Koerakojate vestluste avamine tehisintellektiga
Isegi kõige oskuslikumad käitumisspetsialistid, kellel on kaasasündinud anne koerte haukumiste tõlgendamiseks, võivad kokku puutuda iga peenikese nüansiga. Ent uurimisrühma uusim tehisõppe kasutusvaldkond on loodud selle lünkade mõistmise vähendamiseks. Rühm kasutab tehisintellekti põhiseid tööriistu, et dešifreerida sõnumid, mida inimese parim sõber edastab.
Ajaloolised katsetused selle kontseptsiooni lahtiharutamiseks jäid alati pidama ühe kindla tõrke ees: andmete puudus. Keele töötlemise mudelid toimivad reaalmaailma näidetel, mille puudumisel võib algoritm järjestuse helisid eristada. Võrreldes inimestega selliste andmehulkade loomine on suhteliselt lihtne, kuid loomade puhul on see märksa keerulisem ülesanne. Uuringu peamine autor Artem Abzaliev tõstab esile logistilised probleemid, mis kaasnevad loomade häälitsuste küsimise ja salvestamisega.
Michigani Ülikooli meeskond lahendas selle väljakutse uuenduslikult – kohandades algse inimkõne jaoks loodud mudelit. Uuringu kaasautor Rada Mihalcea selgitab, et inimkeele töötlemise mudelite kasutamine toob esile koerte haukumiste peenetundelised aspektid.
Kasutades andmebaasi 74 koera salvestustest erinevatest tõugudest, vanustest ja sugudest, mis on kogutud erinevates stsenaariumides, said teadlased muuta oma mudelis (nimega Wav2Vec2) tehisnärvivõrgu ühendusi.
Tehisintellekt näitab potentsiaali koera haukumiste dešifreerimisel
Selle ettevõtmise tulemus oli märkimisväärne, kuna mudel kategooriseeris salvestused (mängulisus, ärevus, tähelepanu otsimine, valu, frustratsioon) 70% -lise edukusega – oluline edasiminek võrreldes vaid loomadest koolitatud mudelitega. Põnevalt viitab see sellele, et inimkõne mustrid võiksid olla kriteeriumiks koera haukumiste analüüsimiseks ja võimalikult ka teiste loomaliikide puhul.
See tööriist, kui see on lihvitud, võib osutuda hindamatuks etoloogidele, kes uurivad loomakäitumist häälituste kaudu. Näiteks võiksid primaatide uurijad tihedates džunglites ühel päeval kasutada selliseid tehisintellektimudeleid, et kiiresti tuvastada olulised häälituspõhised mustrid, mis dramatiseerivad efektiivsust oluliselt.
Kuigi mõte, et tehisintellekt võimaldab interaktiivset vestlust loomadega, jääb siiani ilukirjandusse, pakuvad nendesugused arengud nagu need tulevikus võimalikud vestlusi inimeste ja nende loomade kaaslaste, vaalade laulude mõistmise või orkaanide eesmärkide mõistmise kohta.
Põhiküsimused ja vastused:
1. Mis on peamised väljakutsed seotud koerakommunikatsiooni dešifreerimisega kasutades tehisintellekti?
Peamised raskused koerakommunikatsiooni dešifreerimisel tehisintellekti abil hõlmavad loomade häälituste keerukust, suurte ja mitmekesiste andmete nappust ning arusaamist emotsioonidest ja kavatsustest erinevate haukumiste taga. Lisaks esitab tehisintellektimudelite kohandamine loodud inimkeelele suure tehnilise väljakutse.
2. Miks on inimkeele töötlemismudelite kasutamine oluline koera haukumiste mõistmiseks?
Inimkeele töötlemise mudelid on olulised, kuna need on keerukad, hästi arenenud ja treenitud ulatuslike andmetega. Need mudelid võivad ära tunda koerte häälitustes mustrid, mis on analoogsed inimkõne mustritele, pakkudes võimalikku teadmist erinevat tüüpi haukumiste tähenduse kohta.
3. Millist potentsiaali omab tehisintellekt tulevaseks arusaamiseks ja kommunikatsiooniks inimeste ja loomade vahel?
Tehisintellekt omab suurt potentsiaali loomakommunikatsiooni paremaks mõistmiseks, sillutades teed läbimurretele käitumisuuringutes. See võib samuti aidata ära tunda stressi, haigust või vajadusi lemmikloomades ning võib kaasa aidata informeeritumatele looduskaitse strateegiatele.
Eelised:
– Pakub meetodit loomade emotsioonide ja kavatsuste tõlgendamiseks, tugevdades meie sidet nendega.
– Pakub tööriista teadlastele ja käitumisspetsialistidele loomakommunikatsiooni tõhusamaks uurimiseks.
– Võiks viia parema heaolu ja hooleni loomade vastu, lubades inimestel paremini vastata nende vajadustele.
Puudused:
– Võib valesti tõlgendada signaale, kui tehisintellekti mudel ei ole täpselt koolitatud või puudub piisavalt andmeid.
– Võib antropomorfiseerida loomade käitumist, viies valesti arusaamiseni nende vajaduste ja soovide osas.
– Sõltub tehnoloogia kättesaadavusest, mis võib mitte olla kättesaadav kõigile teadlastele ega lemmikloomaomanikele.
Vaidlusalused:
– Eetilised kaalutlused inimesekesksete tehisintellekti mudelite rakendamisel loomakäitumisele ja loomade emotsioonide võimaliku vale esitamise kohta.
– Privaatsuse ja salvestiste õige kasutamise muretsemine nii kodu- kui ka metsloomadelt.
Soovitatud seotud lingid:
– Massachusettsi Tehnoloogiainstituut – tuntud tehisintellektiuuringutes.
– Stanfordi Ülikool – tuntud interdistsiplinaarsete teadusuuringute poolest tehisintellekti ja käitumisteaduste valdkonnas.
– AlphaZetta – globaalne sõltumatute andme- ja analüütikaekspertide kogukond lisateabe saamiseks tehisintellekti kohta.
Tehisintellekti areng koerakommunikatsiooni mõistmiseks märgib tehnoloogia ja loomakäitumise teaduse koondumist, lubades kasu lemmikloomade omanikele, uurijatele ja looduskaitseaktivistidele, samal ajal esitades ainulaadse komplekti tehnilisi ja eetilisi väljakutseid.