Az embereket mindig is foglalkoztatta annak a lehetősége, hogy valamilyen módon kommunikáljanak az állatokkal. A közelmúltban a gépi tanulás, az emberi beszéd elemzésére szolgáló egyre fejlettebb technológiák reményteljes útat nyitottak az állati “beszéd” lefordításhoz.
A New York Times cikke öt kutatócsoport jelentős erőfeszítéseit dokumentálta, akik a rágcsálók, makik, bálnák, csirkék, disznók, denevérek, macskák és más fajok hangjának elemzésére használt gépi tanuló algoritmusok segítségével próbálták megérteni az állatok “beszédét”.
Az állatok nyelvének elemzése azonban más tészta, mint az emberi nyelvé. Az informatikusoknak direkt utasítást kell adniuk a szoftvereknek arra vonatkozóan, hogy mit keressenek, és hogyan rendezzék az adatokat. Ez a folyamat nagyrészt nemcsak abból áll, hogy megfelelő minőségű és számosságú hangfelvételt elemzik, hanem abból is, hogy ezeket a hangfelvételeket össze kell vetni az állatok vizuális társas viselkedésével.
Az egyiptomi gyümölcsdenevéreket tanulmányozó csoport például videokamerákkal rögzítette magukat az állatokat is, hogy a hangok kontextusát jobban megértsék. Míg a bálnákat tanulmányozó csoport pedig azt tervezi, hogy videó- és hangfelvételeket, valamint az állatok mozgását rögzítő címkéket használ, hogy megfejtse a szintaxist, a szemantikát és végső soron a bálnák kommunikációja mögött rejlő jelentést és annak okát. Természetesen több csoport is javasolta, hogy teszteljék az állati szótárakat úgy, hogy a felvételeket visszajátsszák az állatoknak, és megnézik, hogyan reagálnak.
A gépi tanulás is messzire jutott az állatok pontos azonosításában, a Cornell Merlin nevű alkalmazása például megdöbbentő pontossággal azonosítja a madarakat az énekük alapján. A következő lépés azonban már az állatok megértése, beszédük “lefordítása” az ember számára is érthető nyelvre.
IT Business – Magyar Állatvédelem