Науковці застосовують штучний інтелект для декодування звуків тварин, що відкриває нові можливості для міжвидового спілкування та водночас створює етичні дилеми.
Сучасні дослідження показують значний прогрес у застосуванні машинного навчання для аналізу комунікації тварин. Вчені активно вивчають звуки китів, дельфінів та собак. Різні дослідницькі групи розробляють спеціалізовані моделі. Технології штучного інтелекту стають ключовим інструментом у цій сфері.
Проект CETI аналізує “коди” кашалотів за допомогою машинного навчання. Дослідники вже опрацювали понад 8000 структурованих патернів клацань. Вони виявили контекстуальні структури у звуках китів. Такі відкриття дозволили створити своєрідний фонетичний алфавіт для цих морських ссавців.
Google та Wild Dolphin Project нещодавно представили DolphinGemma. Це велика мовна модель, навчена на 40-річних даних голосових сигналів дельфінів. «DolphinGemma використовується в польових умовах цього сезону для поліпшення розпізнавання звуків у реальному часі», — повідомила Деніз Герцінг. Система навіть може генерувати звуки, схожі на дельфінячі.
Розширення технологічних можливостей
За межами океану дослідники досягають успіхів у декодуванні сигналів наземних тварин. Команда з Мічиганського університету використовує модель Wav2Vec2. Вона ідентифікує емоції, стать та породу собак на основі їхнього гавкоту. Ця модель, навчена на людських голосах, показує вражаючі результати.
Дослідження котів також демонструють цікаві факти. У Паризькому університеті Нантер виявили, що коти впізнають голоси своїх господарів. Вони особливо реагують, коли з ними спілкуються “котячою мовою”. Це свідчить про складність їхнього сприйняття комунікації.
Каракатиці також стали об’єктом вивчення. Вчені виявили у них набір із чотирьох “хвиль” для спілкування між собою. Тварини реагують на відтворення цих жестів людьми. Дослідники планують застосувати алгоритми для класифікації цих сигналів.
Earth Species Project розробляє флагманську аудіомовну модель NatureLM. Вона використовує дані з усього дерева життя. «Значна частина нашої роботи полягає в тому, щоб змінити уявлення людей про наше місце в світі», — зазначила Сара Кін. Метою є створення універсального перекладача для світу тварин.
Етичні виклики та перспективи
Попри вражаючі досягнення, експерти закликають до обережності. Крістіан Руц підкреслює важливість контекстуальних знань у інтерпретації даних. «Машинне навчання не може створити контекстуальне знання з нічого», — зауважує він. Базові знання з поведінкової екології залишаються фундаментальними.
Етичні питання стають все актуальнішими. Право тварин на приватність викликає стурбованість. Антропоморфізм та технологічний солюціонізм також становлять проблему. Благополуччя тварин має залишатися пріоритетом у всіх дослідженнях.
Майбутнє розшифрування комунікації тварин виглядає багатообіцяючим. Співпраця між експертами з машинного навчання та біологами стає вирішальною. «Тільки об’єднавши наші зусилля, ми маємо шанс досягти успіху», — підсумовує Руц. Технології розвиваються швидко, але їх етичне застосування вимагає глибокого осмислення.
Розкриття таємниць спілкування тварин відкриває нові горизонти знань. Це може змінити наше розуміння інших видів. Проте шлях до повноцінного “перекладу” мови тварин ще довгий та потребує ретельного підходу.