Képzelj el egy helyzetet, amikor az orvosnak csak a beteg testének ötödét mutatják meg, és így kell diagnózist felállítania vagy kezelést javasolnia. Ehhez hasonlóan védjük és kutatjuk manapság a Föld élővilágát – ismereteink csupán töredékesek, miközben a veszély egyre nő.
Sara Beery, AI-kutató és ökológus, betekintést nyújt, miként lehet mesterséges intelligenciával feltárni azokat a fajokat, kapcsolatokat és ökológiai összefüggéseket, amelyeket hagyományos módszerekkel túl lassan találnánk meg. Naponta tömegesen rendelkezünk fényképes, hangos vagy videós ökológiai megfigyelésekkel, de ezek feldolgozása hagyományos módon szinte lehetetlen.
A hatalmas adathalmazokban rejlő tudás kinyerésének lehetősége kerül előtérbe, különösen olyan fejlett AI-rendszerekkel, mint például az MIT-n fejlesztett Inquire, amely képes képek és tudományos kérdések közötti összefüggéseket automatikusan felismerni – mint például, hogy mit esznek a madarak télen, vagy hogyan regenerálódik egy erdő tűz után.
Felmerül a kérdés: mennyi elrejtett tudás vár még feltérképezésre az adatokban? Vajon sikerülhet-e ilyen módszerekkel pótolni az információs hiányt, mielőtt újabb fajok tűnnek el örökre? Hol húzódnak a határok a mesterséges intelligencia és a természetvédelem szorosabb együttműködésében?
