ישנם מספר מונחים שאנשים משתמשים בהם כאשר מדברים על בינה מלאכותית, ולכן כדאי שיהיו הגדרות ברורות לכל אחד מהם.
מדעי הנתונים
מדעי הנתונים היא דיסציפלינה המתמקדת בעיבוד וניתוח של נתונים; שימוש בטכניקות סטטיסטיות כדי לחשוף ולהמחיש קשרים ודפוסים בנתונים, והגדרת מודלים ניסיוניים המסייעים לחקור דפוסים אלה.
לדוגמה, מדען נתונים עשוי לאסוף דגימות של נתונים על אוכלוסיית המין בסכנת הכחדה באזור גיאוגרפי, ולשלב אותם עם נתונים על רמות התיעוש והדמוגרפיה הכלכלית באותו אזור. לאחר מכן ניתן לנתח את הנתונים, תוך שימוש בטכניקות סטטיסטיות כדי לבצע אקסטרפולציה מהדגימות כדי להבין מגמות וקשרים בין פעילויות אנושיות לחיות בר, ולבחון השערות באמצעות מודלים שמראים את ההשפעה הסבירה של פעילות אנושית על אוכלוסיית חיות הבר. בכך, מדעני הנתונים עשויים לסייע בקביעת מדיניות אופטימלית המאזנת בין הצורך ברווחה כלכלית לאוכלוסייה האנושית לבין הצורך בשימור חיות הבר הנמצאות בסכנת הכחדה.
למידת מכונה
למידת מכונה היא תת-קבוצה של מדעי הנתונים העוסקת באימון ואימות של מודלים חזויים. בדרך כלל, מדען נתונים מכין את הנתונים ולאחר מכן משתמש בהם כדי לאמן מודל המבוסס על אלגוריתם המנצל את קשרי הגומלין בין התכונות בנתונים כדי לחזות ערכים עבור תוויות לא ידועות.
לדוגמה, מדען נתונים עשוי להשתמש בנתונים שהוא אסף כדי לאמן מודל המנבא את הגידול השנתי או הירידה באוכלוסייה של מין בהתבסס על גורמים כגון מספר אתרי הקינון שנצפו, שטח האדמה המוגדר כמוגן, האוכלוסייה האנושית באזור המקומי, נפח התנועה היומי בכבישים מקומיים, וכן הלאה. מודל חיזוי זה יכול לשמש ככלי להערכת תוכניות לדיור, תשתיות ופיתוח תעשייתי באזור המקומי ולהעריך את השפעתן הצפויה על חיות הבר המקומיות.
בינה מלאכותית
בינה מלאכותית בדרך כלל (אך לא תמיד) מתבססת על למידת מכונה כדי ליצור תוכנה המחקה מאפיין אחד או יותר של האינטליגנציה האנושית.
לדוגמה, איזון בין הצורך בשימור חיות בר לבין פיתוח כלכלי מחייב ניטור מדויק של אוכלוסיית המינים בסכנת הכחדה המוגנת. זה לא יכול להיות ריאלי להסתמך על מומחים אנושיים שיכולים לזהות באופן חיובי את החיה המדוברת, או לפקח על שטח גדול על פני פרק זמן מספיק כדי לקבל ספירה מדויקת. ואכן, נוכחותם של משקיפים אנושיים עשויה להרתיע בעלי חיים ולמנוע את גילוים. במקרה זה, מודל חיזוי יכול להיות מאומן לנתח נתוני תמונה שצולמו על ידי מצלמות המופעלות על ידי תנועה במקומות מרוחקים, ולחזות אם תמונה מכילה תצפית של החיה. לאחר מכן ניתן יהיה להשתמש במודל ביישום תוכנה המגיב לזיהוי אוטומטי של בעלי חיים כדי לעקוב אחר תצפיות של בעלי חיים על פני שטח גיאוגרפי גדול, תוך זיהוי אזורים עם אוכלוסיות בעלי חיים צפופות שעשויים להיות מועמדים למעמד מוגן.
