A tudósok új technológiához fordulnak, hogy megfejtsék az állatok hang- és fizikai jelzései mögött rejlő jelentést. Ma még egy váratlan nyávogás, különös póz vagy a bajusz szokatlan rángása miatt nem biztos, hogy tudjuk, mit szeretne mondani a macskánk, azonban a mesterséges intelligencia hamarosan képes lehet lefordítani mindezt.
„A mesterséges intelligencia segítségével sokat tanulhatunk arról, hogy az állatok mit akarnak üzenni nekünk”, mondta Daniel Mills, a Lincoln Egyetem állatorvosi viselkedésgyógyász professzora.
„Ahogy ez a tanulmány is sugallja, a macskakifejezések sokkal gazdagabbak, mint ahogyan érzékeljük, a mesterséges intelligencia pedig éppen a képek osztályozásában jó”,
mondta.
Mills szerint az egyik megközelítés az, hogy megtanítják a mesterséges intelligenciát bizonyos jellemzők – például a fül pozíciójának – azonosítására, amelyről már ismert, hogy fontos bizonyos érzelmek szempontjából. Egy másik, modernebb megközelítés az, hogy az MI számára lehetővé teszik, hogy saját szabályokat találjon ki az osztályozáshoz. Ez ugyan sajátos kihívásokkal jár, de Mills szerint új meglátásokkal is szolgálhat. „Kiemelhetné azokat a szabályokat, amelyeket az adathalmazok megkülönböztetésére használ, ami megmutathatná nekünk, hogy hol keressük a legjobb módot bizonyos kifejezések megkülönböztetésére”.
Mills és kollégái már próbálkoznak azzal, hogy a mesterséges intelligencia segítségével megpróbáljanak bizonyos érzelmi állapotokat kiszűrni a macskák, kutyák és lovak arckifejezéseiből. Amellett, hogy új módszereket kínál arra, hogy megértsük, mit próbálnak kommunikálni a háziállataink, Mills megjegyezte, hogy a mesterséges intelligencia az állatjólét érdekében is használható, például a tehenek arcán a fájdalom jeleit keresve, amikor a fejéshez vonulnak. „Tulajdonképpen napi egészségügyi ellenőrzést végezhetünk, hogy mennyire boldogok”, mondta.
Dr. Elodie Briefer, a Koppenhágai Egyetem ökológia és evolúció docense is foglalkozik ilyen alkalmazásokkal. Kutatásai kimutatták, hogy a mesterséges intelligenciát be lehet tanítani a sertéshangok osztályozására, hogy megkülönböztesse a boldog és a nem boldog sertéseket. Briefer szerint az elképzelés az, hogy az ilyen eszközöket a gazdaságokban az állatok jólétének nyomon követésére lehetne használni.
„A negatív hangok számának növekedése során a gazda ellenőrizheti, hogy mi történik, vagy ha új intézkedéseket vezet be, például gazdagítást, akkor megnézheti, hogy például a pozitív hangok száma növekszik-e,”
mondta.
Briefer hozzátette, hogy csapata reméli, hogy a jövőbeni munkájuk során az ilyen megállapításokat a sertések testtartásának és arckifejezésének mesterséges intelligencia alapú elemzésével párosítják. „Sokkal több információhoz juthatunk, ha mind a hangok, mind a videók esetében MI-t használunk az arckifejezések és a testmozgások tanulmányozására”, mondta.
Mills szerint a technológia alapvető biológiai és pszichológiai ismeretekkel is szolgálhat, beleértve egyes emberi tulajdonságok eredetének megértését. Briefer egyetértett. Csoportja többek között mesterséges intelligenciával osztályozza az olyan állatok, mint a zebrák, a fehér orrszarvúak és a papagájok hangját, hogy feltárja, hogyan kommunikálnak.
Azt is elmondta, hogy a kutatók mesterséges intelligenciával vizsgálják az állatok hangrepertoárjának méretét, és azt, hogy ezek a hangok hogyan kombinálódnak egyfajta kezdetleges szintaxisban az információközléshez.
„Ez segíthet abban, hogy megtudjuk, hogyan jutottunk ilyen hatalmas nyelvi képességekhez a legközelebbi rokonainkhoz képest”, mondta. Christian Rutz professzor, a St. Andrews Egyetemről szintén úgy vélte, hogy a technológia nagy lehetőségeket rejt magában.
„A gépi tanulási módszerek át fogják alakítani az állatok kommunikációjának megértését, értékes lehetőségeket teremtve a vadon élő állatok védelmének és az állatjólétnek a javítására”,
mondta.
Ahogy azonban Rutz és kollégái nemrégiben megjegyezték, lehetséges buktatók is lehetnek – nem utolsósorban, ha a kutatók megpróbálnak az állatokkal a saját nyelvükön kommunikálni, mielőtt az ilyen jeleket teljesen megértenék. „Sürgősen meg kell állapodnunk az ilyen jellegű munka etikai normáiról, hogy megelőzzük a nem szándékos károkat vagy visszaéléseket”, mondta.
Az állatok kommunikációjának megértésével kapcsolatban már korábban is alkalmazták a mesterséges intelligenciát: Az ESP nonprofit szervezet az MI segítségével vadon élő és fogságban tartott állatokról gyűjt adatokat.
