Trí tuệ nhân tạo, dù là trí tuệ giao tiếp hay trí tuệ sáng tạo, đang ngày càng trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta và khả năng của nó không bao giờ khiến chúng ta ngừng ngạc nhiên. Trong khi các chatbot như ChatGPT và Le_Chat hiện là một phần trong môi trường của chúng ta, nghiên cứu hiện tại về AI đôi khi còn mới mẻ hơn nhiều. Đây là trường hợp của một số dự án khoa học trong lĩnh vực giao tiếp ở động vật. Chúng ta có hy vọng gì khi sớm có thể hiểu được động vật thông qua trí tuệ nhân tạo, để bảo vệ chúng tốt hơn và thúc đẩy phúc lợi của chúng?
Học máy, cốt lõi của trí tuệ nhân tạo hiện đại, có khả năng phát hiện các mẫu có liên quan trong các tập dữ liệu lớn. Do đó, các thuật toán có thể phân tích tiếng kêu và tiếng khóc, biểu cảm khuôn mặt, chuyển động cơ thể và thậm chí cả thông tin hóa học như pheromone để xác định các tín hiệu có ý nghĩa tiềm ẩn, làm thay đổi hoàn toàn cách các nhà khoa học phân tích dữ liệu liên quan đến giao tiếp ở động vật.
Nhiều dự án nghiên cứu hiện đang được tiến hành trên khắp thế giới minh họa cho tiềm năng đầy đủ của AI trong lĩnh vực này. Dự án Các loài trên Trái đất, chẳng hạn, được dành riêng để giải mã giao tiếp của các loài không phải con người với mục tiêu cuối cùng là đạt được giao tiếp hai chiều với các loài khác. Dự án Ceti (Sáng kiến dịch thuật về cá voi) tập trung vào việc dịch tiếng kêu của cá nhà táng và tiếng hát của cá voi lưng gù, sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các "chuỗi có cấu trúc" này dựa trên các mô hình lấy cảm hứng từ những người đứng sau ChatGPT. DeepSqueak cố gắng diễn giải âm thanh của loài gặm nhấm để giúp phát hiện cơn đau hoặc bệnh tật.
Tuy nhiên, Kevin Coffey, nhà khoa học thần kinh và đồng sáng tạo ra DeepSqueak, chỉ ra rằng các công cụ học sâu không phải là phép thuật. Việc dịch ngôn ngữ động vật đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hành vi của động vật, đòi hỏi các nhà sinh vật học phải quan sát và ngữ cảnh hóa. Những tín hiệu tinh tế và sắc thái của động vật có thể khó diễn giải, và một số loài động vật có thể không giao tiếp theo cách mà tín hiệu của chúng có thể được dịch trực tiếp sang ngôn ngữ của con người. Biais anthropocentric, bạn nói vậy à?
Nguồn: Tweaktown
AI giải cứu nghiên cứu về giao tiếp động vật
Học máy, cốt lõi của trí tuệ nhân tạo hiện đại, có khả năng phát hiện các mẫu có liên quan trong các tập dữ liệu lớn. Do đó, các thuật toán có thể phân tích tiếng kêu và tiếng khóc, biểu cảm khuôn mặt, chuyển động cơ thể và thậm chí cả thông tin hóa học như pheromone để xác định các tín hiệu có ý nghĩa tiềm ẩn, làm thay đổi hoàn toàn cách các nhà khoa học phân tích dữ liệu liên quan đến giao tiếp ở động vật.
Nhiều dự án nghiên cứu hiện đang được tiến hành trên khắp thế giới minh họa cho tiềm năng đầy đủ của AI trong lĩnh vực này. Dự án Các loài trên Trái đất, chẳng hạn, được dành riêng để giải mã giao tiếp của các loài không phải con người với mục tiêu cuối cùng là đạt được giao tiếp hai chiều với các loài khác. Dự án Ceti (Sáng kiến dịch thuật về cá voi) tập trung vào việc dịch tiếng kêu của cá nhà táng và tiếng hát của cá voi lưng gù, sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các "chuỗi có cấu trúc" này dựa trên các mô hình lấy cảm hứng từ những người đứng sau ChatGPT. DeepSqueak cố gắng diễn giải âm thanh của loài gặm nhấm để giúp phát hiện cơn đau hoặc bệnh tật.
Tuy nhiên, Kevin Coffey, nhà khoa học thần kinh và đồng sáng tạo ra DeepSqueak, chỉ ra rằng các công cụ học sâu không phải là phép thuật. Việc dịch ngôn ngữ động vật đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hành vi của động vật, đòi hỏi các nhà sinh vật học phải quan sát và ngữ cảnh hóa. Những tín hiệu tinh tế và sắc thái của động vật có thể khó diễn giải, và một số loài động vật có thể không giao tiếp theo cách mà tín hiệu của chúng có thể được dịch trực tiếp sang ngôn ngữ của con người. Biais anthropocentric, bạn nói vậy à?
Nguồn: Tweaktown
