AI 関連の用語を理解する
人工知能について話すときに使用する関連用語はいくつかあるため、それぞれの定義を明確にすると便利です。
データ サイエンス
データ サイエンスは、データの処理と分析に重点を置いた専門分野です。統計的技法を適用して、データ内のリレーションシップとパターンを明らかにして視覚化し、それらのパターンの探索に役立つ実験 "モデル" を定義します。
たとえば、データ科学者は、地域の絶滅危惧種の個体数に関するデータのサンプルを収集し、同じ地域の工業化レベルと経済的な人口統計に関するデータと組み合わせる場合があります。 次に、統計的技法を使用してサンプルから推定することでデータを分析し、人間の活動と野生動物の間の傾向や関係を把握したり、野生動物の個体数に対して人間の活動が影響を及ぼす可能性を示すモデルを使用して仮説をテストしたりすることができます。 これにより、データ科学者は、人間集団の経済的繁栄のニーズと絶滅が危惧される野生動物の保護のニーズのバランスを取る最適なポリシーを決定することができます。
機械学習
機械学習は、"予測" モデルのトレーニングと検証を扱うデータ サイエンスのサブセットです。 通常、データ科学者はデータを準備し、それを使用して、不明な "ラベル" の値を予測するためにデータ内の "特徴" 間の関係を活用するアルゴリズムに基づいてモデルをトレーニングします。
たとえば、データ科学者は、収集したデータを使用し、観察された営巣地の数、保護対象として指定された地域、地域内の人口、地域の道路の 1 日あたりの交通量などの要因に基づいて、種の個体数の 1 年間の増減を予測するモデルをトレーニングできます。 この予測モデルをツールとして使用して、地域の住宅、インフラストラクチャ、産業の開発計画を評価し、地域の野生動物に対する影響を評価できます。
人工知能
人工知能は通常 (ただし、常にではありません)、機械学習を基にして、人間のインテリジェンスの 1 つ以上の特性をエミュレートするソフトウェアを作成します。
たとえば、野生動物保護の必要性と経済開発のバランスを調整するには、保護されている絶滅危惧種の個体数を正確に監視する必要があります。 対象の動物を明確に識別できる専門家に頼ったり、十分な期間にわたって広大な土地を監視して正確な数を数えたりすることは、現実的ではない可能性があります。 実際に、人間の観察者の存在が動物の行動を抑止し、発見を妨げることがあります。 この場合、予測モデルをトレーニングして、自動撮影カメラで撮影された画像データを離れた場所で分析し、写真に動物が写っているかどうかを予測することができます。 次に、動物の自動的な識別に反応して広大な地域全体での動物の目撃を追跡するソフトウェア アプリケーション内でこのモデルを使用して、保護状態の候補となる可能性がある、動物の密度が高い地域を特定することができます。