Inteligenta artificiala ne-ar putea ajuta in sfarsit sa vorbim cu animalele

Sub baldachinul dens al padurii de pe o insula indepartata din Pacificul de Sud, o cioara din Noua Caledonie se uita, cu ochii intunecati sclipind. Pasarea indeparteaza cu grija o creanga, dezlipeste frunzele nedorite cu ciocul si modeleaza un carlig din lemn.

Cioara este un perfectionist: daca face o eroare, va casa totul si o va lua de la capat. Cand este satisfacuta, pasarea infige ustensilul finit intr-o crapatura a copacului si pescuieste un larv care se zvarcoli.

Cioara din Noua Caledonie este una dintre singurele pasari cunoscute pentru fabricarea de unelte, o abilitate odata considerata a fi unica pentru oameni. Christian Rutz, un ecologist comportamental la Universitatea St Andrews din Scotia, si-a petrecut o mare parte din cariera studiind capacitatile corbului. Ingeniozitatea remarcabila pe care Rutz a observat-o i-a schimbat intelegerea despre ceea ce pot face pasarile. A inceput sa se intrebe daca ar putea exista si alte capacitati animale trecute cu vederea. Ciorii traiesc in grupuri sociale complexe si pot transmite tehnici de fabricare a uneltelor descendentilor lor. Experimentele au aratat, de asemenea, ca diferite grupuri de ciori din jurul insulei au vocalizari distincte. Rutz a vrut sa stie daca aceste dialecte ar putea ajuta la explicarea diferentelor culturale in fabricarea instrumentelor dintre grupuri.

Noua tehnologie alimentata de inteligenta artificiala este gata sa ofere exact acest tip de perspective. Daca animalele comunica intre ele in termeni pe care i-am putea intelege este o chestiune de fascinatie durabila. Desi oamenii din multe culturi indigene au crezut de mult timp ca animalele pot comunica in mod intentionat, oamenii de stiinta occidentali s-au ferit in mod traditional de la cercetarile care estompeaza granitele dintre oameni si alte animale de teama sa nu fie acuzati de antropomorfism. Dar, odata cu descoperirile recente in IA, „oamenii realizeaza ca suntem in pragul unor progrese destul de majore in ceea ce priveste intelegerea comportamentului comunicativ al animalelor”, spune Rutz.

Dincolo de crearea de chatbot-uri care atrag oamenii si productia de arta care castiga competitii de arte plastice, invatarea automata ar putea face in curand posibila descifrarea unor lucruri precum strigaturile corburilor, spune Aza Raskin, unul dintre fondatorii proiectului nonprofit Earth Species Project. Echipa sa de oameni de stiinta, biologi si experti in conservare cu inteligenta artificiala colecteaza o gama larga de date de la o varietate de specii si construieste modele de invatare automata pentru a le analiza. Alte grupuri, cum ar fi Project Cetacean Translation Initiative (CETI) se concentreaza pe incercarea de a intelege o anumita specie, in acest caz, casalot.

Decodificarea vocalizarilor animalelor ar putea ajuta eforturile de conservare si bunastare. Ar putea avea, de asemenea, un impact uluitor asupra noastra. Raskin compara revolutia viitoare cu inventia telescopului. „Ne-am uitat la univers si am descoperit ca Pamantul nu este centrul”, spune el. Puterea AI de a remodela intelegerea noastra despre animale, crede el, va avea un efect similar. „Aceste instrumente vor schimba modul in care ne vedem pe noi insine in legatura cu totul.”

Cand Shane Gero a coborat din vasul sau de cercetare in Dominica, dupa o zi recenta de lucru pe teren, a fost entuziasmat. Casalotii pe care ii studiaza au grupuri sociale complexe, iar in aceasta zi un tanar mascul familiar s-a intors la familia sa, oferind lui Gero si colegilor sai ocazia de a inregistra vocalizarile grupului pe masura ce se reuniu.

Timp de aproape 20 de ani, Gero, un om de stiinta rezident la Universitatea Carleton din Ottawa, a tinut inregistrari detaliate ale a doua clanuri de casalot in apele turcoaz din Caraibe, captand vocalizarile lor si ce faceau animalele cand le-au creat. El a descoperit ca balenele pareau sa foloseasca modele specifice de sunet, numite code, pentru a se identifica unele pe altele. Ei invata aceste coduri la fel cum copiii mici invata cuvinte si nume, prin repetarea sunetelor pe care le fac adultii din jurul lor.

Dupa ce au decodat manual cateva dintre aceste coduri, Gero si colegii sai au inceput sa se intrebe daca ar putea folosi AI pentru a accelera traducerea. Ca o dovada a conceptului, echipa a alimentat unele dintre inregistrarile lui Gero la o retea neuronala, un algoritm care invata abilitati prin analiza datelor. A fost capabil sa identifice corect un mic subset de balene individuale din coda in 99 la suta din timp. Apoi, echipa si-a stabilit un nou obiectiv ambitios: sa asculte zone mari de ocean in speranta de a antrena un computer pentru a invata sa vorbeasca balena. Proiectul CETI, pentru care Gero este biolog principal, intentioneaza sa instaleze un microfon subacvatic atasat de o geamandura pentru a inregistra vocalizarile balenelor rezidente din Dominica non-stop.

Pe masura ce senzorii s-au ieftinit si s-au imbunatatit tehnologii precum hidrofoanele, biologii si dronele, cantitatea de date despre animale a explodat. Dintr-o data sunt mult prea multe pentru ca biologii sa le cerceteze eficient manual. Cu toate acestea, AI prospera pe cantitati mari de informatii. Modelele de limba mari, cum ar fi ChatGPT, trebuie sa ingereze cantitati masive de text pentru a invata cum sa raspunda la solicitari: ChatGPT-3 a fost antrenat pe aproximativ 45 de terabytes de date text, o buna parte din intreaga Biblioteca a Congresului. Modelele timpurii au cerut oamenilor sa clasifice multe dintre aceste date cu etichete. Cu alte cuvinte, oamenii trebuiau sa invete masinile ce era important. Dar urmatoarea generatie de modele a invatat cum sa se „autosupravegheze”, invatand automat ceea ce este esential si creand in mod independent un algoritm despre cum sa prezica ce cuvinte urmeaza intr-o secventa.

In 2017, doua grupuri de cercetare au descoperit o modalitate de a traduce intre limbile umane fara a fi nevoie de o piatra Rosetta. Descoperirea s-a bazat pe transformarea relatiilor semantice dintre cuvinte in unele geometrice. Modelele de invatare automata sunt acum capabile sa traduca intre limbi umane necunoscute prin alinierea formelor lor – folosind frecventa cu care cuvinte precum „mama” si „fiica” apar unul langa celalalt, de exemplu, pentru a prezice cu exactitate ce urmeaza. „Exista aceasta structura ascunsa care pare sa ne uneasca pe toti”, spune Raskin. „S-a deschis usa utilizarii invatarii automate pentru a decoda limbi pe care nu stim deja cum sa le decodificam.”

Domeniul a atins o alta piatra de hotar in 2020, cand procesarea limbajului natural a inceput sa fie capabila sa „trateze totul ca pe o limba”, explica Raskin. Luati, de exemplu, DALL-E 2, unul dintre sistemele AI care poate genera imagini realiste pe baza descrierilor verbale. Mapeaza formele care reprezinta text cu formele care reprezinta imagini cu o acuratete remarcabila – exact tipul de analiza „multimodala” pe care o va necesita probabil traducerea comunicarii cu animale.

Multe animale folosesc diferite moduri de comunicare simultan, la fel cum oamenii folosesc limbajul corpului si gesturile in timp ce vorbesc. Orice actiuni facute imediat inainte, in timpul sau dupa rostirea sunetelor ar putea oferi un context important pentru intelegerea a ceea ce un animal incearca sa transmita. In mod traditional, cercetatorii au catalogat aceste comportamente intr-o lista cunoscuta sub numele de etograma. Cu pregatirea potrivita, modelele de invatare automata ar putea ajuta la analizarea acestor comportamente si poate descoperi modele noi in date. Oamenii de stiinta care au scris in revista Nature Communications anul trecut, de exemplu, au raportat ca un model a gasit diferente nerecunoscute anterior in cantecele Zebra Finch la care femelele le acorda atentie atunci cand isi aleg perechea. Femelele prefera parteneri care canta ca pasarile cu care au crescut femelele.

Puteti utiliza deja un fel de analiza bazata pe inteligenta artificiala cu Merlin, o aplicatie gratuita de la Cornell Lab of Ornithology care identifica speciile de pasari. Pentru a identifica o pasare dupa sunet, Merlin preia inregistrarea unui utilizator si o converteste intr-o spectrograma – o vizualizare a volumului, inaltimii si lungimii chemarii pasarii. Modelul este antrenat pe biblioteca audio a lui Cornell, cu care compara inregistrarea utilizatorului pentru a prezice identificarea speciilor. Apoi compara aceasta presupunere cu eBird, baza de date globala de observatii a lui Cornell, pentru a se asigura ca este o specie pe care s-ar astepta sa o gaseasca in locatia utilizatorului. Merlin poate identifica apelurile de la peste 1.000 de specii de pasari cu o acuratete remarcabila.

Dar lumea este zgomotoasa si este dificil sa scoti din cacofonie melodia unei pasari sau a unei balene. Provocarea izolarii si recunoasterii vorbitorilor individuali, cunoscuta sub numele de problema petrecerii de cocktail, a afectat de mult eforturile de a procesa vocalizarile animalelor. In 2021, Earth Species Project a construit o retea neuronala care poate separa sunetele animale care se suprapun in piese individuale si poate filtra zgomotul de fundal, cum ar fi claxonele masinilor – si a lansat codul open-source gratuit. Functioneaza prin crearea unei reprezentari vizuale a sunetului, pe care o foloseste reteaua neuronala pentru a determina ce pixel este produs de care difuzor. In plus, Earth Species Project a dezvoltat recent un asa-numit model de baza care poate detecta si clasifica automat modele in seturi de date.

Ciorii din Noua Caledonie, care sunt faimosi pentru abilitatile lor de fabricare a uneltelor, au vocalizari distincte la nivel regional care ar putea fi descifrate intr-o zi folosind AI. Credit: Jean-Paul Ferrero/Auscape International Pty Ltd/Alamy Stock Photo

Aceste instrumente nu numai ca transforma cercetarea, dar au si valoare practica. Daca oamenii de stiinta pot traduce sunetele animalelor, ar putea fi capabili sa ajute speciile in pericol. Cioara hawaiana, cunoscuta local ca „Alala”, a disparut in salbaticie la inceputul anilor 2000. Ultimele pasari au fost aduse in captivitate pentru a incepe un program de reproducere pentru conservare. Extindendu-si activitatea cu cioara din Noua Caledonie, Rutz colaboreaza acum cu Proiectul Specii Pamantului pentru a studia vocabularul cioarului hawaiian. „Aceasta specie a fost indepartata din mediul sau natural de foarte mult timp”, spune el. El elaboreaza un inventar al tuturor apelurilor pe care le folosesc in prezent pasarile captive. El va compara asta cu inregistrarile istorice ale ultimilor corbi salbatici din Hawaii pentru a determina daca repertoriul lor sa schimbat in captivitate. Vrea sa stie daca ar fi putut pierde apeluri importante, cum ar fi cele referitoare la pradatori sau curte, care ar putea explica de ce reintroducerea cioara in salbaticie s-a dovedit atat de dificila.

Modelele de invatare automata ne-ar putea ajuta intr-o zi sa ne dam seama si despre animalele noastre de companie. Multa vreme, comportamentalistii animalelor nu au acordat prea multa atentie animalelor de companie, spune Con Slobodchikoff, autorul cartii Chasing Doctor Dolittle: Learning the Language of Animals. Cand si-a inceput cariera studiind cainii de prerie, a castigat rapid aprecierea pentru strigaturile lor sofisticate, care pot descrie dimensiunea si forma pradatorilor. Aceasta experienta a ajutat la informarea lucrarii sale ulterioare ca consultant comportamental pentru cainii care se comporta prost. El a descoperit ca multi dintre clientii sai au inteles complet gresit ceea ce cainele lor incerca sa transmita. Atunci cand animalele noastre de companie incearca sa comunice cu noi, ele folosesc adesea semnale multimodale, cum ar fi un latrat combinat cu o postura corporala. Cu toate acestea, „suntem atat de fixati ca sunetul este singurul element valid al comunicarii, incat ratam multe dintre celelalte indicii”, spune el.

Acum, Slobodchikoff dezvolta un model de inteligenta artificiala care vizeaza traducerea expresiilor faciale si a latraturilor unui caine pentru proprietarul sau. Nu are nicio indoiala ca, pe masura ce cercetatorii isi extind studiile la animalele domestice, progresele invatarii automate vor dezvalui capacitati surprinzatoare la animalele de companie. „Animalele au ganduri, sperante, poate vise proprii”, spune el.

Animalele de crescatorie ar putea beneficia, de asemenea, de o astfel de intelegere profunda. Elodie F. Briefer, profesor asociat in comportamentul animalelor la Universitatea din Copenhaga, a aratat ca este posibil sa se evalueze starile emotionale ale animalelor pe baza vocalizarilor lor. Ea a creat recent un algoritm antrenat pe mii de sunete de porc care foloseste invatarea automata pentru a prezice daca animalele traiau o emotie pozitiva sau negativa. Briefer spune ca o intelegere mai buna a modului in care animalele experimenteaza sentimentele ar putea stimula eforturile de imbunatatire a bunastarii lor.

Dar, pe cat de bune sunt modelele de limbaj in gasirea tiparelor, ele nu descifreaza de fapt sensul – si cu siguranta nu au intotdeauna dreptate. Nici macar expertii in inteligenta artificiala nu inteleg adesea cum algoritmii ajung la concluzii, ceea ce ii face mai greu de validat. Benjamin Hoffman, care a ajutat la dezvoltarea aplicatiei Merlin inainte de a se alatura proiectului Earth Species, spune ca una dintre cele mai mari provocari cu care se confrunta acum oamenii de stiinta este sa descopere cum sa invete din ceea ce descopera aceste modele.

„Alegerile facute in ceea ce priveste invatarea automata afecteaza tipurile de intrebari stiintifice pe care le putem pune”, spune Hoffman. Merlin Sound ID, explica el, poate ajuta la detectarea ce pasari sunt prezente, ceea ce este util pentru cercetarea ecologica. Cu toate acestea, nu poate ajuta sa raspunda la intrebari despre comportament, cum ar fi ce tipuri de apeluri face o pasare individuala atunci cand interactioneaza cu un potential partener. In incercarea de a interpreta diferite tipuri de comunicare cu animalele, Hoffman spune ca cercetatorii trebuie, de asemenea, „sa inteleaga ce face computerul atunci cand invata cum sa faca asta”.

Daniela Rus, directorul Institutului de Tehnologie din Massachusetts, Laboratorul de Informatica si Inteligenta Artificiala, sta pe spate intr-un fotoliu din biroul ei, inconjurat de carti si teancuri de hartie. Ea este dornica sa exploreze noile posibilitati de studiere a comunicarii cu animalele pe care le-a deschis invatarea automata. Rus a proiectat anterior roboti controlati de la distanta pentru a colecta date pentru cercetarea comportamentului balenelor, in colaborare cu biologul Roger Payne, ale carui inregistrari ale cantecelor balenelor cu cocoasa in anii 1970 au ajutat la popularizarea miscarii Salvati Balenele. Acum Rus aduce experienta ei de programare la Proiectul CETI. Senzorii pentru monitorizarea subacvatica au avansat rapid, oferind echipamentul necesar pentru a capta sunetele si comportamentul animalelor. Si modelele AI capabile sa analizeze aceste date s-au imbunatatit dramatic. Dar pana de curand, cele doua discipline nu fusesera unite.

La Proiectul CETI, prima sarcina a lui Rus a fost sa izoleze clicurile de casalot de zgomotul de fundal al taramului oceanic. Vocalizarile casalotilor au fost mult timp comparate cu codul binar in modul in care reprezinta informatii. Dar sunt mai sofisticati decat atat. Dupa ce a dezvoltat masuratori acustice precise, Rus a folosit invatarea automata pentru a analiza modul in care aceste clicuri se combina in coduri, cautand modele si secvente. „Odata ce ai aceasta abilitate de baza”, spune ea, „atunci putem incepe sa studiem care sunt unele dintre componentele fundamentale ale limbii.” Echipa va aborda in mod direct aceasta intrebare, spune Rus, „analizeaza daca lexicul [caslotului] are sau nu proprietatile limbajului”.

Dar intelegerea structurii unei limbi nu este o conditie prealabila pentru a o vorbi – oricum nu mai este. Acum este posibil ca AI sa ia trei secunde de vorbire umana si apoi sa reziste indelung cu aceleasi modele si intonatii intr-o mima exacta. In urmatorii ani sau doi, prezice Raskin, „vom putea construi asta pentru comunicarea cu animalele”. Proiectul Earth Species dezvolta deja modele AI care emuleaza o varietate de specii, cu scopul de a avea „conversatii” cu animalele. El spune ca comunicarea in doua sensuri va face mult mai usor pentru cercetatori sa deduca semnificatia vocalizarilor animalelor.

In colaborare cu biologi din afara, Earth Species Project intentioneaza sa testeze experimente de redare, redand un apel generat artificial catre Zebra Finches intr-un cadru de laborator si apoi observand cum raspund pasarile. In curand, „vom putea trece testul Turing pentru cinteze, ciori sau balene”, afirma Raskin, referindu-se la punctul in care animalele nu vor putea spune ca vorbesc cu o masina, mai degraba decat cu una a lor. „Intorsatura intrigii este ca vom putea comunica inainte sa intelegem.”

Perspectiva acestei realizari ridica preocupari etice. Karen Bakker, cercetator in inovatii digitale si autoare a cartii The Sounds of Life: How Digital Technology Is Bringing Us Closer to the Worlds of Animals and Plants , explica ca pot exista ramificatii neintentionate. Industriile comerciale ar putea folosi IA pentru pescuitul de precizie, ascultand scolile speciilor tinta sau pradatorii acestora; braconierii ar putea implementa aceste tehnici pentru a localiza animalele pe cale de disparitie si a uzurpa identitatea chemarilor lor pentru a le atrage mai aproape. Pentru animale precum balenele cu cocoasa, ale caror cantece misterioase se pot raspandi peste oceane cu o viteza remarcabila, crearea unui cantec sintetic ar putea, spune Bakker, „injecta o meme virala in populatia lumii” cu consecinte sociale necunoscute.

Pana acum, organizatiile de varf in aceasta activitate de comunicare cu animale sunt organizatii nonprofit, cum ar fi Earth Species Project, care se angajeaza sa partajeze cu sursa deschisa date si modele si cu personal de oameni de stiinta entuziasti condusi de pasiunea lor pentru animalele pe care le studiaza. Dar s-ar putea ca domeniul sa nu ramana asa – jucatorii orientati spre profit ar putea folosi gresit aceasta tehnologie. Intr-un articol recent din Science, Rutz si coautorii sai au remarcat ca „orientarile privind cele mai bune practici si cadrele legislative adecvate” sunt necesare urgent. „Nu este suficient sa faci tehnologia”, avertizeaza Raskin. „De fiecare data cand inventezi o tehnologie, inventezi si o responsabilitate.”

Proiectarea unui „chatbot de balene”, asa cum doreste sa faca Proiectul CETI, nu este la fel de simpla ca sa gasesti cum sa reproduca clicurile si fluieraturile casalotului; cere, de asemenea, sa ne imaginam experienta unui animal. In ciuda diferentelor fizice majore, oamenii impartasesc de fapt multe forme de baza de comunicare cu alte animale. Luati in considerare interactiunile dintre parinti si urmasi. Plansetele sugarilor de mamifere, de exemplu, pot fi incredibil de similare, pana la punctul in care cerbul cu coada alba va raspunde la scancete, indiferent daca sunt facute de marmote, oameni sau foci. Expresia vocala la diferite specii se poate dezvolta in mod similar. La fel ca bebelusii umani, puii de foca comuna invata sa-si schimbe pasul pentru a viza timpanele unui parinte. Si atat puii de pasari cantatoare, cat si copiii mici umani se angajeaza in bolboroseala – o „secventa complexa de silabe invatate de la un tutore”, explica Johnathan Fritz, cercetator la Universitatea din Maryland, Brain and Behavior Initiative.

Cu toate acestea, daca enunturile animalelor sunt comparabile cu limbajul uman in ceea ce priveste ceea ce transmit, ramane o chestiune de dezacord profund. „Unii ar afirma ca limbajul este definit in esenta in termeni care fac din oameni singurul animal capabil de limbaj”, spune Bakker, cu reguli pentru gramatica si sintaxa. Scepticii se tem ca tratarea comunicarii cu animalele ca limbaj, sau incercarea de a o traduce, poate distorsiona sensul acesteia.

Raskin ridica din umeri de la aceste preocupari. Se indoieste ca animalele spun „dati-mi banana”, dar banuieste ca vom descoperi o baza pentru comunicare in experientele comune. „Nu m-ar surprinde daca am descoperi [expresii pentru] „durere” sau „mama” sau „foame” in diferite specii”, spune el. La urma urmei, inregistrarile fosile arata ca creaturi precum balenele vocalizeaza de zeci de milioane de ani. „Pentru ca ceva sa supravietuiasca mult timp, trebuie sa codifice ceva foarte profund si foarte adevarat.”

In cele din urma, traducerea reala poate necesita nu doar instrumente noi, ci si capacitatea de a vedea dincolo de propriile noastre partiniri si asteptari. Anul trecut, in timp ce crustele de zapada se retrageau in spatele casei mele, o pereche de Macarale Sandhill au inceput sa pandeasca mracinile. Curtea a progresat, masculul ingrijorat si lasandu-se. Curand, in fiecare dimineata, o pasare zbura singura sa-si hraneasca, in timp ce cealalta ramanea in urma sa-si ingrijeasca ouale. Am cazut intr-o rutina, pasarile si cu mine: in timp ce soarele a urcat pe deal, am stat cu un ochi spre ferestre, numarand zilele in timp ce mi-am imaginat celulele divandu-se, aripi noi formandu-se in intunericul cald si amniotic.

Apoi, intr-o dimineata, s-a terminat. Undeva, in spatele casei, pasarile au inceput sa planga, rasucindu-si vocile intr-un strigat patrunzator pana cand deodata le-am vazut pe amandoi alergand pe deal, in inceputul balbait al zborului. S-au invartit o data si apoi au disparut. Am asteptat zile intregi, dar nu i-am mai vazut.

Intrebandu-ma daca plangeau un cuib esuat sau daca citesc prea multe despre comportamentul lor, am luat legatura cu George Happ si Christy Yuncker, oameni de stiinta pensionati care timp de doua decenii si-au impartit iazul din Alaska cu o pereche de macarale salbatice Sandhill pe care le-au poreclit Millie. si Roy. M-au asigurat ca si ei au vazut pasarile reactionand la moarte. Dupa ce unul dintre manjii lui Millie si Roy a murit, Roy a inceput sa ridice fire de iarba si sa le arunce langa corpul urmasilor lui. In acea seara, cand soarele aluneca spre orizont, familia a inceput sa danseze. manzul supravietuitor s-a alaturat parintilor sai in timp ce acestia se invarteau si sareau, aruncandu-si gatul lung inapoi spre cer.

Happ stie ca criticii ar putea dezaproba faptul ca explica comportamentul pasarilor drept durere, considerand ca „nu putem specifica cu exactitate corelatiile fiziologice subiacente”. Dar, pe baza observatiilor apropiate ale cercetatorilor cu privire la cuplul de macara de peste un deceniu, scrie el, interpretand aceste reactii izbitoare ca lipsite de emotie „zboara in fata dovezilor”.

Toata lumea se poate raporta in cele din urma la durerea pierderii unei persoane dragi. Este un moment propice pentru traducere.

Poate ca adevarata valoare a oricarei limbi este ca ne ajuta sa relationam cu ceilalti si, prin aceasta, ne elibereaza de limitele propriilor noastre minti. In fiecare primavara, in timp ce lumina trecea inapoi peste casa lui Yuncker si Happ, asteptau ca Millie si Roy sa se intoarca. In 2017 au asteptat degeaba. Alte macarale au concurat pentru teritoriu. Cei doi oameni de stiinta le-a lipsit sa priveasca manjii eclozand si crescand. Dar vara trecuta o noua pereche de macarale si-a construit un cuib. In scurt timp, manzii lor au aruncat o privire prin iarba inalta, cersind mancare si invatand sa danseze. Viata a inceput un nou ciclu. „Ne uitam mereu la natura”, spune Yuncker, „cand intr-adevar facem parte din ea”.