Vysvětlení termínů souvisejících s AI
Existuje několik souvisejících termínů, které lidé používají při mluvení o umělé inteligenci, takže je užitečné mít jasné definice pro každou z nich.
Datové vědy
Datové vědy jsou inžádní obor, který se zaměřuje na zpracování a analýzu dat; použití statistických technik k odkrytí a vizualizaci relací a vzorů v datech a definování experimentálních modelů , které pomáhají tyto vzory prozkoumat.
Datový vědec může například shromažďovat vzorky dat o populaci ohrožených druhů v geografické oblasti a kombinovat je s daty o úrovních industrializace a ekonomických demografických údajů ve stejné oblasti. Data je pak možné analyzovat pomocí statistických technik, které extrapolují ze vzorků, aby porozuměly trendům a vztahům mezi lidskými aktivitami a volně žijícími zvířaty, a testovat hypotézy pomocí modelů, které ukazují pravděpodobný dopad lidské aktivity na populaci volně žijících zvířat. Díky tomu mohou datoví vědci určit optimální politiky, které vyvážou potřebu hospodářského dobrého zdraví pro lidskou populaci s potřebou zachování ohrožených volně žijících zvířat.
Strojové učení
Datoví vědci často pracují s modely strojového učení. Strojové učení se zabývá trénováním a ověřováním prediktivních modelů. Datový vědec obvykle připraví data a pak je použije k trénování modelu na základě algoritmu, který využívá vztahy mezi funkcemi v datech k predikci hodnot neznámých popisků.
Datový vědec může například použít data, která shromáždili, k trénování modelu, který předpovídá roční růst nebo pokles populace druhu na základě faktorů, jako je počet pozorovaných vnořených lokalit, oblast půdy určená jako chráněná, lidská populace v místní oblasti, denní objem provozu na místních silnicích, a tak dále. Tento prediktivní model lze pak použít jako nástroj k vyhodnocení plánů bydlení, infrastruktury a průmyslového rozvoje v místní oblasti a posouzení jejich pravděpodobného dopadu na místní volně žijící zvířata.
Umělá inteligence
Umělá inteligence (AI) popisuje software, který emuluje jednu nebo více charakteristik lidské inteligence. Strojové učení je výrazný přístup, který se používá k vytváření softwaru AI. Znalost datových věd může podporovat pochopení umělé inteligence.
Například vyvážení potřeby ochrany volně žijících zvířat proti ekonomickému rozvoji vyžaduje přesné monitorování populace ohrožených druhů, které jsou chráněny. Nemusí být proveditelné spoléhat se na lidské odborníky, kteří mohou kladně identifikovat dané zvíře, nebo monitorovat velkou oblast za dostatek času, aby získali přesný počet. Přítomnost lidských pozorovatelů může skutečně odstrašovat zvířata a zabránit jejich detekci. V tomto případě by mohl být prediktivní model vytrénován tak, aby analyzoval obrazová data pořízená pohybem aktivovanými fotoaparáty na vzdálených místech a předpověděl, jestli fotografie obsahuje pozorování zvířete. Model by se pak mohl použít v softwarové aplikaci, která reaguje na automatizovanou identifikaci zvířat ke sledování pozorování zvířat ve velké geografické oblasti a identifikaci oblastí s hustou populací zvířat, které mohou být kandidáty na chráněný stav.