Informazioni sui termini correlati all'intelligenza artificiale
Esistono diversi termini correlati usati dagli utenti quando si parla di intelligenza artificiale e di conseguenza è utile avere definizioni chiare per ciascuno.
Data science
La data science è un campo interdisciplinare incentrato sull'elaborazione e sull'analisi dei dati. Si tratta dell'applicazione di tecniche statistiche per individuare e visualizzare relazioni e criteri nei dati e definire modelli sperimentali che consentono di esplorare tali criteri.
Ad esempio, un data scientist può raccogliere campioni di dati sulla popolazione di una specie in via di estinzione in un'area geografica e combinarli con i dati sui livelli di industrializzazione e i dati demografici economici nella stessa area. I dati possono quindi essere analizzati, usando tecniche statistiche per estrapolare informazioni dai campioni in modo da comprendere tendenze e relazioni tra le attività umane e le specie selvatiche, e testare le ipotesi usando modelli che mostrano il probabile impatto dell'attività umana sulla popolazione degli animali. In questo modo, i data scientist possono contribuire a determinare criteri ottimali in grado di bilanciare l'esigenza di benessere economico per la popolazione umana con la necessità di preservare gli animali in via di estinzione.
Apprendimento automatico
I data scientist spesso usano modelli di Machine Learning. Il Machine Learning gestisce il training e la convalida di modelli predittivi. In genere, un data scientist prepara i dati e quindi li usa per eseguire il training di un modello in base a un algoritmo che sfrutta le relazioni tra le caratteristiche nei dati per stimare i valori per etichette sconosciute.
Ad esempio, uno scienziato dei dati può usare i dati raccolti per eseguire il training di un modello che stima la crescita o il calo annuale nella popolazione di una specie in base a fattori come il numero di siti di nidificazione osservati, l'area di terra designata come protetta, la popolazione umana nell'area locale, il volume giornaliero di traffico sulle strade locali e così via. Questo modello predittivo può quindi essere usato come strumento per valutare i piani per abitazioni, infrastruttura e sviluppo industriale nell'area locale e determinarne il probabile impatto sulla specie locale.
Intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale (IA) si riferisce a software che emulano una o più caratteristiche dell'intelligenza umana. Il Machine Learning è un approccio molto usato per creare software di intelligenza artificiale. Avere conoscenze di data science può supportare una maggiore comprensione dell'intelligenza artificiale.
Ad esempio, per bilanciare la necessità di preservare la natura con lo sviluppo economico, è necessario un monitoraggio accurato della popolazione delle specie in via di estinzione protette. Può non essere possibile affidarsi a esperti umani in grado di identificare in modo positivo l'animale in questione o di monitorare una vasta area in un periodo di tempo sufficiente per ottenere un calcolo preciso. In effetti, la presenza di osservatori umani può allontanare gli animali e impedirne il rilevamento. In questo caso, è possibile eseguire il training di un modello predittivo per analizzare i dati delle immagini scattate da fotocamere attivate dal movimento in località remote e stimare se una fotografia contenga o meno un avvistamento dell'animale. Il modello può quindi essere usato in un'applicazione software che risponde all'identificazione automatica degli animali per tenere traccia degli avvistamenti in una vasta area geografica, identificando le aree con densità di popolazione animale che possono candidarsi per la protezione.