Įsivaizduokite: jūsų šuo ima loti, jūs nukreipiate į jį telefoną, o ekrane pasirodo: „Noriu į lauką.“ Katė sumiaukia – „Palik mane ramybėje.“ O iš vandenyno atsklidusi banginio garsų seka pagaliau tampa suprantama žmogui.
Kol kas tai labiau primena mokslinę fantastiką nei programėlę, kurią galėtume parsisiųsti į telefoną. Tačiau dirbtinis intelektas jau naudojamas gyvūnų komunikacijai tirti, o mokslininkai analizuoja milžiniškus banginių, delfinų, dramblių, paukščių ir kitų gyvūnų skleidžiamų garsų kiekius.
Tikslas ambicingas – išsiaiškinti, ar gyvūnų garsuose slypi struktūra, kurios žmogus iki šiol tiesiog nesugebėjo pastebėti.
Gyvūnų kalba – ką iš tiesų bando suprasti AI?
Žmogaus ausiai tūkstančiai banginio spragtelėjimų ar paukščio šūksnių gali atrodyti labai panašūs. Kompiuteriui – nebūtinai.
Šiuolaikiniai mašininio mokymosi modeliai gali apdoroti milžiniškus garso įrašų kiekius ir ieškoti dėsningumų: kurie garsai kartojasi, kokia jų seka, kuris gyvūnas juos skleidžia, kas tuo metu vyksta aplinkui ir kaip į signalą reaguoja kiti gyvūnai.
Ši besiformuojanti tyrimų kryptis jau vadinama Animal Language Processing (ALP) – gyvūnų komunikacijos analizavimu pasitelkiant dirbtinį intelektą. Pagal Earth Species Project didelis pokytis įvyko susijungus dviems dalykams: sukauptiems milžiniškiems bioakustiniams duomenų kiekiams ir sparčiai patobulėjusiems AI modeliams.
Tačiau yra labai svarbus „bet“: AI kol kas nėra gyvūnų „Google Translate“. Aptikti pasikartojantį signalą ir įrodyti, kad jis reiškia konkretų dalyką, yra visiškai skirtingos užduotys.
Banginių „pokalbiai“ – vienas didžiausių eksperimentų
Vienas ambicingiausių projektų šioje srityje yra Project CETI (Cetacean Translation Initiative). Jo mokslininkai daugiausia dėmesio skiria kašalotams. Kašalotai komunikuoja spragtelėjimų sekomis, vadinamomis „codas“. Mokslininkams ypač įdomu tai, kad šios sekos nėra visiškai atsitiktinės – jos skiriasi tarp gyvūnų grupių ir naudojamos skirtingomis aplinkybėmis.
Project CETI pasitelkia mašininį mokymąsi, robotiką ir didžiulius akustinių bei gyvūnų elgesio duomenų rinkinius. Tyrėjams svarbu ne vien įrašyti garsą, bet ir žinoti, kas jį skleidė, kam jis galėjo būti skirtas ir kas tuo metu vyko. Tai primena nežinomos kalbos iššifravimą neturint žodyno. Jei tam tikra garsų seka nuolat pasigirsta panašioje situacijoje, atsiranda užuomina, kad ji gali perduoti konkrečią informaciją.
Tačiau kol kas teigti, kad mokame „išversti banginių kalbą“, būtų gerokai per anksti.
Drambliai vieni kitus netgi gali šaukti „vardais“
Vienas įspūdingiausių pastarųjų metų atradimų susijęs su drambliais. 2024 metais žurnale „Nature Ecology & Evolution“ paskelbtame tyrime mokslininkai, pasitelkę mašininį mokymąsi ir eksperimentus gamtoje, nustatė, kad Afrikos savanų drambliai skleidžia konkrečiam kitam drambliui skirtus signalus.
Kitaip tariant, jie gali naudoti kažką panašaus į vardus. Įrašius tokį signalą ir jį paleidus konkrečiam drambliui, šis į savo „vardą“ reagavo stipriau. Tai dar nereiškia, kad drambliai kalbasi sakiniais taip, kaip žmonės. Tačiau atradimas parodo, kokia sudėtinga gali būti gyvūnų komunikacija, kurios subtilybių žmogaus ausis paprasčiausiai nepastebi.
Delfinų garsus AI jau atpažįsta gana sėkmingai
Delfinai – dar viena itin perspektyvi tyrimų kryptis. Jie skleidžia įvairius švilpimus ir kitus garsus, kurių didžiuliuose povandeniniuose įrašuose žmogui ieškoti būtų labai sudėtinga.
2026 metais „Scientific Reports“ paskelbtame tyrime mokslininkai išbandė gilųjį mokymąsi delfinų švilpimams aptikti. Geriausiu bandymo atveju sistema pasiekė net 90 proc. tikslumą, analizuodama garso spektrogramas. Tai įspūdinga, tačiau čia svarbu nepainioti dviejų dalykų.
AI atpažino delfino švilpimą – jis neišvertė, ką delfinas „pasakė“.
Vis dėlto automatinis milijonų garsų aptikimas ir klasifikavimas yra vienas iš žingsnių, reikalingų norint vėliau suprasti sudėtingesnius jų dėsningumus.
O kada AI išvers šunų ir kačių kalbą?
Čia prasideda dalis, kuri tikriausiai labiausiai domina naminių gyvūnų šeimininkus. Ar vieną dieną telefonas galės išversti šuns lojimą ar katės miaukimą?
Teoriškai AI gali būti mokomas atskirti įvairius garsus ir ieškoti sąsajų su situacija bei gyvūno elgesiu. Tačiau problema ta, kad bendravimas nėra vien garsas. Šuo komunikuoja kūno poza, uodega, ausimis, žvilgsniu, judėjimu, kvapais ir balsu. Tas pats lojimas skirtingomis aplinkybėmis gali reikšti visiškai skirtingus dalykus. Panašiai ir katės miaukimo negalima suprasti ignoruojant jos elgesį bei aplinką.
Todėl realistiškesnė artimiausios ateities technologija būtų ne programa, išverčianti „au au“ į „duok dešros“, o sistema, gebanti įvertinti daugybę signalų ir nustatyti, pavyzdžiui, susijaudinimą, baimę, kontaktinio signalo tikimybę ar kitą būseną.
Jeigu domina ne tik tai, ką gyvūnai galbūt mums sako, Yolo.lt jau rašė ir apie neįprastus žmogaus bei šuns ryšius – verta prisiminti garsiausius pasaulio šunis, tapusius tikromis legendomis.
Ar gyvūnai apskritai turi kalbą?
Čia slypi viena svarbiausių visos temos problemų. Gyvūnai neabejotinai komunikuoja, tačiau mokslininkai atsargiai vertina bandymus jų komunikaciją iškart prilyginti žmonių kalbai. Žmonių kalba pasižymi sudėtinga gramatika, sintakse, gebėjimu kurti praktiškai neribotą kiekį naujų prasmių ir kalbėti apie dalykus, kurių šiuo metu net nėra prieš akis.
ALP tyrėjai todėl sąmoningai nepradeda nuo prielaidos, kad gyvūnų komunikacijoje privalo egzistuoti žmogaus kalbai analogiški žodžiai ar gramatika. AI užduotis – pirmiausia ieškoti struktūros ir dėsningumų pačiuose duomenyse. Tai svarbus skirtumas: galbūt bandydami rasti gyvūnų „žodžius“ mes užduodame neteisingą klausimą.
AI gali ne tik klausytis – atsiranda ir pavojinga riba
Jeigu dirbtinis intelektas išmoktų patikimai atpažinti gyvūnų signalus, kita mintis beveik neišvengiama: o kas, jei AI pats pradėtų juos generuoti? Čia mokslinė fantastika susiduria su etika.
Jeigu sistema sugebėtų sukurti signalą, kuriuo gyvūnas kviečia kitus maitintis, perspėja apie pavojų ar ieško partnerio, žmogus teoriškai galėtų pradėti keisti gyvūnų elgesį. Būtent todėl tyrėjai perspėja, kad technologijų plėtra turi vykti atsargiai. Netinkamai naudojami dirbtinai sukurti signalai galėtų trikdyti natūralų gyvūnų bendravimą ar būti naudojami jų elgesiui manipuliuoti.
Kita vertus, tos pačios technologijos gali tapti labai naudingos gamtosaugai. Geriau suprasdami gyvūnų signalus galėtume greičiau pastebėti jų patiriamą stresą, suprasti socialinius ryšius ar įvertinti, kaip juos veikia žmonių keliamas triukšmas.
O technologijos su gyvūnų biologija susitinka ne tik komunikacijos srityje. Pavyzdžiui, mokslininkai tiria net tai, kaip burokėlių sultyse esančios medžiagos gali paveikti šunų ir žirgų fizinį pajėgumą.
Taigi, ar vieną dieną pasikalbėsime su savo šunimi?
Kol kas atsakymas paprastas – dar ne. Šiandien AI daug geriau moka aptikti, suskirstyti ir analizuoti gyvūnų skleidžiamus garsus nei paaiškinti, ką konkretus gyvūnas „pasakė“. Ir mokslininkai perspėja pernelyg nesusižavėti patrauklia „gyvūnų vertėjo“ idėja.
Tačiau tai, kas vyksta dabar, vis tiek yra nepaprasta. Kompiuteriai gali išanalizuoti tiek garsų, kiek žmogus per visą gyvenimą nepajėgtų perklausyti, ir juose pastebėti mums nematomus dėsningumus.
Galbūt didžiausias atradimas galiausiai bus visai ne kalbantis šuo telefone. Gali paaiškėti, kad gyvūnai jau seniai „kalba“ daug sudėtingiau, nei manėme – tiesiog iki šiol nemokėjome tinkamai klausytis.
Informacijos šaltiniai:
- Earth Species Project – Animal Language Processing
- Project CETI – kašalotų komunikacijos tyrimai
- Project CETI – moksliniai tyrimai ir publikacijos
- Scientific Reports – AI naudojimas delfinų švilpimams atpažinti
- Nature Ecology & Evolution – drambliai ir individualūs „vardų“ tipo signalai
Nuotraukos asociatyvinės.
