Selles jaotises tutvustatakse õpilastele põhiteesid, et tehisintellekt (TI) ei mõista bioloogiat samal viisil nagu inimesed. Selle asemel tõlgendab TI bioloogilisi süsteeme andmete, mustrite ja matemaatiliste esituste kaudu.

Selle avastamisfaasi eesmärk on aidata õppijatel luua kontseptuaalne alus selle kohta, kuidas bioloogiline teave muudetakse digitaalseks andmeks ning kuidas TI-süsteemid õpivad tuvastama struktuure, seoseid ja regulaarseid mustreid nende andmete sees.

1.3 Õppimine loodusest: bioinspiratsioon ja tehisintellekt

Huvitaval kombel on paljud tehisintellekti süsteemid inspireeritud bioloogiast. Seda lähenemist nimetatakse bioinspiratsiooniks, kus looduslikud protsessid toimivad tehnoloogiliste lahenduste mudelitena.

Näited hõlmavad:

Tehisnärvivõrgud, mis on inspireeritud inimese aju neuronite struktuurist ja toimimisest.
Evolutsioonilised algoritmid, mis jäljendavad looduslikku valikut, parandades lahendusi järk-järgult varieerimise ja valiku kaudu.
Isereguleeruvad süsteemid, mis on modelleeritud bioloogiliste süsteemide järgi, mis kohanevad muutuvate keskkondadega.

Need bioinspireeritud lähenemised võimaldavad tehisintellekti süsteemidel:

Õppida vigadest.
Kohaneda uue bioloogilise andmestikuga, nt luua uusi molekule ravimite disainiks.
Parandada jõudlust aja jooksul.

Bioinspiratsioon loob tugeva kontseptuaalse silla bioloogia, tehisintellekti ja inseneriteaduse vahel, tugevdades kaasaegse STEM-hariduse interdistsiplinaarset olemust.