Sztuczna inteligencja pomoże w zrozumieniu zwierząt?

2023-08-27

Zdjęcie/Pixabay

Komunikacja zwierzęca jest fascynującym i złożonym zjawiskiem, które wymaga wielu badań i eksperymentów, aby odkryć jej znaczenie i funkcje. Nie istnieje uniwersalny klucz do tłumaczenia sygnałów zwierzęcych, tak jak nie ma go dla ludzkich języków. Naukowcy muszą obserwować i analizować zachowania zwierzęce, takie jak śpiewy ptaków, pieśni wielorybów czy gesty naczelnych, aby odróżnić różne typy sygnałów i ich konteksty. Jest to bardzo czasochłonne i trudne zadanie, nawet dla doświadczonych biologów. Jednak teraz grupa badaczy odkryła, że może być ono przyspieszone przez sztuczną inteligencję (AI), która może odkodowywać systemy komunikacyjne wielorybów, kruków, nietoperzy i innych zwierząt. AI może wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego, które skutecznie działają jako potężne detektory wzorców i generatory treści. Mogą one nie tylko przetwarzać zarówno pisemny, jak i mówiony język ludzki, jak pokazują interaktywne chatboty, ale także identyfikować i klasyfikować sygnały zwierzęce z nagrań audio i wideo.

Uczenie maszynowe jako narzędzie do badania komunikacji zwierzęcej

Uczenie maszynowe jest dziedziną AI, która polega na tworzeniu modeli matematycznych, które uczą się z danych i poprawiają swoją wydajność w wykonywaniu określonych zadań. Uczenie maszynowe może być używane do rozwiązywania problemów klasyfikacji, regresji, klasteringu, generowania tekstu, przetwarzania obrazów i dźwięku oraz wielu innych. Jednym z najpopularniejszych typów uczenia maszynowego jest uczenie głębokie (deep learning), które wykorzystuje sieci neuronowe o wielu warstwach do modelowania skomplikowanych zależności między danymi wejściowymi a wyjściowymi. Uczenie głębokie osiągnęło spektakularne sukcesy w dziedzinach takich jak rozpoznawanie twarzy, rozpoznawanie mowy czy tłumaczenie maszynowe. Jednym z przykładów zastosowania uczenia głębokiego do analizy języka ludzkiego jest model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), który jest w stanie generować spójny i sensowny tekst na podstawie podanego fragmentu lub tematu. Model ten został wytrenowany na podstawie setek miliardów tokenów (odpowiadających mniej więcej słowom) pochodzących z różnych źródeł internetowych. Jak powiedział współautor badań dr Damián Blasi z Uniwersytetu Harvarda: “To równoważne ponad dwóm milionom książek o długości O pochodzeniu gatunków Karola Darwina. Potrzebujemy kreatywnych rozwiązań do zbierania danych dla dzikich zwierząt”.

Projekty badawcze wykorzystujące AI do badania komunikacji zwierzęcej

Istnieje kilka projektów badawczych, które eksperymentują z AI do badania komunikacji zwierzęcej, takich jak Projekt CETI (Cetacean Translation Initiative), który bada zachowania komunikacyjne kaszalotów. Lider AI tego projektu, współautor profesor Michael Bronstein z Uniwersytetu Oksfordzkiego, wyjaśnia: “Używamy delikatnych, inspirowanych biologicznie znaczników zamontowanych na wielorybach, podwodnych robotów i szerokiej gamy innych metod, aby zmapować pełne bogactwo tych zwierząt zachowań komunikacyjnych”. Współautorka profesor Sonja Vernes dodała: “Jeśli chcemy odkodować rozmowy zwierzęce, musimy wiedzieć, kto rozmawia z kim i w jakich warunkach środowiskowych i społecznych. Uczenie maszynowe może nam pomóc odkryć, jakich sygnałów zwierzęta używają, a może nawet co one oznaczają, jeśli połączymy te podejścia z dobrze zaprojektowanymi eksperymentami”. Innym przykładem jest Earth Species Project (ESP), który bada systemy komunikacyjne szerokiego zakresu gatunków zwierzęcych. Jego współzałożyciele Aza Raskin i Katherine Zacarian powiedzieli: “Wraz z poszerzaniem naszego zrozumienia zachowań komunikacyjnych innych gatunków, możemy wykorzystać tę wiedzę do poprawy dobrostanu zwierząt w warunkach niewoli i do projektowania bardziej skutecznych strategii ochrony. Ostatecznie mamy nadzieję zainicjować zmianę kulturową, która pobudzi większy szacunek dla wielu gatunków, z którymi dzielimy planetę Ziemię”.

Perspektywy na przyszłość

W przyszłości może być nawet możliwe “podsłuchiwanie” komunikacji zwierzęcej w całych społecznościach. Raskin zauważył, że uczenie maszynowe mogłoby również potencjalnie umożliwić szczegółowe porównania komunikacji ostatnich żyjących osobników, które są wszystkie trzymane w centrach hodowli ochronnej prowadzonych przez San Diego Zoo Wildlife Alliance, i przekształcić je w historyczne nagrania bazowe. Raskin powiedział: “Zagubione wołania mogłyby być potencjalnie przywrócone. Kulturowa restauracja jest głęboko pięknym przykładem korzyści płynących z tego badania”. Profesor Christian Rutz z Uniwersytetu w St Andrews dodał: “Jeśli będziemy w stanie zidentyfikować sygnały komunikacyjne, które są związane ze stresem lub unikaniem, pasywne systemy monitoringu akustycznego mogłyby być używane do oceny stanu zdrowia i dobrostanu zwierząt oraz do wykrywania zagrożeń dla ich siedlisk”.

Podsumowanie

AI może być potężnym narzędziem do badania komunikacji zwierzęcej i odkrywania jej tajemnic. Może to przynieść wiele korzyści dla nauki, ochrony przyrody i dobrostanu zwierząt. Jednak AI nie może zastąpić ludzkiej ciekawości i empatii, które są niezbędne do nawiązania kontaktu z innymi gatunkami. Musimy pamiętać, że komunikacja zwierzęca jest nie tylko źródłem informacji, ale także wyrazem osobowości, emocji i kultury zwierząt.

Źródła:
metanews.com/ai-is-helping-scientists-to-talk-with-animals/
scientificamerican.com/article/how-scientists-are-using-ai-to-talk-to-animals/
weforum.org/agenda/2023/01/how-artificial-intelligence-is-getting-us-closer-to-talking-to-animals/

Powrót na stronę główną