声音探测。谷歌免费提供该软件，但其中另有玄机。基于TensorFlow构建的人工智能可在任何地方运行，《麻省理工科技评论》报道称，但它在谷歌云平台上的运行尤为流畅。
那么，由谷歌驱动的“雨林连接”守护者真的能拯救雨林吗？森林中早已有大量高科技系统在运作，从播撒种子的无人机到配备激光雷达（LIDAR）光束、用于评估树冠的密度与健康状况的飞机，不一而足。
即便是最先进的系统，单凭一己之力也无法产生实际效果——如果没有保护森林的法律，以及在有人违法时及时介入的执法力量，对偷偷进行的伐木行为的监测便毫无意义。
在健全的法规到位的情况下，留意非法伐木的动静，可以确保保护法律得到切实执行。
