500 tys. dolarów nagrody za przełom w komunikacji z delfinami

Czy możliwa jest rozmowa między ludźmi a innymi gatunkami? Organizatorzy Coller Dolittle Challenge wierzą, że tak. Konkurs oferuje nagrodę główną w wysokości 500 tys. dolarów za przełom w komunikacji międzygatunkowej z wykorzystaniem AI oraz coroczne nagrody po 100 tys. dolarów. 

Nagrody właśnie przyznano po raz pierwszy. Pierwsza z nich trafiła do zespołu dr Laeli Sayigh z Woods Hole Oceanographic Institution, który od czterech dekad analizuje dźwięki wydawane przez delfiny butlonose (Tursiops truncatus) w rejonie Sarasota Bay na Florydzie. Zespół zidentyfikował już ponad 20 typów powtarzających się, wspólnych gwizdów niesygnaturowych – czyli takich, które nie pełnią funkcji „imion” poszczególnych osobników. Analiza reakcji delfinów na odtwarzane nagrania sugeruje, że niektóre z tych dźwięków mogą służyć do inicjowania kontaktu, a inne – jako alarm. AI ma pomóc w klasyfikacji tych sygnałów oraz rozpoznaniu ich znaczenia w kontekście zachowań społecznych.

„Naprawdę liczymy na to, że ta nagroda zmotywuje do szerszego wykorzystania sztucznej inteligencji w celu zrozumienia komunikacji zwierząt” – powiedział prof. Yossi Yovel z Uniwersytetu w Tel Awiwie, przewodniczący komitetu naukowego konkursu. Celem jest stworzenie nie tylko tłumacza, ale podstaw do „dwukierunkowej, wielokontekstowej komunikacji”.

Zwierzęta mają swoje imiona i akcent

Podobne badania prowadzone są w ramach projektu CETI (Cetacean Translation Initiative), skupionego na kaszalotach (Physeter macrocephalus). Biolog morski dr Shane Gero z Carleton University w Ottawie zebrał dane na temat ponad 30 rodzin tych ssaków żyjących w okolicach Dominiki. Zwierzęta te komunikują się za pomocą sekwencji kliknięć, tzw. kod, których tempo i dodatki przypominają strukturę językową.

Dzięki AI badacze odkryli m.in. zjawisko „rubato” – subtelnych modyfikacji rytmu kliknięć, oraz dodatków dodawanych do podstawowych kodów. Na tej podstawie opracowali coś w rodzaju „fonetycznego alfabetu kaszalotów”. „Jeśli nie wiesz, że coś takiego jak rubato istnieje, nie możesz nawet zadać pytania o jego znaczenie” – tłumaczy Gero. To właśnie maszyny, a nie człowiek, są w stanie zauważyć takie niuanse w danych dźwiękowych.

Kaszaloty, podobnie jak ludzie, tworzą społeczności o zróżnicowanej strukturze. Zespół Gero zidentyfikował tzw. klany – grupy rodzin używające różnych dialektów kodów. Dwie grupy mogą stosować tę samą sekwencję kliknięć, ale różnić się tempem i długością pauz, co wskazuje na istnienie granic kulturowych w świecie wielorybów.

Słonie używają różnych języków

Zastosowanie AI pozwala też dostrzec różnice regionalne i społeczne w komunikacji zwierząt. Dr Michael Pardo z Colorado State University wykorzystał uczenie maszynowe do analizy nagrań słoni z dwóch populacji w Kenii. Wyniki pokazały zarówno wyraźne różnice między populacjami, jak i subtelne odmienności między grupami społecznymi w ich obrębie. To może mieć znaczenie praktyczne przy próbach ochrony zagrożonych populacji – np. w projektach introdukcji nowych osobników.

Co istotne, model sztucznej inteligencji był w stanie przypisać niektóre wokalizacje konkretnym osobnikom, z dokładnością wyraźnie przewyższającą losową. To oznacza, że wokalizacje mogą pełnić funkcję „imion” – unikalnych etykiet, których słonie używają, by odwołać się do siebie nawzajem. Dotąd takie zjawisko obserwowano jedynie u ludzi i delfinów.

AI pozwala także na zdalne monitorowanie populacji. Na podstawie cech głosu – takich jak częstotliwość czy intensywność – można określić wiek, płeć czy kondycję fizjologiczną słonia. „Możemy w ten sposób określić strukturę wiekową i płciową populacji w trudno dostępnych rejonach, np. w gęstych lasach” – podkreśla Pardo. Takie dane są kluczowe dla oceny stanu zagrożonych gatunków.

Od kawek do kaszalotów – zwierzęta rozmawiają

Nie tylko ssaki morskie i lądowe są obiektem badań. Zespół Daniela Canestrariego z Uniwersytetu w León bada populację krukowatych w północnej Hiszpanii, gdzie gawrony (Corvus corone) wspólnie opiekują się młodymi. Dzięki tagom z mikrofonami, akcelerometrami i magnetometrami zebrano sześciodniowe pakiety danych z życia poszczególnych ptaków. Wykorzystując sieć neuronową Voxaboxen, badacze byli w stanie wykrywać subtelne różnice między dźwiękami i przypisywać je konkretnym ptakom oraz sytuacjom społecznym.

„Nie bylibyśmy w stanie przetworzyć takiej ilości informacji bez AI” – przyznaje Canestrari. Badacze próbują teraz łączyć dane dźwiękowe z obserwacjami wideo, aby zrozumieć znaczenie poszczególnych dźwięków. Nowe sieci uczą się także rozpoznawać dźwięki cichsze, niesłyszalne dla mikrofonów terenowych, które mogą mieć kluczowe znaczenie dla koordynacji zachowań opiekuńczych w grupie.

Według Oliviera Pietquina z Earth Species Project, AI może zostać wytrenowana nie tylko na danych zwierzęcych, ale także na ludzkiej mowie i muzyce, by rozpoznać wspólne cechy akustyczne. To podejście zwiększa szansę, że komputer będzie w stanie wyłapać znaczące struktury nawet w sygnałach, których znaczenia jeszcze nie znamy.

Czy powstanie Google Translate dla zwierząt?

Nie wszyscy naukowcy podchodzą do tych badań bezkrytycznie. Dr Caroline Casey z University of California, Santa Cruz, która badała słonie morskie, ostrzega, że AI nie zastąpi klasycznego obserwacyjnego podejścia terenowego. „Sztuczna inteligencja to nie magiczna różdżka, która rozwiąże wszystkie tajemnice komunikacji zwierząt” – mówi.

Jednocześnie Casey podkreśla, że algorytmy mogą pomóc ograniczyć uprzedzenia ludzkich badaczy. Z drugiej strony, AI nie ma kontekstu kulturowego ani świadomości, co może ograniczać jej zdolność interpretacji wzorców. „Ludzki umysł łączy dane z doświadczeniem i intuicją. Maszyna tego nie potrafi” – zaznacza.

Dla wielu naukowców, takich jak Gero czy Pardo, celem nie jest stworzenie „Google Translate” dla zwierząt, lecz głębsze zrozumienie ich umysłów. „Jeśli zwierzęta mają imiona, to znaczy, że potrafią wyodrębniać jednostki i nadawać im etykiety. To świadczy o wyrafinowanej zdolności myślenia abstrakcyjnego” – uważa Pardo.

Ostatecznym celem może być lepsza ochrona środowiska. Projekt CETI nie tylko kataloguje kody kaszalotów – jego badacze nadają imiona poszczególnym osobnikom, by podkreślić ich unikalność i znaczenie społeczne. 

Obserwacje prowadzone wokół Dominiki pokazują też brutalną rzeczywistość: śmiertelność młodych kaszalotów sięga jednej trzeciej. Często tracą one rodziców wskutek kolizji ze statkami lub zaplątania w sieci. Dlatego naukowcy wstrzymują się z nadawaniem imion młodym do trzeciego roku życia. Ale nadają je – by pamiętać, że każdy z nich ma znaczenie.