AI modeli, trenirani na človeškem govoru, uporabljeni za razkodiranje pasjega jezika
V inovativnem pristopu k razumevanju komunikacije živali znanstveniki sedaj izkoriščajo sisteme umetne inteligence, sprva zasnovane za prepoznavanje človeškega govora, za razlago skritega jezika psov. Raziskovalci z Univerze v Michiganu, Nacionalnega inštituta za astrofiziko v Mehiki ter Inštituta za optiko in elektroniko so dosegli obetavne korake, kot je razvidno s predstavitve na nedavni mednarodni konferenci.
Ustvarjanje združevanja človeškega govora in pasjih vokalizacij preko AI
Študija je uporabila Wav2Vec2, napreden model umetne inteligence, ki je sposoben prepoznati psičkova čustva in pasmo po laježu. Raziskovalci so uporabili dva različna nabora podatkov za treniranje AI – po eni strani so začeli z ničemer, kar se tiče pasjih vokalizacij, po drugi strani pa so finomehansko prilagodili model, ki je bil predhodno treniran na človeškem govoru. Pri tej drugi prilagoditvi so uporabili niz podatkov, ki zajema laježe 74 psov, vključno s čivavami, pudlji in šnavcerji.
Predčasno preseganje tradicionalnih modelov v komunikaciji z živalmi
Razmišljajoč o potencialu napredkov AI, je Rada Mihalcea, direktorica laboratorija za umetno inteligenco na Univerzi v Michiganu, poudarila posledice pri preoblikovanju razumevanja komunikacije z živalmi, predlagajoč, da bi morda ključ bile že vzpostavljene modele obdelave govora. AI, usposobljen tako za človeški govor kot za pasje zvoke, je pokazal impresivne natančnostne ocene: 62 % pri prepoznavanju psičkovih čustev, 62 % pri določanju pasme in 69 % pri določanju spola. Njegova sposobnost, da iz skupine določi posamičnega psa, je dosegla 50-odstotno natančnost.
Razumevanje kontekstualne pasje komunikacije
Raziskava je predlagala, da je razumevanje konteksta psa pomembno za razvozlanje čustev, ki jih izraža z laježem. Podobne napovedne vzorce so opazili pri tem, kako primati in prerastki uporabljajo vokalizacijo glede na svoje okoliščine. Študija se je trudila opisati različna pasja čustva preko laježa, pri tem pa priznava širši spekter pasjih čustev, ki bi jih bilo mogoče odkriti.
V prihodnosti si raziskovalci prizadevajo preizkusiti še širši niz pasem, čustev in vrst, da bi razširili svoje razumevanje dosega te tehnologije. Čeprav ugotovitve niso dokončne glede določanja natančnega pomena vsakega laježa psa, predstavljajo pomemben korak v poglabljanju razumevanja živalskih jezikov.
Pomembna vprašanja in odgovori:
1. Kateri AI model je bil uporabljen za razkodiranje laježa psov?
Študija je uporabila AI model Wav2Vec2 za razšifriranje pasjih vokalizacij, ki je bil prilagojen iz tehnologije, prvotno namenjene prepoznavanju človeškega govora.
2. Kako natančen je AI pri prepoznavanju psičkovih čustev, pasem in spola?
Sistem AI je dosegel natančnost 62 % pri prepoznavanju psičkovih čustev in pasme ter 69 % pri določanju spola. Zmožen je bil iz skupine izslediti posamičnega psa s 50-odstotno natančnostjo.
3. Zakaj je razumevanje konteksta pasjega laježa pomembno?
Kontekst je pomemben, saj omogoča vpogled v čustva in namere za vokalizacijami. Podobno kot pri drugih živalih, imajo lahko tudi psi različne laježe za različne situacije, in razumevanje konteksta lahko pomaga pri bolj natančnem tolmačenju pomena.
Ključni izzivi ali sporni vidiki:
– Razvoj AI sistema, ki bi lahko generaliziral preko širokega nabora pasem psov in individualnih vokalizacijskih slogov, je zahteven.
– Lahko bi bilo etičnih pomislekov glede uporabe in nadaljnjega razvoja AI pri tolmačenju čustev in stanj živali brez jasnega razumevanja posledic za dobrobit živali.
– Med nekaterimi biologi vedenja in etologi obstaja skeptičnost glede sposobnosti AI, da natančno tolmači kompleksna živalska čustva in komunikacijo.
Prednosti:
– Sistemi AI lahko obdelujejo velike nize podatkov živalskih vokalizacij hitreje in objektivneje kot človek.
– Ta tehnologija ima potencial za izboljšanje komunikacije med ljudmi in živalmi, kar lahko pripomore k boljši skrbi in razumevanju hišnih ljubljenčkov ter potencialno drugih živalskih vrst.
– Interpretacija pasjih laježev s pomočjo AI bi lahko vodila do izboljšanih metod treninga vedenja in orodij za veterinarsko in dobrobit živali.
Slabosti:
– Natančnosti, medtem ko obetavne, še vedno močno manjka, preden bi sistem lahko zanesljivo razumel pasjo komunikacijo.
– Prekomerno zanašanje na AI bi lahko spregledalo subtilnosti, ki jih človeško zaznavanje prinaša pri razumevanju živalskega vedenja.
– Obstaja možnost napačnega tolmačenja živalskih vokalizacij, če AI ni dovolj dobro treniran na raznolikih nizih podatkov, kar bi lahko privedlo do napačnih predpostavk o psičkovem čustvenem stanju ali potrebah za dobrobit.
Za več splošnih informacij o napredku AI in študijah komunikacije živali lahko obiščete spletno mesto Univerze v Michiganu. Vedno poskrbite, da uporabljate aktualne in ugledne vire, da preverite veljavnost domenskih URL-jev.
[Vdelava]https://www.youtube.com/embed/xq4HHVgd5Bw[/vdelava]
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br