Chirps, trills, growls, howls, squawks। जानवर सभी प्रकार के तरीकों से बातचीत करते हैं, फिर भी मानव जाति ने केवल सतह को खरोंच दिया है कि वे एक -दूसरे और बाकी जीवित दुनिया के साथ कैसे संवाद करते हैं। हमारी प्रजातियों ने कुछ जानवरों को प्रशिक्षित किया है – और यदि आप बिल्लियों से पूछते हैं, तो जानवरों ने हमें प्रशिक्षित किया है, लेकिन हम अभी तक अभी तक वास्तव में इंटरसेपिस संचार पर कोड को दरार करते हैं।
तेजी से, पशु शोधकर्ता पशु संचार की हमारी जांच में तेजी लाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को तैनात कर रहे हैं – दोनों प्रजातियों के भीतर और जीवन के पेड़ पर शाखाओं के बीच। जैसा कि वैज्ञानिक जानवरों के जटिल संचार प्रणालियों में दूर चिप करते हैं, वे यह समझने के करीब जाते हैं कि जीव क्या कह रहे हैं – और शायद यहां तक कि कैसे बात करें। लेकिन जैसा कि हम मनुष्यों और जानवरों के बीच भाषाई अंतर को पाटने की कोशिश करते हैं, कुछ विशेषज्ञ इस बारे में वैध चिंताएं बढ़ा रहे हैं कि क्या ऐसी क्षमताएं उपयुक्त हैं – या क्या हमें जानवरों के साथ संवाद करने का प्रयास करना चाहिए।
पशु भाषा को खोलने के लिए एआई का उपयोग करना
पैक के सामने की ओर – या मुझे फली कहना चाहिए? प्रोजेक्ट सेटीजिसने 8,000 से अधिक शुक्राणु व्हेल “CODAS” का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया है – द्वारा दर्ज किए गए क्लिक पैटर्न डोमिनिका स्पर्म व्हेल प्रोजेक्ट। शोधकर्ताओं ने व्हेल के क्लिकों में प्रासंगिक और कॉम्बिनेटरियल संरचनाओं को उजागर किया, “रूबेटो” और “अलंकरण” जैसी विशेषताओं का नामकरण किया गया, यह वर्णन करने के लिए कि व्हेल कैसे बातचीत के दौरान अपने वोकलिज़ेशन को सूक्ष्मता से समायोजित करते हैं। इन पैटर्न ने टीम को जानवरों के लिए एक प्रकार की ध्वन्यात्मक वर्णमाला बनाने में मदद की – एक अभिव्यंजक, संरचित प्रणाली जो भाषा नहीं हो सकती है जैसा कि हम जानते हैं लेकिन यह जटिलता के एक स्तर को प्रकट करता है जो शोधकर्ताओं को पहले से पता नहीं था। प्रोजेक्ट CETI भी काम कर रहा है नैतिक दिशानिर्देश प्रौद्योगिकी के लिए, एक महत्वपूर्ण लक्ष्य जोखिमों को देखते हुए जानवरों से “बात” करने के लिए एआई का उपयोग करना।
इस बीच, Google और वाइल्ड डॉल्फिन प्रोजेक्ट हाल ही में पेश किया गया डॉल्फिंगेम्माएक बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) 40 वर्षों के डॉल्फिन वोकलिज़ेशन पर प्रशिक्षित है। जिस तरह CHATGPT मानव इनपुट के लिए एक एलएलएम है – शोध पत्रों और छवियों जैसी दृश्य जानकारी लेना और प्रासंगिक प्रश्नों के लिए प्रतिक्रियाएं तैयार करना -डोल्फिंगम्मा डॉल्फिन साउंड डेटा को इकट्ठा करता है और भविष्यवाणी करता है कि वोकलिज़ेशन आगे क्या आता है। डॉल्फिंगम्मा यहां तक कि डॉल्फिन-जैसे ऑडियो भी उत्पन्न कर सकता है, और शोधकर्ताओं के प्रोटोटाइप टू-वे सिस्टम, सेटेसियन हियरिंग ऑगमेंटेशन टेलीमेट्री (फिटिंग, चैट), एक स्मार्टफोन-आधारित इंटरफ़ेस का उपयोग करता है जो डॉल्फिन स्कार्फ या सीग्रास जैसी वस्तुओं का अनुरोध करने के लिए नियोजित करता है-भविष्य के इंटरसेपिसिस के लिए ग्राउंडवर्क बिछाने के लिए।
वाइल्ड डॉल्फिन प्रोजेक्ट के संस्थापक और निदेशक डेनिस हर्ज़िंग ने कहा, “चैट सिस्टम में हमारी वास्तविक समय की ध्वनि मान्यता को बेहतर बनाने के लिए इस सीजन में डॉल्फिंगेम्मा का उपयोग किया जा रहा है।” “इस गिरावट से हम ज्ञात डॉल्फिन वोकलिज़ेशन को पूरा करने में समय बिताएंगे और जेम्मा को हमें कोई भी दोहराए जाने वाले पैटर्न दिखाने देंगे, जैसे कि वे प्रेमिकाओं और मातृ-बछड़ा अनुशासन में इस्तेमाल किए गए वोकलिज़ेशन।
इस तरह, हर्ज़िंग ने कहा, एआई एप्लिकेशन दो-गुना हैं: शोधकर्ता इसका उपयोग डॉल्फ़िन की प्राकृतिक ध्वनियों का पता लगाने के लिए और डॉल्फिन ध्वनियों की मानव नकल करने के लिए जानवरों की प्रतिक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए दोनों का उपयोग कर सकते हैं, जो कि एआई चैट सिस्टम द्वारा कृत्रिम रूप से उत्पादित होते हैं।
पशु एआई टूलकिट का विस्तार करना
महासागर के बाहर, शोधकर्ताओं को पता चल रहा है कि मानव भाषण मॉडल को स्थलीय पशु संकेतों को भी डिकोड करने के लिए पुनर्निर्मित किया जा सकता है। मिशिगन के एक नेतृत्व वाली टीम ने WAV2VEC2 का इस्तेमाल किया- एक भाषण मान्यता मॉडल मानव आवाज पर प्रशिक्षित-कुत्तों की भावनाओं, लिंग, नस्लों और यहां तक कि उनकी छालों के आधार पर व्यक्तिगत पहचान की पहचान करने के लिए। पूर्व-प्रशिक्षित मानव मॉडल ने पूरी तरह से डॉग डेटा पर प्रशिक्षित एक संस्करण को बेहतर बनाया, यह सुझाव देते हुए कि मानव भाषा मॉडल आर्किटेक्चर पशु संचार को डिकोड करने में आश्चर्यजनक रूप से प्रभावी हो सकता है।
बेशक, हमें परिष्कार के विभिन्न स्तरों पर विचार करने की आवश्यकता है, इन एआई मॉडल को लक्षित कर रहे हैं। यह निर्धारित करना कि क्या एक कुत्ते की छाल आक्रामक या चंचल है, या क्या यह पुरुष है या महिला – ये शायद एक मॉडल के लिए निर्धारित करने के लिए शायद काफी आसान हैं, कहते हैं, शुक्राणु व्हेल ध्वन्यात्मकता में एन्कोडेड अर्थ। फिर भी, प्रत्येक अध्ययन इंच के वैज्ञानिक यह समझने के करीब हैं कि एआई उपकरण, जैसा कि वे वर्तमान में मौजूद हैं, इस तरह के एक विस्तार क्षेत्र में सबसे अच्छा लागू किया जा सकता है – और एआई को शोधकर्ता के टूलकिट का अधिक उपयोगी हिस्सा बनने के लिए खुद को प्रशिक्षित करने का मौका देता है।
और यहां तक कि बिल्लियों को भी देखा जाता है कि वे अलग -अलग हैं – जो कि वे जाने की तुलना में अधिक संवादात्मक हैं। पेरिस नेंट्रे विश्वविद्यालय से 2022 के एक अध्ययन में, कैट्स ने अपने मालिक की आवाज को पहचानने के स्पष्ट संकेत दिखाए, लेकिन इससे परे, “कैट टॉक” में सीधे बात करने पर फेलिन्स ने अधिक तीव्रता से जवाब दिया। यह सुझाव देता है कि बिल्लियाँ न केवल इस बात पर ध्यान दें कि हम क्या कहते हैं, बल्कि यह भी कि हम इसे कैसे कहते हैं – खासकर जब यह किसी ऐसे व्यक्ति से आता है जिसे वे जानते हैं।
इस महीने की शुरुआत में, कटलफिश शोधकर्ताओं की एक जोड़ी ने इस बात का प्रमाण पाया कि जानवरों के पास चार “लहरों,” या शारीरिक इशारों का एक सेट है, कि वे एक दूसरे के साथ -साथ कटलफिश तरंगों के मानव प्लेबैक के लिए बनाते हैं। समूह लहरों के प्रकारों को वर्गीकृत करने के लिए एक एल्गोरिथ्म लागू करने की योजना बना रहा है, स्वचालित रूप से जीवों के आंदोलनों को ट्रैक करता है, और उन संदर्भों को समझता है जिसमें जानवर खुद को अधिक तेजी से व्यक्त करते हैं।
निजी कंपनियां (जैसे Google) भी अधिनियम में मिल रही हैं। अंतिम सप्ताहचीन का सबसे बड़ा खोज इंजन, Baidu, ने देश के IP प्रशासन के साथ एक पेटेंट दायर किया, जिसमें पशु (विशेष रूप से बिल्ली) को मानव भाषा में अनुवाद करने का प्रस्ताव दिया गया। तकनीक पर त्वरित और गंदा यह है कि यह आपकी किटी से डेटा की एक टुकड़ी का सेवन करेगा, और फिर डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक एआई मॉडल का उपयोग करेगा, जानवर की भावनात्मक स्थिति को निर्धारित करेगा, और स्पष्ट मानव भाषा संदेश को आउटपुट करेगा जिसे आपके पालतू जानवर को व्यक्त करने की कोशिश कर रहे थे।
जानवरों के लिए एक सार्वभौमिक अनुवादक?
साथ में, ये अध्ययन एक प्रमुख बदलाव का प्रतिनिधित्व करते हैं कि कैसे वैज्ञानिक पशु संचार से संपर्क कर रहे हैं। स्क्रैच से शुरू करने के बजाय, अनुसंधान दल मनुष्यों के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरण और मॉडल का निर्माण कर रहे हैं – और अग्रिमों को बनाने वाले जो अन्यथा अधिक समय लगेंगे। अंतिम लक्ष्य हो सकता है (पढ़ें: सकना) एआई द्वारा संचालित पशु साम्राज्य के लिए एक प्रकार का रोसेटा पत्थर हो।
“हम पिछले पांच वर्षों में मानव भाषा का विश्लेषण करने में वास्तव में अच्छा है, और हम एक डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल को स्थानांतरित करने और उन्हें नए डेटा पर लागू करने के इस अभ्यास को सही करने की शुरुआत कर रहे हैं,” सारा कीन, एक व्यवहारिक इकोलॉजिस्ट और इलेक्ट्रिकल इंजीनियर, द अर्थ प्रजाति प्रोजेक्ट में, गिज़्मोडो के साथ एक वीडियो कॉल में।
पृथ्वी प्रजाति की परियोजना पशु ध्वनियों के लिए अपने प्रमुख ऑडियो-भाषा मॉडल को लॉन्च करने की योजना बना रही है, नेचुरलमइस वर्ष, और नेचरलम-ऑडियो के लिए एक डेमो पहले से ही है रहना। ट्री ऑफ जीवन के साथ -साथ मानव भाषण, पर्यावरणीय ध्वनियों और यहां तक कि संगीत का पता लगाने के इनपुट डेटा के साथ- मॉडल का उद्देश्य पशु एनालॉग्स में मानव भाषण का एक कनवर्टर बनना है। मॉडल “मानव भाषण से पशु संचार में होनहार डोमेन स्थानांतरण दिखाता है,” परियोजना राज्य अमेरिका“हमारी परिकल्पना का समर्थन करते हुए कि एआई में साझा अभ्यावेदन पशु भाषाओं को डिकोड करने में मदद कर सकते हैं।”
“हमारे काम का एक बड़ा हिस्सा वास्तव में लोगों को दुनिया में हमारे स्थान के बारे में सोचने के तरीके को बदलने की कोशिश कर रहा है,” कीन ने कहा। “हम पशु संचार के बारे में शांत खोज कर रहे हैं, लेकिन अंततः हम पा रहे हैं कि अन्य प्रजातियां उतनी ही जटिल और बारीक हैं जितनी हम हैं। और यह रहस्योद्घाटन बहुत रोमांचक है।”
नैतिक दुविधा
दरअसल, शोधकर्ता आम तौर पर पशु संचार डेटा के संग्रह और व्याख्या में सुधार के लिए एआई-आधारित उपकरणों के वादे पर सहमत होते हैं। लेकिन कुछ को लगता है कि उस विद्वानों की परिचितता और जनता की धारणा के बीच संचार में एक टूटना है कि इन उपकरणों को कैसे लागू किया जा सकता है।
“मुझे लगता है कि वर्तमान में इस विषय के कवरेज में बहुत गलतफहमी है-जो किसी भी तरह से मशीन लर्निंग इस प्रासंगिक ज्ञान को कुछ भी नहीं बना सकती है। जब तक कि आपके पास हजारों घंटे ऑडियो रिकॉर्डिंग है, किसी भी तरह से कुछ मैजिक मशीन लर्निंग ब्लैक बॉक्स उसमें से अर्थ को निचोड़ सकते हैं,” क्रिश्चियन रुट्ज़ ने कहा, पशु व्यवहार और संज्ञान के एक विशेषज्ञ और संज्ञान में एक विशेषज्ञ। “ऐसा होने वाला नहीं है।”
“अर्थ प्रासंगिक एनोटेशन के माध्यम से आता है और यह वह जगह है जहां मुझे लगता है कि यह इस क्षेत्र के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण है, उत्साह और उत्साह की इस अवधि में, यह नहीं भूलना चाहिए कि यह एनोटेशन बुनियादी व्यवहार पारिस्थितिकी और प्राकृतिक इतिहास विशेषज्ञता से आता है,” रुत्ज़ ने कहा। दूसरे शब्दों में, चलो कार्ट से पहले घोड़े को नहीं डालते हैं, खासकर कार्ट के बाद से – इस मामले में – वह है जो घोड़े को शक्ति दे रहा है।
लेकिन महान शक्ति के साथ … आप क्लिच को जानते हैं। अनिवार्य रूप से, मनुष्य इन तकनीकों को इस तरह से कैसे विकसित और लागू कर सकते हैं जो वैज्ञानिक रूप से रोशन कर रहे हैं और अपने पशु विषयों को नुकसान या व्यवधान को कम करते हैं? विशेषज्ञों ने आगे रखा है नैतिकता और उन प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने के लिए रेलिंग, जो जीवों के कल्याण को प्राथमिकता देते हैं क्योंकि हम जहां भी जा रहे हैं, वहां, अच्छी तरह से, अच्छी तरह से, अच्छी तरह से।
जैसा कि एआई आगे बढ़ता है, पशु अधिकारों के बारे में बातचीत को विकसित करना होगा। भविष्य में, जानवर उन वार्तालापों में अधिक सक्रिय भागीदार बन सकते हैं – एक धारणा जो कानूनी विशेषज्ञ हैं एक्सप्लोर करना के तौर पर विचारशील व्यायामलेकिन एक जो किसी दिन वास्तविकता बन सकता है।
रुत्ज़ ने कहा, “हमें मशीन लर्निंग साइड को आगे बढ़ाने से सख्त जरूरत है – मशीन लर्निंग विशेषज्ञों और पशु व्यवहार शोधकर्ताओं के बीच इन सार्थक सहयोगों को बनाने के लिए,” रुत्ज़ ने कहा, “क्योंकि यह केवल तब है जब आप हम दोनों को एक साथ रखते हैं कि आप एक मौका खड़े हैं।”
पिच-परफेक्ट प्रेयरी डॉग स्क्वीक्स से लेकर घोंघे के पतले ट्रेल्स (हाँ, वास्तव में) तक, डेटा-भूख एआई मॉडल में फ़ीड करने के लिए संचार डेटा की कोई कमी नहीं है। लेकिन वास्तव में हम इन नए दृष्टिकोणों से जिस जानकारी का उपयोग करते हैं, उसका उपयोग कैसे करते हैं, जानवरों के साथ “बोलने” में शामिल नैतिकता पर पूरी तरह से विचार करने की आवश्यकता होती है।
ए हाल ही में कागज व्हेल के साथ संवाद करने के लिए एआई का उपयोग करने की नैतिक चिंताओं पर छह प्रमुख समस्या क्षेत्रों को रेखांकित किया। इनमें गोपनीयता अधिकार, व्हेल के लिए सांस्कृतिक और भावनात्मक नुकसान, मानवशास्त्रीय और तकनीकी समाधानवाद (समस्याओं को ठीक करने के लिए प्रौद्योगिकी पर एक अतिव्यापी), लिंग पूर्वाग्रह और वास्तविक व्हेल संरक्षण के लिए सीमित प्रभावशीलता शामिल हैं। यह अंतिम मुद्दा विशेष रूप से जरूरी है, यह देखते हुए कि कितनी व्हेल आबादी पहले से ही हैं गंभीर खतरा।
यह तेजी से प्रतीत होता है कि हम एक दूसरे के साथ बातचीत करने के तरीकों के बारे में बहुत कुछ सीखने के कगार पर हैं – वास्तव में, वास्तव में, अपने संचार पर पर्दे को वापस खींचने से वे भी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं कि वे कैसे सीखते हैं, सामाजिककरण करते हैं, और अपने वातावरण के भीतर कार्य करते हैं। लेकिन अभी भी पार करने के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियां हैं, जैसे कि खुद से यह पूछना कि हम वर्तमान में विकास में शक्तिशाली प्रौद्योगिकियों का उपयोग कैसे करते हैं।
