人工智能要多久才能理解动物?

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来源:engadget

如今,澳大拉西亚的一种蜜雀已经忘记了如何交流,其主要的栖息地也遭到了严重的破坏,数量正在急剧减少。更糟糕的是,还有一些幸存者,它们住得太分散了,成年男性无法教年轻一代如何为配偶唱歌、说自己的语言。

这种蜜雀的语言和歌曲是他们吸引伴侣的主要工具,但不幸的是,这种方式日渐消失,也就随之造成了种群螺旋式下降的恶性循环。

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另一方面,我们来看看人类。据统计,目前人类使用的语言总数约7,000种。在美国,约25%的人声称他们可以用第二语言交谈,在欧洲,这个数字在60%左右浮动。在亚洲或非洲,双语现象则更为普遍,因为当地语言和地方方言与(通常是多种)“官方”语言并存。

但是,在地球上还没有发现能有人会和猫或狗说话,更不用说和上述蜜雀了。

不过我们需要知道,要去理解动物是一个难以破解的难题。

首先,至今困扰科学家的一个问题是,动物们有“语言”吗?即使它们有语言系统,那除了生存的基本知识之外,它们需要说很多话吗?多年来,随着像《人鱼童话》这类电视电影的出现,无一不显示出人类对与能和动物交流一事有着多大的执念。

好消息是,在未来十年内,人工智能可能使人类有能力去理解动物,但不太好的消息是,这种设备可能不是你所期待的那样。

“如果你要选择人类的一个部分,这个部分是没有其他任何动物能做到这样好的一点,这就是沟通。”切斯特大学和安格利亚鲁斯金大学的行为生态学家James Savage说到。简而言之,说话是人类与野兽的区别,期望和动物进行对话其实是有点自相矛盾的。

这时候可能会有人举出一些例子,比如海豚与饲养员的交谈,或者黑猩猩用手语交谈,但这并没有反驳这个理论,反而只是加深了问题的复杂性。动物理解人类的语言,这件事似乎可以达到它们的认知能力的程度,反过来说,海豚或黑猩猩是一种不说话的鱼。

第一个问题是决定动物语言可能是什么样子。“人类交流的一个决定性特征是,它是连续的。我们有语言标记,就像单词一样,而且它们总是以一定的顺序发生。” 计算语言学家Jussi Karlgren表示。

正如我们所希望的那样,没有理由建议一群海豚以与我们相同的方式进行交流。不仅是因为不同的发声机制,还有他们的环境、集体需求,以及你知道的,完全缺乏人性。

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不过这也不能怪我们。

一项对土拨鼠叫声的长期研究表明,土拨鼠可以展示一些类似于词汇的东西。在实验中,科学家们在不同时间穿着不同颜色的衬衫接近它们,同时确定了它们的每次警报。土拨鼠基本上是在说“蓝衬衫的女人回来了”,或者“这次是黄衬衫的人”。

早在2013年,这项实验的首席研究员Con Slobodchikoff就告诉《大西洋月刊》,在他看来,他的受试者拥有“已被解码的最复杂的动物语言”。

虽然这似乎开启了动物存在“语言”的可能性,但也可能存在进化限制。动物也许能够用声音或“词”来表示某事,但前提是它需要这样做。土拨鼠可能不会费心去表达诸如他们的感受或他们的生活目标之类的事情。

“作为动物,你向另一只动物传达信息的原因是,这样做是否对你有好处。”Savage说。

但是,如果存在一种天敌很少且认知能力高的动物呢,比如海豚?根据Savage的说法,有一些暗示表面,海豚之间可能有更多的事情要谈论,“海豚有一个特别的地方,那就是它们的名字,因为海豚之间都会使用名字来称呼彼此”。

这种现象也激发了Karlgren的想象力。在某种程度上,他计划了一项详细的实验,将海豚的叫声输入人工智能,以期破译它们。

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求助于人工智能是有道理的。毕竟,人工智能已被证明在破译古代人类语言方面非常有效。

那么为什么海豚会有所不同呢?答案需要回到“人类中心说”上来。沟通不仅仅是言语,还可以是语气、时间、上下文、面部表情等等。现在,我们把这个系统置换到海豚身上,你就会明白为什么整个事情会变得复杂。

但Karlgren对此感到乐观。“希望是这样的:如果我们收集大量的语料库、大量的海豚哨声,我们对它们进行分割”,而对于产生结果的大量数据,人工智能确实是我们唯一的希望.

Savage对此表示同意。他说:“人类通常非常擅长识别他们熟悉的动物叫声的声学差异,”他补充说,“随着基于人工智能的信号分类算法变得更加先进,人工智能很快就可以比人类做得更好”。

早期迹象是有希望的。2017年,科学家们能够以大约90%的准确率识别出许多不同的狨猴叫声。同年,另一个团队能够仅根据给羊的面部表情提供AI图像来识别羊何时处于困境。将这两个想法结合起来,可以更全面地了解动物可能想说什么。

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Savage和Karlgren都表示,在未来十年左右的时间里,这项工程可以迈出大步。即使结果可能不是我们想要的动物式谷歌翻译。

但我们还需要考虑一个问题,这是否符合任何人的利益。“采取这种方式的话,动物们必须以我们想要与它们互动的方式与彼此和其他人互动。”Savage说。

无论是在研究还是工业层面,人工智能很可能成为畜牧业的一种宝贵工具,但我们现在仍然可以利用我们现有的工具做一些重要的事情。

Savage以鸮鹦鹉为例,这是一种在新西兰发现的大型、不会飞的鹦鹉。当需要交配时,鸮鹦鹉会挖一个小坑并发出隆隆的声音,利用这种小坑来放大声音。雌性会根据这种声音来选择配偶。但是当种群数量很少时,就只会有少数雄性能够成功,基因库变得有限。

Savage解释了他们如何能够让最好的“婴儿潮一代”退休,并将他们搬到另一个岛上,那里有许多少年男性居住。这使年轻一代可以向成功的男性学习,并自己成为熟练的婴儿潮一代。

随着幼崽的成熟,它们会被安置在雌性身边,并能够从它们新发现的语言能力中获益。慢慢地,该物种可以在没有遗传限制风险的情况下恢复。现在,如果我们能告诉蜜雀这件事就好了。

如果人工智能最终兑现其承诺,也许有一天我们可以做到。

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