在《春秋左氏传》、《一千零一夜》等传奇故事中，我们看到过一些能听懂动物说话的奇人。今后，借助人工智能工具，人人都有可能拥有这样的能力。美国加利福利亚的非盈利组织 Earth Species Project (ESP)正在使用 AI 技术来实现对动物王国的语言的理解，并希望开发更多直接支持生物学和自然保护的技术。
ESP 激励直觉
事实上，利用机器学习等人工智能技术来分析动物王国中的交流和其他形式，人类已有很多作为：由哥本哈根大学领导的一个研究小组展示过一个分析猪咕噜声的 AI 系统，CETI 项目想要翻译抹香鲸的叫声，而 DeepSqueak 正在帮助我们理解老鼠的叫声。但 ESP 团队设定了更高的目标：他们想要解码所有类型的通信。
“我们是物种不可知论者，”ESP 联合创始人阿扎·拉斯金（Aza Raskin）说。“我们正在开发的工具可以用于整个生物学，从蠕虫到鲸鱼。”
ESP 从过去几年自然语言处理的进步中汲取灵感。这个团队的工作表明机器学习可用于在没有先验知识的情况下在多种语言之间进行翻译。拉斯金将此称为“ESP 激励直觉”。
人类和其他生物之间的几何表示
人类在这方面已经取得的成功基于以几何多维方式表示单词或单词组件的算法。与空间中其他单词的距离和方向表示单个单词之间的基本语义关系。2017 年的一些研究论文表明，可以通过叠加两种语言的几何表示来生成翻译。另一个进步是 Facebook 的人工智能实验室在 2018 年的一项研究：将自我监督培训与反向翻译相结合，在没有先验知识的情况下实现高翻译质量。
ESP 团队希望能够同时为个体和众多物种的动物交流提供这种表示。拉斯金认为，这应该包括非语言形式的交流，如蜜蜂舞蹈。大型模型可以用来研究人类和其他生物之间的几何表示是否存在重叠。
拉斯金说：“我不知道还有什么会更令人难以置信——形状重叠的部分，我们可以直接交流或翻译，或者我们不能交流或翻译的部分。”
鸡尾酒会问题
拉斯金用月球之旅来比喻动物语言和人类语言之间的翻译模型的发展：旅程将是漫长而艰难的。同时，还有许多其他问题需要解决。ESP 已有一些解决这些问题的想法。
在最近发布的研究成果中，ESP 团队处理了“鸡尾酒会问题”。它基本上是关于识别社会环境中的个人声音。例如，谷歌和亚马逊使用 AI 解决方案来解决这个问题，以更好地识别数字助理的语音输入。Meta 正在研发一种超级助听器，它能够选择性地挑选出个人声音。
ESP 团队表示，在研究非人类交流时，鸡尾酒会问题也存在。因此，他们正在开发一种人工智能算法，可以将个体动物的声音与自然背景噪声隔离开来。
自然界通信系统
在其中的一个项目中，AI 系统生成随机座头鲸叫声并分析鲸鱼对它们的反应。目标是学习区分随机和语义上有意义的变化的系统。拉斯金相信这将使人们更接近于理解座头鲸的叫声。在另一个项目中，一个自我监控的学习系统是学习夏威夷乌鸦的歌曲曲目。还有一个所谓的“行为图”记录了一个物种的所有可能的行为模式、它们的频率和框架条件。
仅人工智能就足以实现与其他物种的交流吗？拉斯金认为，人工智能至少会让我们更近一步。
许多物种的交流方式比以前想象的要复杂得多。人工智能可以帮助收集足够的数据并进行大规模分析。拉斯金说，最终，我们或许能够摘下人类的眼镜，了解迄今为止对我们隐藏的整个通信系统。【文本编译自 mixed.de，图片来自网络】
