Sztuczna inteligencja już umożliwiła ludziom czatowanie z robotami, takimi jak Alexa i Siri, inspirowanymi fantastyką naukową. Niektóre natomiast chcą z człowieka zrobić popularnego Doktora Dolittle.

Naukowcy wykorzystują sztuczną inteligencję do analizowania „mowy” zwierząt, umożliwiając naukowcom tworzenie systemów, które na przykład wykrywają i monitorują śpiew wielorybów, aby ostrzegać pobliskie statki, aby mogły uniknąć kolizji. Być może nie jest jeszcze w stanie rozmawiać ze zwierzętami w sposób, w jaki mógłby to zrobić stuletni bohater książki dla dzieci, ale to zastosowanie tego, co jest znane jako „głębokie uczenie się”, pomaga ekologom chronić zwierzęta, a także potencjalnie wypełniać lukę między inteligencją ludzką i nieludzką.

Czy najlepszym sposobem na zbadanie jednej obcej inteligencji, aby wykorzystać inną?

Nawet zadanie tego pytania rodzi różnego rodzaju problemy dla tych, którzy budują sztuczną inteligencję, z których wielu chętnie wskazuje, że to, co teraz nazywamy sztuczną inteligencją, nie jest inteligentne z definicji rozpoznawalnej dla laika. Rodzi to również problemy dla naukowców badających zwierzęta i ich siedliska, którzy z racji handlu i tradycji nieufnie podchodzą do twierdzeń, że inteligencja zwierząt porównuje ją do naszej.

To powiedziawszy, obie grupy są entuzjastycznie nastawione do ogromnego potencjału zastosowania sztucznej inteligencji w komunikacji zwierząt, zarówno jako sposobu na poznanie naszych płetwiastych, futrzastych i latających przyjaciół, jak i jako sposobu na wyostrzenie narzędzi samej sztucznej inteligencji. Udoskonalanie najnowocześniejszej sztucznej inteligencji w problemie tak bogatym i trudnym, jak to, co myślą zwierzęta i to, czy „mówią”, zmusza naukowców do dążenia do celów z takimi systemami, które wykraczają poza zwykłe używanie ich do rozumienia języków, którymi ludzie już posługują się.

„To fascynujące, że narzędzia sztucznej inteligencji, w szczególności głębokie uczenie, które jest nowością, wydają się być naturalnymi narzędziami do badania tego innego rodzaju „AI” — inteligencji zwierząt” — mówi Oren Etzioni.

Naukowcy zajmujący się komunikacją zwierząt wykorzystują gałąź sztucznej inteligencji, która w ostatnich latach okazała się skuteczna w radzeniu sobie z ludzkim językiem. Nazywany „samonadzorowanym uczeniem się”, jest obiecującym sposobem na przetwarzanie ogromnych ilości nagrań komunikacji zwierząt, uchwyconych w laboratoriach i środowiskach naturalnych, które teraz trafiają do komputerów naukowców na całym świecie, mówi Aran Mooney. naukowiec stowarzyszony w laboratorium sensorycznym i bioakustycznym w Woods Hole Oceanographic Institution w Cape Cod, Mass.

Przez większość ostatnich dwóch dekad rozwoju sztucznej inteligencji uczenie komputera rozpoznawania wzorców w informacjach, niezależnie od tego, czy chodzi o transkrypcję języka mówionego, czy rozpoznawanie obrazów, wymagało fazy szkolenia, która obejmowała karmienie potężnego zestawu komputerów dużymi ilościami dźwięków, obrazów lub inne rodzaje danych, które zostały oznaczone przez ludzi.

Jak w końcu komputer może nauczyć się rozpoznawać kota, jeśli nie ma bazy danych obrazów oznaczonych przez ludzi „kotem”?

Samodzielna nauka jest inna. Oprogramowanie, które go wykorzystuje, może przeżuwać ogromne ilości danych, których żaden człowiek nigdy nie tknął. Systemy samonadzorowane „uczą się” na podstawie wzorców zawartych w danych. To jest coś, do czego ludzie są również zdolni, chociaż wydaje się, że osiągamy to za pomocą różnych unikalnych dla nas strategii, więc ważne jest, aby nie przypisywać ludzkich zdolności takim systemom.