Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy odgłosów zwierząt i wzorów ich komunikacji. Mimo nowych możliwości, przekład „języków” zwierząt wciąż pozostaje odległą wizją.
Sztuczna inteligencja może pomóc naukowcom lepiej zrozumieć, w jaki sposób zwierzęta się komunikują. Badacze coraz częściej wykorzystują uczenie maszynowe do analizy odgłosów wydawanych przez różne gatunki – od ptaków i słoni po wieloryby i delfiny.
REKLAMA
REKLAMA
Jedną z organizacji stojących na czele tych badań jest Earth Species Project, amerykańska fundacja non-profit. Zespół rozwija modele AI do analizy wokalizacji zwierząt i wyszukiwania wzorców, które mogą wyjaśniać, jak komunikują się różne gatunki.
Organizacja wykorzystuje AI, by próbować rozszyfrować komunikację zwierząt. W dłuższej perspektywie jej celem jest ustalenie, co zwierzęta próbują przekazać sobie nawzajem.
Powstał już model NatureLM-audio – system AI zaprojektowany do rozpoznawania i klasyfikowania odgłosów zwierząt, identyfikowania różnych typów wokalizacji oraz analizy dużych zbiorów nagrań.
Model może też badać dźwięki zwierząt na podstawie poleceń formułowanych w języku naturalnym. Dzięki temu naukowcy mogą analizować nagrania w kilka minut zamiast przez wiele miesięcy.
W jednym z testów wykorzystano nagrania z australijskiego projektu FrogID, ogólnokrajowego programu ochrony płazów. NatureLM-audio osiągnął 99% skuteczności w odróżnianiu odgłosów żab od innych nagrań i 82% skuteczności w rozpoznawaniu wybranych gatunków żab.
Samo rozpoznawanie odgłosów zwierząt to tylko część wyzwania. Badacze próbują też ustalić, co te dźwięki znaczą.
Od rozpoznawania dźwięków do zrozumienia komunikacji
Earth Species Project współpracuje z naukowcami badającymi kilka gatunków, m.in. orki, wrony i zeberki.
Wspólnie z zespołem z Uniwersytetu McGill w Kanadzie opracowano model AI ZF-AIM do badania wokalnych interakcji między zeberkami.
Model został zaprojektowany tak, by w czasie rzeczywistym generować ptasie wokalizacje. Dzięki temu naukowcy mogą badać, jak ptaki reagują na dźwięki tworzone przez sztuczną inteligencję.
Te eksperymenty są szczególnie interesujące, ponieważ wykraczają poza samą analizę nagrań. Pozwalają sprawdzić, jak zwierzęta reagują na dźwięki wygenerowane przez AI.
Nie oznacza to jednak, że technologia potrafi tłumaczyć „to, co mówią” ptaki ani że udało się nawiązać rozmowę między zwierzętami a maszynami.
Podobne podejście stosuje się w badaniach ssaków morskich.
Google DeepMind opracował model DolphinGemma (źródło w Angielski), system AI wytrenowany na dziesiątkach lat nagrań dziko żyjących plamistych delfinów atlantyckich zebranych w ramach projektu Wild Dolphin Project.
Model analizuje sekwencje wokalizacji delfinów, aby wychwycić powtarzające się wzorce i przewidzieć, jakie dźwięki najprawdopodobniej pojawią się dalej.
Naukowcy liczą, że w przyszłości technologia pomoże stworzyć wspólny „słownik” ludzi i delfinów. Na razie model służy jednak przede wszystkim do badania sposobów komunikacji tych zwierząt, a nie do przekładania ich odgłosów na język ludzi.
Naukowcy próbują rozszyfrować komunikację wielorybów
Innym ważnym przedsięwzięciem badawczym kieruje Project CETI (źródło w Angielski), międzynarodowa inicjatywa wykorzystująca AI, robotykę, lingwistykę oraz podwodne technologie nagraniowe do analizy komunikacji kaszalotów.
Projekt koncentruje się na sekwencjach klików, tzw. „codas”, których kaszaloty używają do porozumiewania się ze sobą.
Naukowcy sprawdzają, czy te sekwencje mają złożoną strukturę, która może podpowiedzieć, w jaki sposób zwierzęta wymieniają informacje.
W badaniu z 2024 roku, opublikowanym w „Nature Communications”, przeanalizowano ponad 8700 kaszalotowych „codas” i wskazano kilka cech dotyczących rytmu, tempa oraz zmian w czasie i układzie klików.
Wyniki sugerują, że komunikacja kaszalotów jest bardziej złożona, niż dotąd sądzono.
Samo wykrycie wzorców w dźwiękach zwierząt nie oznacza jeszcze, że naukowcy wiedzą, co one przekazują.
Wciąż trzeba ustalić, czy poszczególne wokalizacje mają określone znaczenia i jak te znaczenia zmieniają się w zależności od kontekstu, w jakim są używane.
Jak daleko nam do rozmów ze zwierzętami?
AI daje naukowcom nowe narzędzia do badania komunikacji zwierząt, ale przełożenie jej na język ludzi pozostaje znacznie trudniejszym zadaniem.
Odgłosy zwierząt trzeba interpretować razem z innymi danymi: zachowaniem, relacjami społecznymi i warunkami środowiskowymi.
Powtarzający się dźwięk może wiązać się z określoną aktywnością, ale nie oznacza to automatycznie, że badacze wiedzą, co zwierzę próbuje zakomunikować.
Naukowcy muszą też sprawdzić trafność swoich interpretacji, obserwując reakcje zwierząt w kontrolowanych eksperymentach.
W przyszłości ta technologia może mieć zastosowania wykraczające poza zaspokajanie ludzkiej ciekawości świata zwierząt.
Jeśli jednak naukowcy nauczą się rozpoznawać i odtwarzać sygnały związane z godami, stresem czy interakcjami społecznymi, ta sama technologia może posłużyć do przywabiania zwierząt, zakłócania ich zachowań, a nawet ułatwiania ich chwytania.
Pojawiają się też obawy dotyczące skutków emitowania do populacji dzikich zwierząt wokalizacji generowanych przez AI, zwłaszcza jeśli sygnały są błędnie interpretowane lub zakłócają istniejące systemy komunikacji.
Wątpliwości budzi również wiarygodność interpretacji tworzonych przez AI. Samo wykrycie wzorców w odgłosach zwierząt nie oznacza zrozumienia ich znaczenia, co rodzi ryzyko przypisywania zwierzętom zamiarów lub emocji, których w rzeczywistości nie wyraziły.
Dlatego wyzwaniem jest nie tylko stworzenie technologii zdolnej lepiej rozumieć komunikację zwierząt, lecz także zagwarantowanie, że będzie ona wykorzystywana w sposób chroniący badane gatunki.