Искусственный интеллект пытается расшифровать язык дельфинов

Google DeepMind и другие научные организации разрабатывают языковые модели для расшифровки звуков животных, в том числе дельфинов, с целью создания механизмов взаимодействия между человеком и дикой природой на основе нейросетевых алгоритмов.

Нурлан Бекмуратов 700 Views
Дельфин. Фото - Pexels

Об этом сообщает «КТРК» со ссылкой на NV

Алгоритмы искусственного интеллекта применяются для анализа звуков, издаваемых дельфинами, с целью понять структуру их коммуникации. Один из ведущих проектов в этой области — разработка DolphinGemma, реализуемая Google DeepMind в сотрудничестве с исследовательскими организациями. Система использует языковые модели для обработки акустических сигналов, поступающих от морских млекопитающих.

По информации разработчиков, алгоритм превращает звуки дельфинов в цифровые токены, что позволяет анализировать их на лингвистическом уровне. Этот подход открывает возможность создания искусственных звуков в ответ, что может стать основой для двусторонней коммуникации между человеком и животным. Проект также помогает изучать поведенческие и социальные особенности морских обитателей.

DeepMind подключила нейросети к природе

Исследование реализуется в партнёрстве с учеными Технологического института Джорджии и группой Wild Dolphin Project. Используя методы машинного обучения, специалисты анализируют звуковые паттерны и пытаются выделить закономерности, которые можно интерпретировать как «язык» дельфинов. Конечной целью является не просто распознавание сигналов, а создание ответной модели общения.

По заявлению представителей DeepMind, проект стал одним из первых, где большие языковые модели применяются для обработки животных звуков. Технология позволяет достичь уровня точности и глубины, ранее невозможного в исследованиях биоакустики. Ведутся работы по адаптации подхода к другим видам животных.

Организации разрабатывают модели для всех живых видов

Помимо DolphinGemma, работает Earth Species Project — некоммерческая организация, основанная в 2017 году. Она занимается созданием аудиомоделей, способных интерпретировать звуки самых разных животных. Их система NatureLM-audio позволяет не только распознавать сигналы известных видов, но и выявлять ранее незафиксированные коммуникационные формы.

Участники проекта утверждают, что среди животных обнаружены признаки наличия «имен», особенно у слонов, мармозеток и сероглазых попугаев. Это подтверждает наличие индивидуального общения и поднимает вопросы о когнитивных способностях дикой природы. Исследования нацелены на воссоздание утраченной связи между человеком и другими биологическими видами.

Технологии расширяют представление о живом мире

Разработчики уверены, что современные ИИ-инструменты способны изменить восприятие природы. С помощью нейросетей возможно выявление новых закономерностей в поведении животных и понимание их мотиваций. Это открывает путь к более этичному взаимодействию с фауной и построению устойчивых экосистем.

Научные конференции и технологические саммиты поднимают тему интеграции искусственного интеллекта в природоохранную деятельность. Участники обсуждают потенциальные сценарии применения таких систем в будущем. Подобные исследования уже выходят за рамки академической среды и становятся предметом интереса глобальных корпораций и экологических организаций.

Потенциал искусственного интеллекта в межвидовом общении

По мнению создателей Earth Species Project, разработка универсальных языковых моделей поможет наладить основу для «диалога» с другими формами жизни. Это станет новым этапом в изучении биологических систем и понимании их взаимодействия между собой. Такие технологии могут в перспективе применяться не только в науке, но и в охране окружающей среды.

Специалисты подчёркивают, что ранее аналогичные задачи считались научной фантастикой. Однако сегодня прогресс в области ИИ и обработки естественного языка позволяет двигаться в направлении создания универсального «переводчика» между человеком и животными. Работа над такими проектами продолжается с участием международных команд и междисциплинарных подходов.

Напомним, ранее мы писали про ошибки в ИИ, которые могут привести к серьезным последствиям.

Поделиться