Вештачката интелигенција би можела да им помогне на научниците подобро да разберат како комуницираат животните. Истражувачите сè почесто користат машинско учење за да ги анализираат звуците што ги испуштаат различни видови, од птици и слонови до китови и делфини.
Една од организациите што работат на ова поле е „Проект за видовите на Земјата“ (Earth Species Project), непрофитна организација од САД која развива модели на вештачка интелигенција за анализа на животинските вокализации и откривање обрасци во нивната комуникација. Долгорочната цел е да се разбере што животните се обидуваат да си пренесат едни на други.
Организацијата го развила моделот „Нејчр Ел-Ем аудио“ (NatureLM-audio), наменет за препознавање и класифицирање животински звуци, разликување различни видови вокализации и анализа на големи збирки аудиоснимки.
Моделот може да се користи и со прашања поставени на природен јазик, што потенцијално им овозможува на истражувачите да анализираат снимки за неколку минути, наместо за неколку месеци.
Во еден тест со снимки од австралискиот проект „Фрог Ај-Ди“ (FrogID), национална иницијатива за заштита на природата, моделот постигнал 99 отсто точност во разликувањето на звуците на жабите од другите снимки и 82 отсто точност при препознавањето на одбрани видови жаби. Но препознавањето на животинските звуци е само првиот дел од предизвикот. Научниците сè уште треба да откријат што значат тие звуци.
Од препознавање звуци до разбирање на комуникацијата
„Проектот за видовите на Земјата“ соработува со истражувачи што проучуваат повеќе животински видови, меѓу кои китови убијци, врани и зебести сипки. Во соработка со научници од Универзитетот Мекгил во Канада, организацијата развила модел наречен „ЗФ-АИМ“ (ZF-AIM), наменет за проучување на вокалните интеракции меѓу зебестите сипки.
Моделот може да генерира звуци налик на птичји во реално време, овозможувајќи им на истражувачите да следат како птиците реагираат на звуци создадени со вештачка интелигенција. Овие експерименти се значајни затоа што не се ограничуваат само на анализа на постојни снимки, туку испитуваат и како животните реагираат на вештачки генерирани сигнали.
Сепак, тоа не значи дека технологијата може да преведе што „зборуваат“ птиците или дека научниците веќе воспоставиле разговор меѓу животни и машини. Сличен пристап се применува и во истражувањето на морските цицачи.
„Гугл Дипмајнд“ го развил моделот „Долфин Гема“ (DolphinGemma), обучен со помош на повеќедецениски снимки од диви атлантски пегави делфини, собрани од проектот „Диви делфини“ (Wild Dolphin Project). Моделот анализира низи од делфински вокализации, бара повторливи обрасци и предвидува кои звуци би можеле да следуваат.
Истражувачите се надеваат дека технологијата еден ден би можела да помогне во создавањето заеднички речник меѓу луѓето и делфините. Засега, сепак, моделот служи за проучување на начинот на кој овие животни комуницираат, а не за преведување на нивните звуци на човечки јазик.
Научниците се обидуваат да ја дешифрираат комуникацијата на китовите
Уште еден голем истражувачки потфат е „Проект ЦЕТИ“ (Project CETI), меѓународна иницијатива што ги комбинира вештачката интелигенција, роботиката, лингвистиката и подводната технологија за снимање со цел да ја проучи комуникацијата на китовите со сперма.
Проектот се фокусира на низите кликови познати како „коди“, кои овие китови ги користат за меѓусебна комуникација. Научниците испитуваат дали во овие низи постои сложена структура што би можела да открие како животните разменуваат информации.
Во студија објавена во 2024 година во научното списание „Нејчр комјуникејшнс“ (Nature Communications), биле анализирани повеќе од 8.700 вакви звучни низи. Истражувачите откриле неколку карактеристики поврзани со ритамот, темпото и варијациите во временскиот распоред и подредувањето на кликовите.
Наодите укажале дека комуникацијата на китовите со сперма е посложена отколку што се сметало претходно.
Но откривањето обрасци во животинските звуци не значи автоматски дека научниците разбираат што животните си кажуваат. Потребно е дополнително да се утврди дали одредени вокализации имаат конкретно значење и како тоа се менува во зависност од контекстот.
Колку сме блиску до разговор со животните?
Иако вештачката интелигенција им отвора нови можности на научниците за анализа на животинската комуникација, нејзиното преведување на човечки јазик е многу поголем предизвик. Звуците мора да се проучуваат заедно со други информации – однесувањето на животните, нивните меѓусебни односи и условите во животната средина.
На пример, одреден звук може да се појавува во текот на некоја активност, но тоа само по себе не открива што животното се обидува да пренесе. Научниците треба да проверат дали нивните толкувања се точни, набљудувајќи ги реакциите на животните во контролирани експерименти. Технологијата би можела да има примена и надвор од задоволувањето на човечката љубопитност за животинскиот свет. Но, истовремено отвора и сериозни етички прашања.
Ако научниците научат да препознаваат и да репродуцираат животински сигнали поврзани со парење, вознемиреност или социјални интеракции, истата технологија би можела да се злоупотреби за привлекување животни, нарушување на нивното однесување или полесно заробување.
Истражувачите предупредуваат и на можните последици од емитувањето звуци генерирани со вештачка интелигенција во природните живеалишта. Ако животните погрешно ги разберат сигналите или ако тие се судрат со нивните постојни системи на комуникација, може да настанат непредвидливи последици. Дополнителен проблем е и веродостојноста на толкувањата што ги дава вештачката интелигенција. Препознавањето обрасци во звуците не е исто што и разбирањето на нивното значење. Постои ризик луѓето да им припишат на животните намери или емоции што тие всушност не ги изразиле.
Затоа, предизвикот не е само да се развие технологија што ќе може да ја дешифрира животинската комуникација, туку и да се обезбеди нејзина употреба на начин што нема да им наштети на животните што се предмет на истражување.
