Yapay zeka algoritmaları, son derece hassas olabilirler. Genelde onların hassaslığını arttırmak için makine öğrenimi tekniklerinden faydalanmak gerekir, yani yapay zekaları eğitmekten söz ediyoruz.
Farklı disiplinlerden gelen bir grup araştırmacı, Ukrayna’nın Çernobil bölgesinde bulunan çevre dinleme istasyonlarında çalışan Bird Audio Detection (Kuş Sesi Tanıma) sistemini hayata geçirdi. Bu sistemin en büyük etmeni olan yapay zeka yazılımı, yapılan testler sonucunda %89’luk bir başarı elde etti. Testler sırasında farklı kaynaklardan gelen kuş sesleri yazılıma dinletildi, sonuç olarak bu sesin hangi kuşa ait olduğu söylemesi beklendi.
Kullanılan ses kayıtlarında sadece kuş sesleri de yer almıyordu. Bu kayıtlar şehir, insan, yağmur gibi farklı sesler de içerdiklerinden kuşların sesleri ayırmak güçtü. Gerçek dünya testleri sırasında insanların gerisinde kalan yazılımlar, yine de umut vadettiler.
Yapay zekaların eğitilmesi, onların bazı alanlarda bizden daha becerikli olmalarını sağlıyor. Hala yazılımların en büyük eksiği olan sezgisellik, eğer mümkün olabilirse gerçekten de kuş seslerini tanımakla kalmayabilirler.
Söz konusu kuş seslerini tanımlayan yapay zeka projesi, küresel ısınmanın etkisiyle nesli tükenmek üzere olan kuşları kolayca bulmak için kullanılabilir. Zira bu kuş türleri öncelikle içinde bulundukları ekosistem için, sonrasında da dünya ekosistemi için büyük önem arz ediyorlar. İnsan olarak bizler de bu ekosistemin bir parçasıyız. Aklımızı kullanarak yapay bir akıl üretip, diğer canlıları kurtarmak için çalışıyoruz.