© Shutterstock

Pozorování -

V 80. letech minulého století si vědci v Africe při studiu slonů všimli něčeho pozoruhodného – když slonice volala svou rodinu, vždy jí odpověděl pouze jeden konkrétní slon. Vědci se začali ptát, zda sloni mezi sebou komunikují pomocí technik, které jsou lidem neznámé.

© Shutterstock

Hlubší otázky -

Vědci začali přemýšlet, jestli si sloni navzájem neříkají nějakými specifickými „jmény“, podobně jako lidé. V té době ale ještě neexistovala technologie, která by takovou možnost dokázala ověřit.

© Shutterstock

Rozluštění záhady -

Roky po prvních pozorováních vědci navrhli vědeckou studii. Jejím cílem bylo pomocí zvuku ověřit, zda sloni skutečně dokážou jednotlivce poznat a oslovovat specifickými hlasovými signály.

© Shutterstock

Zachycení komunikace -

V terénu zaznamenali stovky sloních volání a pečlivě si poznamenali, kdo volal, komu volání zřejmě bylo určeno a kontext každého volání. Tyto zvukové nahrávky byly poté převedeny do podrobných numerických datových souborů, které odrážely vzorce komunikace.

© Shutterstock

Umělá inteligence -

Vědci nahráli do modelu strojového učení téměř 500 sloních volání a zkoumali, jestli podle zvukových vzorců dokáže určit, komu bylo volání určeno. Výsledky předčily veškerá očekávání – model přinesl silné důkazy o tom, že sloni možná skutečně používají vlastní „jména“, aby spolu udržovali kontakt ve svých složitých sociálních sítích.

© Shutterstock

Vzestup AI (umělé inteligence) v komunikaci zvířat -

Tato studie o jménech slonů je jen jedním z příkladů toho, jak umělá inteligence, konkrétně strojové učení, začíná odhalovat tajemství komunikace zvířat způsobem, který byl dosud pro lidské výzkumníky nemožný.

© Shutterstock

Velké jazykové modely překračují hranice druhů -

Někteří vědci dnes zkoumají, jestli by se velké jazykové modely (jako ty, které pohánějí chatboty) daly přizpůsobit tak, aby dokázaly rozluštit a možná i navázat komunikaci napříč druhy.

© Shutterstock

Základní metody -

Vědci zkoumající zvířecí komunikaci se obvykle spoléhají na tři hlavní metody: nahrávání zvířecích zvuků, sledování chování během těchto projevů a přehrávání nahrávek, aby zjistili, jak na ně reagují ostatní. Každou z těchto metod přitom může umělá inteligence výrazně zefektivnit.

© Shutterstock

Překrývající se vokální projevy -

Záznamy zvířecí komunikace bývají pořádně chaotické – mnoho zvířat volá najednou a v pozadí se mísí spousta hluků. Tento tzv. „problém koktejlového večírku“ vědcům výrazně komplikuje snahu oddělit jednotlivé hlasy a analyzovat je zvlášť.

© Shutterstock

Zvládání chaosu v lidské řeči -

Nedávno byl vytrénován model Deep Karaoke na hudebních nahrávkách, kde byly zpěv a nástroje zaznamenány zvlášť i dohromady. Umělá inteligence se naučila oddělovat jednotlivé zvuky, i když byly smíchané v jedné stopě. Tento přístup pak položil základy pro podobné oddělování zvuků i u zvířecí komunikace.

© Shutterstock

Testování u opic -

Nyní vědci používají podobné algoritmy umělé inteligence k izolaci jednotlivých hlasových projevů ze záznamů skupin opic, což jim umožňuje soustředit se na jeden jediný hlas, i když vydává zvuky mnoho zvířat najednou.

© Shutterstock

The dilemma of humans -

Velká část výzkumu zvířecí komunikace zatím stojí na trénování AI modelů na datech, která lidé sami označili a roztřídili. Tento přístup je ale omezen našimi znalostmi – ty jsou nejen neúplné, ale i často zkreslené, protože lidská interpretace chování jiných druhů nemusí být vždy přesná.

© Shutterstock

Rozsáhlá studie vokalizace -

V roce 2016 vycvičil tým vědců AI model na 15 000 zvucích vydávaných kaloňi egyptskými. Model dokázal určit nejen, kdo volání vydal a komu bylo určeno, ale i jeho kontext a následné chování. Šlo o velký úspěch!

© Shutterstock

Slepá místa -

Navzdory úspěchu studie však vědci přiznali, že ruční označování dat vedlo k omezeným výsledkům. Lidé mohou zcela přehlédnout určité vzorce, protože prostě nejsme kaloni. Naše lidská perspektiva ovlivňuje to, co dokážeme a nedokážeme zaznamenat.

© Shutterstock

Samostatné učení -

Aby vědci překonali omezení lidského označování dat, začínají využívat samořízené AI modely – podobné těm, které se používají v oblasti zpracování přirozeného jazyka. Tyto modely se učí přímo z neoznačených dat tím, že samy odhalují vzorce a struktury v obrovských souborech informací.

© Shutterstock

Učení bez návodů -

ChatGPT byl například trénován na knihách, webech a příspěvcích ze sociálních sítí bez konkrétního lidského vedení. Pravidla jazyka se naučil tím, že hledal vzorce a souvislosti v tom, jak jsou slova používána napříč různými zdroji.

© Getty Images

Formování jazyka -

Jazykové modely fungují tak, že se učí prostorové a směrové vztahy mezi slovy a vytvářejí jakýsi „tvar“, který určuje, jak si jsou jednotlivé výrazy podobné nebo jak spolu souvisejí.

© Shutterstock

Vizualizace vztahů -

V angličtině zaujímají příbuzná slova, jako například „man“ (muž) a „king“ (král), podobné pozice v tomto jazykovém „tvaru“. Právě díky těmto prostorovým uspořádáním dokážou AI modely chápat kontext a význam i bez přímého vysvětlování.

© Shutterstock

Mezidruhová Rosettská deska -

Tento objev dává vědcům naději, že by podobnou metodou mohli přeložit zvířecí jazyky, aniž by k tomu bylo potřeba lidské vysvětlení. Mohlo by tak vzniknout něco jako skutečná Rosettská deska pro komunikaci mezi druhy.

© Shutterstock

Složitost zvířecí řeči -

Zvířecí komunikace ale není jen o zvucích. Mnoho druhů, včetně slonů a delfínů, využívá i doteky, vizuální signály nebo vibrace. To všechno dělá její rozluštění ještě náročnějším.

© Shutterstock

Překlad -

Teoreticky by vědci mohli využít AI k tomu, aby spojili zvířecí zvuky s lidskými slovy nebo představami – podobně jako dnes některé modely umí vytvářet obrázky podle textu. Pokud by se to podařilo, mohli bychom zvířecí komunikaci poprvé „přeložit“ do podoby, které lidé rozumějí.

© Shutterstock

Hledání společné kognitivní základny -

Když vědci zjistí, kde se lidská a zvířecí komunikace překrývají, doufají, že lépe pochopí, jaké kognitivní schopnosti máme společné. Mohlo by to odhalit hlubší spojitosti mezi lidmi a dalšími inteligentními, vnímajícími tvory.

© Shutterstock

Potvrzení správnosti -

I kdyby AI dokázala rozluštit zvířecí jazyk, pořád bude potřeba ověřit, jestli je překlad správný. A právě to může být velká výzva – zvlášť když se snažíme porozumět úplně odlišným způsobům myšlení a vyjadřování.

© Shutterstock

Mezery v datech o zvířecí lingvistice -

Vytvoření spolehlivých modelů pro zvířecí komunikaci vyžaduje obrovské množství dat. Současné databáze zvířecích zvuků jsou ale malé a omezené, což představuje velkou překážku při trénování pokročilých AI modelů.

© Shutterstock

Sběr dat -

Vědci po celém světě proto spouštějí rozsáhlé projekty na sběr dat. Pomocí nahrávek zvuku, videí a prostorových senzorů sledují zvířata v reálném čase. Cílem je vytvořit dostatečně bohaté databáze, které umožní pokročilý výzkum komunikace mezi druhy za pomoci umělé inteligence.

© Shutterstock

Pokroky -

I když plnohodnotná komunikace mezi druhy zatím možná není na dosah, vědci věří, že i částečné pokroky mohou prohloubit naši empatii, pomoci ochraně přírody a změnit náš pohled na zvířecí inteligenci a emoce.

© Shutterstock

Změna naší role -

Nově se rodící vědecké poznatky naznačují, že lidé nejsou jedinými vnímajícími bytostmi, které na Zemi komunikují. Planetu sdílíme s tvory, kteří myslí, cítí a možná si dokonce vyprávějí příběhy. Mnoho vědců už proto volá po zásadní změně našeho pohledu na místo člověka v přírodě.

© Shutterstock

Pochopení -

Jakmile začneme odhalovat komunikaci jiných druhů, musíme postupovat s respektem. Porozumění jim není jen vědecký milník – přináší i morální závazek chovat se k nim s úctou, důstojností a hlubším pocitem příbuznosti.

© Shutterstock

A budoucnost? -

Ať už se nám někdy podaří „promluvit“ se zvířaty v pravém slova smyslu, nebo ne, samotná cesta za tímto cílem může změnit náš vztah k přírodě. Každý pokrok může vést k větší ochraně druhů, které jsme dříve vnímali jako bezhlasé – a možná tím nakonec pomůžeme i sami sobě.

Zdroje: (Vox) (Scientific American) (Nature)

© Shutterstock