Учёные используют искусственный интеллект для анализа звуков животных и выявления закономерностей их общения. Однако, несмотря на новые возможности, перевод «языка» животных остаётся далёкой перспективой.
Искусственный интеллект может помочь ученым приблизиться к пониманию того, как общаются животные, поскольку исследователи все активнее используют машинное обучение для анализа звуков, которые издают виды, от птиц и слонов до китов и дельфинов.
РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
Одной из организаций, работающих на переднем крае этих исследований, является Earth Species Project, некоммерческая группа из США, которая разрабатывает модели ИИ для анализа вокализаций животных и выявления закономерностей, способных объяснить, как общаются разные виды.
Организация использует ИИ, чтобы расшифровывать коммуникацию животных, а ее долгосрочная цель понять, что именно они пытаются сообщить друг другу.
Она создала NatureLM-audio, модель ИИ, предназначенную для распознавания и классификации звуков животных, определения разных типов вокализаций и анализа больших массивов аудиозаписей.
Эту модель также можно использовать для изучения звуков животных с помощью запросов на естественном языке, что потенциально облегчает работу ученых и позволяет анализировать записи за минуты вместо месяцев.
В одном из тестов с использованием записей национального природоохранного проекта FrogID в Австралии NatureLM-audio показала 99% точность в различении звуков лягушек и других записей и 82% точность в определении отдельных видов лягушек.
Но распознавание звуков животных это лишь часть задачи. Исследователи также пытаются установить, что эти звуки означают.
От распознавания звуков к пониманию общения
Earth Species Project сотрудничает с исследователями, изучающими несколько видов, в том числе косаток, ворон и зебровых амадин.
В партнерстве с учеными из Университета Макгилла в Канаде была разработана модель ИИ ZF-AIM для изучения вокального взаимодействия между зебровыми амадинами.
Модель предназначена для генерации похожих на птичьи вокализаций в реальном времени, что позволяет исследователям изучать, как птицы реагируют на звуки, созданные ИИ.
Эксперименты особенно интересны тем, что они выходят за рамки простого анализа записей и позволяют наблюдать, как животные реагируют на звуки, сгенерированные искусственным интеллектом.
Однако это не означает, что технология способна перевести, что именно «говорят» птицы, или что исследователи уже наладили разговор между животными и машинами.
Похожие подходы применяются и в проектах, посвященных морским млекопитающим.
Google DeepMind разработала DolphinGemma (источник на английском языке), модель ИИ, обученную на многолетних записях диких пятнистых атлантических дельфинов, собранных проектом Wild Dolphin Project.
Она анализирует последовательности вокализаций дельфинов, чтобы выявлять повторяющиеся схемы и прогнозировать, какие звуки с наибольшей вероятностью последуют дальше.
Ученые надеются, что в будущем технология сможет помочь сформировать общий «словарь» между людьми и дельфинами, хотя сейчас модель используется прежде всего для изучения того, как общаются сами животные, а не для перевода их звуков на человеческий язык.
Ученые пытаются расшифровать общение китов
Еще один крупный исследовательский проект возглавляет Project CETI (источник на английском языке), международная инициатива, которая использует ИИ, робототехнику, лингвистику и подводные технологии записи для изучения коммуникации кашалотов.
Проект сосредоточен на последовательностях щелчков, известных как «коды», с помощью которых кашалоты общаются друг с другом.
Исследователи пытаются выяснить, содержат ли эти последовательности сложную структуру, которая могла бы дать подсказки о том, как между животными передается информация.
В исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications в 2024 году, было проанализировано более 8 700 кодов кашалотов и выявлен ряд особенностей, связанных с ритмом, темпом и изменениями во времени и порядке щелчков.
Полученные данные показали, что коммуникация кашалотов более сложна, чем считалось раньше.
Но выявление закономерностей в звуках животных еще не означает, что ученые понимают, что именно они передают.
Исследователям все еще предстоит установить, имеют ли отдельные вокализации конкретные значения и как эти значения могут меняться в зависимости от контекста, в котором используются.
Насколько мы близки к разговору с животными?
Хотя ИИ дает ученым новые способы анализа коммуникации животных, перевод ее на человеческий язык остается гораздо более сложной задачей.
Звуки животных необходимо рассматривать вместе с другой информацией, включая поведение, социальные связи и условия окружающей среды.
Повторяющийся звук может быть связан с определенным действием, но это еще не значит, что исследователи точно знают, что животное пытается сообщить.
Ученым также необходимо проверять свои интерпретации, наблюдая в контролируемых экспериментах, как животные на них реагируют.
Технология со временем может найти применение и за пределами простого удовлетворения человеческого любопытства о мире животных.
Однако, если ученые научатся распознавать и воспроизводить сигналы животных, связанные с брачным поведением, стрессом или социальным взаимодействием, та же технология потенциально может использоваться для привлечения животных, нарушения их поведения или облегчения их поимки.
Исследователи также выражают обеспокоенность влиянием трансляции сгенерированных ИИ вокализаций в природные популяции, особенно если сигналы будут неверно поняты или вмешаются в существующие системы коммуникации.
Возникают и вопросы о надежности интерпретаций ИИ. Выявление закономерностей в звуках животных еще не означает понимания их значения, что повышает риск того, что люди приписывают животным намерения или эмоции, которых те на самом деле не выражали.
Поэтому задача состоит не только в том, чтобы создать технологии, способные понять коммуникацию животных, но и в том, чтобы обеспечить их использование таким образом, который защищает изучаемых животных.