AI gali padėti suprasti gyvūnų kalbą

Kiaulės cypimas gali būti vertas tūkstančio žodžių.

A neseniai atliktas tyrimasTarptautinė tyrėjų komanda panaudojo dirbtinį intelektą (AI), kad kiaulių niurzgėjimą paverstų emocijomis. Naudodami daugiau nei 7000 kiaulių garso įrašų, mokslininkai sukūrė algoritmą, kuris gali iššifruoti ar atskira kiaulė patiria teigiamą jausmą, neigiamą, ar kažkur tarp.

„Turėdami labai didelį duomenų rinkinį apie skambučius žinomuose kontekstuose, galėtume apmokyti tokį tinklą ir pasiekti aukštą tikslumas, kuris gali informuoti mus apie kiaulių emocijas (taigi, jei norite, „išverskite“ kiaulių skambučius žmonėms) profesorius Elodie Floriane Mandel-Briefer

Kopenhagos universiteto Biologijos katedros darbuotojas, vienas iš tyrimo vadovų, sakė Lifewire interviu el. paštu.

Silicio daktaras Doolittle'as?

Tyrėjai įrašė kiaulių garsus tiek komercinėje, tiek eksperimentinėje aplinkoje, kuri, remiantis kiaulių elgesiu, yra susijusi su teigiamomis arba neigiamomis emocijomis. Teigiamos situacijos buvo, pavyzdžiui, tos, kai paršeliai žįsta nuo motinos arba kai jie yra suvienyti su šeima po to, kai buvo atskirti. Emociškai neigiamos situacijos buvo atskyrimas, muštynės tarp paršelių, kastracija ir skerdimas.

Eksperimentinėse arklidėse tyrėjai taip pat sukūrė bandomus kiaulių scenarijus, skirtus spektro viduryje sukelti daugiau niuansų. Tai buvo arena su žaislais ar maistu ir atitinkama arena be jokių dirgiklių. Tyrėjai taip pat patalpino naujus ir nepažįstamus objektus į vietą, su kuria kiaulės galėtų bendrauti, o jų skambučiai, elgesys ir širdies ritmas buvo stebimi ir, jei įmanoma, registruojami.

Tada mokslininkai išanalizavo garso įrašus, siekdami išsiaiškinti, ar garsuose yra tam tikro modelio, kuris perduoda emocijas ir atskiria teigiamas situacijas bei emocijas nuo neigiamų. Neigiamais atvejais tyrėjai surinko daugiau aukšto dažnio skambučių (pvz., riksmų ir cypimų). Tuo pačiu metu, kai kiaulės patyrė teigiamas ar neigiamas emocijas, žemo dažnio skambučiai (pvz., Lojimas ir niurzgimas) pasireiškė.

Tyrimo metu mokslininkai palygino prižiūrimą automatizuotą metodą (permuted Discriminant Function Analysis, pDFA). keturiais balso parametrais ir neprižiūrimu metodu – neuroniniu tinklu, paremtu garsų vaizdais (spektrogramomis).

„PDFA galėjo klasifikuoti skambučius pagal tinkamą emocinį valentingumą (teigiamą ar neigiamą), kuriuo kiaulė buvo 62% atvejų patiriamas balso kūrimo metu, o neuroninis tinklas pasiekė 92% tikslumą. Mandelis-Brieferis sakė.

Gyvūnų emocijų vertimas

Tyrimu buvo siekiama padėti pagrindus sistemoms, kurios gali pagerinti ūkinių gyvūnų gerovę. Tačiau Mandel-Briefer teigė, kad tas pats tyrimas gali būti taikomas ir kitiems gyvūnams.

„Jei mokslininkai surinks panašias dideles vokalizacijų, sukurtų tam tikruose kontekstuose ir emocijose, duomenų bazes, mes galėtų sukurti panašius algoritmus ir kitoms rūšims, ir tai būtų objektyviau nei esamos programėlės“, – ji sakė.

Yra keletas programų, kurios gali „išversti“ šunų ir kačių garsus, pvz „MeowTalk Cat“ vertėjas arba Vertėjas iš žmogaus į šunį, tačiau jie nebuvo sukurti remiantis moksliniais faktais ir žinomų emocijų kontekstais, sakė Mandel-Briefer.

„Mokslininkai dabar sukūrė sistemas ir metodus, leidžiančius objektyviai tirti gyvūnų emocijas (pvz., naudojant elgesio, neurofiziologinius ir pažinimo rodiklius), ir tai mes naudojome savo darbe“, – ji pridėta.

Kol kas neplanuokite pokalbių su savo augintiniais. Net vertimas iš vienos žmonių kalbos į kitą vis dar yra AI iššūkis. Yra daug AI pagrįstų kalbų vertimo paslaugų, įskaitant „Google“ vertėją ir „Microsoft Text Translation API“. DI pagrįstų vertimo paslaugų pranašumas yra tas, kad jos yra pigesnės nei samdyti vertėją žmogų.

„Nors dirbtinio intelekto vertimo paslaugos yra patogios, jų vertimo galimybės vis dar yra ribotos. Kavita GanesanAI ekspertas ir Opinosis Analytics įkūrėjas pasakojo Lifewire interviu el. paštu. „Pavyzdžiui, jiems sunku suprasti kalbai būdingas idiomas ir sarkazmą, dažnai verčia juos pažodžiui.