Buzz
Một công ty đặt trụ sở tại California đang mong muốn tận dụng sức mạnh của máy học để hiểu và giải mã cách mà tất cả các loài động vật giao tiếp.
Nghiên cứu về phương thức giao tiếp của động vật đã lâu đã trở thành một chủ đề mà con người quan tâm và nghiên cứu. Các loài linh trưởng thường phát ra những tiếng kêu rõ ràng để cảnh báo về nguy hiểm. Cá heo sử dụng tiếng huýt gió đặc trưng để giao tiếp, trong khi một số loài chim có khả năng nhận biết thông điệp qua tiếng hót của chúng.
Âm thanh trao đổi trong thế giới động vật rất đa dạng, tuy nhiên hầu hết các chuyên gia không xem đó là một ngôn ngữ, vì không có phương tiện giao tiếp nào đáp ứng đầy đủ các tiêu chí như ở con người. Vì vậy, việc hiểu 'tiếng nói' của động vật cần được dựa trên nguyên tắc nghiên cứu cụ thể.
Phương pháp Máy học
Trong thời gian dài, việc giải mã thường dựa vào quan sát cẩn thận. Gần đây, một tiến bộ đáng kể là việc áp dụng phương pháp máy học để xử lý lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ được tạo ra bởi động vật.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán máy học để phân tích tiếng kêu của lợn, từ đó hiểu được tâm trạng tích cực hoặc tiêu cực mà con vật đang trải qua.
Đàn lợn tham gia thử nghiệm về phương pháp máy học.
Một ứng dụng khác, được gọi là DeepSqueak, đánh giá liệu loài gặm nhấm có trong trạng thái căng thẳng hay không dựa trên tiếng kêu siêu âm của chúng. Một sáng kiến khác có kế hoạch sử dụng máy học để dịch cách giao tiếp của cá nhà táng.
Nhưng cho đến bây giờ, phương pháp máy học chỉ được sử dụng đơn lẻ để theo dõi từng loài động vật.
Bước đi quyết tâm của ESP
Aza Raskin, người đồng sáng lập và giám đốc điều hành của Dự án Loài Đất (ESP), một tổ chức phi lợi nhuận đặt trụ sở tại California, có mục tiêu mạnh mẽ là giải mã mọi hình thức giao tiếp phi con người bằng việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) được gọi là máy học.
Thông qua tuyên bố của Raskin, ESP đã đặt mục tiêu nâng cao phương pháp máy học, giúp con người có thể hiểu được 'tiếng nói' của tất cả các loài động vật trên Trái Đất. Nếu thành công, ESP sẽ chia sẻ công khai kiến thức nhằm thúc đẩy mối liên kết sâu sắc hơn giữa con người và các loài động vật khác.
Aza Raskin cho biết các loài động vật khác không có ngôn ngữ nhưng có thể được dạy một 'ngôn ngữ chung' tương tự như cách con người thường sử dụng các dấu hiệu cơ thể để giao tiếp với cá heo và các loài linh trưởng.
Cách tiếp xúc với cá heo thông qua các dấu hiệu tay.
Quá trình của ESP bắt đầu với việc phát triển một thuật toán để biểu diễn các từ ngữ trong một không gian vật lý. Trong biểu diễn hình học đa chiều này, sự khoảng cách và hướng giữa các điểm (từ) mô tả cách chúng có liên quan ý nghĩa với nhau. Ví dụ: từ 'vua' và 'đàn ông' có nhiều tương đồng trong sự khoảng cách và hướng biểu diễn trong không gian.
Thông qua việc phân tích các biểu tượng giao tiếp này, chúng ta có thể dịch được hầu hết các từ khác nhau. ESP muốn áp dụng nguyên lý biểu diễn này để giao tiếp với động vật, có thể áp dụng cho nhiều loài khác nhau, từ giun đến cá voi.
Mô hình dựa trên AI được ESP phát triển, đã được thử nghiệm trên tiếng huýt gió đặc trưng của cá heo, tiếng kêu của khỉ đuôi dài và âm thanh siêu âm của dơi. Mô hình đã cho thấy hiệu quả đối với các cá thể động vật trong môi trường lý tưởng của phòng thí nghiệm. Nhờ đó, ESP kết luận họ đã hiểu rõ hơn các tín hiệu cảm xúc của các loài này.
Những điểm đáng chú ý của công nghệ mới
Aza Raskin cũng thừa nhận rằng còn một hành trình dài trước khi tham vọng của ESP trở thành hiện thực.
Có quá nhiều loài động vật trên thế giới, bao gồm cả những loài bậc thấp và những loài bậc cao. Những loài bậc thấp có thể phải đặt câu hỏi liệu chúng có đủ cảm xúc để thể hiện cho con người thấy hay không?
Bên cạnh đó, việc thu thập dữ liệu chính xác trong môi trường với nhiều cá thể là một thách thức lớn.
Trong khi đó, công nghệ của ESP chỉ phù hợp trong môi trường thí nghiệm. Trong môi trường tự nhiên, với nhiều tín hiệu giao tiếp đa dạng, công nghệ mới sẽ gặp khó khăn trong việc phân biệt các thông điệp cần nhận biết.
Tuy nhiên, Raskin lạc quan rằng công nghệ trí tuệ nhân tạo đang ngày càng phát triển sẽ giúp giải quyết vấn đề này.
Nhiều chuyên gia động vật vẫn còn nghi ngờ về phương pháp mới của ESP, cho rằng công nghệ AI không đủ để hiểu sâu hơn về giao tiếp của các loài động vật.
Raskin nhấn mạnh rằng chỉ AI không đủ để mở khóa giao tiếp với các loài khác. Tuy nhiên, ông tin rằng nghiên cứu của mình sẽ tạo ra một thư viện dữ liệu lớn và hữu ích cho việc phân tích trên quy mô lớn.
Xem thêm trên The Guardians
